图像标注如何改变人工智能

人工智能和机器学习在过去几年中出现了巨大增长，市场规模已超过220亿美元。尽管AI与许多领域密切相关，但计算机视觉一直是最重要的领域之一。 

从本质上讲，计算机视觉是一个处理教学和使系统能够从图像和视频等数字视觉输入中提取有意义的信息、模式和见解的领域。

使用这些视觉输入，复杂的算法和技术被用来让机器通过从世界的数学表示中获取信息来“看到”。

通常，这些系统会根据这些输入和从中得出的见解采取重要行动。

作为人类，我们花了很多年的时间来理解我们周围的世界为我们提供的视觉刺激，并挑选出对我们很重要的信息。同样，机器需要这种视觉刺激以及大量的视觉刺激，以确定模式并挑选出最合适的信息。

他们最好的视觉刺激来源就是数据，更具体地说：带标注的数据。 

通常，计算机视觉系统需要大量经过仔细标注和处理的类似图像的数据。

这些带标注的图像，可以有多种元素，例如：

分类：将图像作为一个整体进行分类，使其属于某个类别。

边界框和多边形：定位图像中的某些类对象

这些元素允许系统在图像中分离像素、类别和重要区域，有效地从噪声中挑选出“信号”。系统会从这些模式中进行学习并适应，以便更好地从未知实例中识别这些模式，并提供更深入、更准确的见解。

重要用例

虽然图像标注可用于无数应用，但某些领域可以从此类标注数据和计算机视觉系统中获得大量价值。因此，当今的大部分工作都集中在这些领域。

虽然下面提到的每个领域都可以有一篇关于其子应用领域的广泛文章，但我们将对医疗保健、交通运输和农业行业及其图像标注用例进行高级概述。

卫生保健

医疗保健行业在很大程度上依赖于对各种状况、疾病和病痛的视觉检测。在计算机视觉/机器学习系统和质量标注数据的帮助下，它们可以获得很多价值。

具体而言，医疗保健行业的以下领域得到了快速有效的投入：

口罩检测：在各种情况下，戴口罩对于防止对他人构成任何健康风险至关重要。

肿瘤检测：这是与放射学领域密切相关的另一个领域，因此是依赖图像输入的机器学习系统的理想候选者。描绘肿瘤或任何此类恶意体存在的区域的标注图像可以帮助系统了解存在的模式并帮助医生进行诊断。由于肿瘤通常在扫描中可识别，这对于标注和检测系统特别方便。

运输

交通运输是一个庞大的行业，通常是最先适应技术进步和创新的行业之一。

许多子行业已经看到了令人难以置信的研究，从自动驾驶到停车场占用检测。

以下是一些通过使用依赖于带标注的图像和视频的人工智能系统取得了具体成果的领域：

自动驾驶：依靠具有高质量标注图像和视频的海量数据集，使自动驾驶车辆能够识别对道路安全和有效导航至关重要的各种关键要素。这些范围包括识别和定位对象，例如其他车辆、交通标志和信号、行驶车道等。这些元素帮助车辆学习在未知条件下采取理想行动过程所需的模式。

交通流分析：交通流分析通常需要使用侵入性技术，例如道路下方的传感器。然而，随着系统现在能够以极高的准确度识别汽车，监控摄像头可以准确了解交通流量，提供拥堵、路障、事故等指标。依靠允许检测各种交通要素的数据，系统可以准确地计算在一个时间范围内通过的车辆数量，并可以让交通工程师采取相应的措施。

停车位占用检测：给定描述本地车辆或空车位与满车位的标注数据，机器学习系统可以准确预测哪些停车位是空的，并可用作停车引导和信息(PGI)系统的一部分。

农业

农业是另一个从计算机视觉系统的进步和大规模农业数据集的可用性中受益匪浅的关键领域。

摄像头监控和海量场会产生大量数据，这些数据可以由人工智能系统进行标注和处理，以提供重要的见解，例如病虫害检测、作物和产量监测以及牲畜健康监测：

病虫害检测：传统的病虫害检测方法涉及手动观察每株植物。然而，随着标注数据的可用性，可以对具有病虫害的植物进行定位和分类，现在可以训练许多模型来预测疾病和害虫的存在以及它们的位置和严重程度，从而使农民能够迅速采取行动。

作物和产量监测：随着大型农场，监测整个区域变得越来越困难，虽然监测系统使任务变得更容易，但仍然需要保留一层人工超级监督来监督作物的状态。存在描述作物生长的各种状态和统计数据的各种数据集，例如基于成熟度的分类。这大大缩短了监控时间，并允许农民在作物需要时采取行动。

牲畜健康监测：与作物监测和疾病检测类似，牲畜健康监测是一个紧迫的问题，传统上也需要人工直接观察。有了数据，不仅可以描述各种牲畜的类型，还可以描述生病和健康的动物以及其中的各种疾病，系统可以利用这些数据中的洞察力来解决牲畜可能生病和需要治疗的新情况医疗保健。该任务允许系统帮助畜牧业者跟踪动物的健康状况。

随着人工智能和计算机视觉的交互出现无数机会，显然，高质量的标注数据是任何此类应用程序的关键。随着机器学会“看”世界，它们需要正确的方向和指导，而这来自标注数据，一旦获得这些数据，可能性就无穷无尽。 

上面讨论的领域只是依赖标注图像的庞大行业的一个子集。机器学习系统和图像标注的用例包括制造、采矿、灌溉、建筑、缺陷检测、劳动力监控、产品组装、预测性维护、文档分类和识别等。

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