發(fā)布時間：2020-12-10所屬分類：科技論文瀏覽：1次
摘 要： 刷臉打卡、刷臉解鎖、刷臉支付，計算機視覺的應(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，我們推出了機動車查驗監(jiān)管、機動車安全檢驗、機動車非現(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。
計算機視覺發(fā)展四階段
放眼人工智能領(lǐng)域，計算機視覺技術(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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“計算機視覺是一種用機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，通過優(yōu)化算法(Algorithm)來訓(xùn)練計算機中預(yù)先設(shè)置的模型(Model)，使得計算機可以根據(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)界興起了計算機視覺的熱潮，也標(biāo)志著計算機視覺開始成為一門獨立的學(xué)科。 ”從此，計算機視覺掀開了發(fā)展的大幕。 他進一步講解說：“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)代計算機視覺階段，是基于學(xué)習(xí)的視覺，是指以機器學(xué)習(xí)為主要技術(shù)手段的計算機視覺研究。 代表性的機器學(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，計算機視覺基本上進入了以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)為主流的階段。 ”徐麟強調(diào)，“從工業(yè)界的角度上看，計算機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。 ”
機動車查驗效率大幅提升
稍加留意便會發(fā)現(xiàn)，計算機視覺已經(jīng)融入了我們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷妗?比如，拿出手機，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，這只是計算機視覺應(yīng)用中的“冰山一角”。
“目前，計算機視覺技術(shù)在安防影像、廣告營銷、泛金融身份認證、互聯(lián)網(wǎng)娛樂、智能手機等領(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，做了詳細解讀。 他表示，眼控科技推出的機動車查驗監(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，整車檢驗通過率達到71.1%，照片通過率達到95.3%。 他補充道：“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，以達到提高效率、提升精度、降低成本的目的。 ”徐麟如是說。 他進一步解釋道：“現(xiàn)階段的AI技術(shù)還不能達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，人機協(xié)同可以彌補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，計算機視覺正與現(xiàn)實應(yīng)用場景快速融合。 徐麟說道：“計算機視覺在經(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)進行深度合作，通過深度溝通各個環(huán)節(jié)的痛點、需求，進行技術(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)進行賦能。——論文作者：劉京運
