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計算機視覺（Computer Vision, CV）作為人工智能（AI）的核心技術(shù)之一，在過去的二十年里發(fā)展迅猛，應(yīng)用范圍遍及工業(yè)、農(nóng)業(yè)、軍事、國防等多個領(lǐng)域。
計算機視覺主要完成哪些任務(wù)？
計算機視覺的內(nèi)涵豐富，需要完成的任務(wù)眾多，關(guān)鍵任務(wù)包括：圖像增強、圖像分類、圖像檢測與定位、圖像分布、目標識別。
圖像增強：圖像增強處理可以有效去除圖像噪聲、增強圖像邊緣，突出圖像中所需的重要信息，去除或弱化不重要的信息，達到改善圖像的視覺質(zhì)量的效果，更適合人的觀察或機器的識別。
圖像分類：圖像分類是目標檢測、語義分割的重要支撐，其目標是將不同的圖像劃分到不同的類別，并實現(xiàn)最小的分類誤差。如今，圖像分類的應(yīng)用在我們的生活中隨處可見，如智能手機的相冊自動分類、產(chǎn)品缺陷識別、無人駕駛等等。
圖像檢測和定位：物體檢測為許多視覺任務(wù)提供了動力，例如實例分割，姿勢估計，追蹤和動作識別。它在監(jiān)視，自動駕駛和視覺問答中具有下游應(yīng)用。
圖像分割：對于一張圖來說，圖上可能有多個物體、多個人物甚至多層背景，希望能做到對于原圖上的每個像素點，能預(yù)測它是屬于哪個部分（人、動物、背景……）。
目標識別：目標識別的目的在于判斷場景（二維圖像、視頻或三維圖像）中是否存在感興趣目標，若存在則對其位置和姿態(tài)等信息進行估計，是計算機視覺中非常重要的一個研究方向。
計算機視覺的未來趨勢如何？
通過領(lǐng)域技術(shù)分析系統(tǒng)，全面分析了計算機視覺領(lǐng)域的技術(shù)趨勢、國家趨勢、機構(gòu)趨勢等
技術(shù)趨勢：
國家趨勢：
機構(gòu)趨勢：
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當前，我國計算機視覺技術(shù)快速發(fā)展，研究熱度位居全球首位。技術(shù)的發(fā)展也帶來了就業(yè)結(jié)構(gòu)、個人隱私、社會準則等多方面的的問題。我國在大力發(fā)展計算視覺技術(shù)的同時，技術(shù)帶來的風險與挑戰(zhàn)也同樣不容小覷。
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