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Editorial: Artificial intelligence in visual inspection
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AI
DOI：10.3389/frai.2025.1715198.png)
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摘要
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贡献文章展示了该领域正在迅速成熟。它们超越了简单的概念验证演示，为复杂的现实场景提供了复杂的解决方案。一个共同的主题是创新的技术融合——结合图像增强与检测、利用混合模型架构、以及整合经典计算机视觉与深度学习——以创建超越各部分总和的系统。现实世界视觉检测中的一个重大挑战是在次优条件下运行。Liu等人的文章直接应对这一问题，解决了低光照环境下无人机视角物体检测的关键问题。他们提出的并行联合编码网络是一项显著创新，在一个框架内协同优化图像增强（使用Zero-DCE++）和物体检测（使用轻量级YOLOv5）。这种双向方法，通过专门的特征调制模块增强，显著提高了对噪声和光照不足的鲁棒性，这在基准夜间无人机数据集上得到了证明。这项工作对于扩展无人机在夜间监控、搜索救援和交通监控等应用中的操作窗口至关重要。从天空转向街道，Deshpande探讨了AI在公共安全中的应用。他关于印度智慧城市中骑手头盔违规自动检测的工作解决了一个紧迫的现实问题。提出的两步流程巧妙地利用了不同工具的优势：使用NVIDIA TAO工具包与DetectNet进行高效的骑手和车辆识别，以及使用YOLOv8进行准确的头盔和车牌检测。通过为复杂现实场景创建自定义数据集并实现高精度，这项研究为自动交通执法提供了实用、可部署的蓝图，具有挽救生命的潜力。视觉检测最苛刻的领域通常是医学，其中精度可能关乎生死。本专题中的三篇文章以非凡的复杂性解决了这一问题。首先，Koshy和Anbarasi介绍了HMA-Net用于乳腺超声图像分割。他们的混合框架巧妙地结合了基于ConvMixer的编码器与基于ConvNeXT的解码器，并通过多头注意力增强。该架构专门设计用于捕获超声图像中的局部纹理和全局上下文依赖关系，这由于图像的噪声和复杂性是一个关键挑战。模型在标准数据集上的卓越表现，实现了超过99%的Dice系数，突显了其作为辅助早期准确检测乳腺癌的有力工具的潜力。类似地，Mochurad通过整合经典和深度学习技术增强了医学图像分割。她针对胸部X光分割的方法通过使用Sobel和Scharr边缘检测滤波器预处理图像，解决了低对比度和重叠结构这一持久挑战。这一简单而高效策略为后续的U-Net模型提供了增强的边界信息，引导其在分割肺、心脏和锁骨方面实现更优精度。这项工作表明，混合方法可以在不增加模型复杂性的情况下带来显著收益。最后，Farhan等人采用战略集成方法处理MRI三维脑肿瘤分割的复杂性。他们的双模态方法超越了使用单一MRI序列，转而结合互补模态（如T1ce和FLAIR）以利用其协同信息。此外，整合Grad-CAM可视化创建XAI-MRI系统是向前迈进的关键一步。它不仅实现了高分割精度，还提供了可解释AI（XAI）热图，通过使模型决策过程透明化并在诊断背景下可操作，从而与临床医生建立必要信任。总之，本专题呈现的研究生动地表明，视觉检测的未来是智能的、混合的、可信赖的。这些研究显示，下一个前沿不仅仅是构建更精确的模型，而是打造能够在现实世界中运行、无缝结合多样化技术、特别是在医学中能解释其推理的鲁棒系统。这里的集体发现为下一代AI驱动的检测系统奠定了坚实基础，这些系统将提升安全、改善医疗结果并推动工业创新。从理论算法到实用工具的旅程已全面展开，而本合集展示的工作正引领着这一方向。
AI总结
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