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国知局人工智能课题组对计算机视觉技术的专利分析

发明专利申请 商标申请 咨询电话 18210958705 QQ 2101183472 发布时间:2021-03-28 22:03:53


国知局人工智能课题组对计算机视觉技术的专利分析

国知局专利分析普及推广项目人工智能关键技术课题组从计算机视觉技术专利整体现状、自动驾驶、医疗影像等应用领域专利布局,对计算机视觉技术进行分析。
 
专利现状
 
受益于深度学习算法及数据的积累,计算机视觉技术从2012年开始快速迭代。2012年,ImageNet大规模视觉识别挑战赛中,冠军团队使用深度学习算法将识别错误率降低了10%,成为影响人工智能进程的里程碑事件,计算机视觉技术迎来了突破性发展。
 
国知局人工智能课题组对计算机视觉技术的专利分析
 
随着技术的突破,全球计算机视觉技术专利申请量激增,中国近年来专利申请量连续取得世界第一,中国以67.7%的占比,排在目标国申请量的首位,美国以近22%位居第二。
 
计算机视觉技术应用领域:
 
1、智能安防
 
随着安防产品的不断扩张,传统安防技术的计算能力不足以应对日益增长的视频和图像数据,识别效率和识别准确率也阻碍了安防产业进一步的发展。
 
计算机视觉技术具备超越人眼的识别准确率,已成为智能安防的关键技术之一。
 
智能安防中的人脸识别算法经历了早期算法、人工特征+分类器、深度学习三个阶段。早期算法有基于几何特征的算法,基于模板匹配的算法,子空间算法等多种类型,这些算法严重依赖训练集和测试集场景,且对光照、人脸的表情、姿态敏感,泛化能力不足,不具有太多的实用价值;第二阶段的人脸识别算法普遍采用了人工特征+分类器的思路,部分解决了光照敏感问题,但还是存在姿态和表情的问题;目前利用深度学习的人脸识别算法已成主流,极大地提高了智能安防实时监控精度。
 
2013年,Facebook提出了DeepFace算法,该算法通过对检测后的图片进行二维裁剪,将人脸部分裁剪出来,然后转换为3D模型,利用CNN模型对3D模型进行特征提取、归一和分类完成人脸识别。DeepFace算法是人脸识别的奠基之作,直接影响了后续的DeepID和FaceNet等算法。
 
同年,谷歌提出了Inception网络结构,该结构构造了一种“基础神经元”结构,来搭建一个稀疏性、高计算性能的网络结构,将CNN中常用的卷积、池化操作堆叠在一起。在LFW上,使用了两种模式:直接取LFW图片的中间部分进行训练,效果98.87左右;使用额外的人脸对齐工具,效果99.63左右,超过DeepID。
 
2016年,谷歌的提出了NasNet,并以此提交了专利申请(申请号:US62414300)。这个模型并非是人为设计出来的,而是通过谷歌很早之前推出的AutoML自动训练出来的。该项目目的是实现“自动化的机器学习”,其在图像分类任务中表现极为优秀。
 
2017年,谷歌推出了MobileNet。该技术使用了一种称之为deep-wise的卷积方式来替代原有的传统3D卷积。
 
其他创新主体也围绕移动端应用进行大量技术创新,如通过神经网络模型的压缩、大型网络的特性迁移至小型网络等。
 
2、医疗影像
 
传统的医学影像依赖于医师根据影像提供的信息进行诊断,而计算机视觉技术为医疗影像带来了新机会。自2006年,全球涉及医疗影像的计算机视觉相关专利近2000件。
 
医疗影像的计算机视觉技术可以分为前期的图像获取,中期的图像处理,以及后期的图像诊断,无论从专利布局数量还是布局质量,西门子、通用电气和飞利浦是该领域最重要的专利申请主体。
 
三家企业在医疗图像构建、医疗图像生成、医疗图像增强和医疗图像修复等细分技术均进行了大量的专利布局,上述专利技术主要关注如何通过计算机视觉技术更高效地分析处理医疗数据,提升图像检测设备的性能,使其能获取更准确、更丰富的信息。
 
3、自动驾驶
 
视觉技术在自动驾驶方面越来越受科技型企业、传感器企业、汽车企业的重视。Mobileye公司具有绝对的技术优势和市场优势。
 
2006年,深度学习算法刚提出不久,Mobileye就尝试利用深度学习算法对车灯进行了识别,并利用车灯信息对车辆进行识别导航。
 
同时,福特提出利用人工智能技术修复低分辨率的图像,使得汽车在夜间也能获得更加清晰的图像。
 
松下提出了专门处理环视视觉的处理器架构,布局十分超前。不久前,Mobileye推出新的视觉辅助驾驶系统才开始采用多摄像头的环视技术。这一阶段,由于技术的不成熟,车辆控制所出现的关键技术较少。
 
2013年后,计算机视觉方面的技术发展越来越成熟,大量关键性技术不断涌现。Mobileye采用了人工智能识别算法,识别道路轮廓。百度也利用人工智能算法识别车道线。这些都对车辆行驶路径的规划提供了技术保障。
 
硬件设备领域,随着传感技术和算法的发展,智能网联汽车获得的数据越来越多,而车辆的操控具备及时性,这就要求处理器能在短时间内处理大量的数据。
 
Mobileye在硬件系统方面研发了多核多线程处理设备,也一直自主设计芯片,芯片和算法的融合设计使得其计算能力得到了进一步提升。

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