國知局人工智能課題組對計算機視覺技術的專利分析
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國知局專利分析普及推廣項目人工智能關鍵技術課題組從計算機視覺技術專利整體現狀、自動駕駛、醫療影像等應用領域專利布局，對計算機視覺技術進行分析。
專利現狀
受益于深度學習算法及數據的積累，計算機視覺技術從2012年開始快速迭代。2012年，ImageNet大規模視覺識別挑戰賽中，冠軍團隊使用深度學習算法將識別錯誤率降低了10%，成為影響人工智能進程的里程碑事件，計算機視覺技術迎來了突破性發展。
隨著技術的突破，全球計算機視覺技術專利申請量激增，中國近年來專利申請量連續取得世界第一，中國以67.7%的占比，排在目標國申請量的首位，美國以近22%位居第二。
計算機視覺技術應用領域：
1、智能安防
隨著安防產品的不斷擴張，傳統安防技術的計算能力不足以應對日益增長的視頻和圖像數據，識別效率和識別準確率也阻礙了安防產業進一步的發展。
計算機視覺技術具備超越人眼的識別準確率,已成為智能安防的關鍵技術之一。
智能安防中的人臉識別算法經歷了早期算法、人工特征+分類器、深度學習三個階段。早期算法有基于幾何特征的算法，基于模板匹配的算法，子空間算法等多種類型，這些算法嚴重依賴訓練集和測試集場景，且對光照、人臉的表情、姿態敏感，泛化能力不足，不具有太多的實用價值；第二階段的人臉識別算法普遍采用了人工特征+分類器的思路，部分解決了光照敏感問題，但還是存在姿態和表情的問題；目前利用深度學習的人臉識別算法已成主流，極大地提高了智能安防實時監控精度。
2013年，Facebook提出了DeepFace算法，該算法通過對檢測后的圖片進行二維裁剪，將人臉部分裁剪出來，然后轉換為3D模型，利用CNN模型對3D模型進行特征提取、歸一和分類完成人臉識別。DeepFace算法是人臉識別的奠基之作，直接影響了后續的DeepID和FaceNet等算法。
同年，谷歌提出了Inception網絡結構，該結構構造了一種“基礎神經元”結構，來搭建一個稀疏性、高計算性能的網絡結構，將CNN中常用的卷積、池化操作堆疊在一起。在LFW上，使用了兩種模式：直接取LFW圖片的中間部分進行訓練，效果98.87左右；使用額外的人臉對齊工具，效果99.63左右，超過DeepID。
2016年，谷歌的提出了NasNet，并以此提交了專利申請（申請號：US62414300）。這個模型并非是人為設計出來的，而是通過谷歌很早之前推出的AutoML自動訓練出來的。該項目目的是實現“自動化的機器學習”，其在圖像分類任務中表現極為優秀。
2017年，谷歌推出了MobileNet。該技術使用了一種稱之為deep-wise的卷積方式來替代原有的傳統3D卷積。
其他創新主體也圍繞移動端應用進行大量技術創新，如通過神經網絡模型的壓縮、大型網絡的特性遷移至小型網絡等。
2、醫療影像
傳統的醫學影像依賴于醫師根據影像提供的信息進行診斷,而計算機視覺技術為醫療影像帶來了新機會。自2006年，全球涉及醫療影像的計算機視覺相關專利近2000件。
醫療影像的計算機視覺技術可以分為前期的圖像獲取，中期的圖像處理，以及后期的圖像診斷，無論從專利布局數量還是布局質量，西門子、通用電氣和飛利浦是該領域最重要的專利申請主體。
三家企業在醫療圖像構建、醫療圖像生成、醫療圖像增強和醫療圖像修復等細分技術均進行了大量的專利布局，上述專利技術主要關注如何通過計算機視覺技術更高效地分析處理醫療數據，提升圖像檢測設備的性能，使其能獲取更準確、更豐富的信息。
3、自動駕駛
視覺技術在自動駕駛方面越來越受科技型企業、傳感器企業、汽車企業的重視。Mobileye公司具有絕對的技術優勢和市場優勢。
2006年，深度學習算法剛提出不久，Mobileye就嘗試利用深度學習算法對車燈進行了識別，并利用車燈信息對車輛進行識別導航。
同時，福特提出利用人工智能技術修復低分辨率的圖像，使得汽車在夜間也能獲得更加清晰的圖像。
松下提出了專門處理環視視覺的處理器架構，布局十分超前。不久前，Mobileye推出新的視覺輔助駕駛系統才開始采用多攝像頭的環視技術。這一階段，由于技術的不成熟，車輛控制所出現的關鍵技術較少。
2013年后，計算機視覺方面的技術發展越來越成熟，大量關鍵性技術不斷涌現。Mobileye采用了人工智能識別算法，識別道路輪廓。百度也利用人工智能算法識別車道線。這些都對車輛行駛路徑的規劃提供了技術保障。
硬件設備領域，隨著傳感技術和算法的發展，智能網聯汽車獲得的數據越來越多，而車輛的操控具備及時性，這就要求處理器能在短時間內處理大量的數據。
Mobileye在硬件系統方面研發了多核多線程處理設備，也一直自主設計芯片，芯片和算法的融合設計使得其計算能力得到了進一步提升。
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