猫主子也能体验的“喵脸识别”,背后竟有这么多秘密!
2021-04-21 17:08 喵脸识别 云测数据

随着人工智能技术的不断发展,诸如刷脸解锁、刷脸付款等AI应用已经成为日常生活中十分常见的场景。那你知道AI技术已经运用到宠物识别方面了吗?

据《2019年中国宠物行业白皮书》显示,仅2019年我国城镇宠物猫犬只数为9915万只,带动起千亿级市场的宠物经济。而伴随着人工智能(AI)的科技风潮,关乎宠物衣食住行的智能化周边应用,正在迅猛发展。

有了这张“身份证”,有关宠物的基本信息、行为状态、消费数据、诊疗记录等信息都可以进行绑定,由此拓展宠物比赛、宠物培训、宠物保险、宠物用具、宠物社交等业务场景的需求分析与挖掘。

例如,宠物一旦走失,任何人都可以通过手机拍摄的宠物相片,传至系统进行特征比对,判断是否是走失的宠物,第一时间帮助宠物找回主人,或帮助主人精准确认宠物的归属权,避免不必要的争议。

又如,在宠物保险的业务中,识别确认宠物身份一直是风控难题之一,而AI宠物识别技术则可最大程度兼顾身份识别及线上化推广的双重需要,推动宠物保险的快速普及。

那么,人工智能技术是如何识别出宠物的身份呢?

事实上,宠物识别和人脸识别一样,都数据计算机视觉的一种,还包括行人检测、轨迹跟踪、动作识别等等细分场景,广泛应用在智能驾驶、智能安防、智慧城市、智慧金融等多个领域,是人工智能最受关注的落地方向之一。

如何实现精准识别,离不开人工智能三要素——数据、算法、算力的共同作用,这三者相辅相成、相互制约,其中数据是核心生产资料,只要有了大量优质的数据,再加上算法实现高效的机器运算、算力的推动,AI才能实现精准识别。

以宠物识别技术为例,首先需要“定义问题”,要考虑清楚其识别的对象,即识别哪种动物、是猫或者狗,应用场景(室内、室外等),以及识别的效率、数据精准度等等内容;之后的“策略方法”则需要考虑如何采集标注相关的数据,从而应用于模型训练。之后经过模型的验证和微调,直到最后的模型部署。

从上述的过程我们知道,丰富的数据是算法模型的保障和基石,数据质量的高低直接决定最终模型效果的好坏,换句话说,数据对于模型性能的贡献是最大的,数据越丰富、种类越多、模型效果越好,算法的泛化性和鲁棒性就越强。

由于计算机视觉技术商业化落地进程的加快,算法对训练数据提出了更高标准,数据要更加贴合多样的使用场景、更加注重数据精准度、更加要求专业技能知识,同时还要保证其隐私安全性等。那么如何提升数据标注质量与效率?

云测数据作为国内数据采集和标注领域头部的服务商,在创立之初恰逢自动驾驶、智能安防等AI趋势兴起,各大企业需要大量的计算机视觉类型数据以打磨自己的算法和AI能力,由此计算机视觉领域也成为云测数据至今深耕最久、经验最丰富的领域之一。

可以说,视觉类型的数据处理能力,是云测数据最为成熟的能力之一。云测数据全方位支持图片、视频、文本、点云等类型的数据采集标注,具备工具丰富、灵活,可根据企业需求定制等优势。并通过成熟的数据管理、质检等确保数据标注的精准度,契合企业对视觉类型数据的需求,可帮助企业高效高质安全的获取相关训练数据。

目前,云测数据深度合作伙伴覆盖了汽车、手机、工业、家居、金融、安防、教育、新零售、地产、生态系统等行业。其中包含众多世界500强企业、高校科研机构、政府机构,头部AI企业和大型互联网企业覆盖率超90% ,涵盖了计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱等AI主流技术领域。

人工智能带来的技术革新不仅限于人脸识别、宠物识别的应用,对于计算机视觉的探索也正在扩展更多的应用场景。人工智能的快速发展,正快速扩展着智能的边界,更多的应用场景正在被创造。而在这背后,场景化的数据承担着AI应用体验感是否过关的责任。

人工智能对数据提出的更高需求,展现了在人工智能产业化落地进程中,数据发挥的重要作用。丰富的场景数据是算法研究的保障和基石,训练数据质量的高低直接决定最终模型效果的好坏。现阶段,优质的训练数据之于计算机视觉,就在于可以最大程度上提升计算机视觉产业落地的效率和稳定性,为相关企业起到“护城河”作用,从而助力计算机视觉产业的蓬勃发展。