在現(xiàn)代工業(yè)領(lǐng)域，視覺自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)成為現(xiàn)象級(jí)的趨勢(shì)。人工智能技術(shù)能夠大幅度地改善視覺自動(dòng)化技術(shù)的性能和實(shí)踐，因此日益引起了廣泛的關(guān)注和研究。人工智能在視覺自動(dòng)化技術(shù)中的應(yīng)用，通常包括兩個(gè)最基本的任務(wù)：視覺識(shí)別和視覺跟蹤。視覺識(shí)別技術(shù)可使用圖像或視頻中的特定特征來識(shí)別某個(gè)對(duì)象或選定特征。視覺跟蹤，則需要根據(jù)先前的信息，在連續(xù)的圖像中檢測(cè)和跟蹤目標(biāo)。
在這個(gè)場景下，深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用已成為主流。 許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法都使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，以有效地融合這些特定平場景的感知信息。
另外，可以使用圖像分割技術(shù)，如圖像識(shí)別的程序提供的標(biāo)記。 使用這種技術(shù)，計(jì)算機(jī)可以在圖像或視頻中定位相似特征，并可有效提高視覺自動(dòng)化技術(shù)的準(zhǔn)確度。
優(yōu)化算法的另一個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域是面部識(shí)別，許多軟件公司利用人工智能分析網(wǎng)上存儲(chǔ)的大量用戶照片。這種技術(shù)不僅可以進(jìn)行簡單的面部識(shí)別，還允許比對(duì)沒有任何標(biāo)簽的多個(gè)圖像，以獲得類似性和信息照片等。
最后，對(duì)于移動(dòng)設(shè)備和人工智能，僅需要依靠鏡像架構(gòu)，這意味著將輸入數(shù)據(jù)的一半用的一個(gè)卷積層，但既可以提高輸出決策的質(zhì)量，又可以顯著提高計(jì)算效率。
綜上所述，發(fā)展人工智能技術(shù)已成為提升視覺自動(dòng)化性能的重要方向，使得視覺識(shí)別和視覺跟蹤任務(wù)能夠在更廣泛的工業(yè)應(yīng)用中占據(jù)更重要的地位。
