深度学习背景下计算机视觉算法应用探究——评《深度学习与计算机视觉：算法原理、框架应用与代码实现》

书名：《深度学习与计算机视觉：算法原理、框架应用与代码实现》

作者：叶韵

出版社：机械工业出版社

ISBN：978-7-1115-7367-8

出版时间：2017 年8 月

定价：79 元

近年来，基于深度学习算法的人工智能技术得到了迅猛发展，并与社会各个领域深度融合，推动着人类社会的教育、娱乐、工业以及农业等多个方面发生了重大变革，可以说人工智能热潮已席卷全人类社会。在人工智能领域，语音识别、自然语言处理以及计算机视觉是最主要的三大技术领域，现今已基本实现落地产业化，尤其是计算机视觉技术，被广泛应用于农业智能机械、汽车交通、医疗诊断以及工业检测与安防监控等领域，为人类社会发展作出了重要贡献。笔者参考由叶韵编写、机械工业出版社出版的《深度学习与计算机视觉：算法原理、框架应用与代码实现》一书，探讨深度学习背景下计算机视觉算法的可行性应用场景。

全书共13 章，分为2 篇。第1 篇包括1～4 章，主要介绍了人工智能、深度学习、计算机视觉以及神经网络基础知识，并对其发展历程以及国际前沿趋势进行了简单阐述。第2 篇为实例精讲，包括5～13 章，详细介绍了Python 基础、OpneCV 基础、Hello World、图片分类与识别以及Caffe 回归、迁移学习和模型微调、目标检测算法、度量学习、图像风格迁移等应用计算机视觉算法的场景，每一章都包含了算法介绍与大量的程序代码、以及构建好的模型，可供读者进行参考、研究。

计算机视觉算法是指利用数学算法构建模型从而对图像进行识别、理解、处理的技术。一张照片或图像中会包含很多信息数据，但仅凭肉眼很难准确捕捉并识别、处理这些信息，且人工处理信息数据的速度与精确度都很难比得上计算机，因此开发并利用计算机视觉算法处理大量图像十分必要。现今的计算机视觉技术主要基于深度学习算法而建立。深度学习是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法，可模拟人脑进行分析学习。根据学习框架不同，其可形成以卷积神经网络、深度神经网络以及递归神经网络等不同模型而建立的计算机视觉算法研究工具。目前来看，基于深度学习的计算机视觉算法主要应用于以下领域。

农业智能机械领域。信息技术的发展为农业现代化转型发展提供了技术支撑，而计算机视觉技术的应用可推动农业机械设备向着更加智能化、数字化的方向发展。一方面，计算机视觉技术可赋予农业机械设备图像获取与识别能力，帮助农业机械设备快速识别田间作业环境，完成智能播种、洒药以及采收等工作。如现今应用较为常见的无人机播种机、智能采摘机器人便利用了计算机视觉技术从而大大提高了农业机械的田间作业效率，实现了农业生产的智能化管理。

汽车交通领域。在汽车交通领域，计算机视觉技术主要应用于汽车自动驾驶与导航方面，汽车生产商将计算机视觉算法内嵌于智能驾驶系统中，能够使该系统通过扫描周边道路环境与车辆情况从而智能调整车辆行驶路线与速度。此外，该技术还可用于道路交通违章拍照检测、路况检测以及疲劳驾驶检测等方面。如在摄像头、传感器的帮助下可实现对车辆车牌、行人状态以及驾驶员状态的扫描、拍摄，在对拍摄图像进行深度分析处理后，计算机系统可对车辆、驾驶员状态进行识别、判定，从而实现违规行为的自动检测。

医疗诊断领域。计算机视觉技术在医疗诊断领域被广泛应用于影像诊断设备。医生可利用基于计算机视觉技术研发的智能影像诊断机器进行辅助治疗。首先医护人员可利用摄影仪器拍摄病人患病部位，并将图像上传至系统，接着利用计算机视觉算法对图像进行分析、识别，从而判断患者情况。可以说，计算机视觉技术的应用大大提高了医疗诊断的精确性，为患者治疗提供了可靠的帮助，推动了我国医疗水平的进一步提高。

工业检测领域。在工业生产过程中，计算机视觉技术可被用于工业产品的质量缺陷检测，以便企业更好地优化生产工序与技术水平，从而提高产品质量；另外，计算机视觉技术还可用于车间生产物料的监督与检测，避免投放物料出错造成生产失误。

安防监控领域。计算机视觉技术在公安系统与监控系统中的应用也十分常见。一方面，公安系统可利用计算机视觉算法构建城市安全网络系统，实现对犯罪可疑人物与物体的识别、监测，从而采取科学的应对措施，另一方面，人们可将计算机视觉技术应用于智能监控系统，实现对室内外环境的安全监控，避免安全事件突然发生。

总之，计算机视觉技术在各行业中的应用都具有重要意义。随着人工智能技术不断进步，计算机视觉技术的应用前景必将更加广泛，能够推动我国很多行业的生产与服务方式发生彻底变革，推动整个社会向着智能化、数字化方向发展。