人工智能在计算机视觉及网络领域中的运用

2020-02-04陈萌

电子技术与软件工程 2020年12期

陈萌

（东莞市经济贸易学校广东省东莞市 523000）

伴随科学技术的不断进步，人工智能相关领域的技术也在不断地成熟，近些年以来，其作为新兴技术已逐渐地渗透到居民的各项生产及生活领域中。人工智能及相关领域技术在给人们的工作学习带来便利的同时，也促进了部分新兴产业的发展及成熟。根据人工智能发展计算机视觉相关类技术可以识别众多的图像类型信息，其中包括对人体运动的采集与识别等。而人工智能相关领域中的计算机视觉技术方面的研究可以极大地促进人类社会文明化进程的推进，从而将现代新兴科学技术更好、更便捷地为人类服务。

1 人工智能技术分析

近些年以来，人工智能技术在科学研究及技术研究的领域越来越受到重视，已逐渐成为科学技术相关领域研究的一个重点课题。人工智能的构建，主要是指研究和开发一门新的技术科学，用来模拟、扩展和延伸人类智能的各种相关理论、技术、方法以及应用系统[1]。人工智能的含义可以从两个方面来分解：人工以及智能。其中，代表了人类创造或服务于人类的各种类型的装置寓意为“人工”，对人类智能的研究和模仿寓意着“智能”，以及基于人类的思考方式的相关功能的设计与开发，可以将人工机械设备更安全更高效地服务于人类。

人工智能及相关技术是科学技术的发展进程中最新的探索领域，是人类社会经济不断发展与推进的基本要求与必然产物，更是整个人类的创造力、想象力以及梦想的集中表达，中国人工智能市场分布结构图如图1 所示。

所以，人工智能及其相关技术自其真正意义上的诞生以来，就得到了社会各界广泛认可，与此同时，人类对人工智能及其相关领域研究仍有很大的上升空间。从人工智能的概念与其来源来看，它与传统的以工业机械及相关技术为主导的信息技术有很大的不同。人工智能不仅是对生产用工具以及生产能力的提高与创新，也是对人类的能力研究以及拓展的一种良好的价值体现，它体现了人类作为智能生物的巨大想象力与创造力。但与此同时，虽然人类是一种思维能力和创造能力都很强的高级智能生物，但其对本身的认识却并不深，恰恰是基于这一点，人工智能以此为出发点，在创造更多高科技机器的同时，不断地对人类自身能力的发展进行更深入的研究和分析，以期对人类自身的发展有所帮助。

2 计算机视觉领域分析

图1：中国人工智能市场分布结构图

图2：计算机视觉技术应用领域图

计算机视觉技术是人工智能领域的一个重要的分支，它与机器的视觉领域一同解决了人类的视觉能力的模拟训练。但计算机视觉技术与机器视觉技术有着最为根本性的区别，这就要求我们对这两个概念必须要进行清晰的分类，以便更好地研究和发展计算机视觉技术[2]。机器视觉技术是一种从其自身的任务出发，完成相关图像信息的采集和处理的技术。而计算机视觉技术是一种基于人类视觉能力的高质量图像分析与处理的算法，其核心是软件程序的开发。计算机视觉是对人类的主要视觉能力的综合模拟，它不但牵扯到硬件和软件技术的发展，还包括着各类图像的采集与处理、镜头的方向控制和图像分析与计算的综合性质的应用。简单地来说，计算机视觉技术是一种对图像信息进行科学的、全面的、综合性的分析的新兴技术。其主要的应用领域如图2 所示。

3 人工智能技术在计算机网络、视觉领域中的运用分析

3.1 人工智能技术在视觉中的运用

计算机视觉技术的功能是对图像信息进行准确的采集与识别，而在现实的生活中，图像又分为动态图像和静态图像两种类型。其中，静态图像主要代表静止的如地面、墙壁等图像、图片等，而动态图像包括具体的由真实场景拍摄的各种类型的视频信息等。相应地，计算机视觉容易识别静态类型的图像，其不需要依赖过于高端与复杂的技术等，但在动态的图像信息识别过程中，通过运用人工智能的技术能够较大程度地提高系统的识别能力以及识别效率。基于人工智能的计算机视觉识别过程主要有两个步骤，第一步，计算机视觉可以利用传感器设备等相关设备采集拍摄现场的各类基本信息，并对采集到的相关信息进行初步地分析、排序以及分类操作[3]；第二步，可以运用计算机相关设备对采集到的相关数据进行进一步地处理操作，使上述数据信息的准确性得到进一步地提高，从而保证信息图像信息采集的准确性。为了确保此类识别过程的正常进行，其对智能计算机的处理能力提出了一个更高的要求。所以，随着智能设备的发展，计算机视觉识别能力将得到进一步地提高。目前，计算机视觉中的智能设备能够有效地识别人体运动、眼球等许多较为复杂的动态类图像的数据信息，但这种具体的视觉识别技术仍然存在着较为广阔的发展空间，这就要求计算机视觉领域相关专业研究者要进行更深层次地探索以及实践，从而将计算机视觉技术朝着更有效的实际应用方向发展。

3.2 人工智能技术在网络中的运用

人工智能技术主要牵扯到互联网技术、计算机技术、逻辑学、信息技术以及心理学等多个学科，所以人工智能是一门综合性很强的学科。在当今互联网技术不断普及的大环境之下，尤其是现在5G 技术的不断普及，而人工智能技术的多类应用都必须依靠于各类互联网的平台，因此人工智能技术的发展第一条就是能够为互联网技术提供更优质、更高效的服务。在此方面中，人工智能技术在网络领域中的应用大体集中于两个方面：网络安全和系统评估。

互联网技术的高速发展和不断地普及以及互联网环境其本身的开放特性，造成互联网网络安全类问题日益突出[4]。在这种情况之下，为了更好地保护网络信息的安全，净化互联网环境，就需要人工智能技术对此提供相应的技术层面上的支持。截止到目前阶段，互联网中的计算机用户保证自身计算机的信息安全的过程中，所采取的主要手段是利用安装的杀毒软件来进行屏蔽各种病毒和非法入侵的现象，用以防止自身各类数据信息的泄露，避免造成重大的财产损失。市面上各类的杀毒软件其主要的工作原理是根据计算机的防火墙来判断进行实际的网络传输过程中，各种类型的数据文件的安全程度来判断是否要屏蔽它们，而这种判断的流程和人类的判断流程非常的相似，因此人工智能技术可以更有效地解决这一问题通过模拟人的思维方式。由此可说，在保证网络安全过程中，人工智能技术的应用可以较大程度地提高计算机网络的安全程度。

在系统的评价领域中，人工智能技术的作用体现在能够更科学、更准确地分析以及评价网络管理[5]。首先，人工智能技术可以帮助计算机网络的管理者更加智能地搜索计算机，为数据信息和网络的管理手段找到更为行之有效的解决办法。其次，计算机管理的相关程序还需要借助人工智能技术对此类计算机网络中的全部历史进程中的数据信息进行综合性地分析，进一步自动产生其相应的解决手段，最终完成计算机网络一定程度上地自动管理。在进行此类过程的实际操作中，人工智能技术分析后的决策信息将以编程语言代码的形式汇总至计算机系统之中，为相关管理人员制定出最佳的管理办法提供一定程度上的参考。当网络中出现问题的时候，计算机网络系统能够根据人工智能技术来分析以及处理问题，得出其问题产生的具体原因，从而找出相对应的解决方案。最后，人工智能技术在进行评价计算机网络的管理系统的管理水平方面起着不可或缺的作用，而从另一方面，也可以促进计算机网络相关技术的蓬勃发展。

3.3 人工智能技术对整个计算机视觉行业的推动

人工智能技术在计算机视觉中的应用，也体现在促进计算机视觉产业化之中。近年以来，人工智能技术在多个领域之中扮演了重要的角色，并不断地应用于工业生产以及实践当中[6]。所以，借助人工智能的概念和思想，计算机视觉技术同样可以实现产业化的道路。在当前阶段，计算机视觉技术在某些行业已经实现了产业化。例如，微软2010年推出的kinet 产品，通过对人体骨骼的信息数据采集，完成了各种人体运动的仿真。该技术可以通过与计算机的输入性设备的相结合，从而实现人体运动与计算机网络的直接交互。另外，一种称为深度相机的硬件设备同样是计算机视觉技术产业化的代表之一。其在传统的RGB 相机的基准之上，增加了信息的深度处理相关技术。它不仅可以通过被动接收和主动检测向目标发送能量，还可以对接收到的数据信息进行分析和处理操作，从而完成对人体感知系统的高仿真。该类产品在许多视觉性数据信息识别领域扮演着重要的角色。并且科学技术的不断发展，将会有越来越多的技术可以应用到计算机视觉技术领域，此举也将有效地促进计算机视觉技术产业的繁荣。