深度学习——计算机视觉

一、计算机视觉概述

        计算机视觉是一门研究如何使机器通过视觉传感器（如摄像头）获取的图像或多维数据进行处理、分析、理解，并根据分析结果做出相应判断的科学。它是人工智能领域的一个重要分支，融合了图像处理、模式识别、机器学习等多个学科的知识。

二、计算机视觉的关键技术和算法

1. 图像处理：包括图像增强、滤波、边缘检测等基础操作，为后续的图像分析提供预处理。
2. 特征提取：通过算法提取图像中的关键点、边缘、角点等特征，用于图像匹配、物体识别等任务。
3. 物体识别：利用训练好的模型来识别图像中的特定物体或场景。
4. 图像分割：将图像分割成多个部分或对象，通常用于精确定位和分析。
5. 深度学习：近年来，深度神经网络在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了显著成果。

三、计算机视觉的应用领域

1.自动驾驶

1.1自动驾驶汽车的功能

(1)代替驾驶员进行驾驶，汽车上的人只需要选定目的地，就可以完全让自动驾驶汽车自动驾驶，与普通汽车相比更便利。

(2)规划最优路线，利用导航系统进行路线规划，可以有效避免交通拥堵或路线过长的问题，以最快最安全的方式到达目的地。

(3)自动驾驶汽车能分析驾驶员及乘客的状态：当驾驶员疲劳驾驶、酒驾时，汽车会先警告驾驶员，接着接替驾驶员进行自动驾驶。如乘客把手和头伸到窗外，车载电脑会提醒乘客，汽车内乘载过多，汽车会发出超载提醒，防止意外事故的发生

自动驾驶：车辆通过摄像头感知道路情况，实现自动导航和避障。

1.2视频采集器

视频采集器是将收