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时间:2019-01-30 14:46:21   作者:   来源:   阅读:151   评论:0
内容摘要:人工智能 在嵌入式视觉和图像处置惩罚中的应用2018年08月31日 16:50:01泉源:控制工程网 作者YohannTschudi【中国传动网 技术前沿】近年来,人工智能(AI)已经成为了一种很是盛行的表达方式。上个世纪是一个富有创新的世纪,特别是在数学方面,为实现人工智能带来......

人工智能 在嵌入式视觉和图像处置惩罚中的应用

2018年08月31日 16:50:01泉源:控制工程网 作者YohannTschudi

【中国传动网 技术前沿】近年来,人工智能(AI)已经成为了一种很是盛行的表达方式。上个世纪是一个富有创新的世纪,特别是在数学方面,为实现人工智能带来了希望,可是许多技术上和看法上的差距让种种各样的方案都胎死腹中。然而,得益于已往20年来在盘算能力、数据累积、数学工具等方面取得的巨大进步,而且所有这些都能以更低的成本实现,今天,人工智能已经开始融入各个行业。

为了使机械能够明确周围的世界,科技的生长从生物学方面获得了启发。通过眼睛可以获得80%的信息,使得人类可以自我定位、而且和在他们视力规模内的世界举行互动。

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因此,大多数人工智能方面的研究都是集中在分析来自于视觉系统图像的能力上。来自于生物学方面的另一个启发是允许机械分析这些图像的数学结构:人工神经网络、人类大脑的微型结构复制品。

存在多种差异的神经网络,主要取决于神经元之间的毗连的拓扑,所使用的聚合函数、阈值函数和反向流传要领。这些数学要领都是人工智能领域的一部门,称为“深度学习”,通常被分为两部门:训练和推理。

凭据要实现的目的差异,绝大多数的神经网络都有着种类很是多的“训练”算法(有监视的或无监视的)。算法可凭据在网络输入处泛起的数据集修改突触权重。训练的目的是使神经网络可以从示例中“学习”。

如果正确执行训练,则网络将提供与训练数据集的输入值很是相似的输出响应。推理引擎是对应于演绎推理的模拟的软件算法,在深度学习的情况下是神经网络。该软件通常嵌入在设备中。

在已往10年中,深度学习在许多领域都取得了希望。基于图像的技术包罗面部识别、虹膜和手势监控、工具和自由空间检测,以及最新的行为识别。

从市场角度来看,从汽车上可以注意到最惊人的希望,因为这些用于高级驾驶辅助系统(ADAS)的技术被用在了检测障碍物、识别指示牌、信号灯、汽车、行人以及其他类似的目的上。图像来自于部署在车身及其周围的一系列摄像头,而训练是在位于数据中心的特定的盘算机上举行的。对于半自动驾驶的车辆,推理算法是内嵌在引擎控制单元(ECU)内的,对于机械人驾驶或全自动驾驶的车辆,推理算法是完全内嵌在盘算机内的。

生物识别技术是深度学习被广泛使用的另一个主要部门。我们发现它的算法用于小我私家身份验证,例如最新的智能手机许多都接纳3D面部识别。在领土宁静领域,通过专用摄像机的使用,面部识别被用于领土控制以及身份证明文件的制作。

基于深度学习的虹膜识别也越来越多地用于移动设备的小我私家身份认证。未来,我们可以在这一部门中添加行为识别,虽然现在仍处于研发阶段,不外所取得的开端效果已经令人鼓舞了。深度学习已经可以集成在手势识别中,但现在主要集中在娱乐、车载盘算机、游戏和商用无人机控制领域。在已往10年中,许多公司在人工智能领域的投资一连增加。市场研究机构Yole预计到2025年复合年增长率将到达50%,收入主要集中在使用深度学习的技术上。

不行否认,人工智能的生长也离不开专门的硬件开发。值得注意的是,视觉处置惩罚器的设计者和研发人员还通过嵌入式操作系统和软件开发工具包(SDK)提供了软件层。

这使得实施软件解决方案变得很是容易,而且可以让硬件的性能发挥到最大。市场上已经有许多专属于平台的开发工具包可选,例如:ARM公司的embedOS、NVIDIA公司的Jetson、Xilinx公司的XSDK以及CEVA公司的CDNN工具包。

为嵌入式系统开发人工智能的企业,必须在开发其解决方案时思量这个后加的软件层,并将其设计为与差异类型的硬件兼容。随着其生长势头的继续,人工智能视觉系统将迎来一个灼烁的未来,无论是硬件层面、专用处置惩罚器市场,照旧软件层面,都将有越来越强大的算法,以期在物体、面部和手势识别方面实现更高的精度。

本文在【传动网】的牢靠链接:http://www.chuandong.com/news/news.aspx?id=218706


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