计算机视觉是指：让机器通过数字图像或视频等视觉信息来模拟人类视觉的过程，以达到对物体的理解、识别、分类、跟踪、重建等目的的技术。它是AI领域中的一个分支，涉及图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等多个领域。

  随着AI和机器学习算法进入了与产业深层次地融合的阶段，机器视觉技术已大范围的应用于人脸识别、无人驾驶、无人机、医学影像分析、工业生产等场景，主要运用到以下六大主流机器视觉技术，一起来了解一下~

  图像分类是根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。

  常用方法：基于色彩特征的索引技术、基于纹理的图像分类技术、基于形状的图像分类技术、基于空间关系的图像分类技术等。

  主要应用：场景分类、物体识别、图像标注、医学图像、工业检测和安防监控等。

  目标检测是指在图像或视频中，识别出目标物体所在的位置，并标注出其所属的类别的任务。相比于图像分类任务，目标检测需要对目标的位置和数量做准确的识别，因此其难度更大，但也更加实用。在实际应用中，能够准确的通过具体场景和需求，选不一样的模型和算法来实现追踪、识别和分析等目标检测任务。

  ①Faster R-CNN：是一种基于深度神经网络的目标检测模型，它通过在区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）中引入锚点来提高检测速度，同时采用了RoI Pooling层来实现不同大小的目标检测。

  ②YOLO（You Only Look Once）：是一种基于单阶段目标检测算法的模型，它将目标检测任务转化为一个回归问题，通过卷积神经网络预测目标的类别和位置。

  ③SSD（Single Shot MultiBox Detector）：也是一种基于单阶段目标检测算法的模型，通过在每个特征层上应用不同大小和形状的先验框，以此来实现对不同尺度目标的检测。

  ②自动驾驶：通过识别道路标志、交通信号灯、行人和其他车辆等来实现自主驾驶。

  ③无人机：对无人机飞行区域中的目标进行识别和跟踪，以实现智能控制和导航。

  ⑤医疗诊断：通过对医学图像中的肿瘤等异常进行识别和定位，辅助医生进行诊断和治疗。

  尤其是适用于边缘端的智能应用，比如在英码科技的场景化解决方案中，主要是通过边缘计算盒子，结合机器视觉、大数据等技术实现长尾场景的实时感知、目标识别、监测、预警等智能应用，助力交通、校园、工地、化工园区等领域实现智慧化升级，达到降本增效的目的。

  目标跟踪是指在视频序列中，对于已知的初始目标，在后续帧中通过对目标的特征提取和跟踪算法做处理，实现对目标位置、形态等信息的实时跟踪。

  ①基于相关滤波的跟踪方法：将目标与模板进行相关性计算，计算得到的结果能表示目标在当前帧的位置。

  ②基于粒子滤波的跟踪方法：通过在目标周围随机生成多个粒子，然后根据目标的运动模型，对这些粒子进行预测，再用观测信息对预测的粒子进行权重更新，最终选择权重最高的粒子来表示目标的位置。

  ③基于深度学习的跟踪方法：使用深度学习算法对目标进行特征提取和表示，然后根据目标在前一帧的位置和特征，对目标在当前帧的位置做预测。常用的深度学习跟踪算法包括循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等。

  主要应用：目标跟踪技术适用于视频监控、无人驾驶、智能交通等领域，能够适用于目标的实时跟踪和识别，实现自动化控制和智能化分析。

  语义分割旨在将输入图像中的每个像素标记为属于哪个语义类别。与目标检测和图像分类不同，语义分割不但可以识别图像中的物体，还可以为每个像素分配标签，从而提供更详细和准确的图像理解。

  主要应用：语义分割适用于需要对图像进行精细分割和像素级分类的场景，例如无人驾驶中的道路分割、医学图像中的病变分割、地理信息系统中的土地分类等。

  实例分割是结合目标检测和语义分割的一个更高层级的任务。实例分割是计算机视觉中的一项任务，旨在同时检测图像中的物体，并将每个物体分割成精确的像素级别的区域。与语义分割不同，实例分割不但可以分割出不同类别的物体，还可以将它们分割成独立的、像素级别的区域。

  主要应用：实例分割适用于需要对图像进行精细分割并区分不同物体的场景，例如无人驾驶中的行人和车辆分割、医学图像中的器官分割、遥感图像中的建筑物分割等。

  上述这 5 种关键的机器视觉技术能协助计算机从单个或一系列图像中提取、分析和理解有用的信息，赋能千行百业实现AI应用，构建更智能、美好的视界。