新一代信息技术中的什么可以广泛应用于机器视觉

新一代信息技术是以云计算、物联网、大数据、人工智能、第五代移动通信技术(5G)等为代表的新兴技术，其中云计算、物联网、大数据可以广泛应用于机器视觉。

新一代信息技术是国务院确定的七个战略性新兴产业之一，国务院要求要加大财税金融等扶持政策力度。

“十二五”规划中明确了战略新兴产业是国家未来重点扶持的对象，其中信息技术被确立为七大战略性新兴产业之一，将被重点推进。

新一代信息技术分为六个方面，分别是下一代通信网络、物联网、三网融合、新型平板显示、高性能集成电路和以云计算为代表的高端软件。

新一代信息技术被确立为七大战略性新兴产业之一，将被重点推进。业内人士认为，新一代信息技术涵盖技术多、应用范围广，与传统行业结合的空间大，在经济发展和产业结构调整中的带动作用将远远超出本行业的范畴。

新一代信息产业”将聚焦在下一代通信网络、物联网、三网融合、新型平板显示、高性能集成电路和高端软件等范畴。而物联网、三网融合等都并非单一产业，而是包含多个产业及核心技术在内的产业集群，这意味着其中某项核心技术一旦取得突破，都将牵一发而动全身。

物联网平台指AloT产业链中负责连接的网络，承担着将终端设备、边缘、云端连接起来的职责。随着AloT产业发展，物联网设备数量快速增加，设备种类、设备应用场景日益丰富，更灵活的无线网络连接能力将是市场的必然选择。

目前全球有超过 600 多家物联网平台，物联网平台参与主体数量有很多，主要可以区分为通信厂商、互联网厂商、IT 厂商、工业厂商、物联网厂商、新锐企业。每种类型平台功能特点略有不同。
通信厂商主要包括运营商和通信设备供应商。如ctwing物联网市场，联通物联，中移物联，主要特点是汇聚电信能力和互联能力，向合作伙伴提供统一规范的服务。以ctwing为例，将物联网与5G、AI 、边缘计算、区块链、大数据等新技术深度融合，并基于中国电信CTWing50打造的物联网一站式购物平台，成为中国电信物联网产业生态的汇集地，提供丰富的5G、芯片模组、应急消防、安防监控、追踪定位、智慧能源、智慧农业、智慧养老等细分行业的产品服务，为合作伙伴提供产品快速上架通达省市的渠道。
互联网厂商主要包括阿里巴巴、腾讯、百度、京东等企业，这类企业在生态构筑和 AI 技术上有优势。如阿里云提供云管边端等基础产品接入及技术赋能、行业解决方案合作与实施、软硬件销售、营销推广、需求对接等快速商业变现通道。
IT 厂商主要包括浪潮、IBM、中国通服等企业，这类企业在 IT 方面有深刻理解。如用友利用物联网、AI、数字孪生等技术搭建的平台，拥有精智物联平台、精智云盒、精智时序数据库YonTimesDB+流式计算引擎、精智数据魔方、精智工业大脑等产品。
工业厂商则包括富士康、三一集团、施耐德电气、西门子、徐工集团等工业企业为主，平台以工业垂直能力为主。如通用电气是连接机器、数据、人员以及其他资产，使用分布式计算、大数据分析、资产数据管理和 M2M 通信的领先技术，提供广泛的工业微服务，使企业能够提供生产力。
物联网厂商平台主要根植于物联网时代，为物联网而生的平台企业，主要包括创通联达、联想懂的通信、涂鸦智能、小匠物联、萤石云等。如联想采用互联网云平台架构设计，依托物联网、机器视觉识别等技术，接入感知设备采集用户侧数据，建立统一的数据中心和设备管理中心，形成统一的应用服务中台，提升了设备状态感知。
新锐企业大多由 IT、OT、CT 领域经验丰富的专家建立，往往专注在某个领域。如瀚云工业物联网平台面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、d性供给、高效配置。

海南旅游超市网： 物联网技术被认为是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一个信息产业热点，有专家预测10年内物联网可能会大规模普及，发展成为一个上万亿元规模的高科技市场。物联网是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络技术。将物联网技术应用在旅游景区中不仅符合“低碳”的理念，还可以大大提高景区管理效率，具有十分深远的意义。
一、用于票务管理。目前国内大部分景区依然使用纸质门票，而纸质门票具有防伪能力差、易损坏、验票时间长等缺点。在客流量比较集中的时段，会给游客的购票、检票带来很大的压力，耽误游客大量的时间。为了解决这些问题，我们可以利用RFID电子标签技术建立一个景区电子门票系统，实现计算机售票、验票、查询、汇总以及统计和报表等门票控制管理功能。RFID标签门票具有以下技术特点：支持特殊信息的写入和读取，可以回收利用，满足了低碳环保和降低成本的要求；超高频技术带有一定的穿透性，读取速度快，不用通过激光或红外线瞄准就能获取数据，达到高效的人性化验票效果；在堆叠的情况下依然能够读取信息，满足大流量识别，识别距离可以达到10米左右，能满足景区内对游客和车辆的管理。
电子门票实际上就是景区内的“一卡通”，游客在对门票充值以后，可以将其用于景区内的乘车、住宿，餐饮、娱乐活动及购物等景区内一切消费活动。在每次的消费中，扣除相应的消费金额，而剩余的金额可在游客离开酒店时返还。应用完整的景区RFID应用系统，将景区门票、餐饮、酒店以及交通等进行有效整合，为客户提供一条龙服务，不仅能提高对游客的服务水平，更能提高景区的管理水平。
二、用于资源管理。在旅游景区内，无论是自然旅游资源还是人文旅游资源随着时间的流逝都会因为各种自然因素或人为因素受到损害。更为严重的是，一些恶劣的气候现象甚至会导致旅游景观的消失。当然，旅游资源遭到破坏的原因也与旅游区超负荷开放、游人过多等人为原因有关。
采取必要措施对各类旅游资源进行保护迫在眉睫。目前，各个景区一般是通过在各处设置摄像装置，对景区内的资源实行视频监控。而物联网不仅仅是从视觉上对各个资源进行监控，而是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描等技术对旅游资源的温度、湿度、负重程度、色泽度等各个方面进行监测，使得管理者可以对有需要的资源进行及时维护，对于已经受到损害的旅游资源可以直接将监测到的相关信息传送到互联网上进行分析，从而获取相对具有科学依据的解决办法。而设置在景点附近的识别系统及预警系统可以向试图破坏旅游资源的游客发出警告。在使用物联网之后可以将景区内的各个资源连接为一个整体，并形成相对完善、科学的监测管理系统，使得旅游资源具有更长久的生命力。
三、用于客流管理。影响旅游景区可持续发展的因素之一是景区内的游客数量超过了景区所能容纳的最大承载量，因此对旅游景区的客流量控制显得十分重要。旅游景区的客流量控制包括区内游客总量的控制和景区内各个景点的客流量控制，前者直接通过电子门票技术就可以轻松获取当前景区内游客总数量，当超过景区最大承载量时就可以采取停止售票、放缓售票等方式进行相应控制。对于后者而言，可以根据景区内各个景点的分布情况，将景区划分为相对独立的小区域，在小区域一些关键的位置点设置RFID读写器，配置多对天线，将天线配置在门(或是其他关键点)的位置，覆盖关键点。当游客通过关键点时，RFID读写器通过不同的天线获取游客的ID号，这样，经过位置点的所有RFID标签都可以通过读写器获取，并在第一时间将数据发送到数据中心。系统根据读取信息的结果判定游客的进出，实时了解景点的游客分布情况，做到系统的实时监控。一台高性能的RFID读写器能够每秒处理数百张的电子门票，完全可以满足大量的游客数据处理工作。
这样一来，可以通过了解景点游客的实时分布情况调整游客量，当景区内游客分布不均匀时就可以通过工作人员的适当引导来缓解那些“人气较高”景点的压力。
四、用于安全管理。通过物联网的应用在景区内形成一套完善的游客安全保障体系。根据不同类型的旅游景区，物联网在安全管理方面的应用形式也有所区别。对于森林公园、山岳等范围较大的景区，经常会出现游客走散、失踪等现象。对于这些地貌环境多变复杂的地区，在有限的人手下，如何合理调配人手，以最快的速度进行现场的救护工作显得非常重要，也很有必要。当游客走失或遇到危险时可以通过游客携带的电子门票利用GPS技术定位，然后通知距离最近的救护人员配置一台带GPS的RFID手持设备第一时间前往现场救护；对于那些面积范围相对较小，游客密集的景区，很容易成为恐怖分子袭击的目标，因此需要在景区入口处利用射频识别技术进行严格的安全检查，避免恐怖分子将危险物品带入景区内；对于一些危险系数较高的旅游项目的景区，一方面要在事故易发段安排救护人员，另一方面可以通过物联网的全方位监测来预防各种事故的发生。
五、用于员工管理。旅游景区的可持续发展离不开每一个员工的辛勤努力。对于十分注重服务质量的旅游景区来说，任何一个员工的失误都可能给景区的形象带来巨大损害。因此景区需要不断加强对员工的管理，以提高景区的经营效率、维护景区的良好形象。
物联网对于景区员工管理方面的应用原理与前面所提到的票务管理十分类似，只是应用形式有所差别。RFID标签具有唯一的ID号，通过给每位员工配备一个带有RFID的工作卡，就可以实现对员工的对点管理，确保他们在适当的时间出现在适当的位置并为游客提供良好的服务。其次，可以利用RFID工作卡的读写功能与信息储存功能让游客直接对工作人员的服务进行打分评价，形成一套以游客满意程度为基础的旅游景区员工评价体系，并以此作为员工薪酬发放的重要参考依据。

在我们的日常生活中随处都有计算机视觉技术，从手机游戏机可以识别您的手势，可以自动将焦点放在人身上等。计算机视觉正在影响我们生活的许多领域。

事实上，计算机视觉在商业和国防中使用方面有悠久的历史。可以在各种光谱范围内感测光波的光学传感器被部署在许多应用中：如制造中的质量检测，环境管理的遥感或在战场上收集智能的高分辨率相机。这些传感器中的一些是静止的，而其它传感器连接到诸如卫星，无人机和车辆是在移动物体上。

在过去，许多计算机视觉应用程序仅限于某些封闭平台。当与IP连接技术相结合时，他们创建了一组新的应用程序计算机视觉，加上IP连接，高级数据分析和人工智能，将成为彼此的催化剂，从而在物联网(IoT)创新和应用方面带来革命性的飞跃。

推动计算机视觉的多领域的进步

视觉环境设计

视觉或视力是五种人类感觉中最发达的。我们每天都用它来识别我们的朋友，在我们的路上发现障碍，完成任务和学习新事物。我们通过我们的视觉来识别我们周围的环境。有路牌和信号灯帮助我们从一个地方到另一个地方。通过识别环境标识找到我们所要到达的地方。鉴于视觉的重要性，将其扩展到计算机和自动化系统，实现了视觉应用大飞跃。

什么是计算机视觉

计算机视觉从捕获和存储图像或一组图像的技术开始，然后将这些图像转换成可以进一步执行的信息。它由多种技术组合(图1)组成。计算机视觉工程是一个跨学科领域，需要在许多这些技术中跨职能和系统专长。

例如，Microsoft Kinect使用3D计算机图形算法来实现计算机视觉来分析和理解三维场景。它允许游戏开发人员将实时全身运动捕捉与人造3D环境进行合并。除了游戏，这在机器人，虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用等领域开辟了新的可能性。

传感器技术的进步也在传统摄像机传感器以外的许多层面迅速发展。 最近的一些例子包括：

•红外传感器和激光器结合起来感测深度和距离，这是自驾车和3D地图应用的关键推动因素之一

•非侵入式传感器，可跟踪医疗患者的生命体征，无需身体接触

•高频摄像机可以捕捉人眼不能察觉的微妙动作，以帮助运动员分析其步态

•超低功耗和低成本的视觉传感器，可长期部署在任何地方

图1由多个领域的进步驱动的计算机视觉

计算机视觉获得智能

早期应用

监控行业是图像处理技术和视频分析的早期采用者之一。视频分析是计算机视觉的一个特殊用例，重点是从小时的视频中找到模式。在现实情况下自动检测和识别预定义模式的能力代表了数百种用例的巨大市场机会。

第一个视频分析工具使用手工算法来识别图像和视频中的特定功能。它们在实验室设置和模拟环境中都是准确的。然而，当输入数据(如照明条件和摄像机视图)偏离设计假设时，性能迅速下降。

研究人员和工程师花费了多年的开发和调优算法，或者用新的方法来处理不同的条件。然而，使用这些算法的相机或录像机仍然不够稳健。尽管多年来取得了一些进步，但现实世界的糟糕表现限制了技术的有用性和应用。

深入学习突破

近年来，深度学习算法的出现激发了计算机视觉。深入学习使用人造神经网络(ANN)算法，模拟人脑神经元。

从2010年初开始，由图形处理单元(GPU)加速的计算机性能已经越来越强大，足以使研究人员实现复杂ANN的功能。此外，部分由视频站点和普遍的IoT设备驱动，研究人员拥有大量不同的视频和图像数据库来训练其神经网络。

在2012年，称为卷积神经网络(CNN)的深层神经网络(DNN)的版本显示了精确度的巨大飞跃。这一发展推动了计算机视觉工程领域的兴趣和兴奋。现在，在需要图像分类和面部识别的应用中，深度学习算法甚至超过了人类对应物。更重要的是，就像人类一样，这些算法具有学习和适应不同条件的能力。

场景的语义表示

图2场景的语义表示

深入学习，我们正在进入一个认知技术的时代，电脑视觉和深度学习融合在一起，解决人脑大脑层面的高层次，复杂问题(图2)。我们正在抓住可能的表面。这些系统将继续改进，使用更快的处理器，更先进的机器学习算法和更深入的集成到边缘设备。计算机视野将改变物联网。

计算机视觉应用案例：

•监测作物健康的农业无人机(图3)

•交通基础设施管理

•无人机无人机检查

•下一代家庭安全摄像机

图3无人机收集图像的植被指数

这些只是计算机视觉如何大大提高许多领域的生产力的一些小例子。我们正在进入物联网进化的下一个阶段。在第一阶段，我们专注于连接设备，聚合数据和建立大型数据平台。在第二阶段，重点将转移到通过计算机视觉和深度学习等技术使“事物”更加智能，从而产生更多可 *** 作的数据。

挑战

使技术更加实用，经济的问题需要克服许多问题：

嵌入式平台需要集成深层神经设计。围绕电力消耗，成本，准确性和灵活性制定困难的设计决策。

行业需要标准化，以允许智能设备和系统相互通信并共享元数据。

系统不再是被动的数据收集器。他们需要以最少的人为干预对数据采取行动。他们需要自己学习和即兴。整个软件/固件更新过程在机器学习时代具有新的意义。

黑客可能会利用计算机视觉和AI中的新安全漏洞。设计人员需要考虑到这一点。

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