3D成像和传感技术被各种垂直行业用于不同途径，目的则是为了更好的可视化和得到质量更佳的成像。
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3D成像 计算机视觉
2018年人工智能发展加速 随着人工智能在我国移动互联网、智能家居等领域的发展，我国人工智能产业持续高速成长。由于人工智能产业链包含的环节较多，从基础技术层的数据平台、数据存储以及数据挖掘等，人工智能技术层的语音识别、自然语言处理、图像识别和生物识别等，到人用智能应用层的工业4.0、无人驾驶汽车、智能家居、智能金融、智慧医疗、智能营销、智能教育以及智能农业等等，因此，对于人工智能核心产业到底包含哪些、统计人工智能规模的时候是否包含AI+产业……等等问题，国内外权威研究机构尚未有统一的口径和标准。
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人工智能 计算机视觉
2018年，5G发展将会推动半导体产业向前迈进，在这个智能手机市场的新时代，计算机视觉和深度学习将成为手机的标准技术，而汽车行业继续在自动驾驶方面投资。这些都是现在推动业界蓬勃发展的领域。当然，NB-IoT将成为主流，从中国移动等运营商开始，并在今年晚些时候向欧美发展。
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CEVA，计算机视觉，深度学习
据外媒报道， 亚马逊网络服务(AWS)宣布了对其识别服务的一系列更新，为云客户提供基于机器学习的计算机视觉功能。 系统现在将能够检测和识别图像中的文本，以便客户可以输入标志和文档，并将这些图像的内容进行进一步处理。
这意味着识别服务可以被用于通过仅为处理文本数据而构建的系统，使得物理世界的图像更易于理解。
客户也将能够在数百万张面孔的集合上进行实时人脸搜索。例如，Rekognition可用于验证一个人的图像，并与现有数据库中的另一个图像相匹配，数据库拥有多达数千
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亚马逊 计算机视觉
一文读懂计算机视觉和机器人视觉-计算机视觉与机器人视觉有很多的相似之处，两者的基本理论框架、底层理论、算法等是相似的，但计算机视觉与机器人视觉研究的最终目的不同：前者主要研究视觉检验，精度要求高，速度不是主要考虑的问题；而机器人视觉主要研究在视觉引导下机器人对环境的作用，有实时性的要求。
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计算机视觉 机器视觉
人工智能是人类一个非常美好的梦想，跟星际漫游和长生不老一样。我们想制造出一种机器，使得它跟人一样具有一定的对外界事物感知能力，比如看见世界。 在上世纪50年代，数学家图灵提出判断机器是否具有人工智能的标准：图灵测试。即把机器放在一个房间，人类测试员在另一个房间，人跟机器聊天，测试员事先不知道另一房间里是人还是机器 。经过聊天，如果测试员不能确定跟他聊天的是人还是机器的话，那么图灵测试就通过了，也就是说这个机器具有与人一样的感知能力。 但是从图灵测试提出来开始到本世纪初，50多年时间有无数
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深度学习 计算机视觉
据报道，谷歌最近收购一家白俄罗斯的计算机视觉初创公司AI Matter，该公司拥有基于神经网络的AI平台及SDK的移动设备，可以快速检测和处理图像。其打造的图像编辑应用Fabby下载量超过200万次。
据悉，这是一项开始于今年5月的交易，直至最近才正式完成。Fabby团队和Google双方都证实了这笔交易，但尚未披露具体的交易金额。尽管AI Matter已经被谷歌收购，但Fabby团队会依然保持独立运营，而AI Matter的大部分员工将去谷歌工作。
Fabby曾于今年1月份完成200万美
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谷歌 计算机视觉
我们具有自主知识产权的车载全景视觉技术是将分布安装于车辆周边的图像传感器捕捉的图像进行合成和投影，在人机界面虚拟一个单一的全景图像，并且这个图像时无盲区的，能够360°的观察车身周边的状况。同时，这个图像经过合成和投影，形成符合人的思维习惯的全景图像。
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全景视觉传感器 汽车环视系统 计算机视觉 FPGA 图像处理
随着计算机视觉技术的提升，安防领域开始逐步发生变化。
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计算机视觉 监控
近日，Facebook 通过其子公司 Oculus 在瑞士布局，收购了 Zurich Eye，一个计算机视觉公司。
据德国媒体 Handelszeitung 报道，此次收购，Facebook 瑞士同样会得到的财政支持，其股本已从 12 万瑞士法郎(约 80 万人民币)增加至 202 万瑞士法郎(约1384万人民币)。据悉他们将会把资金集中在研发领域。
之后，Facebook 发言人向 Swiss Info 确认这个 10 人小团队将会进驻设置在苏黎世的新办公室，但是，Oculus 拒绝对本
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Facebook 计算机视觉
摘要：在对烟叶品质进行图像处理过程中，借助MATLAB图像处理工具箱和神经网络技术，对各种类型的烟叶的数字图像进行计算机视觉分析，包括边缘检测、轮廓提取、用图像工具箱抽取烟叶数字图像特征，将待测烟叶样本与标
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计算机视觉 方法 神经网络 智能识别
随着硬件、算法及大数据的不断发展，整个人工智能领域面临前所未有的规模增长，今年有望更上一层楼。
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计算机视觉 人工智能
新的计算机视觉时代降临，促使增强现实和全息成像等先进技术从台式电脑环境步入移动和嵌入式平台，同时也使得包括CPU和GPU在内的现有硬件面临性能极限的考验。
随着开发人员在智能手机、平板电脑、可穿戴产品、监控装置和联网汽车中不断增加新的多媒体功能， 在当下的设计中，CPU和GPU是处理密集型图像算法的主要承载平台。然而，在实现一些诸如双摄相头、低光照拍摄和快速自动对焦等创新功能时， OEM厂商和开发人员也不得不作出一些妥协。
这种趋势挑战了，甚至超越了并非设计用于处理密集型图像算法的CPU和
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CEVA-XM4 计算机视觉
电子产品世界,为电子工程师提供全面的电子产品信息和行业解决方案,是电子工程师的技术中心和交流中心,是电子产品的市场中心,EEPW 20年的品牌历史,是电子工程师的网络家园
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人脸检测 openCV 计算机视觉
计算机视觉介绍
Computer vision is the emulation of biological vision
using computers and machines. It deals with the problem
of inferring three-dimensional (3D) information about
the world and the objects [
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