2019WAIC展会见闻
本文为52CV群友驰宇鲲鹏参加第二届世界人工智能大会从CV从业人员的角度记录的见闻。
原文链接：
https://blog.csdn.net/chiyukunpeng/article/details/100168461
文章目录
一·概述
二·展品剖析
1.智能挑茶机器人——IBM
2.DMS（驾驶员状态监控系统）
3.课堂智能评测系统——好未来
4.非机动车智能管理系统——哈啰出行
5.检测机上下料系统——法兰克
三·论坛高论
1.国际前沿算法峰会
2.国际智能机器人前沿峰会
一·概述
2019第二届世界人工智能大会如期在上海世博中心举办，开幕式的双马对话，主题论坛的百家之言，开发者日的头脑风暴，一次次把大会推向了高潮。本文主要针对本次展会上一些与视觉技术相关的展品进行剖析，其次分享本人参加的主题论坛大咖的高论，其中掺杂个人观点，如若有误，请大佬指正。
二·展品剖析
1.智能挑茶机器人——IBM
功能：自动化地完成从上茶、输送、拍照、分析、挑拣、复检、收集等茶叶除杂的各个程序，从而实现茶叶加工生产线的自动化与智能化。
技术方案：首先，通过前端的海康相机实时传输视频流；其次，利用检测算法识别出茶叶中的杂质（头发，松针，塑料颗粒等）；最后通过后端的伺服系统控制机械臂夹取这些杂质。
性能分析：官方数据单条生产线200 KG/天的产能和接近99%的准确率。对于检测精度，我个人持保留意见，我想到的问题有：其一，茶叶对杂质（如头发）形成遮挡后，视觉检测算法将会失效；其二，杂质种类繁多且以小目标为主，特征与茶叶相似度较高，可能出现漏检，且随着新的杂质的出现，数据集类别将会增加，需要重新训练网络。
2.DMS（驾驶员状态监控系统）
功能：实时监控驾驶员状态，识别驾驶员非正常状态，及时报警，有效减少交通事故的发生。
技术方案：首先，通过车载相机传输视频流；其次，通过人脸关键点检测以及pose算法检测出驾驶员非正常状态，如疲劳驾驶，吸烟，打电话，分神等；最后，通过车载报警装置及时报警，帮助驾驶员正常驾驶。
性能分析：速度可达实时，可能存在问题：其一，需要加装车载摄像头等硬件设备；其二，夜间及光照强度不足的场景下，检测算法可能失效，增加补光灯不现实。
3.课堂智能评测系统——好未来
功能：实时监测学生上课状态，及时反馈给老师和家长，针对学生课堂表现分析，针对性地教育。
技术方案：类似于上一个展品
性能分析：从图中明显可以看出以下问题：其一，存在遮挡，人体关键点检测算法失效；其二，人体关键点和人脸关键点选取较少，学生状态输出有误。
4.非机动车智能管理系统——哈啰出行
功能：监测路段内非机动车数量，尤其是共享单车数量，对车辆进行合理的调度，达到最大化利用资源的目的。
技术方案：首先，通过枪机或者球机传输视频流；其次，利用目标检测算法进行实时检测，无需跟踪；最后，返回车辆信息，进行人工调度。
性能分析：此图存在以下问题：其一，遮挡问题的存在使得把行人误检为骑手；其二，功能过于单一，可进一步扩展，上升到综合交通管理系统。
5.检测机上下料系统——法兰克
功能：检测电子产品有无瑕疵，进行合理的分类。
技术方案：首先，通过相机传输视频流；其次，通过语义分割算法识别出瑕疵；最后，通过视觉定位指挥机械臂抓取电子产品放至正确的位置。
性能分析：速度超快，可达0.3秒/个；但识别精度如何不知。
三·论坛高论
1.国际前沿算法峰会
周志华教授演讲主旨是对深度学习的回顾反思及新的变革方向
比较了浅层以及深层网络的区别：剖析网络做深原因是提升学习能力，但同时带来的问题是过拟合风险的升高以及训练难度的上升
提出表示学习的关键在于逐层处理，但仅有逐层处理依然不够，如决策树就是逐层处理，但复杂度不够，且始终基于初始特征，无特征变换。
提出网络做深遇到的问题及其解决方案：易于过拟合——大数据训练；难以训练——训练Tricks；计算量大——强力计算设备
提出能否基于不可微构件进行深度学习：众所周知，深度学习的关键在于求梯度，而求梯度的前提是可微；假如不使用BP算法，基于不可微构件把网络做深，那就能使一些符号型任务受益。
针对上一问题抛出以下架构，多加入了一层。
2.国际智能机器人前沿峰会
崔维成教授演讲主题为仿生智能机器鱼的发展现状与未来趋势。指出仿生机器鱼的核心技术在于运动模式，柔性促动机构，流体力学以及表层激励传感器。未来趋势包括传统ROV/AUV的替代方案，大体量，新型材料，高灵活度，节能。
戴振东教授演讲主题为壁虎的运动仿生：从生物研究到工程实践。研究方法包括运动反力，接触面积，接触电和行为测试系统，壁虎运动神经调控等；工程实践包括航天员吸附，空间站巡检，仿壁虎机器人。
李贻斌教授演讲主题为四足双臂协同作业机器人技术。指出移动作业机器人在运动和操作过程中面临失稳，作业失败风险。展示了腿臂协同机器人仿真与物理验证平台，如下图所示。
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