计算机视觉是否会取代人类的工作,这在全球范围内存在争议。将尖端技术与人工智能算法结合到现有的计算机系统中,引入了先进的计算机视觉。AI算法可将多组实时数据转换为适当的业务洞察,无需任何人工干预。但是人工智能算法和计算机需要人工协助才能高效地完成多项任务。你有没有想过为什么近年来人工智能领域的人类工作增加了?软件开发的进步以及创新新技术以提高生产力都需要人类技能。知名公司和初创公司提供工作机会,如计算机视觉工程师、计算机视觉科学家、深度学习专家、软件开发人员、数据科学家、软件工程师、首席科学家、数据分析主管、计算机视觉研究工程师等等,薪水丰厚。话虽如此,我们可以声称计算机视觉不会取代人类工作,但会有效地减轻工作量以实现更高的投资回报率。


计算机视觉如何减轻人类工作的工作量?

计算机视觉会取代人类工作吗?

计算机分析来自数字图像和视频的多组原始数据,通过称为计算机视觉的新型人工智能了解环境,从而提供适当的决策。由于数字化转型和全球化,数据更易于访问和负担得起。由于图像模式识别的准确率高于人类,计算机视觉近年来蓬勃发展。深度学习神经网络使计算机中的迭代学习过程能够比人类视觉认知系统更有效地获取、处理和分析图像模式。卷积神经网络 (CNN) 在计算机视觉技术中用于适当的图像模式识别。这些神经网络逐像素扫描可用图像以识别模式并记住来自不同特征(例如轮廓和颜色)的理想输出。人类需要开发智能机器来完成具有视觉认知的自动化任务。


计算机视觉系统可用于对象分类、对象识别和对象跟踪。与肉眼相比,使用高科技相机、数据和人工智能算法分析数千张图像以及检测任何缺陷或问题所需的时间要少得多。让我们探索计算机视觉在多个行业中提高生产力的潜力。


• 汽车:通过 ADAS、RADAR 和 LIDAR 技术的计算机视觉分别提供环境的视觉表示、高可见度和 3D 表示。汽车手势识别还通过听觉和视觉警报监控驾驶员的面部和手势。


• 零售:计算机视觉通过闭路电视、溢出检测、盗窃控制、视频分析、增强购物体验、优化运营、提醒货架生产力和更好的客户参与来提高安全


• 制造:计算机视觉帮助工厂工人进行预测性维护、识别缺陷和消除风险以及产品质量检查,以最大限度地减少产品浪费


• 医疗保健:计算机视觉可以准确检测报告和X射线中的任何异常图像模式、早期肿瘤、动脉硬化等,以便医生和护士在正确的时间进行手术


• 农业:计算机视觉检测病虫害、优质作物信息,提供面部识别以识别个体动物,并为农民有效分析粮食质量


因此,我们可以确认计算机视觉并没有替代人类的工作,但很有可能在未来几年内产生更多的人类工作机会。计算机视觉的目标是与人类合作,以更合适的结果来增加工作量,而不会出现任何故障或错误。我们必须记住,人类是计算机视觉所有这些成就背后的主要创造者。


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