計算機視覺技術(shù)應用解析 2020計算機視覺行業(yè)前景及規(guī)模預測

• 2020年6月24日 WuYaNan來源：中研網(wǎng) 589 33
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計算機視覺是使用計算機及相關(guān)設(shè)備對生物視覺的一種模擬。計算機視覺研究相關(guān)的理論和技術(shù)，試圖建立能夠從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取'信息'的人工智能系統(tǒng)。計算機視覺在人工智能里可以類比于人類的眼睛，是在感知層上最為重要的核心技術(shù)之一。

計算機視覺是使用計算機及相關(guān)設(shè)備對生物視覺的一種模擬。計算機視覺研究相關(guān)的理論和技術(shù)，試圖建立能夠從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取'信息'的人工智能系統(tǒng)。計算機視覺在人工智能里可以類比于人類的眼睛，是在感知層上最為重要的核心技術(shù)之一。計算機視覺技術(shù)模擬生物視覺，將捕捉到的圖像中的數(shù)據(jù)及信息進行分析識別、檢測、跟蹤等，真正去"識別"和"理解"這些圖像。目前此項技術(shù)已經(jīng)廣泛應用到安防、自動駕駛、醫(yī)療、消費等，也是目前人工智能技術(shù)中落地最廣的技術(shù)之一。

計算機視覺是一門綜合性的學科，它已經(jīng)吸引了來自各個學科的研究者參加到對它的研究之中。它的主要任務(wù)就是通過對采集的圖片或視頻進行處理以獲得相應場景的三維信息，就像人類和許多其他類生物每天所做的那樣。計算機視覺既是工程領(lǐng)域，也是科學領(lǐng)域中的一個富有挑戰(zhàn)性重要研究領(lǐng)域。其中包括計算機科學和工程、信號處理、物理學、應用數(shù)學和統(tǒng)計學，神經(jīng)生理學和認知科學等。

計算機視覺五大技術(shù)解析

目前，計算機視覺是深度學習領(lǐng)域最熱門的研究領(lǐng)域之一。計算機視覺實際上是一個跨領(lǐng)域的交叉學科，包括計算機科學(圖形、算法、理論、系統(tǒng)、體系結(jié)構(gòu))，數(shù)學(信息檢索、機器學習)，工程學(機器人、語音、自然語言處理、圖像處理)，物理學(光學 )，生物學(神經(jīng)科學)和心理學(認知科學)等等。許多科學家認為，計算機視覺為人工智能的發(fā)展開拓了道路。

視覺識別是計算機視覺的關(guān)鍵組成部分，如圖像分類、定位和檢測。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習的最新進展極大地推動了這些最先進的視覺識別系統(tǒng)的發(fā)展。在本文中，我將分享 5 種主要的計算機視覺技術(shù)，并介紹幾種基于計算機視覺技術(shù)的深度學習模型與應用。

1、圖像分類

給定一組各自被標記為單一類別的圖像，我們對一組新的測試圖像的類別進行預測，并測量預測的準確性結(jié)果，這就是圖像分類問題。

2、對象檢測

識別圖像中的對象這一任務(wù)，通常會涉及到為各個對象輸出邊界框和標簽。這不同于分類/定位任務(wù)--對很多對象進行分類和定位，而不僅僅是對個主體對象進行分類和定位。在對象檢測中，你只有 2 個對象分類類別，即對象邊界框和非對象邊界框。例如，在汽車檢測中，你必須使用邊界框檢測所給定圖像中的所有汽車。

3、目標跟蹤

目標跟蹤，是指在特定場景跟蹤某一個或多個特定感興趣對象的過程。傳統(tǒng)的應用就是視頻和真實世界的交互，在檢測到初始對象之后進行觀察?，F(xiàn)在，目標跟蹤在無人駕駛領(lǐng)域也很重要，例如 Uber 和特斯拉等公司的無人駕駛。

4、語義分割

計算機視覺的核心是分割，它將整個圖像分成一個個像素組，然后對其進行標記和分類。特別地，語義分割試圖在語義上理解圖像中每個像素的角色(比如，識別它是汽車、摩托車還是其他的類別)。

5、實例分割

除了語義分割之外，實例分割將不同類型的實例進行分類，比如用 5 種不同顏色來標記 5 輛汽車。分類任務(wù)通常來說就是識別出包含單個對象的圖像是什么，但在分割實例時，我們需要執(zhí)行更復雜的任務(wù)。

2020計算機視覺行業(yè)現(xiàn)狀及前景規(guī)模預測

機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支，簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷，但其功能范圍不僅包括人眼對信息的接收，同時還延伸至大腦對信息的處理與判斷。本質(zhì)上，機器視覺是圖像分析技術(shù)在工廠自動化中的應用，通過使用光學系統(tǒng)、工業(yè)數(shù)字相機和圖像處理工具，來模擬人的視覺能力，并做出相應的決策，最終通過指揮某種特定的裝置執(zhí)行這些決策。

目前對于人工智能核心產(chǎn)業(yè)到底包含哪些、統(tǒng)計人工智能規(guī)模的時候是否包含AI+產(chǎn)業(yè)...等等問題，國內(nèi)外權(quán)威研究機構(gòu)尚未有統(tǒng)一的口徑和標準，造成各大機構(gòu)對我國人工智能規(guī)模到底有多大這個問題的解讀差異較大，從100億、200億到700億，各種說法不一而足。

根據(jù)對六大權(quán)威機構(gòu)的匯總，樂觀估計2020年我國計算機視覺市場規(guī)模有望突破1000億;綜合保守預測2020年我國計算機視覺市場規(guī)模在700億元左右。

根據(jù)中研普華研究院《2020年計算機視覺行業(yè)市場調(diào)研報告》顯示：

一、計算機市場結(jié)構(gòu)預測

未來計算機視覺技術(shù)將在更多的領(lǐng)域有所落地應用，自動駕駛領(lǐng)域、高考、政務(wù)等領(lǐng)域更多的場景開始應用計算機視覺技術(shù)。

伴隨著技術(shù)成熟度提高，人臉識別、物體識別等分類、分割算法不算提升精度，未來將有更多的場景能夠應用計算機視覺技術(shù)，計算機視覺企業(yè)應在強化技術(shù)打造的前提下，發(fā)掘更多新的應用領(lǐng)域，提高商業(yè)落地應用。

計算機視覺領(lǐng)域內(nèi)人臉識別功能可應用場景廣泛，商業(yè)化落地能力強，除了計算機視覺創(chuàng)業(yè)企業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)巨頭和硬件巨頭企業(yè)也紛紛關(guān)注布局人臉識別領(lǐng)域。但目前人臉識別技術(shù)仍然存在一定缺陷，現(xiàn)階段人臉識別技術(shù)在智能手機終端上的應用仍處于起步發(fā)展階段，技術(shù)和安全性仍有待提高，未來隨著各計算機視覺企業(yè)加強技術(shù)研發(fā)，人臉識別技術(shù)有望進一步改善，成為智能手機標配。

二、計算機視覺市場規(guī)模預測

未來，人們安全和效率需求不斷提升，計算機視覺技術(shù)在各行業(yè)應用能有效滿足人們需求，市場發(fā)展空間巨大。國家政策對人工智能行業(yè)的支持也為計算機視覺的發(fā)展提供了有利的環(huán)境。隨著計算機視覺技術(shù)日漸成熟，企業(yè)商業(yè)化落地能力不斷提高，未來計算機視覺市場規(guī)模將迎來突破性發(fā)展。

根據(jù)對六大權(quán)威機構(gòu)的匯總，樂觀估計2020年我國計算機視覺市場規(guī)模有望突破1000億;綜合保守預測2020年我國計算機視覺市場規(guī)模在700億元左右。

圖表：各機構(gòu)2020年中國計算機視覺規(guī)模預測

數(shù)據(jù)來源：中研普華產(chǎn)業(yè)研究院

圖表：2020-2025年中國計算機視覺行業(yè)市場規(guī)模預測

數(shù)據(jù)來源：中研普華產(chǎn)業(yè)研究院

想了解更多關(guān)于計算機視覺行業(yè)專業(yè)分析，請點擊中研普華產(chǎn)業(yè)研究院出版的《2020年計算機視覺行業(yè)市場調(diào)研報告》。

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