中国移动-计算机视觉研究报告-2020.11-47页_1mb

计算机视觉研究报告总结

核心内容概述

本报告全面分析了计算机视觉产业链及核心技术，提出其发展趋势为产业链融合与核心技术轻量化&低成本化，以解决成本高、时延高、功耗高、部署难、隐私顾虑等产业痛点问题。同时，报告介绍了计算机视觉在智慧城市、工业、医疗、农业、教育、自动驾驶六大行业中的具体应用场景与解决方案。

主要观点

• 计算机视觉是人工智能的重要分支，旨在使计算机具备类似人类的视觉理解能力。
• 产业发展的驱动力来自市场和技术两方面：市场驱动由人口红利消失和效率提升需求推动；技术驱动则由5G和深度学习等技术的成熟推动。
• 产业链分为感知层、计算层、应用算法层，三者呈现融合趋势，以满足行业对低时延、高可靠、数据隐私等需求。
• 技术发展趋势为轻量化&低成本及端边云协同，以提升部署效率和数据处理能力。

关键信息

1. 产业链分析

2. 技术发展趋势

• 轻量化&低成本：通过模型压缩、知识迁移等技术实现算法部署在终端设备，降低对算力的依赖。
• 端边云协同：实现终端、边缘和云端的智能协同，提高实时性、准确性与数据安全性。

3. 行业需求与解决方案

行业解决方案详解

智慧城市

• 智慧安防：通过人体分析、事件检测等技术实现人员/车辆管理、布控与异常行为识别。
• 智慧交通：实现违规检测、重点区域监控、信号灯优化，提升交通治理效率。
• 智慧公安：基于5G网络构建智能指挥与防控体系，实现人员轨迹分析、智能侦查等。
• 智慧旅游：实现游客流量统计、区域人数监控、行人密度检测，提升景区管理效率。

工业

• 质量检测：通过AI视觉系统提升检测精度与效率，解决人工漏检与误检问题。
• 物品分拣：结合5G与AI视觉技术，实现高精度、高效率的自动分拣。
• 安全巡检：利用5G+AI实现自动化安全监控，提升生产安全水平。

医疗

• 影像诊断：通过AI辅助诊断技术，提升医生诊断效率与准确性。
• 临床辅助决策：利用深度学习与大数据分析，为医生提供精准预测与决策支持。
• 手术机器人：结合计算机视觉实现高清3D成像与手术定位，提升手术精度与安全性。

农业

• 5G智慧农业机器人：实现环境监测与农作物健康状态识别，提升农业管理智能化。
• 无人机巡检：用于大范围农作物监测、病虫害识别、火情预警、森林资源分析等。

教育

• 智能监考：基于AI行为识别与骨骼分析，实现考场异常行为预警与记录。
• 智慧课堂：通过AI摄像头采集学生面部表情与行为数据，辅助教师调整教学内容。

自动驾驶

• 交通元素识别：实现车道线、车辆、行人、可行驶区域、交通灯等识别。
• 技术挑战：开放场景下视觉算法易受环境影响，芯片依赖进口，需提升自主可控能力。

展望

• 未来计算机视觉将更加轻量化、低成本，并推动端边云协同技术的广泛应用。
• 技术发展将围绕模型压缩、AI芯片研发、开源框架完善、多模态数据融合等方面展开。
• 政策支持将加速计算机视觉在各行业的落地应用，推动行业生态构建与技术自主可控。

参考资料

• 《人工智能标准化白皮书》 中国电子技术标准化研究院 2018.1
• 《5G+AI智能工业视觉解决方案白皮书》 华为、百度 2020.6
• 《5G时代智能安防十大应用场景白皮书》 中国移动、华为 2019.10
• 《Apollo 智能交通白皮书》 百度 2020
• 《飞桨企业案例精选》 百度 2020.9
• 《Paddle 中文宣传册》 百度 2020.7
• 《人工智能在计算机视觉及网络领域中的应用》 张大巍 2018
• 《人工智能与计算机视觉产业发展》 刘赞周爽 2017
• 《计算机视觉技术及产业化应用态势分析》 黄伟 2018

联合编写单位及作者

• 中国移动通信集团公司研究院：肖善鹏、杨蕾、牛亚文、薛峰、陈虹、刘俊萍、李宜铮、郭勐
• 中国移动雄安产业研究院：田康、严署明、汝霄、刘亚盟、王强、徐莹
• 中国移动成都产业研究院：种璟、唐小勇、张勇、张文军、何倩、张鸿佳
• 中国移动上海产业研究院：俞建军、祝晓旦、王亚平、张泽宇、徐晨莲
• 北京百度网讯科技有限公司：张克明
• 华为技术有限公司：谷明旭
• 中科寒武纪科技股份有限公司：桂煌
• 爱立信（中国）通信有限公司：韩志聪、王中