計算機視覺行業市場調研報告
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。
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。
據中研普華產業研究院出版的《2022年計算機視覺行業市場調研報告》統計分析顯示:
計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學,更進一步的說,就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺,并進一步做圖形處理,使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。
作為一個科學學科,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。這里所指的信息指Shannon定義的,可以用來幫助做一個“決定”的信息。因為感知可以看作是從感官信號中提 取信息,所以計算機視覺也可以看作是研究如何使人工系統從圖像或多維數據中“感知”的科學。
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。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。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。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。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。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。
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。
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。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。
未來行業市場發展前景和投資機會在哪?欲了解更多關于行業具體詳情可以點擊查看中研普華產業研究院的報告《2022年計算機視覺行業市場調研報告》。
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2022年計算機視覺行業市場調研報告
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。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...
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