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机器视觉:人工智能重要分支

发布时间:2020-06-14 10:48:38 观看次数:98

计算机视觉类顶级会议开幕在即,而由全球最大机器学习平台承办的(,细粒度图像分类)全球挑战赛结果揭晓,支付宝天筭安全实验室夺冠,超越全球支顶尖计算机视觉团队。

资料显示,支付宝团队是基于数据增强知识蒸馏方法,实现在大量信息干扰下进行物体具像化特征识别,使细粒度识别精度大幅提升,是比赛中唯一使用知识蒸馏这种深度学习方法的团队。

事实上,计算机视觉是拓展人工智能研究深度和边界的核心能力,也是主要的技术应用,在全部应用场景中占比超过%。投融资角度来看,计算机视觉也是中国人工智能最大组成部分,市场规模占比%融资规模占比%,均为细分领域第一。

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目前我国机器视觉市场刚刚兴起,数据显示,年全球视觉市场总量亿美元左右;国内机器视觉市场规模.亿元,同比增长.%,约占全球市场规模的%。预计年,我国机器视觉市场规模将突破亿,后劲十足。

据数据显示年机器视觉检测主要分布行业中,电子及半导体占比高达.%,目前半导体领域工业视觉市场规模年增长率在%左右,年市场规模突破亿元,发展空间较大。

机器视觉可说是工业自动化系统的灵魂之窗,从物件/条码辨识产品检测外观尺寸量测到机械手臂/传动设备定位,都是机器视觉技术可以发挥的舞台,因此它的应用范围十分广泛,从作用看,主要包括图像检测应用视觉定位应用物体测量应用物体分拣应用和图像识别应用。

作为人工智能正在快速发展的一个分支,其作用为用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统通过和将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,手机被摄目标的形态信息后将图像信号转变成数字化信号。图像系统根据信号特征进行运送,从而控制现场设备的动作。

相对人类视觉,机器视觉在速度感光范围观测精度环境要求等方面都存在显著优势,特别是在有害环境下或重复性工作环境下。机器视觉在色彩识别能力灰度分辨力空间分辨力速度感光范围环境适应性观测精度等方面有明显的优势,其功能延伸至对信息的处理与判断。

从下游应用领域看,由于机器视觉的众多优势,为提高生产效率减少生产过程中的错误,工业生产中的人工环节逐渐被机器替代,工业已成为目前机器视觉应用中比重最大的领域之一,在消费电子汽车制药等下游行业的生产过程中,机器视觉系统与智能制造如影随形,被广泛地应用于产品尺寸检测缺陷检测产品识别装配定位等方面。

未来机器视觉场景将涵盖安防广告营销金融身份认证移动互联网娱乐自动驾驶医疗影像等各大行业,此前华为发布机器视觉基础研究成果曾掀起市场追捧热潮,未来有望迎来更大的机遇。

从全球市场格局来看,目前机器视觉技术以国外较为先进。如康耐视日本基恩士欧姆龙等行业巨头,占据着全球大部分的市场份额。全球机器视觉行业呈现两强对峙状态,日本基恩士美国康耐视两大巨头几乎垄断了全球%以上的市场。美国康耐视专注机器视觉领域,在全球汽车行业应用占据约%市场份额,在半导体设备制造领域占近%市场份额。

国内方面,大部分机器视觉公司是以产品代理商和系统集成及设备制造为主,在算法等底层开发商较少,真正具备核心竞争力的公司较少。国内厂商海康威视在安防监控及图像处理领域有深厚的积累,大华股份华睿科技专门从事工业视觉相机的研发和生产。

受益于配套基础设施不断完善制造业总体规模持续扩大智能化水平不断提高政策利好等因素,中国机器视觉市场需求有望不断增长。

人工智能是一项引领未来发展的战略技术,世界各国纷纷对人工智能核心技术和商业化发展进行部署,力争在新一轮国际竞争中争取掌握主导权。我国近年来陆续出台多项政策重点支持,长期来看,人工智能的发展将推动机器视觉进入黄金时代。

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