什么是计算机视觉(CV)计算机视觉的价值、原理、应用和研究
计算机视觉(CV)是人工智能(AI)的一个领域，使计算机能够复制人类视觉系统，以帮助计算机理解和解释数字图像和视频的内容。整个过程涉及图像获取、筛选、分析、识别和提取信息。如果说人工智能(AI)使计算机能够思考，那么计算机视觉则使它们能够看到、观察和理解。
计算机视觉的价值计算机视觉系统经过训练和优化可以检查产品、观察基础设施或生产，以实时分析数以千计的产品或流程，帮助发现问题。由于计算机视觉的速度、客观性、连续性、准确性和可扩展性，具备超越人类的能力。
最新的计算机视觉深度学习模型在面部识别、对象检测和图像分类等现实世界图像识别任务中实现了高于人类水平的准确性和性能。并且计算机视觉已被广泛应用于各行业，从安全和医学成像到制造、汽车、农业、建筑、智慧城市、交通等等领域，并随着技术的进步变得更加灵活和可扩展，这也让更多的实际用例成为可能。
据有相关媒体预估，计算机视觉市场规模到2028年将达到1440亿美元。
计算机视觉工作步骤和原理让我们先了解计算机视觉的基本工作步骤：
步骤1，图像采集，相机或图像传感器输入数字图像。
步骤2，预处理，原始图像输入需要进行预处理，以优化后续计算机视觉任务的性能。预处理包括降噪、对比度增强、重新缩放或图像裁剪。
步骤3，算法处理，计算机视觉算法对每个图像或视频帧执行对象检测、图像分割和分类。
步骤4，规则处理，输出信息需要根据用例条件规则进行处理。这部分根据从计算机视觉任务中获得的信息执行自动化。
再来看看计算机视觉工作原理：
现代计算机视觉系统将图像处理、机器学习和深度学习技术相结合，依靠模式识别以及深度学习来自我训练和理解视觉数据。传统的计算机视觉使用机器学习，而现在深度学习方法已经发展成为该领域的更好解决方案。
现代计算机视觉应用中的许多高性能方法都基于卷积神经网络(CNN)。这种分层神经网络让计算机能够从上下文认识图像数据。如果有足够的数据，计算机就会学习如何区分图像。当图像数据通过模型时，计算机应用CNN来查看数据。CNN通过将图像分解成像素来帮助深度学习模型理解图像，这些像素被赋予标签以训练特定特征，即所谓的图像注释。模型使用标签执行卷积并对它看到的内容进行预测，并反复检查预测的准确性，直到预测符合预期。深度学习依赖于神经网络，并使用示例来解决问题。它通过使用标记数据进行自我学习，以识别示例中的常见用例。
计算机视觉的应用领域制造业：工业计算机视觉在制造业中用于自动化产品检测、物体计数、过程自动化，并通过PPE检测和面罩检测提高员工安全。
医疗保健：在计算机视觉在医疗保健领域的应用中，一个突出的例子是自动人体跌倒检测，以创建跌倒风险评分并触发警报。
安防：在视频监控和安防中，进行人员检测，实现智能周界监控。
农业：计算视觉在农业中的用例是自动监测动物，及早发现动物疾病和异常。
智能城市：计算机视觉是智能城市中用于人群分析、交通分析、车辆计数和基础设施检查。
零售：零售店监控摄像头的视频可用于跟踪顾客的移动模式，进行人数统计或客流量分析。
保险：保险中的计算机视觉利用AI视觉进行自动化风险管理和评估、索赔管理和前瞻性分析。
物流：自动化，通过减少人为错误、预测性维护和加速整个供应链的运营来节省成本。
制药：制药行业的计算机视觉用于包装检测、胶囊识别以及设备清洁的视觉检测。
计算机视觉研究方向对象识别：确定图像数据是否包含一个或多个指定或学习的对象或对象类。
面部识别：通过将人脸与数据库进行匹配来识别人脸。
对象检测：针对特定条件分析图像数据，并定位给定类的语义对象。
姿态估计：估计特定物体相对的方向和位置。
光学字符识别：识别图像中的字符，通常与文本编码相结合。
场景理解：将图像解析为有意义的片段以供分析。
运动分析：跟踪图像序列或视频中兴趣点或物体的运动。
2023年中国人工智能应用市场现状与发展趋势分析 计算机视觉为主要应用技术【组图】
当前位置：前瞻产业研究院»经济学人»研究员专栏2021年中国人工智能应用市场现状与发展趋势分析计算机视觉为主要应用技术【组图】UVc分享到：王蕤•2021-09-1317:40:39来源：前瞻产业研究院E14023G02023-2028年中国人工智能行业发展前景预测与投资战略规划分析报告2023-2028年全球人工智能芯片（AI芯片）行业市场调研与发展前景研究报告2023-2028年中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告2023-2028年中国云计算产业发展前景预测与投资战略规划分析报告2023-2028年中国生物识别技术行业市场调研与投资预测分析报告人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。
本文核心数据：2020年中国企业人工智能核心技术来源,中国AI技术转化应用带动企业收入增长情况,企业人工智能项目应用技术方向现状,人工智能技术应用赛道及细分占比,2023年企业人工智能项目应用技术方向
1、企业注重AI自研能力，带动收入增长
从目前已经应用了AI项目的企业来看，在企业获取AI核心技术的来源分析，61%的企业选择了自主研发路径，选择通过AIPD/SDK调用第三方平台AI技术选择产学研合作开发形式的各有约4成;31.7%企业使用开源技术;选择委托第三方公司提供解决方案的企业占比为26.8%;选择委托外部专业人工智能公司研发的企业占比为17.1%。
从AI项目的实施效果来看，97.6%的企业AI技术转化应用带动了企业收入增长：34.1%的企业认为AI技术应用带动收入的长在5%以内;认为带动收入增长能达到20%-50%的企业占比为4.9%。就目前而言，AI项目实施对企业收入增长能够起到一定作用。
2、计算机视觉为目前主要应用技术
目前在企业中应用最多的AI项目技术为计算机视觉，占比达到63.4%，其次是机器学习，占比为58.5%，然后是知识图谱，占比为56.1%。
企业应用不同AI技术的典型适用场景已逐渐显现。计算机视觉的应用场景主要是安全监控与交互大屏语音识別技术的场景集中度最高，AI客服系统与智能语音助手的选择率都超过七成;自然语言处理主要用于智能审阅与报告生成;知识图谱主要应用在辅助决策与智能诊断场景;机器茡习的应用场景较为分散，预测模型与智能风控的选择率相对较高
未来三年计算机视觉和机器学习仍然在重点应用技术之内，但是分别退到了第二位和第三位，比例为48.8%和46.3%，排在第一的是深度学习，比例为53.7%。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业研究、产业链咨询、产业图谱、产业规划、园区规划、产业招商引资、IPO募投可研、招股说明书撰写等解决方案。
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人工智能技术应用的领域主要有哪些
参考链接：人工智能应用
随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。那么，人工智能目前都应用在哪些领域，运用了怎样的技术原理呢？
什么是人工智能？
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。 曾经有很多人戏称，人工智能就像一列火车，你苦苦期盼，它终于来了，然后它呼啸而过，把你抛在身后。虽然这是一种笑谈，但也反应了人工智能技术发展的迅速和无法想象的快，可能一个不小心，你就被远远甩在身后。
人工智能技术的细分领域有哪些？
人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。
1、深度学习
深度学习作为人工智能领域的一个应用分支，不管是从市面上公司的数量还是投资人投资喜好的角度来说，都是一重要应用领域。说到深度学习，大家第一个想到的肯定是AlphaGo，通过一次又一次的学习、更新算法，最终在人机大战中打败围棋大师李世石。百度的机器人“小度”多次参加最强大脑的“人机大战”，并取得胜利，亦是深度学习的结果。
深度学习的技术原理：
1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重； 2.将大量的数据情况输出到这个网络中； 3.网络处理这些动作并且进行学习； 4.如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重； 5.系统通过如上过程调整权重； 6.在成千上万次的学习之后，超过人类的表现；
2、计算机视觉
计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域，也有很多的应用……
计算机视觉的技术原理：
计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
3、语音识别
语音识别技术最通俗易懂的讲法就是语音转化为文字，并对其进行识别认知和处理。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。
语音识别技术原理：
1、对声音进行处理，使用移动窗函数对声音进行分帧； 2、声音被分帧后，变为很多波形，需要将波形做声学体征提取，变为状态； 3、特征提起之后，声音就变成了一个N行、N列的矩阵。然后通过音素组合成单词；
4、虚拟个人助理
说到虚拟个人助理，可能大家脑子里还没有具体的概念。但是说到Siri，你肯定就能立马明白什么是虚拟个人助理。除了Siri之外，Windows10的Cortana也是典型代表。
虚拟个人助理技术原理：（以Siri为例）
1、用户对着Siri说话后，语音将立即被编码，并转换成一个压缩数字文件，该文件包含了用户语音的相关信息； 2、由于用户手机处于开机状态，语音信号将被转入用户所使用移动运营商的基站当中，然后再通过一系列固定电线发送至用户的互联网服务供应商(ISP)，该ISP拥有云计算服务器； 3、该服务器中的内置系列模块，将通过技术手段来识别用户刚才说过的内容。 总而言之，Siri等虚拟助理软件的工作原理就是“本地语音识别+云计算服务”。
5、语言处理
自然语言处理（NPL），像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合，实现人机间自然语言通信。
语言处理技术原理：
1、汉字编码词法分析； 2、句法分析； 3、语义分析； 4、文本生成； 5、语音识别；
6、智能机器人
智能机器人在生活中随处可见，扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不管是跟人语音聊天，还是自主定位导航行走、安防监控等，都离不开人工智能技术的支持。
智能机器人技术原理：
人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整合到机器人身上，使得机器人拥有判断、决策的能力，能在各种不同的环境中处理不同的任务。
智能穿戴设备、智能家电、智能出行或者无人机设备其实都是类似的原理。
7、引擎推荐
不知道大家现在上网有没有这样的体验，那就是网站会根据你之前浏览过的页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。
Google为什么会做免费搜索引擎，目的就是为了搜集大量的自然搜索数据，丰富他的大数据数据库，为后面的人工智能数据库做准备。
引擎推荐技术原理：
推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览网站产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的信息网络。快速推荐给用户信息，提高浏览效率和转化率。
关于人工智能的展望
除了上面的应用之外，人工智能技术肯定会朝着越来越多的分支领域发展。医疗、教育、金融、衣食住行等等涉及人类生活的各个方面都会有所渗透。
当然，人工智能的迅速发展必然会带来一些问题。比如有人鼓吹人工智能万能、也有人说人工智能会对人类造成威胁，或者受市场利益和趋势的驱动，涌现大量跟人工智能沾边的公司，但却没有实际应用场景，过分吹嘘概念。
转自：http://www.arduino.cn/thread-45848-1-1.html
计算机视觉技术赋能五大行业
计算机视觉是用计算机模拟人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并对图形和图像进行识别、解释和处理，即实现计算机“看得懂”，现已成为人工智能率先取得较大突破、应用场景较为明确的关键技术之一。
随着深度学习技术不断取得进步，计算存储的扩大、可视化数据的激增，计算机视觉近年来蓬勃发展。事实上，在不到十年的时间里，计算机视觉技术的准确率已经从50%提高到99%，其业务应用领域和市场规模也与日俱增。2020年，计算机视觉的全球市场规模为94.5亿美元，预计到2030年将达到411.1亿美元。美国《福布斯》双周刊近期的报道中，列出了该技术最有可能“大显身手”的五大行业。
医疗保健
近年来，医疗保健行业越来越多地利用计算机视觉技术来改善患者预后并提高效率。
计算机视觉在医疗保健中的一个主要应用是分析扫描图像，这样既可以检测个人的异常情况，也可以识别数千次扫描的模式，为医生提供有关某种疾病的信息。计算机视觉通常能够注意到人眼无法识别的模式，比如，有些癌细胞外观的细微差异只能通过计算机视觉和人工智能分析检测到。
一项关于乳腺癌筛查的研究结果表明，视觉人工智能系统在乳腺X光片中寻找乳腺癌迹象时比人类放射科医生表现出更高的准确性，从而减少了假阳性和假阴性的数量，将人类的工作量减少88%。
例如，去年英国和欧盟批准名为PANProfiler的乳腺癌诊断技术在卫生服务机构临床使用，其可以在15分钟内提供初始图像的诊断读数，准确性可与需要数周才能完成的实验室检测方法相媲美，提供了一种比传统检测更快、更便宜的替代方案。
计算机视觉也被用来防止医院发生事故。例如，由计算机视觉驱动的摄像头可以检测医生在手术过程中忘记消毒工具或将异物留在患者体内的时间，随后通知他们出了错。
零售业
计算机视觉也在零售业“大展拳脚”。例如，零售商可以创建热图并分析顾客行动轨迹，从而深入了解顾客在商店中的行为，以便尝试不同的营销策略增加销售额。
例如，著名零售商亚马逊正在利用先进的计算机视觉技术，让购物者在找到他们想要的商品后，无需扫描商品或付款就可以离开。人工智能会检测购物者拿走了哪些物品，系统会向他们的亚马逊账户收费。
计算机视觉还可以显著提升库存管理的效率，因为这项技术能够识别图像或视频中的物品以及板条箱数量，无需工人手动盘点。这些自动库存周期盘点为零售工人提供了实时更新，使他们能够就库存水平做出明智的决策。据悉，64%的零售商计划在未来几年部署计算机视觉等数据驱动的解决方案，以优化库存管理。
汽车业
计算机视觉也能在汽车行业获得广泛应用。例如，在生产过程中，它可以检测产品的缺陷，有助于确保产品符合质量标准。放置在生产线上的摄像头可以检测这些缺陷，并实时提醒制造工人。事实上，在一项研究中，计算机视觉算法能够检测出制动器零件的故障，准确率高达95.6%。
此外，计算机视觉也是当今自动驾驶汽车不可或缺的组成部分。该技术可用于识别道路上的物体、创建三维地图、检测车道线以及帮助司机在昏暗的光线下驾驶。电动汽车制造商特斯拉于2021年宣布，其新车将完全依赖计算机视觉，而非激光雷达。该公司首席人工智能科学家表示，深度学习系统“比雷达好一百倍”。
餐饮业
餐饮业是受新冠疫情打击最严重的行业之一，许多企业被迫进行数字化和创新以维持生存。越来越多餐饮连锁店正在采用人工智能创新来帮助他们提高效率并将成本降至最低。
计算机视觉技术使餐厅能够减少顾客的长时间等待，优化其占地面积的使用，甚至监控顾客是否合规佩戴口罩。
例如，一家初创公司正在利用计算机视觉技术帮助快餐厅将错误订单减至最少，并提升运营效率。与此同时，另一家初创公司正在利用计算机视觉帮助餐厅加快流程并评估客户体验。企业使用这项技术来衡量顾客在餐厅等待的时间，以及升级他们的安保系统。
能源和公用事业
在能源和公用事业行业，计算机视觉正在提升运营效率，提高安全性，并帮助预防事故的发生。
例如，工作人员可以利用计算机视觉对电线杆图像进行分析，从而检测出电线杆中可能引发火灾的缺陷，公用事业公司可以据此决定是否需要立即注意这些异常，并预防极端事件的发生。
除检测异常外，计算机视觉在能源和公用事业行业的应用还包括保障工作场所的安全。比如，深度学习算法可以通过实时分析视频并提醒员工注意危险，发现违反安全协议或入侵工作区的行为。
《福布斯》双周刊在报道中指出，由于计算机视觉技术能够帮助提高效率、节省时间和资源、提高准确性以及安全性，因此在未来几年内有望得到进一步的采用。
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