如何用计算机视觉技术让数字感知与现实同频

视觉数据呈现爆发式增长，已是不争的事实。从1970年至2020年，网络新增数据中非结构化数据的占比持续攀升，其中绝大多数为图像与视频。若设备与人工智能系统希望在现实世界中真正发挥效用，就必须能够准确理解这些图形与图像信息所表达的内容。

1970-2020年网络新增数据占比趋势图。图中蓝色部分代表非结构化数据，其中大部分为图像与视频信息数据。

那么，关键问题在于：如何让数字化的“双眼”看懂真实世界？又如何让数字化感知能力与现实世界保持同步？

这恰恰是计算机视觉（Computer Vision，简称CV）技术需要解决的核心命题。近年来，机器学习领域热度空前，计算机视觉技术与自然语言处理、语音识别并列为机器学习方向的三大热门领域。而CV技术的目标，说起来相当明确：理解和分析图像或视频中的内容，即对视觉关键信息进行筛选与识别。这是一门研究如何让机器“看见”的技术。

计算机视觉技术借助神经网络中的深度卷积机制，能够高效提取复杂背景下图像的边缘、形状、轮廓以及纹理等核心特征，并进行高精度的识别与预测，从而替代人眼完成对目标的识别、追踪与测量工作。

目前，计算机视觉技术的应用方向主要聚焦于八大类别：图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、视频分类、人体关键点检测、场景文字识别、目标跟踪。

图像分类

图像分类是计算机视觉领域中最基础的任务，其他多数应用方向都建立在此基础之上。其典型应用包括人脸识别、图片内容审核、以及相册根据人物特征自动归类等场景。

目标检测

目标检测的任务是，针对给定的一张图像或视频帧，让计算机找出其中所有目标的具体位置，并准确判断每个目标所属的类别。

语义分割

语义分割将整张图像划分为若干像素组，随后对这些像素组进行标记与分类。该技术不仅要从语义层面理解图像中每个像素的含义，还必须精准地确定每个物体的边界。

实例分割

实例分割需要对不同类型的实例进行分类，尤其擅长处理包含多个重叠物体以及复杂背景的场景。它不仅要求区分不同对象，还需要准确识别对象的边界、差异以及彼此之间在空间中的位置关系。

视频分类

视频分类与图像分类存在显著区别，其分类对象不再是静态图像，而是由多帧图像构成、同时包含语音数据与运动信息的视频对象。因此，视频分类技术需要理解帧与帧之间的关联信息，并同步解析每一帧图像的具体内容。

体关键点检测

人体关键点检测通过组合与追踪人体关键节点，来识别人的运动与行为，进而描述人体姿态、预测行为意图。

场景文字识别

场景文字识别是指，在图像背景复杂、分辨率较低、字体样式多样、分布位置随意等复杂条件下，将图像中的文字信息转化为可编辑的文字序列的技术过程。

目标跟踪

目标跟踪是指在特定场景中，持续追踪某一个或多个特定感兴趣对象的过程。其传统应用主要体现于视频与真实世界的交互，在检测到初始对象后，对其进行持续的监视与跟踪。

目前，计算机视觉技术的应用范围极为广阔，覆盖了人脸识别、手势识别、图像识别、图像检索、光学字符识别（OCR）、神经网络芯片、医疗影像诊断、无人驾驶、工业视觉、三维重建、图像与自然语言处理（NLP）结合、智能视频分析等多个领域。以CV技术为核心的互联网功能，早已渗透到日常生活的方方面面，悄然改变着整个社会的运行方式。

示例 / 百度CV技术应用覆盖树状图

CV技术在能源行业与森林防火行业中可解决的关键难题

在一些特殊行业，例如能源行业与森林防火行业，面临的挑战尤为严峻。

能源行业：如何有效规避危化品本身带来的高风险？如何实现标准化、高效且低风险的巡检与作业流程？如何杜绝管理与管控中的盲点与遗漏？如何对突发安全隐患事件进行快速响应？

森防行业：如何在广袤山林中实现高效巡山？如何及时发现并扑灭突发火情？如何在林火蔓延时准确预判其趋势？如何让灭火无人机等设备精准执行任务？如何有效管理身处偏远区域的工作人员？

上述诸多难点与痛点，在很大程度上都可以借助计算机视觉技术得到解决。通过以计算机替代人力，以数字“双眼”替代人眼，建立起能够从图像或多维数据中提取“信息”的人工智能系统。借助算法实现自动识别与自动甄别，能够高精度地判断隐患与风险，智能识别管理及作业中的遗漏项，从而显著提升各类工作的执行效率与效果。

垂直行业！庞大数据库搭建与先进算法技术赋能

在能源行业与森林防火行业的CV识别应用中，主要面临两大技术难点：①特征提取难度高；②计算量庞大。针对这些问题，弘和集团采用卷积神经网络与深度学习技术，有效提取油气站、油库、森林防火等各类场景图像中的特征，在不影响特征提取质量的前提下，利用海量数据实现有效降维。这不仅大幅降低了对算力的要求，同时在高识别准确率的基础上，实现了极快的响应速度。

庞大数据库的支撑与算法技术的突破同步推进：针对能源行业与森林防火行业，已验证超过十万个数学模型。面向特定应用场景，标注与质检的训练集规模达千万GB级别，测试集规模达百万GB级别。丰富的算法模型与数据库资源持续迭代，能够确保能源行业及森林防火行业各类CV应用场景的识别效率与精确率。

“如果想要机器能够思考，我们需要先教会它们去看。”——斯坦福人工智能实验室

二十年前，还是直板手机的时代，计算机仍属于奢侈品。时代变化日新月异，从1959年生物学家开始研究视觉机理，到1966年计算机视觉正式诞生，技术的飞速发展持续驱动着产业变革。对于传统的能源与森林防火行业而言，在计算机视觉技术赋能之后，高效运转的管理通路与极速响应的应急通路得以形成闭环。科技的革新之力，正助力这两个行业睁开数字“双眼”，开启一个智能化的全新时代。

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