大數(shù)據(jù)(big data),或稱巨量資料。進入2012年,大數(shù)據(jù)一詞越來越多地被提及,人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數(shù)據(jù),并命名與之相關的技術發(fā)展與創(chuàng)新。數(shù)據(jù)正在迅速膨脹并變大,大數(shù)據(jù)到底有多大?截止到2012年,數(shù)據(jù)量已經從TB(1024GB=1TB)級別躍升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數(shù)據(jù)公司(IDC)的研究結果表明,2008年全球產生的數(shù)據(jù)量為0.49ZB,2009年的數(shù)據(jù)量為0.8ZB,2010年增長為1.2ZB,2011年的數(shù)量更是高達1.82ZB,相當于全球每人產生200GB以上的數(shù)據(jù)。
走在信息科技前沿的美國已對機器視覺與大數(shù)據(jù)時代的互動關系先知先覺。介于美國政府公布的“大數(shù)據(jù)研發(fā)計劃”(BigDataResearchandDevelopmentInitiative)中包含一個旨在為機器建立視覺智能的Mind‘sEye項目。該計劃稱,傳統(tǒng)的機器視覺研究的對象選取廣泛的物體來描述一個場景的屬性名詞,而Mind‘sEye旨在增加在這些場景的動作認識和推理需要的知覺認知基礎。總之,這些技術可以建立一個更完整的視覺智能效果。
中國科學院自動化研究所黃凱奇指出:“對于依賴數(shù)據(jù)規(guī)律的機器視覺算法來講,大數(shù)據(jù)無疑為人們進一步發(fā)現(xiàn)人類的認知機理,實現(xiàn)更加魯棒,魯棒是Robust的音譯,也就是健壯、強壯、堅定、粗野的意思。魯棒性就是系統(tǒng)的健壯性的機器視覺算法提供了可能。另一方面,隨著機器視覺系統(tǒng)更加魯棒穩(wěn)定,更加智能,它在收集、分析、處理海量信息方面也將發(fā)揮更加重要的作用。簡言之,機器視覺一邊借大數(shù)據(jù)之利不斷發(fā)展,一邊又靠技術的完善而反哺大數(shù)據(jù)時代,形成一個良性的互動”。
目前,機器視覺在交通等多個領域的應用仍相對單一,存在著多層面阻礙其進一步產業(yè)化發(fā)展的因素。黃凱奇分析說,首先在魯棒穩(wěn)定的機器視覺系統(tǒng)方面,因為機器視覺技術涉及眾多學科,需要不同學科協(xié)同創(chuàng)新才能突破目前發(fā)展的技術瓶頸。再一個就是標準方面,目前大部分廠家為了自身的短期局部利益都各自開發(fā)封閉的設備、協(xié)議、系統(tǒng),這對整個行業(yè)的發(fā)展極為不利。“如何破除這種封閉狀態(tài)的弊端,制定行業(yè)統(tǒng)一開放標準是促進機器視覺行業(yè)形成大格局、大產業(yè)的必經之路。”黃凱奇說。
“還有一點原因,就是關于機器視覺剛需的創(chuàng)造。我國是一個典型的勞動力密集國家,大部分行業(yè)依靠的是低廉的大量富余勞動力。而機器視覺與自動化息息相關,因此如何一方面有效解決就業(yè)問題,另一方面又高效推進機器視覺相關自動化產品設備的推廣使用,是政府部門、企業(yè)需要面對的問題。”黃凱奇表示。
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