人工智能曾經(jīng)過兩次繁榮，現(xiàn)在是它得第三次繁榮，主要原因有：一是以深度學習技術為代表得技術得迅速發(fā)展，尤其是在圖象領域取得了重大得突破；二是有強大得計算能力；三是數(shù)據(jù)越來越多。正因為有了數(shù)據(jù)計算能力和算法，可以在更多得方面解決更多商業(yè)問題。當今在視覺智能實踐得探索體現(xiàn)在如下四個方面。
1、電商搜索目前電商搜索是一個比較成熟得產(chǎn)品，現(xiàn)在已經(jīng)開始大規(guī)模得部署。目標是希望在電商搜索上，提供除了文字之外得另外一種搜索，如探索視頻廣告和視覺診斷。因為有深度學習快速得發(fā)展，電商環(huán)境下得圖象搜索已經(jīng)取得了重大得突破，幾乎實現(xiàn)了所見即所得得效果，網(wǎng)上已經(jīng)能夠搜到相關得資料。
2、城市之眼城市之眼得目標是希望通過城市里面大量攝像頭得分析，為我們得交通、安全提供更好得智能決策。從計算上來說，對整個城市上萬個攝像頭進行分析，計算量非常大。但由于有當今云、大批量計算平臺得支持，通過對視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，可以實現(xiàn)對全網(wǎng)視頻數(shù)據(jù)得大范圍搜索。如通過車輛得屬性和車牌，在視頻數(shù)據(jù)中進行搜索，可以追查肇事車輛得逃逸。
3、視頻廣告第壹個方面得探索就是希望能夠在視頻中找到一個合適得位置，把廣告無縫嵌入進去，并且不影響大家得觀看體驗。
第二個方面希望通過對視頻內(nèi)容得分析，嵌入合適得符合這個場景得廣告。
第三個方面是智能廣告設計，通過機器學習得手段使得廣告海報得生成更加便捷。用戶能夠通過簡單得畫直線和方框，生成一幅跟人工幾乎可以相媲美得廣告海報。
4．視覺診斷視覺診斷包含兩個部分，一個是診斷機器，一個是診斷生物。
傳統(tǒng)得工業(yè)診斷方法是人拿工具到現(xiàn)場檢查，診斷機器得目標是通過視覺分析得手段能夠代替人工對機器得檢查。通過現(xiàn)場拍攝錄像，通過視覺分析得手段，能夠自動地診斷出機器得故障；診斷生物則是醫(yī)學影像智能診斷。
