Vision Transformer（ViT）在计算机视觉领域展现出卓越的应用潜力，正在成为该领域的引领者。通过将原本用于自然语言处理的Transformer架构应用于视觉数据的机器学习模型，ViT在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了显著的成就。
ViT 是一种将原本用于自然语言处理的 Transformer 架构应用于视觉数据的机器学习模型。相比基于 CNN 的同类模型具有一些优势，并能够并行处理大规模输入的数据。CNN 采用的是局部操作，因而缺乏对图像的全局理解；而 ViT 则以并行和基于自注意的方式来有效地处理图像，使得所有图像块之间能够相交互，从而提供了长程依赖和全局上下文的能力。
下图展示了 ViT 模型中的图像处理流程。输入图像被分为较小的固定尺寸的图块，之后这些图块被展平并转换为一系列的标记 (tokens) 。这些标记连同位置编码一起被输入到 Transformer 编码器中，该编码器由多个自注意力和前馈神经网络组成。
FAN 是由 NVIDIA 研究团队开发的一系列基于 Transformer 架构的神经网络主干模型。该系列模型在对抗各种干扰方面达到了当前技术水平的最佳程度，如表格 1 所示。这些主干模型能够轻松适应新的领域，对抗噪声和模糊。表格 1 展示了所有 FAN 模型在 ImageNet-1K 数据集上所达到的准确率，无论是干净版本还是经过干扰处理后的版本。
GC-ViT 是 NVIDIA 研究部门开发的一种具有极高准确性和计算效率的新型架构。该架构解决了 Vision Transformer 中缺乏归纳偏置的问题。通过使用局部自注意力机制，GC-ViT 在参数较少的情况下在 ImageNet 上取得更好的结果，同时结合全局自注意力，可以实现更好的局部和全局空间交互。
Segformer 是一个轻量级且具有鲁棒性的基于 Transformer 的语义分割模型。其由轻量级的多头感知层组成。它避免使用大多 Transformer 使用的位置编码，可在不同分辨率下进行高效推理。
随着人工智能（AI）技术的不断发展，AI视觉识别技术在各个领域得到了广泛应用。AI视觉识别技术通过模拟人类视觉系统，使计算机能够理解和识别图像和视频中的内容。下面将介绍十个AI视觉识别技术的典型应用场景。
在智慧城市建设中，AI视觉识别技术被广泛应用。通过对城市中的摄像头图像进行实时监测和分析，AI视觉识别技术可以实现交通管理、安全监控、环境监测等功能。例如，它可以识别交通流量，实现智能交通信号控制和拥堵预警；还可以识别人员可疑行为，物品异常状态，如持刀识别、灭火器缺失识别、积水识别等提高公共安全管理水平。
在智慧工业领域，AI视觉识别技术可以帮助实现自动化安全生产和质量控制。通过皮带跑偏识别、仪表盘识别等实现安全监管，以及工业视觉识别检测产品的外观、尺寸、缺陷等特征，AI视觉识别技术可以实现产品质量的自动监测和分拣。这有助于提高生产效率、降低成本，提升产品质量和用户满意度。
在建筑施工领域，AI视觉识别技术可以用于安全监控和工地管理。它可以识别工地中的人员和设备，实现人员进出管理、安全施工监测、设备使用监测，例如人脸识别、安全帽识别火焰识别、反光衣识别、重型机械识别、渣土车识别等等，检测和预测潜在的安全风险，及时采取措施避免事故的发生，提高工地的安全性和管理效率。
AI视觉识别技术在智慧园区的管理中起到重要作用。通过识别和分析园区中的人流、车流和设备运行状态，AI视觉识别技术如人脸识别、车牌识别，可以帮助园区实现智能巡逻、停车管理、资源调配等功能。它可以提高园区的安全性和便利性，优化资源利用效率，提升园区的整体管理水平。
AI视觉识别技术在智慧交通领域具有广泛应用。它可以识别车辆、行人和交通标识，实现智能交通管理和优化。例如，通过识别车牌号码，可以实现电子收费和车辆违规监测；通过识别行人闯红灯和交通标识，可以实现智能人行道管理和交通流量控制；通过自动识别车辆违规行为，可以大幅提升交通违法审核效率。
在能源领域，AI视觉识别技术可以用于能源设施的监测和管理。通过识别和分析太阳能光伏板和风力发电机的缺陷、异物等信息，AI视觉识别技术可以实现能源设施的自动化监测和维护预警。提高能源行业人工巡检维护效率，以及设备的效率、寿命，减少能源浪费，推动可持续发展。
AI视觉识别技术在餐饮行业中的应用也十分重要。通过识别餐饮后厨的安全规范操作如口罩识别、老鼠识别、垃圾满溢识别、厨师服识别等待，AI视觉识别技术可以实现明厨亮灶和食品安全监管，保障消费者的饮食安全，提升餐饮行业的服务质量和形象。
8、智慧水务AI视觉识别技术在智慧水务、水利方面可以提升整体的巡检监管效率。AI视觉识别算法可以结合无人机对河湖管理智能分析预警，例如河道违建识别、岸边垃圾识别、船舶入侵识别、水体颜色识别等等，无人机+AI视觉识别技术，可以自动监测预警，大幅提升巡检效率，有效保护河湖、水生态环境，加强水环境治理。9、智慧零售
AI视觉识别技术在零售门店、商城等方面也能发挥重要作用。它可以对门店顾客的人流量进行实时统计和分析，帮助零售商了解客流量的高峰期和低谷期。基于这些数据，零售商可以优化店内的布局和商品陈列，提升销售效果。此外，还可以根据人流量的变化调整员工的排班，实现人力资源的合理配置。还可以通过识别顾客在店内的停留时间、观看商品的次数以及交互行为，可以了解到哪些商品受到顾客的关注和喜爱。这有助于零售商根据顾客的偏好进行产品定制和推荐，提供更加个性化的购物体验。总的来说，AI视觉识别技术可以帮助提升智慧零售的效率、客户体验和竞争力，推动零售业的数字化转型和发展。
AI视觉识别技术在智慧养老领域具有潜力。它可以通过识别和分析老年人的行为和生理特征，实现智能健康监测和照护。例如，通过识别姿势和活动模式，可以实时监测老年人的健康状况；通过识别面部表情，可以了解老年人的情绪状态。这有助于提高老年人的生活质量和安全感。
综上所述，AI视觉识别技术在智慧城市、智慧工业、智慧工地、智慧园区、智慧交通、智慧能源、明厨亮灶、智慧水务、智慧零售和智慧养老等多个领域都有着广泛的应用前景。随着技术的不断发展和创新，相信AI视觉识别技术将为各行业带来更多的便利和创新，推动社会进步和经济发展。
用的解决方案是：边缘AI智慧盒内置视觉计包算法，部署在多条工业生产线。配合摄像头对传送带上的包状、盒状货物进行计数。
视觉不但是生物演进过程中的里程碑，随着智能时代的到来，也成为智能终端最重要的基础能力之一，在交通管理、消费电子、工业智造、智能汽车等诸多领域有着广泛的应用。“无图无”，视觉是这些产业最不可或缺的能力，先后经历了看得见、看得清、看得懂的不断升级，伴随着从模拟，到数字化、网络化、智能化的演进。在视觉技术使能的众多产业蓬勃发展的大潮中，海思深耕ISP图像处理、视频编解码、AI计算等核心技术，以更清晰更智能的视觉SoC芯片方案，与产业伙伴共同推动产业从高清到超高清的升级，不断提升全天候图像画质，挖掘视频数据价值，使能更多行业应用。
从智慧城市、智能汽车等行业的应用来看，视觉技术面临的主要挑战来自全天候图像捕获、价值数据获取等方面。虽然目前整个产业已经进入4K/8K超高清时代，但是“看得清”仍然是产业升级动力之一，尤其是低照度、逆光等场景，仍然是业界公认的难题，普遍存在视频画质差、目标不清晰、进而影响后续AI识别率等难题。
海思多年来深耕ISP图像处理技术，通过不断超越的技术手段，即使在极端的低照度和逆光等场景，也能提供令人惊艳的画质。
在暗光场景，海思综合利用8级3D降噪和多光谱融合多种技术提供了业界最优秀的暗光成像品质。其中8级3D降噪技术利用8级滤波器进行降噪处理，它可以在空域滤波过程中同时实现图像去噪和增强，以及在时域滤波过程中混合两种不同的时间模式。8级3D降噪技术还包含两个用于细节增强的IE模块和一个锐化模块，可以在实现更强的去噪的同时，保留并增强更多的图像细节。而多光谱融合则通过红外补光，在ISP将可见光、850nm、940nm等常见光谱融合，在不增加光污染的同时，最终使图像效果达到暗光全彩，细节纹理丰富，过曝区和非过曝区准确处理。
例如在光线不足的地下停车场，海思的8级3D降噪与多光谱融合技术结合能够让图像达到暗光全彩的效果，细节纹理更加丰富，噪声大幅降低，能够在暗光下精准记录信息，大大减少视觉死角。
在逆光等高动态范围场景，海思能够基于图像目标区域（隧道出入口等）进行检测及分类，实时调整曝光策略，提升特定区域的成像效果。在静态场景，在目标辨识度、整体细节、清晰度、色彩饱和度等方面，表现均优于业界领先水平；在出入隧道等动态场景，海思技术在实测中表现出曝光准确，调整迅速的特点，对行车安全有很大帮助。
近年来数据、算力、算法不断进步，特别是视频数据与AI结合，极大地推动了智能终端的升级和广泛应用。全联网、全高清带来图像质量大幅提升的同时，也带来庞大数据量，从视频到结构化数据的智能转换成为行业发展重点。上海海思在2016年布局AI视觉处理芯片，2018年推出跨时代旗舰处理器，引领视觉相关产业向AI化发展，帮助行业合作伙伴在海量场景中快速获取价值目标信息。
由于端侧的特点，实现算力的同时需要综合考虑成本、功耗等多种元素。深度神经网络计算的特点是基于大量的矩阵乘法，分解下来的最基础单元是MAC乘加运算。海思通过自研的达芬奇魔方架构对矩阵乘加计算进行加速，并针对智能终端的特点，提供新一代高性价比达芬奇端侧AI引擎，通过硬件和软件结合的优化，实现PPA（Performance Power Area）以及MAC利用率大幅领先行业水平。仅有算力也是不够的，为了满足不同的应用场景和开发需求，开发者还迫切需要更容易使用的开发套件，高效率高质量的完成开发。海思AI芯片支持业界主流开发框架：PyTorch、TensorFlow、Caffe、MindSpore，并且支持ONNX开放神经网络交换格式，能够灵活适配不同的开发框架。
除了基于神经网络的应用，海思还深入分析智慧视觉应用的特点，结合丰富的实战经验，将部分计算机视觉的算子直接硬化集成，例如图像缩放、颜色空间转换、基本滤波处理、目标检测、车牌识别、3D深度检测等基础CV算子，不仅运算更高效，而且开发更便捷，可广泛应用在智慧城市、无人机、机器人、AGV、辅助驾驶等多种场景。
当视觉进入AI时代，智慧视觉也逐步成为必不可少的社会效率工具。例如智慧停车场将停车场管理带入无人值守时代，利用摄像机+AI自动识别车牌，从取卡到“无感”，降低了人力和卡片维护系统成本，提升了驾车出行的效率。
从刷卡到非接触打卡，从人员值守到快速通勤，智慧视觉在办公场景的应用也大大提升了园区管理的效率。2020年疫情期间，实体打卡、接触式指纹识别打卡逐渐被智能打卡取代：多通道智慧视觉能力被应用于众多智慧打卡机、通道闸机中，与感知融合，提升通勤效率同时减少人员接触，有力保障了园区有序管理。
基于滤波等传统技术的图像处理技术在暗光、宽动态等场景的效果逐渐遇到一定的瓶颈，获得显著的改进越来越困难，而利用AI进行图像增强逐渐成为研究新热点并取得了显著的进展。根据海思研究表明，利用神经网络技术对图像中的噪声进行检测和去除，叠加多光谱技术不仅更好的区分了运动物体和静止背景，而且改善噪声形态及提高信噪比，0.1 Lux下智能识别率预估可达到95%以上。除了暗光去。
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