技术科普 | 机器视觉5大关键技术及其常见应用

news2025/7/11 19:29:04

计算机视觉是指:让机器通过数字图像或视频等视觉信息来模拟人类视觉的过程,以达到对物体的理解、识别、分类、跟踪、重建等目的的技术。它是人工智能领域中的一个分支,涉及图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等多个领域。

随着人工智能和机器学习算法进入了与产业深度融合的阶段,机器视觉技术已广泛应用于人脸识别、自动驾驶、无人机、医学影像分析、工业生产等场景,主要运用到以下六大主流机器视觉技术,一起来了解一下~

01 图像分类

图像分类是根据各自在图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种,以代替人的视觉判读。

常用方法:基于色彩特征的索引技术、基于纹理的图像分类技术、基于形状的图像分类技术、基于空间关系的图像分类技术等。

主要应用:场景分类、物体识别、图像标注、医学图像、工业检测和安防监控等。

02 目标检测

目标检测是指在图像或视频中,识别出目标物体所在的位置,并标注出其所属的类别的任务。相比于图像分类任务,目标检测需要对目标的位置和数量进行准确的识别,因此其难度更大,但也更加实用。在实际应用中,可以根据具体场景和需求,选择不同的模型和算法来实现追踪、识别和分析等目标检测任务。

常用模型:

①Faster R-CNN:是一种基于深度神经网络的目标检测模型,它通过在区域提议网络(Region Proposal Network, RPN)中引入锚点来提高检测速度,同时采用了RoI Pooling层来实现不同大小的目标检测。

②YOLO(You Only Look Once):是一种基于单阶段目标检测算法的模型,它将目标检测任务转化为一个回归问题,通过卷积神经网络预测目标的类别和位置。

③SSD(Single Shot MultiBox Detector):也是一种基于单阶段目标检测算法的模型,通过在每个特征层上应用不同大小和形状的先验框,从而实现对不同尺度目标的检测。

主要应用:

①智能安防:监控场景中的人员和车辆,实现目标追踪和识别。

②自动驾驶:通过识别道路标志、交通信号灯、行人和其他车辆等来实现自主驾驶。

③无人机:对无人机飞行区域中的目标进行识别和跟踪,以实现智能控制和导航。

④工业制造:在生产过程中对产品进行检测和分类,提高生产效率和质量。

⑤医疗诊断:通过对医学图像中的肿瘤等异常进行识别和定位,辅助医生进行诊断和治疗。

尤其是适用于边缘端的智能应用,比如在英码科技的场景化解决方案中,主要通过边缘计算盒子,结合机器视觉、大数据等技术实现长尾场景的实时感知、目标识别、监测、预警等智能应用,助力交通、校园、工地、化工园区等领域实现智慧化升级,达到降本增效的目的。

03 目标跟踪

目标跟踪是指在视频序列中,对于已知的初始目标,在后续帧中通过对目标的特征提取和跟踪算法进行处理,实现对目标位置、形态等信息的实时跟踪。

常用方法:

①基于相关滤波的跟踪方法:将目标与模板进行相关性计算,计算得到的结果可以表示目标在当前帧的位置。

②基于粒子滤波的跟踪方法:通过在目标周围随机生成多个粒子,然后根据目标的运动模型,对这些粒子进行预测,再用观测信息对预测的粒子进行权重更新,最终选择权重最高的粒子来表示目标的位置。

③基于深度学习的跟踪方法:使用深度学习算法对目标进行特征提取和表示,然后根据目标在前一帧的位置和特征,对目标在当前帧的位置进行预测。常用的深度学习跟踪算法包括循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)等。

主要应用:目标跟踪技术适用于视频监控、无人驾驶、智能交通等领域,可以用于目标的实时跟踪和识别,实现自动化控制和智能化分析。

04 语义分割

语义分割旨在将输入图像中的每个像素标记为属于哪个语义类别。与目标检测和图像分类不同,语义分割不仅可以识别图像中的物体,还可以为每个像素分配标签,从而提供更详细和准确的图像理解。

常用模型:FCN(Fully Convolutional Network)、U-Net、DeepLab等。近年来还涌现出了许多基于深度学习的新型语义分割模型,如PSPNet、DeepLab V3+等,它们在精度和效率等方面都有所提高。

主要应用:语义分割适用于需要对图像进行精细分割和像素级分类的场景,例如自动驾驶中的道路分割、医学图像中的病变分割、地理信息系统中的土地分类等。

05 实例分割

实例分割是结合目标检测和语义分割的一个更高层级的任务。实例分割是计算机视觉中的一项任务,旨在同时检测图像中的物体,并将每个物体分割成精确的像素级别的区域。与语义分割不同,实例分割不仅可以分割出不同类别的物体,还可以将它们分割成独立的、像素级别的区域。

常用模型:Mask R-CNN、FCIS(Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation)、SOLO(Segmenting Objects by Locations)等。

主要应用:实例分割适用于需要对图像进行精细分割并区分不同物体的场景,例如自动驾驶中的行人和车辆分割、医学图像中的器官分割、遥感图像中的建筑物分割等。

结语

上述这 5 种关键的机器视觉技术可以协助计算机从单个或一系列图像中提取、分析和理解有用的信息,赋能千行百业实现AI应用,构建更智能、美好的视界。

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