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计算机视觉研究新趋势：下一次突破会是什么？( 二 )

计算机视觉

【计算机视觉研究新趋势：下一次突破会是什么？】Kardam认为，计算机视觉依赖摄像头和先进的算法 ， 比如YOLO、Faster R-CNN和OpenCV 。他表示，计算机视觉的机器学习模型“可以在边缘设备或云端处理，智能摄像头和基于云的API提供了强大的功能 。”
监测电网大多数制造都在室内进行，工程师对环境有一定的控制，包括在哪里放置摄像头以及何时添加照明设施 。需要使用安装的相机、无人机、飞机和卫星分析室外区域和景观时，计算机视觉用例会比较复杂 。
Buzz Solutions的首席技术官、首席运营官兼联合创始人Vik Chaudry分享了一个使用无人机的例子 。他说：“计算机视觉被用来监测和识别电网、公用事业公司和变电站的故障 ， 以确保美国各地有可靠互联的电网 。依靠从美国各地众多公用事业公司收集的数千个图像，计算机视觉可以准确识别威胁、故障和异常情况 。”
电力线火灾是一个值得关注的重要领域 。据美国国家跨部门消防中心声称，从1992年到2020年 ， 美国各地发生了3.2万多起电线引燃的野火，加州的第二大野火是由电线太靠近一棵树引起的 。公用事业公司现正在评估人工智能的机会 ， 以优化维修，尽量降低风险 。
Chaudry说：“由于该软件使用来自现有公用事业公司的真实数据和图像，因此它极其准确，可以识别来自天气、维护不良的基础设施和气温上升的一系列威胁 。这项技术可以实现快速高效的维护，同时防止大面积停电和电网引发的灾难 。”
脑机接口展望未来，AAVAA的首席技术官Naeem Komeilipoor透露了计算机视觉和新兴技术设备的新前沿 。他说：“在工业环境中使用的脑机接口(BCI)技术可以作为某些工业计算机视觉用例的补充方法，特别是在低能见度、极端温度或摄像头使用受限制的危险环境中 。”
在危险条件下完成维修是一种用例，但更常见的用例是当建筑施工、炼油厂工作或其他现场工作需要使用双手来检查或操控机械设备时 。
“以工地上进行维修为例 。智能眼镜中使用的BCI技术提供了一种替代方法 ， 无需外部摄像头即可跟踪眼球运动，因此工人在艰苦的条件下仍可以正常工作，”Komeilipoor说 。“BCI不依赖摄像头 ， 而是通过解读大脑和眼电图(EOG)等生物信号来监测眼球运动 。这项技术需要先进的信号处理和机器学习算法，以分析通过专门传感器捕获的眼球运动 。”
原文标题：Computer vision's next breakthrough ， 作者：Isaac Sacolick




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