嵌入式计算机视觉将改变一切

数字化转型是将数字技术集成到您业务的所有领域的过程——没有什么比人工智能技术更具变革性的了，尤其是计算机视觉，它可以比人类更快、更准确地评估视觉信息。

事实上，目前最先进的计算机视觉策略正在利用视频流到边缘设备——检查、分析和评估视觉数据，包括图片、视频、卫星图像和实验室样本——以进行具有一定准确性和成本水平的即时评估——使人眼的能力相形见绌的有效性。随着我们训练越来越多的 AI 模型，计算机视觉将适用于几乎所有视觉任务。

我们所说的计算机视觉和嵌入式 AI 是什么意思？

直到过去十年，计算机可以解释任何类型的视觉信息的想法——具有与人类相同或更好的敏锐度——被视为计算机科学的一个不可逾越的前沿。然而，现代计算机视觉技术现在由边缘设备上的 AI 模型组成，这些模型可以分析和理解形成图像和视频的混乱像素——并且它们可以比人类对手更好地执行最广泛的视觉任务。

事实上，人工智能解释的摄像头输入目前非常先进，它们可以比人类更好地计算载玻片下的细胞数或识别工厂中的有缺陷的瓶盖，而且它们可以在几毫秒内完成。这只是两个狭隘的例子。连接到服务器上嵌入式 AI 的摄像头可以检查商店货架上是否有库存或建筑工人是否佩戴了防护装备。此时，如果一项工作需要人眼来做出决定，那么训练有素的计算机视觉系统可能会做得更好。计算机视觉基本上是无限的。

计算机视觉在哪些方面优于人类视觉？

与其说无处不在，不如让我们看看为什么计算机视觉在许多领域比人类的表现更好。首先，我们需要探索人类视觉的局限性以及它如何妨碍准确性。

事实上，我们的大脑不断地填补盲点，以创造我们周围世界的无缝体验——即使他们必须“编造”信息才能做到这一点。大脑会改变阴影，改变颜色，并无意识地决定我们在看什么。在许多情况下，我们只是感知到一种充满错误和不准确的错觉。

这些感知差异在日常生活中不会造成太大问题——但在执行需要高度准确性的视觉任务时，它们绝对是有害的，例如：

检查机器是否存在维修问题

监控员工的 PPE 合规性

检查基础设施资产是否生锈和腐烂

在显微镜下计数细胞

检查商店货架上的低库存

除了只是打瞌睡或被手机分心之外，我们为什么会在任务中出错？

视觉皮层做出复杂的决定，就像大脑的更高层次一样，而且通常是在无意识的情况下发生的。事实上，视觉皮层决定了我们将看到的内容是否准确反映了现实。当人类工作者解释视觉数据时，这可能会产生确认偏差和错误——当我们感到无聊、疲劳和分心时，这些偏差和错误会变得更糟。

与人类解释容易出错的性质相比，计算机视觉更客观地看待和理解视觉数据——一次又一次地以绝对一致性呈现相同的结果。让我们来看看计算机视觉模型比人类更擅长执行视觉任务的一些主要原因：

一致：视觉 AI 任务性能的质量不会根据一天中的时间或 AI 运行的时间而变化。人工智能也不会变得无聊、疲倦、分心、生病、宿醉或沮丧——这些都是不可预测的变量，会对人类的表现产生负面影响。这些“人为”因素都不会影响计算机视觉任务性能的一致性和准确性。

始终可用：视觉 AI 系统不会占用午休时间、病假、假期或辞职。他们每周 7 天、每天 24 小时随时可用。

可扩展：随着视觉监控和评估任务量的增加，组织不需要雇用、寻找或培训新员工。只需按一下按钮，他们就可以无限地复制和扩展现有的计算机视觉模型，以完成更多的工作。

更准确：计算机视觉系统可以同时跟踪更多变量。他们可以查看数百或数千个安全摄像头，而不是一次关注三个安全摄像头，而不会错过任何与安全相关的事件。他们可以识别人群中的数百或数千张面孔，而不是识别一张脸。同样，计算机视觉不是在显微镜下一次计算一个细胞需要 30 分钟，而是立即对所有细胞进行计数。

最终，计算机视觉提供了同时客观地跟踪无限数量的视觉因素的能力，并且对细节的关注比人类所希望的要多。它不会因疲倦、分心或无聊而产生不一致的分析——而且它具有无限的可扩展性。

现在，无论烟雾和火灾警报，还是监视后门以确保库存不会丢失，组织都可以在几天内轻松且廉价地设置独特的视觉 AI 系统被盗。当 AI 检测到跌倒、火灾或正在进行的盗窃时，生成的数据会触发警报，这是一个数字化变革事件。

最终，随着计算机视觉解决方案的训练和部署变得更容易、更快、更实惠，嵌入式视觉技术将像野火一样蔓延——改变社会的速度甚至比智能手机还要快，因为除了相机和设备之外，不需要任何特殊设备。