AI审核视频--我们选择YOLOv8

最近接到一个任务：用AI审核视频，帮助发现视频中的问题，提高运营审核的生产力。

这应该属于计算机视觉（Computer Vision）的领域。

计算机视觉的主要目标是：复刻人类视觉的强大能力。

计算机视觉要解决的主要问题是：给出一张图片，计算机视觉系统必须识别出图像中的对象及其特征，如形状、纹理、颜色、大小、空间排列等，从而尽可能完整地描述该图像。

计算机视觉，跟图像处理、机器视觉是什么区分的呢？

图像处理

图像处理旨在处理原始图像以应用某种变换。其目标通常是改进图像或将其作为某项特定任务的输入，而计算机视觉的目标是描述和解释图像。例如，降噪、对比度或旋转操作这些典型的图像处理组件可以在像素层面执行，无需对图像整体具备全面的了解。

机器视觉

机器视觉是计算机视觉用于执行某些（生产线）动作的特例。在化工行业中，机器视觉系统可以检查生产线上的容器（是否干净、空置、无损）或检查成品是否恰当封装，从而帮助产品制造。

计算机视觉

计算机视觉可以解决更复杂的问题，如人脸识别、详细的图像分析（可帮助实现视觉搜索，如 Google Images），或者生物识别方法。

计算机视觉的常见任务有：

图像分类，目标检测，实例分割，如下图（分别对应classification、detection、segmentation）

当然，还有其他任务，例如：目标识别，目标追踪，语义分割等。

计算机视觉的一些商用案例，如下：

• Google的图片搜索