从摄像机到云端：计算机视觉如何将数据转化为行动

摘要：商业上的成功通常归结为根据突然的市场变化做出快速决策。计算机视觉（一种在AI领域中崛起的快速技术），可以帮助商用机构和其他企业才做到这一点。

日复一日，我们周围的摄像头收集了大量数据。但是实际上只有大约10％的信息被使用，而留下了宝贵的见解。

计算机视觉

计算机视觉技术教会计算机去了解和理解世界。使用深度学习神经网络，计算机可以识别，处理和分析由智能相机和其他设备捕获的图像。

结果：可以快速部署见解以提高利润并解决问题。利用计算机视觉来完成诸如在装配线上发现产品缺陷，管理零售库存，诊断疾病，促进城市和机场安全等工作。

改善客户体验

零售业是计算机视觉领域最具潜力的行业之一。随着网购业务的不断发展，实体店越来越多地被关闭，该行业正经历着一场巨大的转变。随着实体店面临越来越激烈的竞争，零售商正在采用视觉技术来提高效率，并提供更理想的购物体验。

想象一下走进一家商店，抓住你想要的东西，进行简单快捷购物，不用站在烦人的结帐线上。目前，这不再是购物者的幻想。事实上，一家零售技术初创公司CloudPick正在使用Intel vision的OpenVino工具包，让零售商可以不用收银员。

当购物者进入商店时，他们只需下载一个二维码。高清晰度相机和计算机视觉算法跟踪他们的选择。当购物者离开商店时，他们会自动结账。

保持热销商品库存

计算机视觉帮助解决的另一个零售问题是：商品缺货。

到了一家商店却找不到你想要的商品，这不仅会拖累顾客，也会拖累他们的底线。事实上，存货缺货常常被购物者认为是他们不购物就离开商店的一个关键原因。

使用视觉技术，零售商可以获得前所未有的可视性，了解他们的货架上的东西。商店员工在进货时会收到自动警报。无需再进行耗时的手工盘点。

为未来的工厂做贡献

类似的创新也正在工厂里投入使用。人工智能驱动的视觉系统允许制造商自动化无数的装配线任务，并提高效率和成果。

进行缺陷检测。在装配线上及早发现问题是至关重要的，特别是在生产需要高质量和高可靠性的产品时。依靠人类来发现缺陷可能是一个耗时、昂贵且往往不准确的过程。

但是，有了战略部署的摄像头和机器视觉算法，工厂车间检查可以像生产线一样快速移动，并达到接近100%的精度。

智能相机意味着智能城市

但受益于计算机视觉的不仅仅是企业。

随着城市人口的激增，城市正转向使用计算机视觉应用程序来提高生活质量。例如，城市正在使用视觉工具来监控交通流，并做出旨在减少拥堵的实时决策。智能摄像头捕捉并分析交通模式。数据会自动发送到可能受到交通堵塞影响的交叉口。同时，向驾驶员发送警报，帮助他们调整路线。

在圣地亚哥，计算机视觉改变城市生活的潜力最为明显。该市正与英特尔等公司合作，通过在全市路灯中添加数千个智能传感器节点，部署全球最大的智能城市传感器平台。

因此，圣地亚哥可以实时收集数据并以多种方式使用该信息，包括将驾驶员引导到可用的停车位并帮助急救人员应对紧急情况。对于计算机视觉的应用仅仅是开始，该市采用了开放平台，将来可用于开发更多的AI工具。

随着计算机视觉的不断发展和创新，圣地亚哥和其他地方可以找到新的方法，将有价值的数据投入工作。