人工智慧在電腦視覺中的作用是什麼?

透過使用電腦視覺技術，電腦可以對事物進行視覺識別或確認。例如，其可以檢測並區分汽車和人。那，電腦視覺是如何實現其目標的?

這項技術利用大量的數據進行運作，以獲取知識。它可以收集和分析各種類型、模式和品質的數據，例如，可以用來識別專案隨時間的變化。這是一項非常複雜和多層次的技術。人工驅動的電腦視覺有許多應用。儘管還處於早期階段，但報告表明，在許多不同的行業中，使用電腦視覺對各個組織都有很大的好處。以下是一些實例和描述

• 醫務人員可以使用人工智慧演算法掃描不同的成像文件，包括X射線和磁振造影圖像，發現異常和困難，並提高診斷。
• 全球零售巨頭可能會利用人工智慧驅動的電腦視覺，最大限度地提高供應鏈的效率，提高整體生產力。此外，其可用於提高客戶體驗並降低流動率。零售巨頭利用這項技術發現空貨架，補充庫存，並根據客戶的偏好、瀏覽或購物習慣向其推薦相關商品。
• 借助於電腦視覺，自動駕駛汽車可以理解周圍環境。人類駕駛不會操作自動駕駛汽車。因此，精確的物品和環境識別對於避免悲劇至關重要。
• 當局已經開始利用人工智慧驅動的電腦視覺來監控機場、博物館、體育場和火車站等公共區域，以快速發現可疑活動或陰暗的個人活動，或突出潛在的威脅。科技在減少犯罪方面正變得越來越有效。
• 農作物的品質、土壤狀況以及許多植物疾病的檢測都在使用人工智慧電腦視覺進行評估。這項技術可大大幫助農民利用其來增加農業產量和盡量減少資源浪費。

電腦視覺的技術主要依賴人工智慧和機器學習。人工智慧使電腦視覺能夠理解、識別和分析各種各樣的視覺輸入。人工智慧模型、邏輯模型和模型可以快速攝取、吸收和學習大量的標記和未標記的視覺輸入。具有電腦視覺的電腦能夠在影片、影像和資訊圖形中區分出獨特的特徵、圖案和相關性。機器學習是人工智慧的一個分支，其使電腦視覺成為可能.

機器學習使用大量的訓練資料集來發現模式。即使是最複雜的照片、特徵或物體，也可以透過機器學習演算法或邏輯找到。甚至最複雜的照片也可以透過機器學習進行分割，以尋找異常情況。利用影像分割，電腦可以將一張圖片分成其邏輯組成。例如，根據車窗、擋風玻璃、車輪和轉向等特徵，可以對汽車進行分類。透過影像分割，可以區分出幾個邏輯部分

此外，影像分割的目的是更深入地探究和確定每個組件的獨特特徵。整個過程非常複雜，風險很高。如果數據識別和處理不準確，可能會導致錯誤的結論。例如，當一輛自動駕駛汽車在道路上行駛時，如果錯誤地將穿著條紋襯衫的行人識別為斑馬線，那麼將會產生災難性的後果

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