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视觉|微美全息视觉AI走“芯”赋能5G时代五大场景应用( 二 )


微美的全息图像处理功能定期进行优化和改进,包括两项核心技术:全息AI面部识别技术和全息AI面部变化技术 。 由于视频处理和识别技术的发展,微美基于图像检测、识别、模板匹配、图像动态融合和替换的全息AR广告和全息成像服务目前在行业中处于领先地位 。
5G网络提供了便捷,高速,高带宽,低延迟,高可靠性的数据传输通道,这点对于机器视觉来说很有意义 。 通常,图像传感器的数据量都比较大 。 如果没有高速,高可靠性的网络,这样的数据量就只能在终端直接处理,限制了信息的处理和交互能力 。
在5G网络的支持下,可以把数据发送到云端,能够实现更加复杂的运算并且实时返回结果,比如在抗疫情期间,5G和视觉的结合让人们都当了一次“云监工” 。 微美全息其商业应用场景主要聚集在家用娱乐、光场影院、演艺系统、商业发布系统及广告展示系统等五大专业领域 。
机器视觉与行业场景从浅层融合走向深度耦合,从辅助能力走向生产核心能力的过程中,确实可以看到产业和技术急需升级的诸多因素 。 走向巨型市场的过程里,机器视觉并非一把金钥匙,而是需要不断磨砺、提升与再造的产业起点 。 比如说,我们可以看到从在机器视觉走向产业核心层的过程里,有这样几个突出问题需要被攻克:
1、在机器视觉能力快速覆盖了基础场景,为各行业提供了主动识别、主动标记等基础能力之后 。 其价值却不足以匹配更深层次的产业需求 。 在深度行业需求里,我们看到机器视觉能力需要与更多技术脉络进行深度融合,例如传感器技术、热成像技术、光伏技术等等,以此适应更复杂、多元化、富含挑战性的行业场景,让视觉智能走向全息智能 。
2、今天机器视觉的软硬件环境,处在高速发展阶段 。 以机器视觉融合行业需求,还需要在技术发展趋势中更新产品与解决方案体系 。 比如5G到来,提供了大带宽、低时延的网络基础设施迭代,这将带给行业机器视觉以全新的想象力 。 5G机器视觉设备也就成为了新的市场需求空间 。
3、机器视觉走向行业,必须要满足具体的垂直需求与定制化场景,任何一家厂商都无法满足庞大的需求 。 因此必须构建手机应用市场一样的算法模型流通空间,借助各行业开发者的创造力满足垂直场景需求 。
全息云业务将与5G深度结合,在5G的高速率与低延时的协作下,远程通讯与数据传输,从系统终端到业务服务器传输时延平均6ms左右,远低于4G网络传输时延,保障了全息AR的远程通讯与数据传输中的无卡顿、低时延,以及多终端异地协同,时交互的丰富性和多样性 。 使得端+云协同的协同更加高效 。 增强型移动宽带(eMBB)和物联网(IoT)应用,使得微美全息云的全息AR广告业务与全息AR娱乐业务,以及全息互动娱乐、全息会议、全息社交、全息通讯、全息家庭全息等,都将基于5G+AI人脸识别技术和全息AI人脸换脸技术的核心技术获得有效增长 。
机器视觉是智能世界的眼睛,是万物感知的入口 。 随着5G的普及,延时将会进一步降低,最大限度的预留响应时长,进一步增强控制需求和安全操作;作为软硬件一体的解决方案提供商,赋能行业合作伙伴,帮助客户降本增效,互动体验更佳 。
（责任编辑：董云龙 ）


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