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人工智能行业报告：计算机视觉行业框架，AI之眼

演讲人：

日期：

计算机视觉行业概述

计算机视觉技术基础

计算机视觉应用场景剖析

计算机视觉行业挑战与机遇

计算机视觉行业未来发展趋势预测

总结与展望：AI之眼，洞察未来世界

计算机视觉行业概述

01

发展历程

从20世纪60年代的数字图像处理开始，经历了70年代的计算机视觉理论初步形成，80年代的全球研究热潮，以及90年代至今的快速发展与应用拓展阶段。

定义

计算机视觉是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉处理，并进一步做图形图像处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

上游为硬件设备与算法软件供应商，中游为计算机视觉系统与解决方案提供商，下游为各行业的应用领域。

硬件设备的质量与性能、算法软件的准确性与效率、系统集成的稳定性与可靠性、行业应用的深度与广度。

产业链结构

关键环节

市场规模

随着人工智能技术的不断发展和应用场景的不断拓展，计算机视觉市场规模持续扩大，成为全球人工智能市场中规模最大的细分领域之一。

增长趋势

未来几年，随着5G、物联网、云计算等基础设施的完善，以及智能制造、智慧金融、智慧医疗等行业的数字化转型加速，计算机视觉市场将迎来更加广阔的增长空间。

竞争格局

计算机视觉市场竞争激烈，国内外厂商众多，但市场集中度逐渐提高，领先厂商的市场份额不断扩大。

主要厂商

国外厂商如谷歌、亚马逊、微软等，国内厂商如华为、百度、阿里巴巴、腾讯、商汤科技、云从科技、旷视科技等。这些厂商在计算机视觉领域拥有各自的技术优势和市场份额，并不断推出新的产品和服务以满足市场需求。

计算机视觉技术基础

02

01

图像获取

通过摄像机、扫描仪等设备获取数字图像，将模拟信号转换为数字信号，以便于计算机进行处理。

02

预处理技术

对获取的图像进行去噪、增强、变换等操作，以改善图像质量，提高后续处理的准确性。

03

图像分割

将图像划分为若干个具有相似性质的区域，以便于对目标进行识别和分析。

从图像中提取出能够描述目标特性的信息，如边缘、纹理、颜色等，以便于进行分类和识别。

将提取的特征用数学语言进行描述，以便于计算机进行处理和比较。常见的特征表示方法有向量、矩阵、直方图等。

特征提取

特征表示

监督学习

01

通过已知样本训练分类器，使其能够对新样本进行分类。在计算机视觉中，常用于目标检测、人脸识别等任务。

02

无监督学习

通过对无标签样本进行学习，发现样本中的内在结构和关联。在计算机视觉中，常用于聚类、降维等任务。

03

强化学习

通过与环境进行交互来学习策略，以达到最大化累积奖励的目标。在计算机视觉中，常用于智能控制、自动驾驶等任务。

卷积神经网络（CNN）

通过模拟人脑视觉皮层的工作原理，构建深度网络模型来处理图像数据。在计算机视觉中，CNN已成为最重要的模型之一，广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。

生成对抗网络（GAN）

通过生成器和判别器之间的对抗训练，生成具有高度真实感的图像。在计算机视觉中，GAN常用于图像生成、风格迁移等任务。

深度强化学习

将深度学习与强化学习相结合，通过构建深度网络来学习策略和值函数。在计算机视觉中，深度强化学习常用于智能控制、自动驾驶等任务。

计算机视觉应用场景剖析

03

通过计算机视觉技术，实现对人脸的自动检测和识别，广泛应用于门禁系统、身份认证等场景。

人脸识别技术

行为分析技术

视频结构化技术

对监控视频中的行人、车辆等目标进行行为分析，判断异常行为，为安全预警提供有力支持。

将非结构化的视频数据转化为结构化的信息，便于存储、检索和分析，提高安防监控的智能化水平。

03

02

01

03

环境感知技术

对周围环境进行全面感知，包括天气、光照等条件，为自动驾驶汽车提供全面的环境信息。

01

道路识别技术

通过计算机视觉技术识别道路标线、交通信号灯等信息，为自动驾驶汽车提供导航和决策依据。

02

障碍物检测技术

检测道路上的障碍物，如行人、车辆、建筑物等，确保自动驾驶汽车的安全行驶。

通过计算机视觉技术对医学影像进行分析，辅助医生进行病情诊断和治疗方案制定。

医学影像分析技术

自动识别和分析病理切片中的细胞形态、结构等信息，提高病理诊断的准确性和效率。

病理切片识别技术

基于大量的医学数据和计算机视觉技术，构建智能辅助诊断系统，为医生提供全面的诊断支持。

智能辅助诊断系统

商品识别技术

通过计算机视觉技术识别货架上的商品种类、数量等信息，实现自动化盘点和补货。

顾客行为分析技术

对顾客的购物行为进行分析，包括停留时间、购买偏好等，为零售商提供精准的营销策略支持。

智能货架管理系统

基于计算机视觉技术和物联网技术，构建智能货架管理系统，实现货架的智能化管理和优化。

计算机视觉行业挑战与机