人工智慧（AI）隨著「具有求知欲的智能體」的發展而出現。它是一種資源，可以識別各種行動的需求，並相應地採取行動以實現最佳結果。人工智慧也指能夠模擬人類學習和分析的機器，用於解決問題
人類視覺受益於幾代人學習如何區分不同物體、計算物體之間的距離以及檢測和檢查圖像是否準確。
開發以與人類相同的方式掌握影像或視訊輸入的數位裝置是電腦視覺領域的目標。
電腦視覺訓練電腦比人眼、視網膜、視神經和眼皮層更有效地執行相同的任務，利用演算法、資料和相機，而不是這些器官。
物件辨識：一種稱為物件辨識的電腦視覺技術用於識別、定位和分類數位影像或現實世界中的事物。它使用應用人工智慧將計算機，轉變為可以掃描真實世界圖像和視訊的物體探測器。它理解事物的特徵，並確定其目的，就像個人一樣。
訓練資料的品質對於物體辨識系統的有效性至關重要。更多數據意味著模型將根據已知特徵更快地對物件進行分類。影像的特徵會影響正確辨識物件的可能性。為了確定人工智慧中物件的標籤或類別，系統會計算置信度分數。為了獲得結果，物件辨識中的演算法計算需要徹底理解。
影像分割：訓練神經網路或機器學習演算法，根據影像中的像素尋找特定物件以進行影像分割。為了確定物件的存在，它獨立分析物件的每個像素並突出顯示它們所在的位置，而不是繪製邊界。當物體被部分遮蔽或隱藏時，系統不提供值，因為它無法定位影像的陰影對應物。
舉例來說，如果有一張汽車的圖像，演算法會將整個汽車用紅色突出顯示，以吸引人們的注意，並將其識別為“汽車”類別，並顯示置信度分數為“ 85%」。根據這個結果，演算法有85%的置信度認為圖像中的物件是一輛汽車
農業：農業和現代技術並不常結合在一起。然而，世界各地的農場正在逐步淘汰過時的方法和工具。農民現在正在使用電腦視覺來促進農業綜合企業的發展。
農業技術企業正在採用與人工智慧相結合的先進技術，專注於農業收穫和播種。利用人工智慧模型可以進行除草、評估植物健康狀況和進行天氣分析等尖端技術。電腦視覺在農業中有許多當前和可預見的應用，如基於無人機的作物監測、自動農藥施用、產量監測以及智能農作物分類和分類等
##面部識別：雖然這方面主要用於個人層面的智慧型手機，但臉部辨識技術是公共安全的潛在驅動力。影像辨識的一個重要功能已經在多個國家得到應用，用於識別公共場合的人臉。為了以最高的精度檢測人臉，人工智慧使用機器學習演算法和深度學習演算法來訓練應用，以獲得最佳結果。然後將保存的結果提取到後端系統以進行進一步分析。這項技術的使用在識別和減少與犯罪、盜竊和入室盜竊有關的活動方面非常有幫助。
製造業：電腦視覺經常用於人工智慧偵測系統。這些方法被用來提高倉庫和研發設施的生產效率。例如，電腦視覺被用於預測性維護系統的檢查系統。為了減少產品故障和設備故障，這些小工具不斷檢查環境。為了讓人類工人採取進一步的行動，系統會通知他們可能發生的故障或不良產品。員工也使用電腦視覺來完成包裝和品質控制任務。自動化勞力密集過程，如產品管理和組裝是電腦視覺的另一個用途。電子產品等精密產品的生產線是人工智慧產品的應用領域。
以上是什麼是人工智慧中的電腦視覺的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
