計算機視覺是一種計算機分析和標記圖像的人工智能技術，現在用於便利店，無人駕駛汽車等場景測試，現在我們已經看到計算機熟練識別圖像的能力。如今，亞馬遜，谷歌，微軟和Facebook等頂級技術公司正在投入數十億美元用於計算機視覺研究和產品開發。
零售
亞馬遜
亞馬遜最近向公眾開放了亞馬遜Go商店，購物者無需在結賬櫃檯排隊等待購買。Go商店位於華盛頓州西雅圖，配有專門從事計算機視覺的攝像頭。它最初只允許亞馬遜員工購物，但從2018年初開始對公眾開發。
在Go商店後面運行的技術稱為Just Walk Out。購物者在進入商店大門之前激活IOS或Android手機應用程序，攝像機被放置在通道上方和架子上方的天花板上。使用計算機視覺技術，公司網站聲稱這些攝像機能夠確定何時從架子上取下物體以及誰取走了物體。如果項目返回到貨架，系統也可以從客戶的虛擬購物籃中刪除該項目。相機網絡允許應用程序隨時跟蹤商店中的人，確保它們在走出時向正確的購物者收取正確的物品，而無需使用面部識別。
顧名思義，購物者一旦選好自己的產品，就可以自由地走出商店。然後，該應用程序將向他們發送在線收據，並將產品的費用計入其亞馬遜帳戶。
雖然該商店已經取消了收銀員，但“紐約時報”報道，商店員工仍然可以在商店的酒類部門檢查身份證，補貨上架並協助客戶尋找產品或過道。亞馬遜代表還向Recode證實，人員在Go商店的屏幕後面工作，以幫助訓練算法並糾正它們，如果他們錯誤地檢測到物品被拉下架子。
在零售方面，亞馬遜已申請虛擬鏡像專利。在該專利中，該公司表示，“出於娛樂目的，獨特的視覺顯示可以增強用戶的體驗。”
在下面的專利圖片中描繪的虛擬鏡像技術被描述為混合現實顯示器，其將購物者的圖像放入增強的場景中，並將個人置於虛擬禮服中。
根據該專利，虛擬鏡將使用增強的面部檢測，這是計算機視覺的一個子集，其算法將定位眼睛。捕捉用戶的眼睛位置將讓系統知道用戶在鏡子中看到的物體。然後，算法將使用此數據來控制投影儀。
基於專利說明，所傳輸的圖像可以顯示場景，例如山路，因為軟件會將購物者放入場景中並且可能將虛擬衣服疊加到他的身體的反射上。人臉跟蹤傳感器和軟件將從各個角度顯示逼真的圖像。購物者可以試穿幾件衣服而不需要穿上它們。
汽車
根據世界衛生組織的統計，每年有超過125萬人死於交通事故。世衛組織補充說，如果不採取持續行動，預計到2030年這一趨勢將成為第七大死亡原因。近一半的道路傷亡人員是“易受傷害的非機動車-行人，騎自行車者和摩托車手。根據這項研究，絕大多數事件都有一個明確的主題：人為錯誤和注意力不集中。
Waymo一家聲稱能讓駕駛更安全的公司，Waymo以前被稱為Google自動駕駛汽車項目，致力於改善人們的交通，建立在谷歌實驗室開發的自動駕駛汽車和傳感器技術的基礎上。
該公司網站報道 Waymo汽車配備了傳感器和軟件，可以檢測行人，騎自行車者，車輛，道路工程和其他三個足球場內物體的360度運動。該公司還報告說，該軟件已經在700萬英里的公共道路上進行了測試，以訓練其車輛在日常交通中安全航行。
它能夠遵循交通流量和規則，並檢測其方式的障礙。例如，當騎車人伸出他的左手時，軟件將檢測到手勢並預測該騎車人是否會移動到另一個車道。該軟件還可以指示車輛減速以讓騎車人安全通過。
該公司聲稱使用深度網絡進行預測，規劃，繪圖和模擬，以訓練車輛在不同的情況下進行操縱，例如施工現場，讓位於緊急車輛，為停車的車輛騰出空間，以及停止穿越行人。
“雨滴和雪花會在自動駕駛汽車的傳感器數據中產生很多噪音。機器學習可以幫助我們過濾掉噪音和正確識別行人，車輛多，”在寫德米特里·多爾戈夫，Waymo的首席技術官兼工程副總裁的博客。該公司在其網站上表示，它打算將這項技術應用於各種運輸類型，從乘車和物流到公共交通和私人車輛。根據Waymo的新聞稿，該公司已與克萊斯勒和捷豹合作開發自動駕駛汽車技術。
特斯拉
另一家聲稱已經開發出自動駕駛汽車的公司是特斯拉，聲稱其所有車型均配備了完全自動駕駛功能。
據該網站報道，每輛車都配有8臺攝像頭，可以360度全方位觀察汽車周圍，觀察距離為250米。十二個超聲波傳感器使汽車能夠檢測硬物和軟物。該公司聲稱，前向雷達可以讓汽車看到大雨，霧，灰塵甚至前方的汽車。
其相機系統名為Tesla Vision，與視覺處理工具配合使用，該公司聲稱這些工具建立在深度神經網絡上，能夠解構環境，使汽車能夠在複雜的道路上行駛。
2018年3月，一輛特斯拉自動駕駛汽車在自動駕駛儀投入使用時發生了致命事故。該報道說，儘管有平臺警告，司機並沒有把手放在方向盤上，告訴他這樣做。在六分鐘內，雙手沒有上車，他的SUV撞上了一個混凝土分隔器，殺死了司機。後來調查發現駕駛員和汽車在碰撞前都啟動了制動器。
最近對特斯拉汽車進行的軟件改進包括更多警告司機將手放在方向盤上。據該公司稱，在發出三次警告後，該軟件會阻止汽車運行，直至司機重新啟動。
計算機視覺應用已經出現在更多行業中，只不過有些更快地採用了這種技術而已。無論存在什麼計算機視覺技術，都依賴於人為因素，監測，分析，解釋，控制，決定和採取行動。
在汽車行業，谷歌和特斯拉等全球性公司正在改進配備計算機視覺相機的自動駕駛汽車。然而，發生的一些事故來看，很明顯這些汽車還沒有完全準備好在市場上銷售，也不能完全自主。在Amazon Go商店等零售店中，人員繼續從事客戶服務工作，並在屏幕後面訓練算法並確認機器學習能力正常。在零售安全方面，該技術有助於捕獲盜竊事件的視頻，但人力資源必須介入以糾正錯誤的員工。
現階段的人工智能還是需要“人工”參與，不斷輔助計算機自我完善學習。
