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为什么说现在是计算机视觉最好的时代?

作者:时间:2019-01-07来源:网络收藏
编者按:随着深度学习的迅猛发展,计算机视觉也成为了目前人工智能领域落地最顺利的技术。计算机视觉(Computer Vision)是一门研究如何用摄影机和计算机代替人眼对目标进行跟踪、识别、分析、处理等。此过程极具挑战性,光是隔离图像并进行识别的简单概念就花费了研究人员大量的时间。经过多年的努力,使用计算机视觉软件和硬件算法部署深度学习技术的企业在识别对象方面都取得了一定程度的成功。 

  随着深度学习的迅猛发展,也成为了目前领域落地最顺利的技术。(Computer Vision)是一门研究如何用摄影机和计算机代替人眼对目标进行跟踪、识别、分析、处理等。此过程极具挑战性,光是隔离图像并进行识别的简单概念就花费了研究人员大量的时间。经过多年的努力,使用软件和硬件算法部署深度学习技术的企业在识别对象方面都取得了一定程度的成功。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201901/396381.htm

  据Tractica预测,计算机视觉产品市场将在2022年达到全新的高度,最大的增长将出现在智能驾驶,工业视觉检测紧随其后预计营收可达98亿美元,安防可达37.9亿美元,医疗行业为23亿美元,文娱为20亿美元,零售业和农业增长最低分别为6.55亿美元和1.97亿美元。同时Tractica还预测2022年将有众多半导体、元件制造商等硬件公司和软件公司将投入大量资金支持计算机视觉产品的开发。

  目前我国有100多家计算机视觉企业,包括Face++旷视科技、依图科技、Video++极链科技等独角兽公司,涉猎安防影像、身份认证、AI文娱等众多应用领域。

  计算机视觉的兴起

  近年来,为了让计算机更像人,能够认知事物,从而进行判定和深度学习,计算机视觉技术方法与应用发展迅速,全球计算机视觉市场正处于迅速发展之中。伴随着产业升温,计算机视觉行业也在加速扩张。

  计算机视觉技术源于 80 年代的神经网络技术,最近两年的发展才真正实现大规模商业化落地,背后驱动这项技术的突飞猛进源于芯片技术发展带来的计算能力指数级提升,互联网和物联网技术发展提供了海量的数据,深度学习技术开源推动算法的快速工程化与迭代升级。

  促进这种技术进步的主要因素包括但不限于:

  无线网络的普及与拓展,每日可供数百万人使用。

  宽带速度的大幅度提升,为影像的传输、处理、分享提供了便利。

  互联网和物联网数据库为CNN培训网络提供了大量数据储存。

  各大公司的研究实验室为此投入了大量资金和资源。

  软件迭代高效且迅速,硬件设备也在努力加快迭代升级。

  具有计算机视觉和深度学习知识基础的工程师逐年增加。


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