让机器“看懂”图像与视频

计算机视觉技术是人工智能领域的重要分支，旨在赋予机器类似人类视觉系统的能力，使其能够理解、分析和解释图像与视频内容。以下是其核心要点：

一、核心任务

1. 图像分类

   将图像划分到预定义类别（如动物、植物、建筑等）。

2. 目标检测

   定位图像中的物体并识别其类别，同时给出边界框。

3. 图像分割

   将图像划分为多个区域，每个区域对应特定物体或背景。

4. 人脸识别

   识别图像中的人脸并验证身份。

5. 姿态估计

   确定图像中物体的方向和姿态（如人体倾斜角度）。

二、核心技术

• 卷积神经网络（CNN）

  通过卷积层、池化层和全连接层提取图像特征，是视觉识别的核心算法。

• 深度学习与机器学习

  结合大量数据训练模型，提升识别准确性和泛化能力。

三、应用领域

1. 智能监控与安防

   实时分析视频流，检测异常行为或特定目标。

2. 自动驾驶

   辅助车辆识别交通信号、行人及路况。

3. 医疗影像分析

   辅助医生进行疾病诊断（如肿瘤检测、骨折分析）。

4. 工业检测

   在制造业中实现自动化质量检测。

5. 广告与推荐系统

   通过图像识别优化广告投放。

四、发展现状与趋势

• 技术融合 ：与大数据、云计算、5G等技术结合，提升处理效率。

• 场景拓展 ：从2D图像扩展到3D视觉，增强深度感知能力。

• 伦理与安全 ：关注数据隐私、算法偏见等伦理问题。

计算机视觉通过模拟人类视觉过程，正在改变医疗、交通、工业等领域的运作方式，成为推动智能化发展的关键技术。