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。你有可以用面部识别解锁的手机吗?当你偏离车道时，你的车会通知你吗?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。

除了可供消费者使用的商业功能，计算机视觉(CV)正对全球工业产生直接影响。视觉数据、增强的神经网络和低成本芯片的增加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

有无数的技术与计算机视觉相关。工程师已经想出了各种各样的解决方案张贴到CV系统的挑战。

计算机视觉服务。CVaaS是一种生活在云中的软件即服务。企业可以租用一个计算机视觉平台，而不必建立自己的计算机视觉平台。它是现收现付的，让所有人都可以使用计算机视觉。

卷积神经网络。cnn是一种深度神经网络，经常被用来分析图像。CNN的神经元可以通过学习来提高。近年来，美国有线电视新闻网(cnn)大力宣传简历。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中提供好处。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(mri)和其他医学图像，并能与人类医生一样有效地提供诊断。事实上，在计算机视觉和cnn的帮助下，诸如脑瘤、糖尿病、帕金森氏症、乳腺癌等健康问题都能被成功诊断出来。农业是另一个计算机视觉和CNN提供巨大好处的领域，如确定种子的健康对作物的健康，以及识别有肥沃土壤或存在水的地区。

的图形处理单元。gpu可以高速处理大数据块。这对于训练神经网络尤其重要。图形处理器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。监控技术被用于提高智慧城市的效率。计算机视觉可以在高速公路上发生事故、公共交通延误和其他类型的拥堵或干扰时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。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里的情况。在检测到移动后，摄像头可以将视频发送到云，以低成本提醒房主。

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