計算機視覺技術應用解析 2020計算機視覺行業前景及規模預測

• 2020年6月24日 WuYaNan來源：中研網 589 33
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計算機視覺是使用計算機及相關設備對生物視覺的一種模擬。計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取'信息'的人工智能系統。計算機視覺在人工智能里可以類比于人類的眼睛，是在感知層上最為重要的核心技術之一。

計算機視覺是使用計算機及相關設備對生物視覺的一種模擬。計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取'信息'的人工智能系統。計算機視覺在人工智能里可以類比于人類的眼睛，是在感知層上最為重要的核心技術之一。計算機視覺技術模擬生物視覺，將捕捉到的圖像中的數據及信息進行分析識別、檢測、跟蹤等，真正去"識別"和"理解"這些圖像。目前此項技術已經廣泛應用到安防、自動駕駛、醫療、消費等，也是目前人工智能技術中落地最廣的技術之一。

計算機視覺是一門綜合性的學科，它已經吸引了來自各個學科的研究者參加到對它的研究之中。它的主要任務就是通過對采集的圖片或視頻進行處理以獲得相應場景的三維信息，就像人類和許多其他類生物每天所做的那樣。計算機視覺既是工程領域，也是科學領域中的一個富有挑戰性重要研究領域。其中包括計算機科學和工程、信號處理、物理學、應用數學和統計學，神經生理學和認知科學等。

計算機視覺五大技術解析

目前，計算機視覺是深度學習領域最熱門的研究領域之一。計算機視覺實際上是一個跨領域的交叉學科，包括計算機科學(圖形、算法、理論、系統、體系結構)，數學(信息檢索、機器學習)，工程學(機器人、語音、自然語言處理、圖像處理)，物理學(光學 )，生物學(神經科學)和心理學(認知科學)等等。許多科學家認為，計算機視覺為人工智能的發展開拓了道路。

視覺識別是計算機視覺的關鍵組成部分，如圖像分類、定位和檢測。神經網絡和深度學習的最新進展極大地推動了這些最先進的視覺識別系統的發展。在本文中，我將分享 5 種主要的計算機視覺技術，并介紹幾種基于計算機視覺技術的深度學習模型與應用。

1、圖像分類

給定一組各自被標記為單一類別的圖像，我們對一組新的測試圖像的類別進行預測，并測量預測的準確性結果，這就是圖像分類問題。

2、對象檢測

識別圖像中的對象這一任務，通常會涉及到為各個對象輸出邊界框和標簽。這不同于分類/定位任務--對很多對象進行分類和定位，而不僅僅是對個主體對象進行分類和定位。在對象檢測中，你只有 2 個對象分類類別，即對象邊界框和非對象邊界框。例如，在汽車檢測中，你必須使用邊界框檢測所給定圖像中的所有汽車。

3、目標跟蹤

目標跟蹤，是指在特定場景跟蹤某一個或多個特定感興趣對象的過程。傳統的應用就是視頻和真實世界的交互，在檢測到初始對象之后進行觀察。現在，目標跟蹤在無人駕駛領域也很重要，例如 Uber 和特斯拉等公司的無人駕駛。

4、語義分割

計算機視覺的核心是分割，它將整個圖像分成一個個像素組，然后對其進行標記和分類。特別地，語義分割試圖在語義上理解圖像中每個像素的角色(比如，識別它是汽車、摩托車還是其他的類別)。

5、實例分割

除了語義分割之外，實例分割將不同類型的實例進行分類，比如用 5 種不同顏色來標記 5 輛汽車。分類任務通常來說就是識別出包含單個對象的圖像是什么，但在分割實例時，我們需要執行更復雜的任務。

2020計算機視覺行業現狀及前景規模預測

機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支，簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷，但其功能范圍不僅包括人眼對信息的接收，同時還延伸至大腦對信息的處理與判斷。本質上，機器視覺是圖像分析技術在工廠自動化中的應用，通過使用光學系統、工業數字相機和圖像處理工具，來模擬人的視覺能力，并做出相應的決策，最終通過指揮某種特定的裝置執行這些決策。

目前對于人工智能核心產業到底包含哪些、統計人工智能規模的時候是否包含AI+產業...等等問題，國內外權威研究機構尚未有統一的口徑和標準，造成各大機構對我國人工智能規模到底有多大這個問題的解讀差異較大，從100億、200億到700億，各種說法不一而足。

根據對六大權威機構的匯總，樂觀估計2020年我國計算機視覺市場規模有望突破1000億;綜合保守預測2020年我國計算機視覺市場規模在700億元左右。

根據中研普華研究院《2020年計算機視覺行業市場調研報告》顯示：

一、計算機市場結構預測

未來計算機視覺技術將在更多的領域有所落地應用，自動駕駛領域、高考、政務等領域更多的場景開始應用計算機視覺技術。

伴隨著技術成熟度提高，人臉識別、物體識別等分類、分割算法不算提升精度，未來將有更多的場景能夠應用計算機視覺技術，計算機視覺企業應在強化技術打造的前提下，發掘更多新的應用領域，提高商業落地應用。

計算機視覺領域內人臉識別功能可應用場景廣泛，商業化落地能力強，除了計算機視覺創業企業，互聯網巨頭和硬件巨頭企業也紛紛關注布局人臉識別領域。但目前人臉識別技術仍然存在一定缺陷，現階段人臉識別技術在智能手機終端上的應用仍處于起步發展階段，技術和安全性仍有待提高，未來隨著各計算機視覺企業加強技術研發，人臉識別技術有望進一步改善，成為智能手機標配。

二、計算機視覺市場規模預測

未來，人們安全和效率需求不斷提升，計算機視覺技術在各行業應用能有效滿足人們需求，市場發展空間巨大。國家政策對人工智能行業的支持也為計算機視覺的發展提供了有利的環境。隨著計算機視覺技術日漸成熟，企業商業化落地能力不斷提高，未來計算機視覺市場規模將迎來突破性發展。

根據對六大權威機構的匯總，樂觀估計2020年我國計算機視覺市場規模有望突破1000億;綜合保守預測2020年我國計算機視覺市場規模在700億元左右。

圖表：各機構2020年中國計算機視覺規模預測

數據來源：中研普華產業研究院

圖表：2020-2025年中國計算機視覺行業市場規模預測

數據來源：中研普華產業研究院

想了解更多關于計算機視覺行業專業分析，請點擊中研普華產業研究院出版的《2020年計算機視覺行業市場調研報告》。

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