新型智能演算法視頻

『壹』 智能視頻增強單元是怎麼現實效果的

也不是很明白，有圖像增強演算法技術的，像雲哨智能就有智能視頻增強單元這個產品，很智能都不需要人工干預。

『貳』 視頻檢索的智能視頻

智能視頻處理成為視頻監控的「救命稻草」
智能視頻源自計算機視覺技術，計算機視覺技術是人工智慧研究的分支之一，它能夠在圖像及圖像內容描述之間建立映射關系，從而使計算機能夠通過數字圖像處理和分析來有限理解視頻畫面中的內容。運用智能視頻分析技術，當系統發現符合某種規則的行為（如定向運動、越界、游盪、遺留等）發生時，自動向監控系統發出報警信號（如聲光報警），提示相關工作人員及時處理可疑事件。
智能視頻演算法的實現
目前，智能視頻技術實現對移動目標的實時檢測、識別、分類以及多目標跟蹤等功能的主要演算法分為以下五類：目標檢測、目標跟蹤、目標識別、行為分析、基於內容的視頻檢索和數據融合等。 目標檢測（Object Detection）是按一定時間間隔從視頻圖像中抽取像素，採用軟體技術來分析數字化的像素，將運動物體從視頻序列中分離出來。運動目標檢測技術是智能化分析的基礎。常用的目標檢測技術可以分為背景減除法（Background Subtraction）、時間差分法（Temporal Difference）和光流法（Optic Flow）三類。
背景減除法利用當前圖像與背景圖像的差分檢測運動區域。背景減除法假設視頻場景中有一個背景，而背景和前景並未給出嚴格定義，背景在實際使用中是變化的，所以背景建模是背景減除法中非常關鍵的一步。常用的背景建模方法有時間平均法、自適應更新法、高斯模型等。背景減除法能夠提供相對來說比較完全的運動目標特徵數據，但對於動態場景的變化，如光線照射情況、攝像機抖動和外來無關事件的干擾特別敏感。
時間差分法充分利用了視頻圖像的時域特徵，利用相鄰幀圖像的相減來提取出前景移動目標的信息。該方法對於動態環境具有較強的自適應性，不對場景做任何假設，但一般不能完全提取出所有相關的特徵像素點，在運動實體內部容易產生空洞現象，只能夠檢測到目標的邊緣。當運動目標停止時，一般時間差分法便失效。 光流法通過比較連續幀為每個圖像中的像素賦予一個運動矢量從而分割出運動物體。
光流法能夠在攝像機運動的情況下檢測出獨立的運動目標，然而光流法運算復雜度高並且對雜訊很敏感，所以在沒有專門硬體支持下很難用於實時視頻流檢測中。 目標跟蹤（Object Tracking）演算法根據不同的分類標准，有著以下兩種分類方法：根據目標跟蹤與目標檢測的時間關系分類和根據目標跟蹤的策略分類。 根據目標跟蹤與目標檢測的時間關系的分類有三種：
一是先檢測後跟蹤(Detect before Track)，先檢測每幀圖像上的目標，然後將前後兩幀圖像上目標進行匹配，從而達到跟蹤的目的。這種方法可以藉助很多圖像處理和數據處理的現有技術，但是檢測過程沒有充分利用跟蹤過程提供的信息。
二是先跟蹤後檢測(Track before Detect)，先對目標下一幀所在的位置及其狀態進行預測或假設，然後根據檢測結果來矯正預測值。這一思路面臨的難點是事先要知道目標的運動特性和規律。三是邊檢測邊跟蹤(Track while Detect)，圖像序列中目標的檢測和跟蹤相結合，檢測要利用跟蹤來提供處理的對象區域，跟蹤要利用檢測來提供目標狀態的觀察數據。
根據目標跟蹤的策略來分類，通常可分為3D方法和2D方法。相對3D方法而言，2D方法速度較快，但對於遮擋問題難以處理。基於運動估計的跟蹤是最常用的方法之一。 目標識別（Object Recognize）利用物體顏色、速度、形狀、尺寸等信息進行判別，區分人、交通工具和其他對象。目標識別常用人臉識別和車輛識別。
視頻人臉識別的通常分為四個步驟：人臉檢測、人臉跟蹤、特徵提取和比對。人臉檢測指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，並分離出這種面像。人臉跟蹤指對被檢測到的面貌進行動態目標跟蹤。常用方法有基於模型的方法、基於運動與模型相結合的方法、膚色模型法等。
人臉特徵提取方法歸納起來分為三類：第一類是基於邊緣、直線和曲線的基本方法；第二類是基於特徵模板的方法；第三類是考慮各種特徵之間幾何關系的結構匹配法。單一基於局部特徵的提取方法在處理閉眼、眼鏡和張嘴等情景時遇到困難，相對而言，基於整體特徵統計的方法對於圖像亮度和特徵形變的魯棒性更強。人臉比對是將抽取出的人臉特徵與面像庫中的特徵進行比對，並找出最佳的匹配對象。
車輛識別主要分為車牌照識別、車型識別和車輛顏色識別等，應用最廣泛和技術較成熟的是車牌照識別。 車牌照識別的步驟分別為：車牌定位、車牌字元分割、車牌字元特徵提取和車牌字元識別。
車牌定位是指從車牌圖像中找到車牌區域並把其分離出來。字元分割是將漢字、英文字母和數字字元從牌照中提取出來。車牌特徵提取的基本任務是從眾多特徵中找出最有效的特徵，常用的方法有逐像素特徵提取法、骨架特徵提取法、垂直水平方向數據統計特徵提取法、特徵點提取法和基於統計特徵的提取法。車牌字元識別可以使用貝葉斯分離器、支持向量機(SVM)和神經網路分類器(NNC)等演算法。 基於內容的圖像檢索技術是由用戶提交檢索樣本，系統根據樣本對象的底層物理特徵生成特徵集，然後在視頻庫中進行相似性匹配，得到檢索結果的過程。現有基於內容的檢索方法主要分為：基於顏色的檢索方法、基於形狀的檢索方法和基於紋理的檢索方法等。數據融合是將來自不同視頻源的數據進行整合，以獲得更豐富的數據分析結果。

『叄』 國內 智能視頻識別演算法 領先的公司有哪些

江蘇視圖科技，專業圖像識別視頻監控識別，技術水平是國內領先者。

『肆』 智能視頻與普通視頻有什麼區別嗎

智能視頻識別演算法先進，安全性高於普通視頻。且能通過手機，電腦實現遠程式控制制，看店，看家，看工廠，智美達的智能視頻反應靈敏，外觀專利，監控軟體可以升級維護，
用戶只要懂簡單的網路知識就可以操作噠。

『伍』 人工智慧演算法是什麼

人工智慧演算法主要是機器學習的演算法
積極學習是一種通過數據來調優模型的方法論，模型的精度達到可以使用了，那麼他就能夠完成一些預判的任務，很多現實問題都可以轉化成一個一個的預判類型
人工智慧演算法，尤其是深度學習，需要大量的數據，演算法其實就是模型

『陸』 智能視頻監控系統詳細設計思路

隨著寬頻有線和無線網路基礎設施的完善以及全球安防市場需求的增長，視頻監控的應用正呈爆發性的增長態勢。視頻監控系統的發展趨勢非常明顯，在經歷了數字化和網路化之後，下一個重要的趨勢就是智能化，即智能監控和視頻分析技術的應用。

傳統的視頻監控由人工進行視頻監測發現安全隱患或異常狀態，或者用於事後分析，這種應用具有其固有的缺點，難以實現實時的安全監控和檢測管理。帶有智能分析功能的監控系統可以通過區分監控對象的外形、動作等特徵，做到主動收集、分析數據，並根據預設條件執行報警、記錄、分析等動作。智能監控系統可以運行於伺服器，也可以運行在基於DSP的嵌入式系統上，而後者已逐漸成為主流。

智能視頻的應用大體上可以分安防、人體行為檢測和智能交通三方面的應用。其中安防應用是被廣泛認為是最具潛力的市場，它包括以下幾個應用類別：入侵檢測，可以自動檢測出視頻畫面中的運動行為特徵；物品移除檢測，可以自動檢測物品搬移事件——當防區內某特定位置的物品被拿走或搬走時發出報警；遺留物檢測，可以對遺棄物進行自動檢測——當物品在某個防區內被放置或遺棄的時候自動報警；智能跟蹤，可以使攝像機對自身的雲台和變焦鏡頭進行自主PTZ驅動。人體行為檢測應用包括脫崗檢測（可以實現自動檢測崗哨人員就位情況）、徘徊檢測（對重要區域人體徘徊檢測）。智能交通應用包括：對非法停留的交通工具進行檢測，當交通工具在防區內非法停留時發出報警；車輛逆行檢測，及時辨別逆行車輛。

隨著准確率和可靠性逐步提高及產品成本的下降，智能視頻在越來越多的場合得到了應用，它能夠替代部分安防設備，降低安保人員的工作強度，提高工作效率，減少管理成本。事實上，智能視頻的應用具有非常巨大的潛力。隨著技術日趨成熟，智能視頻技術的應用領域正在迅速擴展，這些應用主要包括上述的安防、交通以及零售、服務等行業，如人數統計、人臉識別、人群控制、注意力控制和交通流量控制等。

實時視頻監測的需求正在快速增長，特別是隨著實時安全監控應用的需求增加，實時發現安全隱患或目標異常行為的功能已經具有越來越重要的現實意義，智能視頻監測系統產品在這種日益增長的需求帶動下，正在成為視頻監控應用的新熱點。特別是隨著半導體技術的進步，例如以Blackfin匯聚式處理器為代表的先進嵌入式解決平台方案的推出，具有極高性價比和極高實用性的智能視頻分析設備不斷推出，並在一些關鍵應用中發揮極為重要的作用。 圖1：傳統的視頻監控應用示意圖。

智能視頻應用設計攻略

硬體平台方案的選擇往往決定了系統的整體方案成本、性能、開發工具和方法的可用性，以及方案未來持續升級的可行性等，因此方案平台選型至關重要。智能視頻應用自身的獨特性要求在硬體平台的選擇上進行綜合權衡。視頻監控系統的網路化和智能分析要求，以及大規模工程安裝對成本、體積和功耗的限制，非標准化的智能視頻分析方法和幾乎定製化的方案優化方式，使得結合了MCU和DSP優勢、具有軟體設計靈活性和強大處理能力的匯聚式處理器方案平台體現出更加明顯的優勢。本文將結合ADI公司獨特的Blackfin匯聚式DSP處理器的特點，分析智能視頻設計中主要的設計技術要點。

一、硬體平台選型

可定製化能力非常重要。有很多因素制約著視頻監控系統智能化的應用步伐：首先是智能監控的視頻演算法比較復雜，難於標准化，各個系統提供商的視頻分析軟體都有自己的獨特演算法，導致市場上的產品沒有統一的標准；其次，視頻監控系統的應用場景比較復雜，用戶的要求多樣化，所以定製化的要求比較多。因此，視頻分析方案通常需要針對客戶的應用特點和需求進行方案優化，採用的演算法千差萬別。此外，由於智能視頻應用的高復雜性，對方案的處理能力提出了更高的要求。MCU+ASIC的視頻監控傳統方案難以實現各種個性化的設計和高運算能力要求，即使選擇普通DSP+MCU的雙晶元方案通常也難以滿足智能視頻監控應用的復雜運算需求，需要增加協處理器，這種復雜的解決方案無論是BOM成本、功耗還是開發難度都不足取。Blackfin處理器充分發揮了MCU+DSP匯聚式架構的優勢，滿足了智能視頻應用的系統控制和高強度的運算需求，特別是以BF561為代表的高性能雙內核架構已經成為智能視頻應用的首選方案平台。

方案的可擴展性也是需要考慮的因素。智能視頻分析應用除了需要針對應用環境、應用目的進行方案優化外，不同的客戶可能還有其他方面的不同需求。例如，當前一些領先的數字視頻監控方案實現了H.264基本類@Level3.0和MPEG4 D1+CIF雙碼流的支持，未來可能擴展到支持H.264 D1+CIF的雙碼流。隨著智能視頻分析的更廣泛應用，如IP攝像機、無線視頻監控、智能交通系統等，不同應用都可能對各種介面功能、通信標准、用戶界面等的需求有較大的差異化，硬體平台方案對各種需求的靈活擴展性非常重要。同時，正如前文所述，智能視頻分析技術發展不過數年的時間，隨著技術的不斷成熟以及一些相關的標準的出台和改進，產品的可升級特性至關重要，既是開發者須關注的問題也是終端客戶關切的重要特性。Blackfin DSP在演算法並行處理上具有獨特優勢，特別是ADSP-BF561採用雙DSP核，能夠實現很復雜的智能視頻處理演算法。

視頻應用優化特性。一些方案盡管具有較強的處理能力和可擴展性，方案是否主要針對視頻應用進行過優化設計也值得關注，因為這直接關繫到設計工程師可用的軟硬體設計資源以及系統設計難度和可實現的性能。以Blackfin處理器為例，Blackfin為高強度、高數據率的數字和媒體處理做了專門優化：Blackfin的幾十個DMA通道和可靈活配置的Cache很好地滿足了視頻監控系統對大運算量、高數據吞吐率的要求；ADI專門開發了完全優化的音視頻編解碼器，並免費提供給大客戶；針對視頻應用Blackfin集成了很多硬體驅動，包括WiFi的驅動、音/視頻編解碼器的驅動；Blackfin的4個視頻算術運算單元和視頻象素指令集大大加速了視頻運算速度；在智能視頻分析的一些基礎運算元中，例如直方圖統計、中值運算、Sobel運算、形態學中的膨脹運算等都可以利用Blackfin的MIN、MAX指令來消除條件跳轉，節省處理器周期。不僅如此，Blackfin還支持13種非視頻數據的向量運算。適當設計數據結構，在前背景分離、閾值計算和更新等多個環節都可以運用Blackfin的特色指令讓智能視頻分析演算法更快捷。這些本身就很有效的指令中，大部分指令都能夠並行執行，使得Blackfin的處理能力再加倍。

低功耗和穩定性很重要。考慮到智能視頻監控設備通常都是一周7天，每天24小時運行的，穩定性和功耗也比較重要。在低功耗上，Blackfin處理器採用了多種節能技術：基於一種選通時鍾內核設計，可按照逐條指令來選擇性地切斷功能單元的電源；支持多種針對所需CPU動作極少期間的斷電模式；Blackfin處理器支持一種自含動態電源管理電路，藉助該電路即可對工作頻率和電壓進行獨立控制，以滿足正在執行的演算法的性能要求；大多數Blackfin處理器都提供片上內核穩壓電路，並可在低至0.8V的電壓下工作。而Blackfin獨特的匯聚式處理架構、90nm工藝等打下了其領先的低功耗處理的基礎。由於高處理能力，基於Blackfin平台的系統方案可以減少主晶元數量，豐富的功能和介面可以滿足各種外設和功能擴展需求，降低元器件數量，從而保證更高的穩定可靠性。目前在同價位DSP中Blackfin DSP的低功耗特性和穩定性是最好的。

支持哪些嵌入式操作系統。智能視頻分析通常是基於網路的應用，必須要操作系統的支持，因此選擇具有廣泛嵌入式系統支持能力的解決方案非常重要，這樣能確保未來產品在更換操作系統時不至於必須更換硬體平台，保證研發成果的持續可用性。目前可用的嵌入式操作系統眾多，各具優勢，硬體平台方案對這些操作系統的支持能力是進行方案選型的考慮要點之一。例如，Blackfin處理器可以支持目前主流的操作系統，包括uClinux、ThreadX、Nucleus，uCOS-II等十多種嵌入式操作系統，客戶完全可以根據其自身要求選擇其熟悉的或更具成本效益的軟體架構基礎。 圖2：基於BF561的智能監控終端框圖。

二、開發工具和可用資源

智能視頻監控設備是一個復雜的系統，涉及到復雜的軟硬體設計、人機界面、通信連接等，具有較高的系統設計難度。因此，所選擇的硬體平台方案是否能提供完善的開發工具套件、必要的軟體模塊、成熟的參考設計、系統設計支持，以及是否有完整的設計生態系統等，對於是否能按期高質量地完成系統設計非常關鍵。事實上，並不是所有平台方案提供商都能提供這些支持。

以Blackfin系列處理器為例，採用Blackfin處理器的硬體平台從一般的DVR、IP攝像機、數字視頻監控到智能視頻監控，已經被全球大量的設備企業的廣泛採用。Blackfin處理器獲得眾多企業的青睞，具有完整的開發工具和參考設計等支持是其受廣泛歡迎的重要原因之一。ADI提供業界一流的工具、初學套件與支持，包括人們熟知的、能夠支持其他Blackfin處理器的ADI CROSSCORE?軟體與硬體工具，這些工具包括獲獎的VisualDSP++?集成開發與調試環境（IDDE）、模擬器，以及EZ-KIT Lite?評估版硬體。

為提高開發效率，降低開發難度，開發時應盡量在已有的資源上進行，比如開放的常式，ADI為此提供了非常豐富的常式和資料。例如，ADI提供免費的「Image Tool Box」圖像處理函數庫軟體包，該軟體包專門針對圖像處理應用常用的數學函數進行了優化，供客戶在進行應用開發時調用。ADI還提供完整的參考設計，以及由本地合作夥伴開發的評估板、開發工具、演算法IP、應用模塊，以及由第三方合作夥伴提供包括軟硬體在內的全套交鑰匙方案。Blackfin處理器的視頻監控應用目前在中國已經有多傢具有豐富工程經驗的第三方合作夥伴，已經建立完善的生態系統。

以ADI在今年三月份宣布提供基於該公司Blackfin BF526C的完整的IP監控和機器視覺攝像頭參考設計為例，該參考設計在單個匯聚處理器上提供了強大的視頻和音頻處理能力，為工程師提供了一個統一的軟體開發環境，可以實現更快的系統調試和部署，以及更低的系統成本。該處理器提供了集成的音頻編解碼器、流式視頻和IP協議、片上DRAM存儲器以及針對10/100乙太網、USB和SD存儲和本地RS-232埠的介面。這種完全可編程的解決方案可以滿足多種視頻壓縮標准，例如H.264和MPEG4，支持音頻G.729標準的編碼。支持從控制中心到相機的雙向語音通信，以及利用Pelo-P或Pelo-D協議的鏡頭平移、傾斜和拉伸動作。該參考設計還提供一塊帶雙核BF561處理器的子卡，使系統能實現更高視頻解析度，並提供實現高級視頻分析功能，如運動檢測和跟蹤。

應用方案揭秘——億維東方智能網路攝像機

北京億維東方科技有限公司（Emvideo）是專業智能安防產品的方案提供商，也是美國ADI公司授權的第三方合作夥伴。億維東方目前有多款基於ADI Blackfin處理器為核心的硬體平台的產品，其中「軟體＋硬體」交鑰匙的WiFi無線視頻監控整體解決方案基於BF536＋BF561的雙處理器架構，方案硬體結構圖如圖3所示。

其中BF536處理器作為主處理器，除負責完成音頻編碼、遠程式控制制以及用戶交互控制等一些基本的管理與控制外，還負責嵌入式操作系統uClinux的運行，以及先進的智能視頻分析功能，可以完成安防、人體行為、智能交通等多種智能視頻分析。雙核BF561作為協處理器負責視頻編碼演算法，其強大的視頻處理能力使得該方案實現了H.264基本類@Level3.0和MPEG4 D1+CIF雙碼流的支持，未來更將可能擴展到能夠支持H.264 D1+CIF的雙碼流。兩個處理器之間可以通過高速同步串列介面通訊，視頻信號首先進入BF561處理器，採集編碼後的碼流發送到BF536處理器，然後通過網路發送到客戶端進行解碼顯示。 圖3：採用Blackfin BF536和BF561的解決方案硬體結構圖。

該方案採用了先進的背景建模方法，能有效地克服光線變化、樹葉擺動以及水面波紋等背景對前景目標分析產生的干擾，實現准確的前景檢測，同時在目標跟蹤上採用了獨特的優化算放，實現了在入侵檢測（包括區域警戒、絆線檢測）的應用上超過90%的准確率。而所有這些都是基於BF536＋BF561雙處理器的硬體架構所具有的強大處理能力來實現的。

該方案的智能視頻分析功能由億維東方公司自主開發，獨特的演算法和豐富的智能視頻分析技術開發經驗確保實現客戶的智能識別應用需求，並為客戶提供包括軟體升級在內的完善服務。由於智能視頻識別應用目前並沒有任何可循的需求標准和測試標准，因此視頻分析方案通常需要針對客戶的應用特點和需求進行方案優化。例如有些用戶是地鐵系統的，他們需要的功能是檢測是否跨越候車的黃線、人群密度是否過大、是否有可疑的遺留物體等；有些用戶是銀行系統的，他們所需要的是ATM機的智能監控如分析是否有安裝假鍵盤、安裝吞卡器，在ATM機是否有暴力行為，是否出現犯罪分子的人臉等。利用該方案，客戶可以根據用戶的需求方便地進行調整演算法。智能視頻處理要求晶元具有強大的處理能力，有許多演算法實現時得採用並行處理，Blackfin DSP在演算法並行處理上具有獨特的優勢，特別是ADSP-BF561的雙DSP核能夠實現很復雜的智能視頻處理演算法。這是傳統的MCU+ASIC或採用一般DSP方案所難以實現的。

該方案的軟硬體都經過了應用驗證，目前已經由多家客戶進行生產，目標應用將主要是政府行政效能監測、教育系統等行業用戶。

『柒』 小米10如何製作循環視頻

二月中旬，小米10系列手機正式發布，作為小米10周年的誠意之作，「科技突破極限」正式進軍高端市場。小米10系列不僅搭載了目前為止性能最為強勁的高通驍龍865處理器，更擁有LPDDR5內存，1億像素主攝，橫向振動馬達等頂級配置。


相比配置，智能視頻剪輯技術在小米10系列上有更突出的體現。進入後4G時代，用戶對於影像的記錄，不僅僅的滿足於單個畫面的拍攝，而是更多地往視頻等方向延伸。如近幾年流行的Vlog已經成為當下年輕人記錄生活的主流方式之一。利用智能視頻剪輯技術，通過智能演算法，讓以往需要滑軌、手搖等技巧才能實現的鏡頭效果，不用動手機就能完成運鏡，製作vlog。用戶在使用小米10拍視頻，後期製作的成本可大大減輕。


據悉，智能視頻剪輯技術是由小米與美攝科技深度技術合作研發。作為一家專注於視音頻領域開發20年的互聯網技術服務商，美攝科技最新推出的智能剪輯解決方案是以AI識別為基礎的視頻智能剪輯處理為框架，通過自然語言處理演演算法對用戶試圖表達的內容主題和關鍵詞進行自動分析，並產生具有分幕的影片劇本。分析過後，智能視頻剪輯系統會根據分析結果自動選取用戶素材庫中相對應的圖像或影像內容，在設定好的演算法之下，匹配符合場景氛圍的字幕濾鏡，並加入動感卡點的音樂節奏，自動將其整合成視頻短片。後期還可以對視頻進行二次編輯，濾鏡、音樂、剪輯、字幕可以作進一步的自定義調整，整個方案已在Android平台運行應用，IOS及伺服器等平台也可部署落地，滿足各種類型場景用戶的需求。

美攝科技的智能剪輯解決方案已在眾多行業有了實際應用場景。對於旅行Vlog視頻製作，可以非常快速的選取合成出一段15秒-1分鍾左右的視頻，方便在各大視頻社交平台分享轉發。對於美食製作類博主，通過AI識別美食製作的各個環節或者是講解的聲音，可以快速精選，抽取每個環節中的重要片段，為更多的用戶提供標准化的美食視頻生產工具。在游戲視頻領域，各大游戲直播平台上的實時直播視頻無法留存，內容是很難產生二次價值。可以通過智能剪輯，快速識別直播中精彩操作片段，智能合成視頻內容。方便游戲平台進行游戲傳播推廣及運營。在傳統廣電行業，視頻內容在從傳統大屏像互聯網快速傳播的過程中，可以採用AI智能剪輯方案去提升效率，節省人工。實現在電視直播後快速的截取事件亮點，在各大平台高效的分發。傳統媒資庫的高效管理，內容拆條等，也可以利用AI智能方案，去快速實現關鍵信息識別拆分。

美攝科技近年來成就斐然，已成為互聯網視音頻領域領軍企業。作為智能視音頻整體解決方案的服務商，美攝科技曾與OPPO、ViVO、嗶哩嗶哩、獵豹移動、國家電網、Amino、KEEP、美柚等各領域頭部客戶開展深度技術合作，憑借其靈活的技術架構，自有的底層設計和獨家的性能優化，提供完整的產品服務受到了一致認可。

未來，美攝科技會利用AI與傳統視音頻處理、圖形圖像處理的技術優勢，為更多行業賦能，應用到更廣泛的場景，實現跨平台價值！

『捌』 人工智慧專業主要的課程是什麼呀

人工智慧技術關繫到人工智慧產品是否可以順利應用到我們的生活場景中。在人工智慧領域，它普遍包含了機器學習、知識圖譜、自然語言處理、人機交互、計算機視覺、生物特徵識別、AR/VR七個關鍵技術。

一、機器學習
機器學習(MachineLearning)是一門涉及統計學、系統辨識、逼近理論、神經網路、優化理論、計算機科學、腦科學等諸多領域的交叉學科，研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，是人工智慧技術的核心。基於數據的機器學習是現代智能技術中的重要方法之一，研究從觀測數據(樣本)出發尋找規律，利用這些規律對未來數據或無法觀測的數據進行預測。根據學習模式、學習方法以及演算法的不同，機器學習存在不同的分類方法。
根據學習模式將機器學習分類為監督學習、無監督學習和強化學習等。
根據學習方法可以將機器學習分為傳統機器學習和深度學習。

二、知識圖譜
知識圖譜本質上是結構化的語義知識庫，是一種由節點和邊組成的圖數據結構，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系，其基本組成單位是「實體—關系—實體」三元組，以及實體及其相關「屬性—值」對。不同實體之間通過關系相互聯結，構成網狀的知識結構。在知識圖譜中，每個節點表示現實世界的「實體」，每條邊為實體與實體之間的「關系」。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關系網路，提供了從「關系」的角度去分析問題的能力。
知識圖譜可用於反欺詐、不一致性驗證、組團欺詐等公共安全保障領域，需要用到異常分析、靜態分析、動態分析等數據挖掘方法。特別地，知識圖譜在搜索引擎、可視化展示和精準營銷方面有很大的優勢，已成為業界的熱門工具。但是，知識圖譜的發展還有很大的挑戰，如數據的雜訊問題，即數據本身有錯誤或者數據存在冗餘。隨著知識圖譜應用的不斷深入，還有一系列關鍵技術需要突破。

三、自然語言處理
自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向，研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及的領域較多，主要包括機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統等。
機器翻譯
機器翻譯技術是指利用計算機技術實現從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程。基於統計的機器翻譯方法突破了之前基於規則和實例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升。基於深度神經網路的機器翻譯在日常口語等一些場景的成功應用已經顯現出了巨大的潛力。隨著上下文的語境表徵和知識邏輯推理能力的發展，自然語言知識圖譜不斷擴充，機器翻譯將會在多輪對話翻譯及篇章翻譯等領域取得更大進展。
語義理解
語義理解技術是指利用計算機技術實現對文本篇章的理解，並且回答與篇章相關問題的過程。語義理解更注重於對上下文的理解以及對答案精準程度的把控。隨著MCTest數據集的發布，語義理解受到更多關注，取得了快速發展，相關數據集和對應的神經網路模型層出不窮。語義理解技術將在智能客服、產品自動問答等相關領域發揮重要作用，進一步提高問答與對話系統的精度。
問答系統
問答系統分為開放領域的對話系統和特定領域的問答系統。問答系統技術是指讓計算機像人類一樣用自然語言與人交流的技術。人們可以向問答系統提交用自然語言表達的問題，系統會返回關聯性較高的答案。盡管問答系統目前已經有了不少應用產品出現，但大多是在實際信息服務系統和智能手機助手等領域中的應用，在問答系統魯棒性方面仍然存在著問題和挑戰。
自然語言處理面臨四大挑戰：
一是在詞法、句法、語義、語用和語音等不同層面存在不確定性;
二是新的詞彙、術語、語義和語法導致未知語言現象的不可預測性;
三是數據資源的不充分使其難以覆蓋復雜的語言現象;
四是語義知識的模糊性和錯綜復雜的關聯性難以用簡單的數學模型描述，語義計算需要參數龐大的非線性計算

四、人機交互
人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換，是人工智慧領域的重要的外圍技術。人機交互是與認知心理學、人機工程學、多媒體技術、虛擬現實技術等密切相關的綜合學科。傳統的人與計算機之間的信息交換主要依靠交互設備進行，主要包括鍵盤、滑鼠、操縱桿、數據服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數據手套、壓力筆等輸入設備，以及列印機、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設備。人機交互技術除了傳統的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術。

五、計算機視覺
計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫療等領域均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取並處理信息。近來隨著深度學習的發展，預處理、特徵提取與演算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智慧演算法技術。根據解決的問題，計算機視覺可分為計算成像學、圖像理解、三維視覺、動態視覺和視頻編解碼五大類。
目前，計算機視覺技術發展迅速，已具備初步的產業規模。未來計算機視覺技術的發展主要面臨以下挑戰：
一是如何在不同的應用領域和其他技術更好的結合，計算機視覺在解決某些問題時可以廣泛利用大數據，已經逐漸成熟並且可以超過人類，而在某些問題上卻無法達到很高的精度;
二是如何降低計算機視覺演算法的開發時間和人力成本，目前計算機視覺演算法需要大量的數據與人工標注，需要較長的研發周期以達到應用領域所要求的精度與耗時;
三是如何加快新型演算法的設計開發，隨著新的成像硬體與人工智慧晶元的出現，針對不同晶元與數據採集設備的計算機視覺演算法的設計與開發也是挑戰之一。

六、生物特徵識別
生物特徵識別技術是指通過個體生理特徵或行為特徵對個體身份進行識別認證的技術。從應用流程看，生物特徵識別通常分為注冊和識別兩個階段。注冊階段通過感測器對人體的生物表徵信息進行採集，如利用圖像感測器對指紋和人臉等光學信息、麥克風對說話聲等聲學信息進行採集，利用數據預處理以及特徵提取技術對採集的數據進行處理，得到相應的特徵進行存儲。
識別過程採用與注冊過程一致的信息採集方式對待識別人進行信息採集、數據預處理和特徵提取，然後將提取的特徵與存儲的特徵進行比對分析，完成識別。從應用任務看，生物特徵識別一般分為辨認與確認兩種任務，辨認是指從存儲庫中確定待識別人身份的過程，是一對多的問題;確認是指將待識別人信息與存儲庫中特定單人信息進行比對，確定身份的過程，是一對一的問題。
生物特徵識別技術涉及的內容十分廣泛，包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態等多種生物特徵，其識別過程涉及到圖像處理、計算機視覺、語音識別、機器學習等多項技術。目前生物特徵識別作為重要的智能化身份認證技術，在金融、公共安全、教育、交通等領域得到廣泛的應用。

七、VR/AR
虛擬現實(VR)/增強現實(AR)是以計算機為核心的新型視聽技術。結合相關科學技術，在一定范圍內生成與真實環境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數字化環境。用戶藉助必要的裝備與數字化環境中的對象進行交互，相互影響，獲得近似真實環境的感受和體驗，通過顯示設備、跟蹤定位設備、觸力覺交互設備、數據獲取設備、專用晶元等實現。
虛擬現實/增強現實從技術特徵角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術、分析與利用技術、交換與分發技術、展示與交互技術以及技術標准與評價體系五個方面。獲取與建模技術研究如何把物理世界或者人類的創意進行數字化和模型化，難點是三維物理世界的數字化和模型化技術;分析與利用技術重點研究對數字內容進行分析、理解、搜索和知識化方法，其難點是在於內容的語義表示和分析;交換與分發技術主要強調各種網路環境下大規模的數字化內容流通、轉換、集成和面向不同終端用戶的個性化服務等，其核心是開放的內容交換和版權管理技術;展示與交換技術重點研究符合人類習慣數字內容的各種顯示技術及交互方法，以期提高人對復雜信息的認知能力，其難點在於建立自然和諧的人機交互環境;標准與評價體系重點研究虛擬現實/增強現實基礎資源、內容編目、信源編碼等的規范標准以及相應的評估技術。
目前虛擬現實/增強現實面臨的挑戰主要體現在智能獲取、普適設備、自由交互和感知融合四個方面。在硬體平台與裝置、核心晶元與器件、軟體平台與工具、相關標准與規范等方面存在一系列科學技術問題。總體來說虛擬現實/增強現實呈現虛擬現實系統智能化、虛實環境對象無縫融合、自然交互全方位與舒適化的發展趨勢