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眼控科技:計算機(jī)視覺融入交通和氣象

發(fā)布時間:2020-12-10所屬分類:科技論文瀏覽:1

摘 要: 刷臉打卡、刷臉解鎖、刷臉支付,計算機(jī)視覺的應(yīng)用越來越普及。 可除了刷臉,它還能干什么? 從2009年起,眼控科技圍繞計算機(jī)視覺展開了深入研究,如今面向交通和氣象領(lǐng)域推出了多項產(chǎn)品服務(wù),并實現(xiàn)了落地應(yīng)用。 8月,北京交管部門隨手拍正式上線,市民可通過

  刷臉打卡、刷臉解鎖、刷臉支付,計算機(jī)視覺的應(yīng)用越來越普及​‍‌‍​‍‌‍‌‍​‍​‍‌‍​‍‌‍​‍​‍‌‍​‍‌​‍​‍​‍‌‍​‍​‍​‍‌‍‌‍‌‍‌‍​‍‌‍​‍​​‍​‍​‍​‍​‍​‍​‍‌‍​‍‌‍​‍‌‍‌‍‌‍​。 可除了刷臉,它還能干什么? 從2009年起,眼控科技圍繞計算機(jī)視覺展開了深入研究,如今面向交通和氣象領(lǐng)域推出了多項產(chǎn)品服務(wù),并實現(xiàn)了落地應(yīng)用​‍‌‍​‍‌‍‌‍​‍​‍‌‍​‍‌‍​‍​‍‌‍​‍‌​‍​‍​‍‌‍​‍​‍​‍‌‍‌‍‌‍‌‍​‍‌‍​‍​​‍​‍​‍​‍​‍​‍​‍‌‍​‍‌‍​‍‌‍‌‍‌‍​。

眼控科技:計算機(jī)視覺融入交通和氣象

  8月,北京交管部門“隨手拍”正式上線,市民可通過相關(guān)軟件或微信小程序使用該功能,舉報交通違法行為,反映交通管理問題​‍‌‍​‍‌‍‌‍​‍​‍‌‍​‍‌‍​‍​‍‌‍​‍‌​‍​‍​‍‌‍​‍​‍​‍‌‍‌‍‌‍‌‍​‍‌‍​‍​​‍​‍​‍​‍​‍​‍​‍‌‍​‍‌‍​‍‌‍‌‍‌‍​。 不僅是北京,滄州、渭南等地也都推出了類似功能,服務(wù)市民出行。 可以說,互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展讓更多人有機(jī)會親自參與城市管理,市民的獲得感在不斷提升。

  然而,面對眾多匯聚而來的信息線索,如何快速、準(zhǔn)確地分析處理? 人工智能正從中發(fā)揮著積極作用。 成立于2009年的上海眼控科技股份有限公司(簡稱眼控科技),在計算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)技術(shù)研發(fā)方面深耕多年,面向交通和氣象領(lǐng)域推出了多項產(chǎn)品服務(wù),積累了豐富的實踐經(jīng)驗。

  “眼控科技目前有智慧交通和智慧氣象兩個核心事業(yè)部在從事人工智能,尤其是計算機(jī)視覺技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用。 ” 眼控科技人工智能研究院副院長徐麟介紹道。 “在智慧交通業(yè)務(wù)方面,我們目前主要聚焦在智能交通監(jiān)管領(lǐng)域。 面向車管所、交警支隊等車管、交管單位,我們推出了機(jī)動車查驗監(jiān)管、機(jī)動車安全檢驗、機(jī)動車非現(xiàn)場違法智審、特殊車輛(渣土車)路上監(jiān)管、智能卡口視頻執(zhí)法、執(zhí)法記錄儀執(zhí)法監(jiān)管等一系列產(chǎn)品。 ”他舉例道。

  計算機(jī)視覺發(fā)展四階段

  放眼人工智能領(lǐng)域,計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展較為迅速,已在諸多場景中實現(xiàn)了落地應(yīng)用,收獲了良好的實踐效果。 在徐麟看來,計算機(jī)視覺之所以能取得今天的成績,離不開長期的積累與沉淀。

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  “計算機(jī)視覺是一種用機(jī)器模擬生物視覺的技術(shù)。 ”徐麟說道,“我們把圖像或視頻等感知數(shù)據(jù)(Data)輸入計算機(jī),通過優(yōu)化算法(Algorithm)來訓(xùn)練計算機(jī)中預(yù)先設(shè)置的模型(Model),使得計算機(jī)可以根據(jù)應(yīng)用場景需求,自動地輸出圖像或視頻中關(guān)鍵信息的分類、分割、檢測、跟蹤等識別結(jié)果。 ”

  徐麟指出,學(xué)術(shù)界一般將計算機(jī)視覺的發(fā)展劃分為四個階段。 “第一階段是馬爾計算視覺。 ”他補(bǔ)充道,“1982年David Marr《視覺》一書的出版,在學(xué)術(shù)界興起了計算機(jī)視覺的熱潮,也標(biāo)志著計算機(jī)視覺開始成為一門獨立的學(xué)科。 ”從此,計算機(jī)視覺掀開了發(fā)展的大幕。 他進(jìn)一步講解說:“第二階段是主動視覺與目的視覺,在馬爾計算視覺理論上,強(qiáng)調(diào)計算視覺的主動性、目的性和應(yīng)用性。 第三階段是多視幾何和分層三維重建,重點研究如何使用計算機(jī)視覺技術(shù)快速、魯棒地重建大場景。 第四階段,也就是我們所處的當(dāng)代計算機(jī)視覺階段,是基于學(xué)習(xí)的視覺,是指以機(jī)器學(xué)習(xí)為主要技術(shù)手段的計算機(jī)視覺研究。 代表性的機(jī)器學(xué)習(xí)方法有流形學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。 ”

  “經(jīng)過40余年的發(fā)展,得益于數(shù)據(jù)積累和計算能力的大幅提高,計算機(jī)視覺基本上進(jìn)入了以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)為主流的階段。 ”徐麟強(qiáng)調(diào),“從工業(yè)界的角度上看,計算機(jī)視覺作為目前人工智能技術(shù)中落地最廣泛的技術(shù)之一,技術(shù)研究與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的發(fā)展勢頭依舊迅速。 ”

  機(jī)動車查驗效率大幅提升

  稍加留意便會發(fā)現(xiàn),計算機(jī)視覺已經(jīng)融入了我們?nèi)粘I畹姆椒矫婷妗?比如,拿出手機(jī),屏幕解鎖、賬號登錄、消費支付,這一系列操作都可以借助人臉識別輕松完成。 再如,遇到喜歡的衣服、飾品時,拍張照片,通過商品識別可以快速搜得同款。 當(dāng)然,這只是計算機(jī)視覺應(yīng)用中的“冰山一角”。

  “目前,計算機(jī)視覺技術(shù)在安防影像、廣告營銷、泛金融身份認(rèn)證、互聯(lián)網(wǎng)娛樂、智能手機(jī)等領(lǐng)域的應(yīng)用趨于成熟,并向新零售、智能制造、無人駕駛、智能醫(yī)療、智能交通、智能氣象等領(lǐng)域拓展。 ”徐麟說道。

  在眾多應(yīng)用領(lǐng)域中,交通和氣象是眼控科技關(guān)注的重點。 “在智能交通業(yè)務(wù)上,眼控科技推出了車身外觀識別比對、車架號拓印膜比對、購車發(fā)票識別比對、保單電子接口比對、外觀照片比對、行駛證證芯編號比對等一系列AI應(yīng)用,逐步形成了一整套機(jī)動車查驗/檢驗解決方案。 ”徐麟介紹說,上述應(yīng)用已在汽車銷售服務(wù)4S店和車管所得到廣泛部署,用于新車上牌查驗、車輛年檢、二手車交易等場景,提高審核效率,降低人工成本。 “在智能氣象業(yè)務(wù)上,眼控科技把研發(fā)的AI臨近(2 小時內(nèi))天氣預(yù)報系統(tǒng),雷暴監(jiān)測預(yù)警、能見度態(tài)勢感知等技術(shù)賦能于一些物流、外賣企業(yè),為這些企業(yè)提供出行指導(dǎo)。 ”

  計算機(jī)視覺在實際場景中應(yīng)用效果如何? 徐麟以車輛檢驗業(yè)務(wù)為例,做了詳細(xì)解讀。 他表示,眼控科技推出的機(jī)動車查驗監(jiān)管智能審核系統(tǒng)在全國100多個車管所和汽車銷售服務(wù)4S店點部署并運行,在不需要人工參與的情況下,整車檢驗通過率達(dá)到71.1%,照片通過率達(dá)到95.3%。 他補(bǔ)充道:“以湖北省某市車管所為例,平均每天需要檢驗的車輛約為4000輛,傳統(tǒng)的人工方式審核每輛車需要7-9分鐘,每天需要30多名人員工作近12小時。 在系統(tǒng)升級后,智能審核每輛車僅需7-10秒鐘,大幅提升工作效率,保障工作質(zhì)量,減少了審核壓力。 ”

  以合作方式釋放AI價值

  當(dāng)前,“AI賦能”受到越來越多的關(guān)注,對于其中的含義,眼控科技有自己的理解。 “我們認(rèn)為現(xiàn)階段的AI賦能,是指針對各種實際的業(yè)務(wù)場景,利用人工智能技術(shù)減少或取代重復(fù)性的人工勞動,以達(dá)到提高效率、提升精度、降低成本的目的。 ”徐麟如是說。 他進(jìn)一步解釋道:“現(xiàn)階段的AI技術(shù)還不能達(dá)到通用人工智能的級別,無法完全替代人的作用,在未來很長一段時間里,‘AI為主+人工為輔’的模式將成為主流的解決方案,尤其在復(fù)雜場景的AI解決方案中,人機(jī)協(xié)同可以彌補(bǔ)AI技術(shù)無法處理突發(fā)情況的缺點,在提高解決方案可行性的同時節(jié)約成本,提升運營效能。 ”

  如今,計算機(jī)視覺正與現(xiàn)實應(yīng)用場景快速融合。 徐麟說道:“計算機(jī)視覺在經(jīng)歷了技術(shù)潮、資本潮之后,商業(yè)落地已成為當(dāng)前階段鮮明的主題詞。 ”過去計算機(jī)視覺的發(fā)展著重于AI算法模型的比拼,如今更側(cè)重技術(shù)方案與商業(yè)場景的契合度,計算機(jī)視覺與行業(yè)需求的結(jié)合日益緊密。 與此同時,市場需求也逐漸從功能實現(xiàn)轉(zhuǎn)變?yōu)樽非笮詢r比。

  “將AI技術(shù)落地到某個具體場景中時,需要對相應(yīng)的AI技術(shù)和應(yīng)用場景都有深刻的了解。 ”徐麟強(qiáng)調(diào),“為了讓AI技術(shù)能在具體場景中充分釋放價值,一部分企業(yè)選擇在內(nèi)部設(shè)立AI相關(guān)部門,自行建設(shè)人才隊伍并獨立完成相關(guān)技術(shù)的落地​‍‌‍​‍‌‍‌‍​‍​‍‌‍​‍‌‍​‍​‍‌‍​‍‌​‍​‍​‍‌‍​‍​‍​‍‌‍‌‍‌‍‌‍​‍‌‍​‍​​‍​‍​‍​‍​‍​‍​‍‌‍​‍‌‍​‍‌‍‌‍‌‍​。 然而,考慮到人才培養(yǎng)難度、周期,以及相應(yīng)的資金壓力,我們認(rèn)為對于中小企業(yè)而言,更合適的方案可能是選擇與AI科技企業(yè)(解決方案提供商等)進(jìn)行深度合作,通過深度溝通各個環(huán)節(jié)的痛點、需求,進(jìn)行技術(shù)方案的取舍,以充分釋放AI技術(shù)的價值。 ”

  徐麟表示,眼控科技未來將繼續(xù)聚焦智慧交通和智慧氣象兩大業(yè)務(wù)板塊。 對于前者而言,眼控科技會緊跟國家政策,從智慧監(jiān)管、便民服務(wù)及安全出行等多個維度,將技術(shù)和產(chǎn)品縱向垂直應(yīng)用在ToG、ToB、ToC領(lǐng)域。 對于后者而言,眼控科技將會在不少于100個城市部署智能感知節(jié)點,形成全局氣象數(shù)據(jù)獲取網(wǎng)絡(luò),支持智慧氣象解決方案的研發(fā)及落地,對航空及其他行業(yè)進(jìn)行賦能。——論文作者:劉京運

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