随着计算机视觉需求的增长，哪些关键技术是趋势?

计算机视觉正在迅速普及。这可能是你日常生活的一部分。你有用面部识别解锁的手机吗?当你偏离车道时，你的车会告诉你吗?在Zoom通话中使用虚拟背景?这些都是计算机视觉在日常生活中的例子。

除了向消费者提供的商业功能外，计算机视觉(CV)正对全球工业产生直接影响。视觉数据的增加、增强的神经网络和低成本芯片将继续推动计算机视觉的发展。以下是一些与简历相关的最新技术趋势。

计算机视觉技术发展趋势

与计算机视觉相关的技术不计其数。工程师们已经提出了各种各样的解决方案张贴到CV系统的挑战。

计算机视觉即服务。CVaaS是一种存在于云中的软件即服务。企业不必建立自己的计算机视觉平台，而是可以租用一个。它是现收现付的，让所有人都能更容易地使用计算机视觉。

卷积神经网络。cnn是深度神经网络，经常用于分析图像。CNN的神经元可以通过学习来改善。近年来，cnn让简历大受欢迎。它们处理图像的能力是通过一种叫做卷积的数学过程实现的。CNN可以在各种各样的行业提供好处。在医疗保健领域，cnn可以快速处理数百张x光片、核磁共振成像和其他医学图像，在提供诊断方面可以像人类医生一样有效。事实上，在计算机视觉和cnn的帮助下，脑瘤、糖尿病、帕金森病、乳腺癌和许多其他健康问题正在被成功诊断。农业是计算机视觉和CNN提供巨大好处的另一个领域，例如确定种子对作物的健康状况，以及确定土壤肥沃或有水的地区。

图形处理单元。图形处理器可以高速处理大块数据。这对于训练神经网络尤其重要。gpu最初是为电脑游戏设计的，但它们在CV中的应用加速了人工智能的训练和推理。

智能城市。监控技术正被用于提高智能城市的效率。当高速公路上发生事故、公共交通延误以及其他种类的拥堵或干扰时，计算机视觉可以迅速向官员发出警报。

图片搜索。计算机视觉算法正在帮助企业和消费者更快地找到图像。神经网络能够了解图像的组成，然后将这些信息编入索引，以便稍后找到。同样的技术甚至出现在手持设备上。

家庭安全。从带摄像头的消费者门铃到更强大的安全系统，计算机视觉可以随时监控家中发生的事情。在检测到移动后，摄像头可以将视频发送到云端，以较低的成本提醒房主。

本文最初发表于视觉在线．AIA是先进自动化协会(A3)的一部分，是CFE媒体的内容合作伙伴。

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