人工智能视觉应用案例-人工智能视觉应用案例研究

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能视觉应用案例的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能视觉应用案例的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能视觉专业前景？
2. 人工智能计算机视觉读博有用吗？
3. AI视觉是什么方向？
4. 目前国际上智能视觉在交通领域应用的进展如何？

人工智能视觉专业前景？

首先，从当前的技术发展趋势来看，人工智能视觉专业的发展前景还是非常广阔的，当前不论是云计算、大数据技术，还是物联网相关技术，最终的发展诉求之一都是智能化，而智能化也是诸多技术体系实现价值增量的重要环节，所以人工智能当前也是科技研发的一个重点领域。

人工智能计算机视觉读博有用吗？

如果能够读人工智能相关专业博士，并能做出一定贡献，那么对人类社会智能化就是意义重大的。博士实际上是一种荣誉，是对参与人类知识拓展的优秀分子的专属标志，所以如果你确实能够凭借扎实的功底为人工智能领域的知识拓展做出贡献，对人类人工智能的技术进步做出贡献，那么读人工智能博士就是非常有价值的。

有用，有博士点的地方，大都是师资力量相当强的地方，各种***也很多。读博士可以使人轻而易举地就接近原来只闻其名、不见其人的一些大家，聆听他们在学术、做人等等方面的一些感受和教诲，这将是受益终生的，这种视界的打开和融合对一个人的提升来说至关重要。因为这些学者的点拨，可能会使人少走很多弯路，并在一些领域迅速接近国内或国外同行。特别是在一些综合性的名牌大学，这种优势就更加明显，所以人工智能计算机视觉读博有用。

人工智能计算机视觉读博，自然是有用的。博士对于很多人来说是非常难考的，其中需要非常多的艰辛与苦难，要耐得住寂寞，如果说你对于人工智能非常的有兴趣，并且，未来将要从事相关的科研方面，那么，读博对你来说是非常有用的，但是如果你只是想要找到一个好工作，那么读博就不是很划算。

AI视觉是什么方向？

视觉AI属于人工智能一个子领域，一般时候称为“计算机视觉”，主要方向为模式识别、图像处理。

　　顾名思义，计算机视觉就是让计算机能够像人一样“看见”，获得对客观世界的感知、识别和理解的能力。

　　其背后还包含机器学习、深度学习等相关算法，从而让计算机掌握人脸识别、图像识别、图像分割、图像重构、图像生成、目标检测等技能，在一些特定的危险场景和重复性的生产作业中替代人，以节省人力，并提升效率。

目前国际上智能视觉在交通领域应用的进展如何？

在智慧交通领域，在市场激烈的竞争机制驱使下，新技术不断被研发和升级，其中，机器视觉技术的进步将会成为其致胜的关键。目前，国际上的研发进展主要有：

1.嵌入式视觉技术

嵌入式视觉是指一种通过视觉方法去理解周边环境的机器。通过融合3D，智能传感器，人工智能和模块化设计等技术，创建出标准化和定制的系统，从而满足相机的特定需求，其应用领域包括汽车、厨房、消费电子、[_a***_]器械等等，由于需求越来越广泛，嵌入式视觉的设备市场和微处理器市场正获得高速发展。

2.视觉成像技术

视觉成像技术可以为交通基础设施提供先进的解决方案，以提高交通参与者的安全性和便利性。过去几年中相机技术主要的发展趋势有三种：第一，单摄像头逐渐替换多摄像头组合。第二，从模拟相机转向数字相机。第三，民用相机转向工业级相机，工业相机提供了更强大的解决方案，可在各种恶劣天气条件下正常运行。此外，超越可见光的新型传感技术，如极化，短波红外，长波红外，紫外线，多光谱等技术变得越来越流行，明显提高了相机的检测能力。

3.智能处理技术

视频成像技术让机器像人一样拥有了“眼睛”，同时，智能处理算法可以协助其自动识别和反应周围的环境，比如自动驾驶汽车或无人机，也是通过智能识别道路状况来避免碰撞事故的发生。就实用案例来说，具有高精度图像识别的嵌入式摄像系统即使在光线条件较差的情况下仍然可以实现24小时全天候实时监控，为监控中心提供图像数据，并通过智能处理算法对交通流量进行实时评估，以改善交通安全，平衡交通流量，实现对整个城市路网流量的总体调控。

机器视觉、人工智能和深度学习技术是提高智能交通系统的安全性和可靠性的关键要素。比如，为自动驾驶汽车增加行人红外传感器，改善了人类与无生命物体的区别，减少了行人事故的发生，嵌入了先进的视觉技术和深度学习技术的智能交通系统，通过全面评估大数据，能够模仿人类识别能力来实现某些行为特征识别，从而做出更明智的动态决策。

视觉技术在未来将会无处不在。机器人、物联网、智能家居、以及***等行业都将受益于视觉技术，但是，实时视觉在交通领域的自动驾驶汽车、共享汽车系统、智能停车、交通基础设施等层面更具潜力，而视觉成像技术也将成为解决自动驾驶和交通管理遇到的各种挑战所必须的基础技术。机器视觉技术将会为未来智慧交通解决方案提供一个极具诱惑力的愿景。

到此，以上就是小编对于人工智能视觉应用案例的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能视觉应用案例的4点解答对大家有用。

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