計算機視覺與機器視覺 哪個更有發(fā)展前景？
視覺技術(shù)在人工智能體系中有很重要的地位，人工智能落地應(yīng)用主要有圖像識別、語音合成、機器翻譯等感知類任務(wù)上的應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場景。
視覺技術(shù)又可分計算機視覺和機器視覺，應(yīng)用場景的不同是計算機視覺和機器視覺的最根本差別。
計算機視覺模擬人眼的功能，而且更重要的是使計算機完成人眼所不能勝任的工作。而機器視覺則是建立在計算機視覺理論基礎(chǔ)之上，偏重于計算機視覺技術(shù)的工程化，能夠自動獲取和分析特定的圖像，以控制相應(yīng)的行為。
與計算機視覺所研究的視覺模式識別、視覺理解等內(nèi)容不同，機器視覺技術(shù)重點在于感知環(huán)境中物體的形狀、位置 、姿態(tài) 、運動等幾何信息 。兩者基本理論框架、底層理論、算法相似，只是研究的最終目的不同。所以計算機視覺一般情形普遍適用，而機器視覺更多用于工業(yè)上。
計算機視覺在落地場景上應(yīng)用較多，現(xiàn)在已擴展到新興領(lǐng)域，例如汽車、醫(yī)療保健、零售、機器人、農(nóng)業(yè)、無人機和制造業(yè)等。
一個典型的視覺應(yīng)用系統(tǒng)包括圖像捕捉、光源系統(tǒng)、圖像數(shù)字化模塊、數(shù)字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執(zhí)行模塊。
視覺技術(shù)通過機器代替人眼進行測量和判斷，其精準(zhǔn)識別比人眼更具準(zhǔn)確性，尤其隨著深度學(xué)習(xí)、3D視覺技術(shù)、高精度成像技術(shù)和機器視覺互聯(lián)互通技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，機器視覺的性能優(yōu)勢將進一步加大，發(fā)展前景可期。
無論是計算視覺還是機器視覺，都是視覺技術(shù)的發(fā)展和延伸，也是人工智能范疇重要的前沿分支之一，隨著我國各行各業(yè)對采用圖像和視覺技術(shù)的工業(yè)自動化、智能需求開始廣泛出現(xiàn)，視覺技術(shù)逐步開始了工業(yè)現(xiàn)場的應(yīng)用，市場規(guī)模將會進一步擴大，迎來快速增長期。
未來，視覺技術(shù)將進一步發(fā)展，有望落地更多的行業(yè)和產(chǎn)業(yè)，帶來產(chǎn)業(yè)的升級轉(zhuǎn)型，促進企業(yè)的智能化發(fā)展。
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