人工智能（AI）伴随着“具有求知欲的智能体”的发展。一种资源，它可以识别各种行动的需求，并相应地执行以实现最佳结果。人工智能也指帮助解决问题的机器，可以模拟人类学习和分析的机器。

什么是人工智能中的计算机视觉？

人类视觉受益于几代人学习如何区分不同物体、计算物体之间的距离以及检测和检查图像是否准确。

开发以与人类相同的方式掌握图像或视频输入的数字设备是计算机视觉领域的目标。

计算机视觉训练计算机比人眼、视网膜、视神经和眼皮层更有效地执行相同的任务，利用算法、数据和相机，而不是这些器官。

人工智能在计算机视觉中的应用

对象识别：一种称为对象识别的计算机视觉技术用于识别、定位和分类数字图像或现实世界中的事物。它使用应用人工智能将计算机，转变为可以扫描真实世界图像和视频的物体探测器。它理解事物的特征，并确定其目的，就像个人一样。

训练数据的质量对于物体识别系统的有效性至关重要。更多数据意味着模型将根据已知特征更快地对对象进行分类。图像的特征影响正确识别对象的可能性。为了确定人工智能中对象的标签或类别，系统会计算置信度分数。为了获得结果，对象识别中的算法计算需要彻底理解。

图像分割：训练神经网络或机器学习算法，根据图像中的像素查找特定对象以进行图像分割。为了确定对象的存在，它独立分析对象的每个像素并突出显示它们所在的位置，而不是绘制边界。当物体被部分遮挡或隐藏时，系统不提供值，因为它无法定位图像的阴影对应物。

例如，如果有一辆汽车的图像，算法将整个汽车用红色突出显示，以引起人们的注意，并将“汽车”显示为类别预测，并将“85%”显示为置信度分数。根据这一结果，该算法有85%的置信度认为图像中的物体是一辆汽车。

农业：农业和现代技术并不经常结合在一起。然而，世界各地的农场正在逐步淘汰过时的方法和工具。农民现在正在使用计算机视觉来促进农业综合企业的发展。

专注于农业技术的企业正在采用与人工智能相结合的先进技术，来进行收获和播种农业技术。人工智能模型的使用有助于除草、评估植物的健康状况以及尖端的天气分析等。计算机视觉在农业中的许多当前和可预见的应用，包括基于无人机的作物监测、自主农药施用、产量监测和智能农作物分拣和分类。

面部识别：虽然这方面主要用于个人层面的智能手机，但面部识别技术是公共安全的潜在驱动力。图像识别的一个重要功能已经在多个国家得到应用，用于识别公共场合的人脸。为了以最高的精度检测人脸，人工智能使用机器学习算法和深度学习算法来训练应用，以获得最佳结果。然后将保存的结果提取到后端系统以进行进一步分析。这项技术的使用在识别和减少与犯罪、盗窃和入室盗窃有关的活动方面非常有帮助。

制造业：计算机视觉经常用于人工智能检测系统。这些方法被用来提高仓库和研发设施的生产效率。例如，计算机视觉被用于预测性维护系统的检查系统。为了减少产品故障和设备故障，这些小工具不断检查环境。为了让人类工人采取进一步的行动，系统会通知他们可能出现的故障或不良产品。员工也使用计算机视觉来完成包装和质量控制任务。自动化劳动密集型过程，如产品管理和装配是计算机视觉的另一个用途。电子产品等精密产品的生产线是人工智能产品的应用领域。

结论

计算机视觉被许多行业用来提高客户满意度、削减开支和提高安全性。这项技术之所以与众不同，是因为它以独特的方式处理数据。我们每天产生的大量数据被用来为我们带来优势，因为它们可以教会计算机识别和理解物体。人工智能领域的计算机视觉为消费者和企业提供了大量的机会。在计算机视觉技术的众多用途中，自动驾驶汽车、医疗诊断、图像标记和无收银结账只是其中的一小部分。