看看人工智能如何改进日常机器

人工智能驱动的智能家电正在成为新常态

由于技术的显著进步，机器的能力越来越强。例如，处理器变得更小、更快、更经济实惠，使机器能够独立处理复杂的任务。结合摄像头和运动探测器等传感器，这些机器可以收集信息、解读周围环境并做出实时响应。

计算机视觉在其中发挥着至关重要的作用。它能让机器从视觉上了解周围环境，并做出相应的反应。视觉人工智能模型，如 Ultralytics YOLO11等视觉人工智能模型支持物体检测和实例分割等任务，有助于快速准确地识别人、物体和动作。

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当这种人工智能处理直接在收集数据的设备上进行时，就被称为边缘人工智能。这样，即使没有强大的互联网连接，也无需将数据传输到云端等待响应，从而加快了反应速度，增强了隐私保护，提高了性能可靠性。

由于这些优势，目前有超过80% 的企业正在其运营的各个方面使用人工智能。这一稳步进展正悄然将日常电器转变为我们可以日益依赖的智能响应系统。

了解关键的计算机视觉任务

在深入了解智能机器的日常应用实例之前，我们先来看看这些应用所依赖的计算机视觉任务：

• 物体检测：这项任务可让机器在图像或视频帧中找到并识别特定对象，例如，发现台面上的咖啡杯或进入房间的人。
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• 物体跟踪：一旦检测到物体，跟踪功能就会在多个画面中对其移动情况进行监控，例如跟踪人在大厅中的移动，或监控从货架上拿起的产品。
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• 实例分割：这项任务不仅仅是简单地检测物体，它还能勾勒出每件物品的确切形状和边界，帮助系统区分重叠或形状相似的物体，在自动售货机或垃圾箱等杂乱环境中非常有用。
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• 图像分类:它包括根据图像中的内容为整张图像指定一个标签，例如在智能处理系统中确定一张照片是含有可回收垃圾还是食物残渣。
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• 姿势估计：它通过识别关节和肢体等关键点，帮助机器了解人体的位置和方向，从而实现健身反馈系统或根据姿势检测疲劳等应用。

探索日常生活和机器中的视觉人工智能实例

接下来，让我们举例说明计算机视觉和人工智能在日常生活中可能遇到的机器中的应用。

智能机器为更好地处理垃圾提供动力

我们都有过在垃圾桶前犹豫不决的时候--喝完饮料或吃完零食后，我们会想："这东西该扔到哪里去？杯子可以回收吗？可堆肥？只是垃圾？大多数时候，这都是猜测。

智能垃圾箱正在帮助人们更轻松地做出决定。利用视觉人工智能，这些垃圾桶可以识别不同类型的垃圾，并在无需用户帮助的情况下自动对物品进行分类。

TrashBot 和 Bin-e 等系统利用摄像头和计算机视觉对塑料、纸张或食物等材料进行分类。一旦被识别，物品就会被自动放入正确的隔间。

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这些智能机器可以减少回收错误，提高效率。有些垃圾箱甚至可以通过灯光或屏幕提供实时反馈，向用户显示垃圾的处理情况。它们还可以监控每个垃圾箱的满载情况，并在需要收集垃圾时提醒工作人员。

在幕后，智能垃圾箱收集有关废弃物类型和数量的有用数据。这有助于组织更好地了解其废物处理习惯，并支持在实现可持续发展目标方面取得进展。

将机器智能融入智能冰箱

智能冰箱正在成为传统自动售货机的升级版，特别是在办公室、健身房和共享空间等场所，它既受欢迎又方便。你只需扫描一个二维码，打开冰箱，就可以取走你需要的东西，而不用再输入密码或按下按钮。

这些冰箱由 Vision AI 提供支持。内部的摄像头监控货架，实时跟踪取货或退货情况。系统可根据物品的形状、大小和位置进行视觉检测，因此无需条形码或重量传感器。

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计算机视觉在幕后处理一切。它支持对库存进行准确记录，使操作员更容易进行补货。基于视觉的跟踪为用户提供了便利，为企业提高了效率，而所有这一切几乎不需要双方额外的努力。

借助人工智能设备，停车更快更便捷

人工智能让停车付费变得越来越简单。在许多公共和商业停车场，智能计费器不再需要硬币、门票或打印收据。取而代之的是，它们利用计算机视觉识别车辆并自动处理付款。

其核心技术是自动车牌识别（ANPR）。当汽车驶入停车场时，摄像头会捕捉其车牌，系统会利用计算机视觉和光学字符识别（OCR）技术读取文字。这样就不需要实体票据或人工签到了。 

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这些智能系统使驾驶员的停车速度更快，操作员的工作效率更高。它们可以减少人为错误，降低维护成本，实现更好的空间管理。在人工智能的帮助下，停车变得更加顺畅、更加简化。

计算机视觉为咖啡机带来个性化体验 

几十年来，咖啡机已成为人们日常生活的一部分，从办公室、咖啡馆到机场和加油站，随处可见。现在，研究人员和科技公司正在探索视觉人工智能如何让这些机器变得更智能、更个性化。

例如，内置摄像头的智能机器可以捕捉用户的面部图像，并分析下垂的眼睛或疲惫的表情等特征，以检测疲劳的迹象。根据分析结果，机器可以调整咖啡的浓度，如果你看起来休息得很好，就冲泡淡一点的咖啡，如果你看起来很疲惫，就冲泡浓一点的咖啡，让你感觉更精神。

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人工智能智能家电的利与弊

人工智能正在让日常电器变得更智能、更直观，为用户带来各种好处。以下是这些技术为日常生活带来的一些主要优势：

• 便捷： 计算机视觉可让设备识别用户和物体，减少对按钮或手动输入的需求，使交互更加无缝。
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• 非接触式交互：
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• 无障碍：对于残疾用户，计算机视觉可以实现基于手势的控制、用于身份验证的面部识别或物体检测，以协助他们完成日常任务。

与此同时，这些进步也带来了一些挑战。以下是在使用人工智能驱动的智能家电时需要考虑的几个潜在缺点：

• 隐私问题:由于计算机视觉通常依赖于摄像头，因此可能会引起被记录或监视的担忧，尤其是在共享或公共空间。
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• 依赖照明和位置：
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• 复杂性增加：支持视觉功能的设备通常需要更多技术支持、定期软件更新和仔细校准才能正常运行。

主要收获

我们每天使用的机器正在悄然变得越来越能干。有了视觉人工智能，它们现在可以看到周围发生的一切，理解并快速做出反应。这有助于让日常任务变得更快、更简单、更自然。

人工智能增强了我们已经依赖的工具，其结果是我们熟悉的机器能更好地工作，而我们只需付出更少的努力。随着这项技术的不断发展，我们可以期待更多无缝的智能互动融入日常生活。

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