智能工廠中的計算機視覺技術

（文末有精彩計算機視覺技術圖譜哦）

在生理學上，視覺（Vision）的產生都始于視覺器官感受細胞的興奮，并于視覺神經系統(tǒng)對收集到的信息進行加工之后形成。我們人類通過視覺來直觀地了解眼前事物的形體和狀態(tài)，大部分人依靠視覺來完成做飯、越過障礙、讀路牌、看視頻以及無數(shù)其他任務。事實上，絕大多數(shù)人對外界信息的獲取都是通過視覺完成的，而這個占比高達80%以上——這個比例并不是沒有根據的，著名實驗心理學家赤瑞特拉（Treicher）曾通過大量的實驗證實：人類獲取的信息的83%來自視覺，11%來自聽覺，剩下的6%來自嗅覺、觸覺、味覺。所以，對于人類來說，視覺無疑是最重要的一種感覺。

不僅人類是“視覺動物”，對于大多數(shù)動物來說，視覺也都起到十分重要的作用。通過視覺，人和動物感知外界物體的大小、明暗、顏色、動靜，獲得對機體生存具有重要意義的各種信息，通過這些信息能夠得知，周圍的世界是怎樣的，以及如何和世界交互。

而在計算機視覺出現(xiàn)之前，圖像對于計算機來說是黑盒的狀態(tài)。一張圖像對于計算機來說只是一個文件、一串數(shù)據。如果計算機、人工智能想要在現(xiàn)實世界發(fā)揮重要作用，就必須看懂圖片！因此，半個世紀以來，計算機科學家一直在想辦法讓計算機也擁有視覺，從而產生了“計算機視覺”這個領域。

網絡的迅速發(fā)展也令計算機視覺變得尤為重要。下圖是2020年以來網絡上新增數(shù)據量的走勢圖?；疑珗D形是結構化數(shù)據，藍色圖形是非結構化數(shù)據（大部分都是圖片和視頻）?？梢院苊黠@地發(fā)現(xiàn)，圖片和視頻的數(shù)量正在以指數(shù)級的速度瘋狂增長。

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什么是計算機視覺

計算機視覺是人工智能領域的一個重要分支，簡單來說，它要解決的問題就是：讓計算機看懂圖像或者視頻里的內容。比如：圖片里的寵物是貓還是狗？圖片里的人是老張還是老王？視頻里的人在做什么事情？更進一步地說，計算機視覺就是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等，并進一步做圖形處理，得到更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。作為一個科學學科，計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數(shù)據中獲取高層次信息的人工智能系統(tǒng)。從工程的角度來看，它尋求利用自動化系統(tǒng)模仿人類視覺系統(tǒng)來完成任務。

計算機視覺的最終目標是使計算機能像人那樣通過視覺觀察和理解世界，具有自主適應環(huán)境的能力。但能真正實現(xiàn)計算機能夠通過攝像機感知這個世界卻是非常之難，因為雖然攝像機拍攝的圖像和我們平時所見是一樣的，但對于計算機來說，任何圖像都只是像素值的排列組合，是一堆死板的數(shù)字。如何讓計算機從這些死板的數(shù)字里面讀取到有意義的視覺線索，是計算機視覺應該解決的問題。

不過隨著技術的發(fā)展，計算機視覺技術已經可以解決越來越多的現(xiàn)實問題，而本文也附上了從傳統(tǒng)到深度神經網絡即AI人工智能的計算機視覺技術圖譜。就是這些技術幫我們實現(xiàn)了一系列計算機視覺技術難題（具體的技術細節(jié)會在以后的章節(jié)和各位讀者分享）。

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計算機視覺的典型任務

圖像分類

圖像分類是計算機視覺任務中的一個重要的概念，目標檢測技術的發(fā)展之初也主要是通過圖像分類思想來實現(xiàn)的。

圖像分類

圖像分類，顧名思義，即是輸入一張圖像，我們通過算法來輸出這個圖像的類別，例如判斷出這張圖像是貓或者狗。對于經典的Mnist數(shù)據集來說，這個數(shù)據集包括了0到9共10個數(shù)字的手寫體圖片，所以這就是一個典型的圖像多分類問題，即將這些圖片分為0到9共10個類別。傳統(tǒng)的圖像分類的主要步驟是進行特征提取，然后訓練分類器。

2012年，基于神經網絡的AlexNet網絡提出，在2012年的ImageNet競賽中奪得冠軍。之后，更多的更深的神經網絡被提出，比如優(yōu)秀的vgg、GoogLeNet、ResNet等。

目標檢測

目標檢測是對圖像中的目標進行分類和定位，如圖所示，即找出圖像中的三個目標，將其劃分為“羊”這個類別，然后對每一只羊的位置進行定位，用邊界框的形式將其位置標注出來，目標檢測的應用非常廣泛。

目標檢測

目前目標檢測領域的深度學習方法主要分為兩類：兩階段的目標檢測算法、單階段目標檢測算法。兩階段目標檢測是指首先由算法生成一系列作為樣本的候選框，再通過卷積神經網絡進行樣本分類。常見的兩階段算法有R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。單階段目標檢測算法不需要產生候選框，直接將目標框定位的問題轉化為回歸問題處理。常見的算法有YOLO系列算法、SSD算法等。

語義分割

語義分割是一種像素級別的分類，就是把圖像中每個像素賦予一個類別標簽（比如羊、草地等），對比圖中的語義分割沒有對草地和天空進行劃分，只是單純的將每一個像素劃分為：是羊的像素；不是羊的像素。將羊的像素部分用顏色表示出來，我們一般將其稱為二進制掩碼，即一個0-1矩陣，其中羊的像素部分取值為1，不是羊的像素部分，取值為0。于是上述的圖片如果使用語義分割算法進行圖像分割，得到的二進制掩碼如下圖所示：

通過對掩碼的解析，我們就可以知道當前圖像中是否存在羊，以及羊處于什么位置。但是語義分割有一個局限性，比如如果一個像素被標記為橙色，那就代表這個像素所在的位置是一只羊，但是如果有兩個都是橙色的像素，語義分割無法判斷它們是屬于同一只羊還是不同的羊。也就是說語義分割只能判斷類別，無法區(qū)分個體。

語義分割

語義分割中的經典算法為全卷積網絡FCN，通常CNN網絡在卷積層之后會接上若干個全連接層,將卷積層產生的特征圖映射成一個固定長度的特征向量。以AlexNet為代表的經典CNN結構適合于圖像級的分類和回歸任務。與經典的CNN在卷積層之后使用全連接層得到固定長度的特征向量進行分類不同，F(xiàn)CN可以接受任意尺寸的輸入圖像，采用反卷積層對最后一個卷積層的feature map進行上采樣,使它恢復到輸入圖像相同的尺寸，從而可以對每個像素都產生了一個預測,同時保留了原始輸入圖像中的空間信息,最后在上采樣的特征圖上進行逐像素分類。

語義分割領域中的經典算法有Deeplab系列算法、DFANet、BiseNet、ENet等。

實例分割

實例分割算法有點類似于語義分割和目標檢測的結合，不過目標檢測輸出的是邊界框的坐標，實例分割除了輸出邊界框的坐標，還會輸出二進制掩碼。實例分割和語義分割不同，它不需要對每個像素進行標記，它只需要找到感興趣物體的邊緣輪廓就行，實例分割是在像素級識別對象輪廓的任務。比如上圖中的羊就是感興趣的物體。我們可以看到每只羊都是不同的顏色的輪廓，因此我們可以區(qū)分出單個個體。

實例分割

經典的實例分割算法有Mask-RCNN算法、SOLO算法，以及提升速度的YOLACT算法、BlendMask算法等。

全景分割

全景分割最先由FAIR與德國海德堡大學聯(lián)合提出，其任務是為圖像中每個像素點賦予類別Label和實例ID，生成全局的、統(tǒng)一的分割圖像。全景分割任務要求圖像中的每個像素點都必須被分配給一個語義標簽和一個實例ID。其中，語義標簽指的是物體的類別，而實例ID則對應同類物體的不同編號。全景分割的一個重要的特征在于其對背景也進行了檢測和分割。全景分割可以認為是語義分割和實例分割的結合。

全景分割

常見的全景分割算法有UPSNet、OANet、EfficientPS等。

計算機視覺任務目前的主要應用場景主要有：人臉識別、自動駕駛、人群計數(shù)、視頻監(jiān)控、文字識別、醫(yī)學圖像分割等。其應用領域涉及諸多行業(yè)。通過將圖像的分類、識別、分割、跟蹤等技術進行結合，可以在更多的行業(yè)場景中發(fā)揮作用。

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