計算機(jī)視覺作為人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一，專注于賦予機(jī)器 “看” 的能力，使機(jī)器能夠像人類一樣理解和解釋圖像及視頻內(nèi)容。通過對圖像和視頻的處理與分析，計算機(jī)視覺實現(xiàn)了目標(biāo)檢測、圖像分類、語義分割等一系列關(guān)鍵任務(wù)，在眾多領(lǐng)域發(fā)揮著不可或缺的重要作用，成為推動人工智能發(fā)展的重要力量。
目標(biāo)檢測旨在精準(zhǔn)識別圖像或視頻中的特定物體，并確定它們的位置和邊界框。在交通監(jiān)控場景中，攝像頭持續(xù)捕捉的視頻畫面包含著海量而復(fù)雜的信息。計算機(jī)視覺算法宛如一位敏銳的觀察者，能夠迅速檢測出其中的車輛、行人、交通標(biāo)志等物體。以車輛檢測為例，算法通過對車輛的特征分析，識別不同類型的車輛，如轎車、卡車、公交車等。算法會提取車輛的形狀特征，如車身輪廓、車輪數(shù)量等；顏色特征，不同車輛的外觀顏色；以及紋理特征，如車輛表面的細(xì)節(jié)紋理。同時，利用目標(biāo)定位算法，確定車輛在畫面中的精確位置和行駛方向。這一技術(shù)在智能交通管理中發(fā)揮著舉足輕重的作用，有助于實現(xiàn)交通流量監(jiān)測，通過統(tǒng)計不同時間段、不同路段的車輛數(shù)量，為交通規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支持；違章行為抓拍，準(zhǔn)確識別闖紅燈、超速、違規(guī)變道等違章車輛，提高交通執(zhí)法效率，保障道路交通安全。在智能安防領(lǐng)域，目標(biāo)檢測可以及時發(fā)現(xiàn)可疑人員和異常行為，對保障公共場所的安全至關(guān)重要。例如，在機(jī)場、火車站等人員密集場所，通過目標(biāo)檢測技術(shù)實時監(jiān)控人群，一旦發(fā)現(xiàn)有人長時間停留、奔跑或攜帶異常物品等行為，系統(tǒng)能夠立即發(fā)出警報，協(xié)助安保人員進(jìn)行處理。
圖像分類是將圖像劃分到預(yù)定義的類別中。常見的圖像分類任務(wù)如將一張圖片識別為貓、狗、汽車等類別。以圖像搜索引擎為例，用戶上傳一張圖片，系統(tǒng)利用計算機(jī)視覺技術(shù)提取圖片的特征。特征提取方法多種多樣，包括基于顏色直方圖的特征提取，統(tǒng)計圖像中不同顏色的分布情況；基于紋理特征的提取，分析圖像中紋理的方向、頻率等信息；以及基于形狀特征的提取，描述圖像中物體的輪廓和幾何形狀。然后，系統(tǒng)將提取的特征與數(shù)據(jù)庫中各類別圖像的特征進(jìn)行比對，通過計算特征之間的相似度，從而確定圖片所屬類別，并返回相關(guān)的搜索結(jié)果。在安防監(jiān)控領(lǐng)域，圖像分類技術(shù)可用于對監(jiān)控畫面中的物體進(jìn)行分類識別，區(qū)分可疑物體與正常物體；在醫(yī)療影像分析中，幫助醫(yī)生快速判斷 X 光片、CT 影像是否存在病變，通過對病變特征的學(xué)習(xí)和分類，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，圖像分類可以幫助農(nóng)民識別農(nóng)作物的病蟲害，通過對農(nóng)作物葉片圖像的分析，判斷農(nóng)作物是否受到特定病蟲害的侵襲，從而及時采取相應(yīng)的防治措施，保障農(nóng)作物的健康生長。
語義分割則是更為精細(xì)的任務(wù)，它將圖像中的每個像素都標(biāo)記為所屬的類別。在醫(yī)學(xué)圖像分析中，語義分割可用于精確分割出病變區(qū)域。比如在腦部 MRI 圖像中，能夠準(zhǔn)確區(qū)分出正常組織、腫瘤組織以及其他病變組織。算法通過對大量標(biāo)注好的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，掌握不同組織在圖像中的特征表現(xiàn)，如灰度值、紋理特征等。在對新的腦部 MRI 圖像進(jìn)行語義分割時，根據(jù)每個像素的特征，將其準(zhǔn)確歸類到相應(yīng)的組織類別，為醫(yī)生的診斷和治療方案制定提供詳細(xì)準(zhǔn)確的信息，有助于醫(yī)生更精準(zhǔn)地判斷病情，制定個性化的治療方案。在自動駕駛領(lǐng)域，語義分割可以幫助車輛精確識別道路、車道線、行人、障礙物等，為自動駕駛系統(tǒng)的決策規(guī)劃提供更細(xì)致的環(huán)境信息。車輛通過攝像頭獲取道路圖像，語義分割算法對圖像中的每個像素進(jìn)行分類，將道路區(qū)域、車道線區(qū)域、行人區(qū)域、障礙物區(qū)域等清晰區(qū)分開來，使自動駕駛系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確感知周圍環(huán)境，做出合理的行駛決策，如選擇行駛路徑、避讓行人或障礙物等。在工業(yè)制造中，語義分割可用于產(chǎn)品質(zhì)量檢測，對產(chǎn)品表面的缺陷進(jìn)行精確識別和定位。通過對產(chǎn)品圖像的語義分割，將產(chǎn)品表面的正常區(qū)域和缺陷區(qū)域區(qū)分開來，幫助企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量問題，提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。
計算機(jī)視覺技術(shù)憑借其在各個領(lǐng)域的出色表現(xiàn)，極大地提高了相關(guān)工作的效率和準(zhǔn)確性。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，如新型傳感器的研發(fā)、深度學(xué)習(xí)算法的優(yōu)化等，計算機(jī)視覺還將創(chuàng)造更多的應(yīng)用可能。在未來，計算機(jī)視覺有望在智能安防、智能醫(yī)療、智能交通、工業(yè)制造等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更深入的應(yīng)用和創(chuàng)新，進(jìn)一步提升人們的生活質(zhì)量和社會的發(fā)展水平。例如，在智能城市建設(shè)中，計算機(jī)視覺可以實現(xiàn)對城市交通、環(huán)境、公共安全等方面的全面監(jiān)測和管理，為城市的智能化發(fā)展提供有力支持。