摘要： 到今年年底，電腦視覺的市場價值預估可達 480 億美元，也將成為各種創意和突破的重要來源，那麼，這個領域究竟會如何發展呢？一起來看看電腦視覺未來的五大趨勢！
電腦視覺大概是最讚的 AI 應用之一了，讓電腦可以理解、計算圖像的影響有多廣泛呢？從自駕汽車到手機濾鏡，都在它的負責範圍之內。到今年年底，電腦視覺的市場價值預估可達 480 億美元，也將成為各種創意和突破的重要來源，那麼，這個領域究竟會如何發展呢？一起來看看電腦視覺未來的五大趨勢！
以數據為中心，重質不重量
電腦視覺領域「以數據為中心」時，強調的是將重點放在優化演算法的數據「品質」上，而不是數量。這種概念是由深度學習的大師 Andrew Ng 所提倡的。
Ng 在 Google 曾開發了一些深度學習的圖像識別模型，主要依據數據的品質去訓練機器判斷貓的圖片。這種模型的重點在於提升標記的品質，透過自動化標記的技術，讓電腦視覺應用在各種地方，不用再像過去一樣必須仰賴大量數據，也可以降低金錢與相關計算成本。
健康第一！電腦視覺成為安全守護者
另一項關鍵發展就是要在發現問題時發出警報，目前已經有一些方法可以讓電腦檢測到工地的工安問題，比如說，當發現沒戴好安全帽或繫好安全帶的工人，便啟動自動關閉的機制。
光是在美國，一年就有將近 270 萬人因工安意外受傷，如果相關技術更加成熟，相信能減少此類意外，並省下許多人力跟財務成本。
另外的應用領域則是防治疾病，比如說透過電腦視覺去監測大家是否有維持社交安全距離並妥善配戴口罩等等。
長庚大學人工智慧研究中心就開發出了電腦視覺防疫系統，並且運用物件辨識技術，研發口罩佩戴是否正確的偵測系統，同時也能判斷行人間是否有遵守社交距離規定。不僅辨識率高達 97% 以上，還可以與一般的路口監視器結合運用，對於防疫監測有很大的貢獻。
購物體驗 level up！買買買變得更方便
電腦視覺除了可以用來用在庫存管理，來檢查貨架和存貨量之外，還可以偵測顧客們在門市中的移動路線，方便商家調整商品擺放的位置。當然啦，拿來防小偷也是非常好用的。
那對消費者來說，又有什麼影響呢？
除了可以直接掃描條碼來獲得產品訊息外，現在許多時裝產業也引入了「虛擬試衣間」的概念，讓大家不用真正換上衣服，也能看到它穿在身上的模樣。像是 Gucci 便曾與 Snapchat 合作推出 AR 版試穿服務，如果消費者喜歡自己透過 AR 穿上鞋子的效果，就可以在 Snachat 直接下單，非常快速方便。
而無人商店 Amazon Go 則可以透過電腦視覺去判斷消費者從架上拿了哪些商品，讓大家可以拿了就走，常常一不小心就買太多了。
前進自駕車領域，導航行車安全一把罩
電腦視覺在自駕車相關領域的應用一定很容易想像，不過對於一般汽車，它其實也超級有用喔！比如說，在貨車等商用車輛上，透過鏡頭追蹤駕駛的臉部表情，判斷是否出現疲勞駕駛的情形，及時避免憾事發生。
接下來，它或許也可以監測：駕駛與乘客是否正確繫好安全帶？有沒有不小心遺留物品在車上？等不同的情形。
更令人興奮的是，它可能成為自駕車上最重要的一環，像是特斯拉便宣布未來他們家的汽車將依靠電腦視覺（而不是傳統的光達或雷達）去進行導航。
邊緣電腦視覺，讓安全度大幅提升
最後的應用領域主要是跟「雲端運算」相對的「邊緣運算」概念，跟雲端的集中式儲存管理不同的是，邊緣運算不用特別上雲端，而是強調及時處理，就像是上面提到的自駕車或工地等場域。
透過邊緣運算，相關電腦視覺將讓安全性大幅提升，而未來，對於事業與個人資安也會起到一定的作用，比如透過備有電腦視覺的鏡頭來動態分析數據，假設蒐集到的數據沒什麼特別之處，便可以丟掉，不一定要上傳至雲端。
轉貼自Source： buzzorange.com
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