计算机视觉的障碍包括哪些,在计算机视觉领域,为什么物体识别很困难?

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关于计算机视觉的障碍包括的问题,小编就整理了4个相关介绍计算机视觉的障碍包括的解答,让我们一起看看吧。

在计算机视觉领域,为什么物体识别很困难?

模式加工问题。

视觉模式加工的另一个大问题是无法识别物体。这些孩子经常被诊断为其他病症、尤其是非言语学习困难、 因为其语言能力没受影响。他们在物体识别方面的困难。通常是由于以下三大功能之一出现问题、视觉闭合、物体-背景识别、视觉格式塔。视觉闭合是指只见到物体局部时、就能识别整个物体(或符号)的能力。这方面有问题的孩子、尤其不能识别只露出部分的物体。如冰箱中被其他东西挡住一部分的牛奶盒。或一本被部分覆盖着的书。他们无法根据所见的有限部分去识别整体。同时他们也难以发现视觉对象的错误,并进行绘图之类的复杂规划。

因为计算机很难识别到三维的东西

计算机视觉的前景怎么样?

伴随着人工智能产业升温,机器视觉行业有望迈向新的发展阶段,市场规模将加速扩张。乐观预计,未来几年,机器视觉行业年均增长率可维持在30%左右,到2021年,市场规模将超过100亿元,前景广阔。

总体来说,机器视觉行业前景可期。据《中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告前瞻》数据推测,即便按照20%年均增长率计算,到2021年市场规模也在61.06亿元;如果发展形势大好,年均增长率则可达30%,市场规模至2021年可达到115.83亿元。

目前,机器视觉产品在中国市场应用的主要障碍有:预算限制、不易使用、工程实施资源限制、操作人员的接受程度、视觉技术的了解、相对于其他自动化项目的优先级别不够高。其中由于对视觉技术不够了解以及预算的限制是当前应用中最突出的阻碍因素。

前景挺好的啊。现在的人脸识别,ocr,行为识别都已经应用了。在安防领域计算机视觉还是有很大市场的,有大量的需求需要实现,行业对人才的需求还是挺大的。自动驾驶依靠的就是计算机视觉,做好的话,对整个汽车行业都是一个变革。

什么是计算机视觉?

「计算机视觉」(也叫「机器视觉」),就是在机器眼睛的后面安上大脑。这是一个让计算机能看懂图像的过程。任务分为:采集图像(摄像头、数字相机)→图像处理(计算机)→*控制设备(机械手臂、警报器或者反馈到下一个处理单元)当然,控制设备不总是必要的,取决于我们怎么使用计算机告诉我们的信息。我们不再满足能用更舒适的角度看到汽车周围的来往车辆,还希望汽车告诉我们,前方有障碍,需要减速。不再满足于能在监控后面看着各个路口拥挤的车辆,还希望计算机告诉我们,这个路口已达到红色级别拥堵,预计通过时间一个小时。不再满足于摄像头能帮我们在千里之外看着家里的婴儿和老人,还希望能在他们遇到困恼的时候,计算机第一时间向相关的人和机构发出警报。让机器能真正「看见」,这就是「计算机视觉」研究的目的。

计算机视觉,需要什么能力?

计算机视觉需要具备的能力有:

1、图像处理的知识。图像处理大致包括的内容:光学成像基础、颜色、滤波器、局部图像特征、图像纹理、图像配等。

2、立体视觉的知识。立体视觉大致包括的内容:相机几何模型、双目视觉、从运动中恢复物体结构、三维重建技术等。

3、人工智能的知识。人工智能大致包括的内容:场景理解与分析、模式识别、图像搜索、数据挖掘、深度学习等。 

4、与计算机视觉相关的学科还有:机器视觉、数字图像处理、医学成像、摄影测量、传感器等。

到此,以上就是小编对于计算机视觉的障碍包括的问题就介绍到这了,希望介绍计算机视觉的障碍包括的4点解答对大家有用。

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