什么是计算机视觉?
计算机视觉使计算机能够理解图像和视频的内容。 计算机视觉的目标是使人类视觉系统可以完成的任务自动化。计算机视觉任务包括图像采集,图像处理和图像分析。图像数据可以采用不同的形式,例如视频序列,从多个角度不同的摄像机查看的图像或来自医疗扫描仪的多维数据。
用于计算机视觉训练的图像数据集
人工智能将颠覆许多场景,甚至整个工作岗位。 我们对企业中启用视频内容分析的多种方式感到最兴奋。 与迄今为止深度学习模型蓬勃发展的图像相比,视频提供了更多有价值的信息。计算机视觉算法可以最大程度地提高视频产生的价值。
物体识别
机器学习算法消化了视频帧后,“对象识别”过程将识别其中的各个主题。人工智能的对象识别是相关任务的集合,而不是人类视觉感知的单个步骤。对象识别的关键元素包括图像分类,对象定位以及最终的对象检测。将对象识别与动作检测相结合,更可以实现智能分析与预测。
视频结构化
继图片之后,视频结构化也成为了深度学习领域又一个热点。相比图片,视频内容无疑具有更大的复杂性。视频结构化是一种视频内容信息提取的技术,它对视频内容按照语义关系,采用时空分割、特征提取、对象识别等处理手段,组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。从数据处理的流程看,视频结构化描述技术能够将监控视频转化为人和机器可理解的信息。
视频图像能否通过智能分析技术实现结构化处理,是视频大数据在安防领域落地的关键。
TSINGSEE青犀视频视频智能分析平台EasyCVR可对现场视频监控图像进行自动分析,例如目标检测、目标识别、目标跟踪、人脸识别、场景分割、人物和车辆属性分析等,基于AI智能分析、视频结构化等技术,对监控场景中的目标行为进行理解并描述。
TSINGSEE青犀视频还将融入更多基于AI算法、深度学习、大数据智能分析、边缘计算、5G等新兴技术,赋能更多应用场景,加快视频AI在更多行业领域落地。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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