【專題 | 【計算機視覺】  計算機視覺技術行業現狀、市場分析與發展前景】

【產業鏈圖譜 | 人工智能產業鏈圖譜_人工智能產業鏈全景圖】

【研究報告 | 人工智能行業研究報告】

      隨著大數據和物聯網的發展，我們獲取數據的渠道大幅度增加，在擁有海量數據和處理數據方式大幅度提升的背景下，將這些數據應用在實踐中成為新的研究課題，這也催化了結構化視覺數據的發展。

　　計算機視覺概念

　　對圖像中的客觀對象構建明確而有意義的描述，從一個或多個數字圖像中計算三維世界的特性” “基于感知圖像做出對客觀對象和場景有用的決策。

　　計算機視覺的研究目標

　　計算機視覺的研究目標是使計算機具備人類的視覺能力，能看懂圖像內容、理解動態場景，期望計算機能自動提取圖像、視頻等視覺數據中蘊含的層次化語義概念及多語義概念間的時空關聯等。自 2012 年以來，計算機視覺領域不斷涌現出很多激動人心的研究成果，例如，人臉識別、物體識別與分類等方面的性能已接近甚至超過人類視覺系統。因此，可以說計算機視覺當前發展已進入了一個新的階段。

　　計算機視覺的研究發展

　　視覺研究是在Roberts之前都是基于二維的，而且多數是采用模式識別的方法完成分類工作的。Roberts首先用程序成功地對三維積木世界進行解釋，在之后類似的研究中，Huffman。Clowes以及Waltz等人對積木世界進行了研究并分別解決了由線段解釋景物和處理陰影等問題。積木世界的研究反映了視覺早期研究中的一些特點，即從簡化的世界出發進行研究。這些工作對視覺研究的發展起了促進作用，但對于稍微復雜的景物便難以奏效。

　　20世紀70 年代中期，以Marr，Barrow和Tenebaum等人為代表的一些研究者提出了一整套視覺計算的理論來描述視覺過程，其核心是從圖像恢復物體的三維形狀。在視覺研究的理論上，以Marr的理論影響最為深遠。其理論強調表示的重要性，提出要從不同層次去研究信息處理的問題。對于計算理論和算法實現，他又特別強調計算理論的重要性。這一框架雖然在細節上甚至在主導思想上還存在不完備的方面，許多方面還有很多爭議，但至今仍是目前計算機視覺研究的基本框架。

　　進入80年代中后期，隨著移動式機器人等的研究，視覺研究與之密切結合，大量引入了空間幾何的方法以及物理知識，其主要目標是實現對道路和障礙的識別處理。這一時期引入主動視覺的研究方法，使用了距離傳感器，并采用了多傳感器融合等技術。

　　計算機視覺的技術應用

　　國外機器視覺系統應用于很多方面，如用于海洋石油開采，海底勘查的水下機器人;用于醫療外科手術及研究的醫用機器人;幫助人類了解宇宙的空間機器人;完成特殊任務的核工業機器人等。雖然我國在機器視覺方面的發展與世界先進水平相比還有一定差距，但機器視覺系統的研制工作也取得了一定的成果。我國視覺機器人應用主要有以下目的：用以代替人類從事危險、有害和惡劣環境、超凈環境下的工作;把人從骯臟、繁重的勞動中解放出來;提高勞動生產率，改善產品質量，快速響應市場要求，加強在國際市場的競爭能力。

     計算機視覺的應用范圍廣泛，現階段的研究方向也要趨于深層次研究化，為構建良好的市場發展格局做好技術基礎。