什么是基于AI的图像识别？对其代表性的推理模型与运用事例进行解说

这是从图像中检测人物、物体及车辆的推理模型。人物检测会对街道或广场等的拥挤程度以及施工现场作业人员的行动进行确认。车辆检测则是用于掌握高速公路拥挤情况等。

这是一项对人体的头部、颈部、手部等部位信息进行识别，并检测人体骨骼及姿势的技术。不仅是人体的各个部位，深度学习技术还运用于检测各部位之间的最佳接合。以前进行骨骼及姿势检测时需要使用能够推算纵深的昂贵相机，但随着AI技术的发展，普通的单反相机也可用于检测。

这是一项通过2D或3D图像信息对眼睛、鼻子、嘴巴等信息进行识别，并与事先登记了脸部信息的数据库进行比对来识别特定人物的技术。新冠疫情发生之后，一些产品也具有能够在带着口罩的状态下进行识别的功能或体温检测的功能。

这是一项通过医疗图像（CT/MRI）对脑动脉瘤等疾病部位进行辨别的技术。近年来还逐渐能够获取CT及MRI的高分辨率数据。通过让AI学习大量积累的高分辨率图像数据，辨别疾病的技术精度也得到了飞跃式的提高。

通过单独运用或组合多个运用上述推理模型，将能够构建具体的系统。

这是一项运用基于AI图像识别的生物特征识别技术，对建筑的出入进行管理的系统。出入管理系统运用人脸识别、虹膜识别、指纹识别等生物特征识别技术，可以在不接触识别设备的状态下识别出个人，从而实现出入的管理。生物识别有其优势与劣势，因此还存在组合多个生物识别进行识别的系统。

这是一项组合车辆、物体及人物检测，对指定区域的侵入情况进行检测的系统。区域侵入检测系统运用于对违反停车规定的车辆、侵入平交道、侵入禁止入内区域的情况进行检测等方面。

这是一种利用用于监控犯罪的监控摄像头图像，提前检测出电车内可能采取可疑行为的人物的系统。通过引进可疑行为检测系统，将有望预防恐怖袭击等犯罪活动。

可疑行为检测系统会通过人体的微小颤动检测精神状态。AI图像识别被运用于行为模式的定量化以及自动分类等技术之中。

这是一种通过AI相机等检测车辆，从而对交通情况进行监测的系统。它可以实时通过道路标志等显示交通量增加等道路情况。此外，测量恶劣天气时的路面状态以及视野不良程度等的技术中也运用了AI图像识别。

这是在工厂内生产线中通过外观检查来判定优良与否。它会对电子基板上的元件封装不良、工业产品外观有无伤痕等产品的优良与否进行判定。

尤其是肉类、鱼类等食品工业，它们与工业产品不同，由于每一个产品的形状各有不同，难以按照传统规则进行判定，因此该领域被视为可以通过AI更有效地进行优良与否判定的领域而被人们所关注。