一、計算機視覺AI技術應用場景

1、智慧園區

智慧化迎賓

人員通行控制

訪客通行管理

人員考勤

陌生人布控告警

人臉快遞寄存

車輛管理

2、智慧商業

商超防損

會員管理

二次到店

客流統計

屬性分析

3、智慧校園

校園刷臉考勤

校園智慧門禁

考試身份驗證

學生表情分析

生活軌跡分析

4、智慧安防

大型活動安保

重點場所監控

景區人流防控

國土安全衛士

二、計算機視覺AI技術能力分析

1、面向人的識別技術

人臉檢測跟蹤

活體檢測

人臉關鍵點

人臉身份識別

人臉屬性識別

人體行為識別

行人再識別

2、面向物的識別技術

目標檢測

目標跟蹤

商品識別

場景識別

事件檢測

卡證識別

票據識別

3、影片影象結構化分析

1、人的結構化

針對影片影象中的人進行結構化分析，包括且不限於以下元素：

（姓名、年齡、性別、民族、身高、眼鏡、口罩、帽子、衣服、包）

2、物和場景的結構化

針對影片影象中的物和場景進行結構化分析，包括以下元素：

（特定物品、特定商品、特定場景識別）

3、行為事件結構化

分析影片影象中的行為事件進行結構化分析，包括且不限於以下行為及事件：

（人體行為、滯留分析、軌跡分析、離崗檢測、徘徊檢測、非法尾隨、聚集檢測）

首先是基於資料剖析完成個性化呈現或者精準引薦。這類應用的價值在於提升使用者體驗、增加黏度以及發揮內容的長尾效應，商業形式是相對間接的。

其次，基於AI的“影片輔助”應用，包括短影片剪輯、內容稽核或者影片加強，用AI技術發明更多新內容。隨著5G的到來，超高畫質、UGC、短影片可能會在將來的內容方式中佔取越來越高的比重。比方如今看球賽，現場觀眾可能會在社交應用上分享一些長度在10秒內的短影片，而將來藉助於5G網路和AI的輔助應用，觀眾將能夠以本身的拍攝視角直接參與到整場球賽的錄播中，並會呈現新的內容渠道。

還有一類是以廣告為代表的應用，比方基於使用者或是地域分組投放精準廣告，或是經過在影片播放過程中運用AI辨認技術插播智慧廣告。這類應用能夠有效提升廣告的轉化率，也因而具有比擬直接的商業形式。

在電影產業領域，人工智慧也是風生水起，不僅可以寫劇本，還可以做導演、剪輯、動畫……只有想不到，沒有人工智慧做不到。

科技是第一生產力。作為人類智慧的結晶，人工智慧技術的革新不斷重新整理著大眾的視覺感觀和審美體驗。當電影遇到人工智慧，未來也照進了電影。無論人工智慧技術如何進步，只能是影視劇創作的手段，堅持懷匠心、踐匠行、做匠人，這才是在人工智慧輔助下，影視人們最為需要的。

那麼，是否影視行業未來就該視AI為洪水猛獸避而遠之呢？

其實也不是，影視行業對待AI的態度總結來說應該是不懼怕同時也不沉迷。一方面，AI進入影視行業，的確提升了影視內容創作的效率和質量，使用者能感受到更為智慧、直觀的娛樂體驗，因此不應該懼怕它或是棄用它。

同時另一方面，AI作為新生事物，也確實具有相當程度的不確定性，應用過程中也存在眾多的問題和隱患，尚處於一個不斷走向成熟的過程。因此，在現階段不應該過分迷信AI而沉迷於該項技術，而應該進行有的放矢的應用，循序漸進的融合。

總的來說，AI與影視的結合是一個有意義的嘗試，我們只有保持理性的態度看待它們的關係，才能收穫應有的成果和價值。在這一條路上，我們還需一步一個腳印穩定的走！