人工智能技术在智能视觉技术方面的应用
最近几年,人工智能(AI)已成为非常流行的热点话题。在过去的二十年中,人类在计算能力、数据积累、数学工具的改进方面取得了巨大进步,并且所有这些的成本进一步降低,由此人工智能诞生。
为了使机器能够更好的理解它周围的世界,人工智能技术受生物学的启发,延伸出两个重要方向:许多研究集中于提升应用智能视觉系统分析图像的能力;以及,允许机器分析这些图像的数学结构:人工神经网络,即人脑的微型结构拷贝。
人工神经网络,常用的研究方法包括神经元之间连接的拓扑结构、所使用的聚合函数、阈值函数和反向传播方法(如果存在的话,这种网络被称为卷积神经网络,N)。这些数学方法都是人工智能领域的一部分,称为“深度学习”。
在过去的十年中,深度学习在很多领域都非常成功。尤其在图像的技术领域,面部识别、虹膜和手势监控、物体和自由空间检测,以及最近的行为识别解决方案均是深度学习技术的杰作。
同时,我们看到基于深度学习的智能视觉技术在智能汽车领域获得了最引人注目的进步,这些技术被用于ADAS(先进的驾驶员辅助系统),用于检测障碍物和识别标志、交通灯、汽车、行人和各种各样的其它物体。图像
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