视觉人工智能识别领域 视觉人工智能识别领域包括

深圳在人工智能领域有哪些领先的技术和公司

在深圳做人工智能的公司非常多，下面列举一些比较知名的。

1.腾讯

人工智能实验室AILab，该实验室拥有50多位AI科学家及200多位AI应用工程师团队，专注于人工智能的基础研究，所开发的AI“绝艺”在今年围棋比赛中拿到了冠军。在前段时间搭载腾讯AI医学影像和腾讯云技术的人工智能CT设备在湖北方舱医院成功部署。通过这套设备，AI算法只需数秒即可助力医生识别新冠肺炎，将大大缓解当地CT筛查能力不足的压力。

2.华为

不做基于人工智能的应用，而是去做芯片和平台。华为的人工智能战略概括为五个方面：投资基础研究；打造全栈方案；投资开放生态和人才培养；把AI思维和技术引入到现有产品和服务；把AI几乎应用于内部效率提升。

3.暴风

专门做AI电视的。

4.华大基因

致力于将人工智能、生命科学、大数据融合，使得“精准医疗”变为可能。最近疫情的到来，也让人们更加关注健康。所以华大基因有望成为未来的风向标。

5.平安集团

平安早已不是原来的平安了，现在大数据、人工智能、云服务、区块链等都有在做，而且做的都还不错。比如AI语音识别、人脸识别。

先列这些吧，其实还有很多，不一一列举了。

人工智能图像识别专业就业前景

人工智能，现在已被国家列入发展规划，国家提出了人工智能三步走的发展战略，现工智能已经有了国家战略的背景支持。因此，在今后的发展当中，肯定是会越来越火热。根据领英发布的全球人工智能人才分布显示，中国目前的人工智能人才缺口超过五万人，人才是极度的供不应求。

从科研院所到商业巨头和企业，各行各业都在开发引进人工智能，导致人工智能领域的缺口非常大。而且作为以计算机技术为基础的高端技术，工资是绝对不会低的，不仅不会低，是非常高的。

OCR技术属于人工智能的哪一个范畴

ocr是人工智能视觉研究领域的范畴的。

1因为文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一，归属于模式识别和人工智能，是计算机科学的重要组成部分。计算机文字识别，俗称光学字符识别，OCR是指光学设备(扫描仪、数码相机等)检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程，其本质就是利用光学设备去捕获图像并识别文字。

语音识别是什么

语音识别是十年来发展最快的技术之一，随着AI的不断发展，深度学习让语音识别技术得到了质的飞跃，开始从实验室走向市场，并逐步走到人们的生活中。我们现在所用的语音输入法，以及以语音为智能交互入口的智能家居，背后都涉及到语音识别技术。国内语言识别的领头羊毫无争议的是科大讯飞科技有限公司。

在我们人工智能专业里面，语言识别被分到自然语言处理领域，是一门交叉的、非常复杂的学科，需要具备生理学、声学、信号处理、计算机科学、模式识别、语言学、心理学等相关学科的知识，那么让我们先来看看语言识别的发展历程吧。

发展历程

语音识别的研究是个漫长而且艰难的过程，它的发展可以追溯到20世纪50年代，1952年贝尔实验室首次实现Audrey英文数字识别系统，这个系统当时可以识别单个数字0～9的发音，并且对熟人的准确度高达90％以上。

1971年美国国防部研究所（DARPA）赞助了五年期限的语音理解研究项目，推动了语音识别的一次大发展。DARPA在整个科技的发展过程中扮演了非常重要的角色，它专门给高科技研究项目提供资金支持，包括无人机、卫星等等。

在DARPA的支持下，IBM、卡内基梅隆大学（CMU）、斯坦福等学术界和工业界非常顶级的研究机构也都加入到语音识别的研究中去。

到了1980年，语音识别技术已经从从孤立词识别发展到连续词识别，当时出现了两项非常重要的技术：隐马尔科夫模型（HMM）、N-gram语言模型。

1990年，大词汇量连续词识别持续进步，提出了区分性的模型训练方法MCE和MMI，使得语音识别的精确度日益提高，尤其适用于长句子的情况下，与此同时，还提出了模型自适应方法MAP和MLLR。

在工业方面，剑桥推出首个开源的语音识别训练工具HTK，在商业方面，Nuance发布了首个消费级产品DragonDictate。

到了21世纪，随着深度学习的不断发展，神经网络之父Hinton提出深度置信网络（DBN），2009年，Hinton和学生Mohamed将深度神经网络应用于语音识别，在小词汇量连续语音识别任务TIMIT上获得成功。

技术原理

从20世纪80年代开始，现在语音识别采用模式识别的基本框架，分为数据准备、特征提取、模型训练、测试应用这4个步骤，在这里我们主要来讲解下模型训练和测试应用。

模型经过训练之后，一段待测的语音需要经过信号处理和特征提取，然后利用训练好的声学模型和语言模型，分别求得声学模型和语言模型得分，然后综合这2个得分，进行候选的搜索，最后得出语言识别的结果。

接下来我们来看下语言模型，语言模型的物理意义反映字词出现的先验概率，比如“郝”和“好”，这两个字发音相同，但“郝”相对于“好”来说，出现的概率较低，一般都会出现在姓氏里。

除此之外，语言模型的物理意义还在于反映词顺序是否符合语言习惯和反映词的语义信息。

了解了语言模型的物理意义，我们来看下语言模型的建模，传统语言模型采用N-gram的做法，语言模型是对文本序列的先验概率进行建模，用以下公式表示：

()=(12…w)=(1)(2│1)…(|(1:?1))

我们按照全概率空间展开，可以表示为第一个词出现的概率(1)乘以第一个词出现之后，第二个词的概率(2│1)，以此类推一直到第n个词。

对于这样一个全概率空间，我们对它进行N-阶马尔科夫假设，即每个词出现的概率只和最近的N个历史词有关，根据这样一个假设，上面表示先验概率中的每一项都可以做这样一个近似：

比如我们需要求1-阶马尔科夫假设，用以下公式即可很方便的算出结果：

在深度学习出现之后，逐渐出现了另一种语言模型——RNNLM。

RNNLM语言模型的流程，之前我们提到过先验概率可以按照全概率空间进行展开，我们对公式中间的每一项都采用同一种深度学习模型来建模，就可以表达成如下结构：

说完了语言模型建模，接下来我们来说下声学模型建模，给定了相应的文本序列之后，生成相应的语音，这是语音识别技术中最核心的也是最复杂的部分。

为了减少同音词的数据共享问题，首先我们会将文本序列转化成它的发音序列，做这一步的目的就是加强建模单元的共享性。

在我们对每一个发音单元，比如“xue”里面的韵母做建模的时候，我们的语音具有不定长的特性，我们说的快和说的慢的时候，语音帧的时长是不一样的，对于这种不定长的语音建模，这个时候就需要引入HMM模型。

HMM模型每一个语音帧让我们的每一个语音帧都对应到HMM模型中的每一个状态，不论多长的语音都能够表达为HMM模型的一个状态序列。

最后只要将HMM模型中的序列和我们语音中的每一帧进行一一对应。再将这个对应关系，用一个概率来表达就可以了。

我们知道语音其实是非常复杂多变的，不同的人在说同样的句子的时候，会表现出非常大的差异性。

1980年代的时候，由于计算条件的限制，业内一般采用GMM声学模型，到了2010年深度学习技术兴起，DNN声学建模开始取代GMM声学建模。

部分转载自讯飞开放平台

ai视觉识别系统用途

1、打破以往视觉检测的封闭环境，无需编程。按照软件“傻瓜式”提示即可完成样板学习并执行识别任务，上手简单。客户可根据需要运用AI系统来完成复杂的识别任务。

2、精准定位与精确分类，系统准确率可优于99%。AI视觉检测系统可对指定位置做亚像元级实时定位，通过深度学习智能识别，可同时区分多达1000种不同部件。

3、AI视觉检测系统应用非常广泛。在3C制造领域,可应用于手机壳、手机辅料、电路板、屏幕、电子物料等元件的检测问题；在五金、食品、包装、汽车等领域也可广泛应用。

4、AI视觉检测系统兼容性很强。产品可集成为完整的机器视觉系统，解决更多客户需求。