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    機(jī)器視覺之于人工智能等同于視覺之于人類，本文體系介紹決議機(jī)器視覺的兩大要素——視覺算法和芯片，重點(diǎn)介紹國內(nèi)外視覺芯片商場(chǎng)及發(fā)展遠(yuǎn)景，包含重量級(jí)玩家及其產(chǎn)品。

    機(jī)器能否比人眼看得更清楚？近年來，隨著CV （Computer Vision） 芯片產(chǎn)品不斷推出，這一疑惑正在慢慢變成實(shí)際。就如AlphaGo打敗“圍棋天才”柯潔相同，在某些使用場(chǎng)景，機(jī)器視覺因其準(zhǔn)確性、客觀性、穩(wěn)定性。

    在咱們一般的印象中，一個(gè)視力正常的人能夠迅速且毫不費(fèi)力地感知，乃至能夠詳細(xì)生動(dòng)得感知整個(gè)視覺場(chǎng)景；但其實(shí)這僅僅一個(gè)幻覺，人類視覺有著天然的限制，只要投射到眼球中心視覺場(chǎng)景的中間部分，咱們才干詳細(xì)而色彩鮮明地看清楚。比起人眼來，CV其實(shí)具備了相當(dāng)多的優(yōu)勢(shì)（詳見表一），能夠清楚的看到，CV的視力已經(jīng)遠(yuǎn)不止5.0了！

    機(jī)器視覺的視力為何如此之強(qiáng)？要害在于芯片，中心是將一些特定圖畫算法用芯片辦法完結(jié)，一起融入了深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

    機(jī)器視覺原理——圖畫處理和算法

    機(jī)器視覺或稱核算機(jī)視覺是用一個(gè)能夠代替人眼的光學(xué)裝置和傳感器來對(duì)客觀三維場(chǎng)景進(jìn)行感知，即獲取物體的數(shù)字圖畫，使用核算機(jī)或者芯片，結(jié)合專門使用軟件來模仿人腦的判別原則而對(duì)所獲取的數(shù)字圖畫進(jìn)行測(cè)量和判別。該技能已廣泛用于實(shí)際的測(cè)量、控制和檢測(cè)中，隨著芯片技能發(fā)展，在人工智能各個(gè)范疇使用也逐步打開。

    一個(gè)典型的工業(yè)機(jī)器視覺體系包含：光源、鏡頭、相機(jī) （包含CCD相機(jī)和COMS相機(jī)）、圖畫處理單元 （或機(jī)器視覺芯片）、圖畫處理軟件、監(jiān)視器、通訊、輸入輸出單元等。體系可再分為主端電腦、印象采集與印象處理器、印象攝影機(jī)、CCTV鏡頭、顯微鏡頭、照明設(shè)備、Halogen光源、LED光源、高周波螢光燈源、閃光燈源、其他特殊光源、印象顯示器、LCD、組織及控制體系、控制器、精細(xì)桌臺(tái)、伺服運(yùn)動(dòng)機(jī)臺(tái)。

    可見，從使用技能區(qū)分，機(jī)器視覺是一門歸納了模仿、數(shù)字電子、核算機(jī)、圖畫處理、傳感器、機(jī)械工程、光源照明、光學(xué)成像等跨學(xué)科的前沿技能；從使用學(xué)科區(qū)分，機(jī)器視覺是一門涉及人工智能、神經(jīng)生物學(xué)、心理物理學(xué)、核算機(jī)科學(xué)、圖畫處理、模式識(shí)別等多個(gè)范疇的交叉學(xué)科。

    機(jī)器視覺技能的發(fā)展，歸功于核算機(jī)軟件技能使現(xiàn)有大規(guī)模集成電子電路技能發(fā)展的成果達(dá)到了極大化的使用，尤其是多媒體和數(shù)字圖畫處理及剖析理論方面的技能老練，使得機(jī)器視覺技能不僅在理論，而且在使用上都得到了高速發(fā)展。

    機(jī)器視覺之于人工智能的含義等同于視覺之于人類的含義，而決議著機(jī)器視覺的便是圖畫處理技能。不同的使用范疇需要不同的圖畫處理算法來完結(jié)機(jī)器視覺。常用的機(jī)器視覺范疇圖畫算法有運(yùn)動(dòng)方針檢測(cè)算法、依據(jù)深度學(xué)習(xí)的人臉?biāo)惴ǖ取?/p>

    下面介紹下機(jī)器視覺中的運(yùn)動(dòng)方針檢測(cè)圖畫算法，該辦法是運(yùn)動(dòng)物體識(shí)別和跟蹤的基礎(chǔ)。移動(dòng)物體的檢測(cè)依據(jù)視頻圖畫中布景環(huán)境地不同能夠分為靜態(tài)布景檢測(cè)和動(dòng)態(tài)布景檢測(cè)。由于篇幅有限，咱們這里只介紹靜態(tài)布景檢測(cè)算法。常見的靜態(tài)布景方針的檢測(cè)算法包含幀間差分法、布景減除法、光流法等。這些布景不變算法的優(yōu)缺點(diǎn)描繪如下表二。

    在上述檢測(cè)算法中，幀間差分法和布景減除法愈加適用于如視頻監(jiān)控、智能交通體系等圖畫布景停止的環(huán)境中。光流法則愈加適用于布景不斷改變的動(dòng)態(tài)環(huán)境中。下面咱們來介紹以上三種常用算法的基本原理。

    幀間差分法的適應(yīng)環(huán)境才能強(qiáng)、核算量小、且穩(wěn)定性好，是現(xiàn)在使用廣泛的一類運(yùn)動(dòng)檢測(cè)辦法。其原理是將相幀或者三幀序列圖畫像素點(diǎn)的對(duì)應(yīng)灰度值進(jìn)行相減，假如灰度差值大于閾值則闡明此處物體發(fā)生了改變，它是運(yùn)動(dòng)的；假如像素的灰度差值小于給定閾值闡明此處物體沒有發(fā)生改變，以為它是停止的。將像素灰度值發(fā)生改變的部分符號(hào)出來，這些被符號(hào)的點(diǎn)就組成了運(yùn)動(dòng)方針區(qū)域。進(jìn)一步對(duì)灰度圖畫進(jìn)行二值化剖析，提取方針運(yùn)動(dòng)信息，區(qū)分出遠(yuǎn)景和布景圖畫，進(jìn)而切割出運(yùn)動(dòng)方針。

    布景減除法其實(shí)是一種特別的幀間差分法，布景減除法依據(jù)將當(dāng)前幀圖畫與布景模型做差來完結(jié)對(duì)運(yùn)動(dòng)方針的檢測(cè)。這種辦法首先獲取布景模型，并將其保存起來，當(dāng)對(duì)某一幀圖畫進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，用實(shí)時(shí)獲取的幀圖畫與布景模型做差分運(yùn)算，得到要檢測(cè)的運(yùn)動(dòng)方針。

    光流法是當(dāng)運(yùn)動(dòng)方針在監(jiān)控場(chǎng)景中產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)的時(shí)候，物體表面會(huì)構(gòu)成位移矢量場(chǎng)，依據(jù)其改變能夠得到運(yùn)動(dòng)方針。光流是指移動(dòng)物體在其對(duì)應(yīng)的灰度圖畫上的表面運(yùn)動(dòng)，在光流場(chǎng)中，運(yùn)動(dòng)方針的速度矢量構(gòu)成的平面投影構(gòu)成了方針的運(yùn)動(dòng)信息。運(yùn)動(dòng)方針在投影上構(gòu)成的速度矢量是比較均勻，運(yùn)動(dòng)方針?biāo)俣炔煌瑯?gòu)成的速度矢量也不相同，經(jīng)過光流的核算結(jié)果就能夠區(qū)分出速度不同的運(yùn)動(dòng)方針。

    圖畫處理算法一開端使用應(yīng)該是采用服務(wù)器的軟件算法來完結(jié)，隨著互聯(lián)網(wǎng)技能的不斷老練，會(huì)擴(kuò)展到云端核算來完結(jié)，但是這樣關(guān)于網(wǎng)絡(luò)帶寬要求非常大，關(guān)于云服務(wù)器的計(jì)量量要求也非常高。筆者估計(jì)，視頻圖畫處理技能算法的大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化使用，必定是需要專業(yè)的芯片來完結(jié)，該芯片便是機(jī)器視覺 （CV） 芯片。芯片辦法一定是能夠降低成本，一起進(jìn)步運(yùn)算才能。從近年的整個(gè)職業(yè)狀況來看，核算機(jī)視覺作為人工智能范疇重要的方向之一，由于機(jī)器視覺芯片誕生和深度學(xué)習(xí)算法不斷發(fā)展，近幾年獲得了巨大的發(fā)展，各項(xiàng)使用在不同的職業(yè)里開端落地生根。

    早的機(jī)器視覺提出開端與上個(gè)視覺60年代，隨后1973年，美國自然科學(xué)基金會(huì)擬定了1973-1982 視覺體系和機(jī)器人的發(fā)展計(jì)劃，并研究成功了一些實(shí)用的視覺體系，使用于機(jī)械手定位、集成電路出產(chǎn)、精細(xì)電子產(chǎn)品安裝、飲料罐裝的檢驗(yàn)等場(chǎng)合；后來在PCB制作工藝中也采用機(jī)器視覺體系，用于印制電路板的質(zhì)量監(jiān)測(cè)等。除了在出產(chǎn)制造范疇外，軍事范疇也廣泛使用，如的制導(dǎo)體系等，無人機(jī)的主動(dòng)導(dǎo)航等；還有CV也使用在生物試驗(yàn)等范疇，用于監(jiān)測(cè)生物各個(gè)出產(chǎn)規(guī)律，經(jīng)過加速視頻播放來出現(xiàn)生物生長(zhǎng)等進(jìn)程；在轎車主動(dòng)駕駛范疇，CV芯片也有不斷深入的使用。

    在當(dāng)今這個(gè)年代，核算機(jī)視覺范疇出現(xiàn)出許多新的趨勢(shì)，其間為明顯的一個(gè)，便是使用的爆炸性增加。除了個(gè)人電腦和工業(yè)檢測(cè)之外，核算機(jī)視覺技能在智能安防、機(jī)器人、主動(dòng)駕駛、智慧醫(yī)療、無人機(jī)、增強(qiáng)實(shí)際（AR）等范疇都出現(xiàn)了各種形態(tài)的使用辦法。核算機(jī)視覺迎來了一個(gè)使用爆炸性增加的年代，現(xiàn)在的使用如下圖所示，主要以運(yùn)動(dòng)控制為主。

    隨著各個(gè)范疇技能不斷發(fā)展，許多科技巨子也開端了在圖畫識(shí)別和人工智能范疇的布局，F(xiàn)acebook簽下的人工智能專家Yann LeCun重大的成果便是在圖畫識(shí)別范疇，其提出的LeNet為代表的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在使用到各種不同的圖畫識(shí)別使命時(shí)都取得了不錯(cuò)效果，被以為是通用圖畫識(shí)別體系的代表之一；Google 憑借模仿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“DistBelief”經(jīng)過對(duì)數(shù)百萬份YouTube 視頻的學(xué)習(xí)自行把握了貓的要害特征，這是機(jī)器在沒有人幫助的狀況下自己讀懂了貓的概念。值得一提的是，負(fù)責(zé)這個(gè)項(xiàng)目的Andrew Ng后來轉(zhuǎn)投百度*百度，其一個(gè)重要的研究方向便是人工智能和圖畫識(shí)別，這也能看出國內(nèi)科技公司對(duì)圖畫識(shí)別技能以及人工智能技能的注重程度。