1 项目介绍
1.1 背景
视觉使人类得以感知和理解周边的世界,人的大脑皮层大约有 70%的活动在处理 视觉相关信息。计算机视觉即通过电子化的方式来感知和理解影像,以达到甚至超 越人类视觉智能的效果。
从 1966 年学科建立(MIT:TheSummerVisionProject)至今,尽管计算机视觉在 感知与认知智能方向仍有大量难以解决、尚待探索的问题,但得益于深度学习算法 的成熟应用(2012 年,采用深度学习架构的 AlexNet 模型,以超越第二名 10 个百 分点的成绩在 ImageNet 竞赛中夺冠),侧重于感知智能的图像分类技术在工业界逐 步实现商用价值,助力金融、安防、互联网、手机、医疗、工业等领域智能升级。

2016 年下半年开始,人脸识别、视频结构化等计算机视觉相关技术在安防领域 的实战场景中突破工业化红线,敲响了计算机视觉行业市场大规模爆发的前奏。预 计在未来三年内中国计算机视觉行业市场规模将迎来较大增长。

伴随人脸识别、物体识别等分类、分割算法不算提升精度,在 2017 年占比较高 的安防、视频广告、泛金融、手机及互联网娱乐领域之外,医疗影像、工业制造、 批发零售等现阶段的创新领域也将逐步解锁, 成为行业整体快速发展的重要支撑。

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计算机视觉技术自1966年建立以来,借助深度学习算法的成熟应用,特别是在2012年后,图像分类技术在工业界实现商用价值,推动金融、安防、互联网等领域智能化。2016年起,人脸识别等技术在安防实战突破,预示行业大规模爆发。未来三年中国计算机视觉市场规模将显著增长。人脸识别、物体识别等技术精度不断提升,除现有领域外,医疗影像、工业制造、批发零售等创新领域也将逐步应用。

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