ContentsCustomizeslide:AnnualWorkReportStarte7d195523061f1c03a90ee8e42cb24248e56383cd534985688F9F494128731F165EE95AB4B0C0A38076AAEA07667B1565C446FC45FF01DFB0E885BCDBDF3A284F3DB14DA61DD97F0BAB2E6C668FB49315BD15F67493012FEFB5BC9CCBDE02415602A2C644D30F41A882197F2F9D8737F7ACAB36D4E09F606719F146891D754A7107E6C17ADFB2EB3人工智能視覺:技術(shù)與應(yīng)用全解析e7d195523061f1c03a90ee8e42cb24248e56383cd534985688F9F494128731F165EE95AB4B0C0A38076AAEA07667B1565C446FC45FF01DFB0E885BCDBDF3A284F3DB14DA61DD97F0BAB2E6C668FB49315BD15F67493012FEFB5BC9CCBDE02415602A2C644D30F41A882197F2F9D8737F7ACAB36D4E09F606719F146891D754A7107E6C17ADFB2EB3-1計算機(jī)視覺技術(shù)基礎(chǔ)2核心算法與模型3主要應(yīng)用領(lǐng)域4技術(shù)挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢5技術(shù)實施與系統(tǒng)集成6技術(shù)應(yīng)用在特定領(lǐng)域內(nèi)的進(jìn)展7未來展望與挑戰(zhàn)PART1e7d195523061f1c03a90ee8e42cb24248e56383cd534985688F9F494128731F165EE95AB4B0C0A38076AAEA07667B1565C446FC45FF01DFB0E885BCDBDF3A284F3DB14DA61DD97F0BAB2E6C668FB49315BD15F67493012FEFB5BC9CCBDE02415602A2C644D30F41A882197F2F9D8737F7ACAB36D4E09F606719F146891D754A7107E6C17ADFB2EB3計算機(jī)視覺技術(shù)基礎(chǔ)e7d195523061f1c03a90ee8e42cb24248e56383cd534985688F9F494128731F165EE95AB4B0C0A38076AAEA07667B1565C446FC45FF01DFB0E885BCDBDF3A284F3DB14DA61DD97F0BAB2E6C668FB49315BD15F67493012FEFB5BC9CCBDE02415602A2C644D30F41A882197F2F9D8737F7ACAB36D4E09F606719F146891D754A7107E6C17ADFB2EB3計算機(jī)視覺技術(shù)基礎(chǔ)三維視覺技術(shù)通過立體視覺、結(jié)構(gòu)光等方法獲取場景的三維信息目標(biāo)檢測技術(shù)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的YOLO、SSD等算法可實時檢測圖像中的多個目標(biāo)圖像分割技術(shù)包括語義分割和實例分割，可將圖像劃分為具有特定語義的區(qū)域圖像識別技術(shù)通過深度學(xué)習(xí)算法對圖像內(nèi)容進(jìn)行分類和識別，典型應(yīng)用包括人臉識別、物體檢測等視頻分析技術(shù)對視頻序列進(jìn)行行為識別、動作分析和事件檢測PART2e7d195523061f1c03a90ee8e42cb24248e56383cd534985688F9F494128731F165EE95AB4B0C0A38076AAEA07667B1565C446FC45FF01DFB0E885BCDBDF3A284F3DB14DA61DD97F0BAB2E6C668FB49315BD15F67493012FEFB5BC9CCBDE02415602A2C644D30F41A882197F2F9D8737F7ACAB36D4E09F606719F146891D754A7107E6C17ADFB2EB3核心算法與模型e7d195523061f1c03a90ee8e42cb24248e56383cd534985688F9F494128731F165EE95AB4B0C0A38076AAEA07667B1565C446FC45FF01DFB0E885BCDBDF3A284F3DB14DA61DD97F0BAB2E6C668FB49315BD15F67493012FEFB5BC9CCBDE02415602A2C644D30F41A882197F2F9D8737F7ACAB36D4E09F606719F146891D754A7107E6C17ADFB2EB3核心算法與模型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)：視覺領(lǐng)域最成功的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，具有局部連接和權(quán)值共享特性生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)：可生成高質(zhì)量圖像，應(yīng)用于圖像增強(qiáng)、風(fēng)格遷移等場景Transformer模型：VisionTransformer等架構(gòu)在圖像分類任務(wù)上展現(xiàn)出優(yōu)越性能自監(jiān)督學(xué)習(xí)：減少對標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，通過對比學(xué)習(xí)等方式提取視覺特征多模態(tài)模型：結(jié)合視覺與語言理解，如CLIP等跨模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型PART3e7d195523061f1c03a90ee8e42cb24248e56383cd534985688F9F494128731F165EE95AB4B0C0A38076AAEA07667B1565C446FC45FF01DFB0E885BCDBDF3A284F3DB14DA61DD97F0BAB2E6C668FB49315BD15F67493012FEFB5BC9CCBDE02415602A2C644D30F41A882197F2F9D8737F7ACAB36D4E09F606719F146891D754A7107E6C17ADFB2EB3主要應(yīng)用領(lǐng)域e7d195523061f1c03a90ee8e42cb24248e56383cd534985688F9F494128731F165EE95AB4B0C0A38076AAEA07667B1565C446FC45FF01DFB0E885BCDBDF3A284F3DB14DA61DD97F0BAB2E6C668FB49315BD15F67493012FEFB5BC9CCBDE02415602A2C644D30F41A882197F2F9D8737F7ACAB36D4E09F606719F146891D754A7107E6C17ADFB2EB3主要應(yīng)用領(lǐng)域顧客行為追蹤、貨架商品識別、自助結(jié)算系統(tǒng)產(chǎn)品缺陷檢測、尺寸測量、裝配驗證人臉識別門禁、視頻監(jiān)控異常行為檢測、人群密度分析CT/MRI圖像分析、病灶自動檢測、手術(shù)導(dǎo)航輔助環(huán)境感知、車道線檢測、交通標(biāo)志識別、行人避障工業(yè)質(zhì)檢自動駕駛醫(yī)療影像零售分析智能安防PART4e7d195523061f1c03a90ee8e42cb24248e56383cd534985688F9F494128731F165EE95AB4B0C0A38076AAEA07667B1565C446FC45FF01DFB0E885BCDBDF3A284F3DB14DA61DD97F0BAB2E6C668FB49315BD15F67493012FEFB5BC9CCBDE02415602A2C644D30F41A882197F2F9D8737F7ACAB36D4E09F606719F146891D754A7107E6C17ADFB2EB3技術(shù)挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢e7d195523061f1c03a90ee8e42cb24248e56383cd534985688F9F494128731F165EE95AB4B0C0A38076AAEA07667B1565C446FC45FF01DFB0E885BCDBDF3A284F3DB14DA61DD97F0BAB2E6C668FB49315BD15F67493012FEFB5BC9CCBDE02415602A2C644D30F41A882197F2F9D8737F7ACAB36D4E09F606719F146891D754A7107E6C17ADFB2EB3技術(shù)挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢Stage1小樣本學(xué)習(xí)：解決標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺情況下的模型訓(xùn)練問題Stage2模型可解釋性：提高深度學(xué)習(xí)決策過程的透明度和可信度Stage3邊緣計算：將視覺算法部署到終端設(shè)備，實現(xiàn)實時低功耗推理Stage5通用視覺模型：開發(fā)具備更強(qiáng)泛化能力的預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型Stage4多模態(tài)融合：結(jié)合視覺與其他傳感器數(shù)據(jù)提升環(huán)境理解能力PART5e7d195523061f1c03a90ee8e42cb24248e56383cd534985688F9F494128731F165EE95AB4B0C0A38076AAEA07667B1565C446FC45FF01DFB0E885BCDBDF3A284F3DB14DA61DD97F0BAB2E6C668FB49315BD15F67493012FEFB5BC9CCBDE02415602A2C644D30F41A882197F2F9D8737F7ACAB36D4E09F606719F146891D754A7107E6C17ADFB2EB3技術(shù)實施與系統(tǒng)集成e7d195523061f1c03a90ee8e42cb24248e56383cd534985688F9F494128731F165EE95AB4B0C0A38076AAEA07667B1565C446FC45FF01DFB0E885BCDBDF3A284F3DB14DA61DD97F0BAB2E6C668FB49315BD15F67493012FEFB5BC9CCBDE02415602A2C644D30F41A882197F2F9D8737F7ACAB36D4E09F606719F146891D754A7107E6C17ADFB2EB3技術(shù)實施與系統(tǒng)集成算法開發(fā)系統(tǒng)集成與測試數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計軟件開發(fā)基于開源框架(如TensorFlow、PyTorch等)開發(fā)并優(yōu)化算法，包括模型的訓(xùn)練和推理對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注、增強(qiáng)等，以適應(yīng)算法需求將算法和軟件系統(tǒng)進(jìn)行集成并進(jìn)行全面測試，以確保其在實際應(yīng)用中的性能和穩(wěn)定性設(shè)計符合實際需求和應(yīng)用場景的系統(tǒng)架構(gòu)，包括硬件和軟件的整合實現(xiàn)軟件系統(tǒng)的各個模塊，包括圖像獲取、預(yù)處理、特征提取、分類和決策等0103050204PART6e7d195523061f1c03a90ee8e42cb24248e56383cd534985688F9F494128731F165EE95AB4B0C0A38076AAEA07667B1565C446FC45FF01DFB0E885BCDBDF3A284F3DB14DA61DD97F0BAB2E6C668FB49315BD15F67493012FEFB5BC9CCBDE02415602A2C644D30F41A882197F2F9D8737F7ACAB36D4E09F606719F146891D754A7107E6C17ADFB2EB3技術(shù)應(yīng)用在特定領(lǐng)域內(nèi)的進(jìn)展e7d195523061f1c03a90ee8e42cb24248e56383cd534985688F9F494128731F165EE95AB4B0C0A38076AAEA07667B1565C446FC45FF01DFB0E885BCDBDF3A284F3DB14DA61DD97F0BAB2E6C668FB49315BD15F67493012FEFB5BC9CCBDE02415602A2C644D30F41A882197F2F9D8737F7ACAB36D4E09F606719F146891D754A7107E6C17ADFB2EB3技術(shù)應(yīng)用在特定領(lǐng)域內(nèi)的進(jìn)展>6.1人臉識別領(lǐng)域14三維人臉識別技術(shù)：通過結(jié)合三維信息提高人臉識別的準(zhǔn)確性和安全性1人臉活體檢測：防止身份冒充，如通過動態(tài)識別和生物特征分析等手段2人臉識別支付：在金融領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)快速、安全的支付體驗3e7d195523061f1c03a90ee8e42cb24248e56383cd534985688F9F494128731F165EE95AB4B0C0A38076AAEA07667B1565C446FC45FF01DFB0E885BCDBDF3A284F3DB14DA61DD97F0BAB2E6C668FB49315BD15F67493012FEFB5BC9CCBDE02415602A2C644D30F41A882197F2F9D8737F7ACAB36D4E09F606719F146891D754A7107E6C17ADFB2EB3技術(shù)應(yīng)用在特定領(lǐng)域內(nèi)的進(jìn)展>6.2自動駕駛領(lǐng)域4高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)：通過視覺技術(shù)實現(xiàn)車道保持、防碰撞預(yù)警等功能無人駕駛車輛：結(jié)合雷達(dá)、激光雷達(dá)等傳感器數(shù)據(jù)，實現(xiàn)車輛的全自動控制交通流優(yōu)化：通過視覺技術(shù)分析交通流數(shù)據(jù)，實現(xiàn)交通信號燈的智能控制56e7d195523061f1c03a90ee8e42cb24248e56383cd534985688F9F494128731F165EE95AB4B0C0A38076AAEA07667B1565C446FC45FF01DFB0E885BCDBDF3A284F3DB14DA61DD97F0BAB2E6C668FB49315BD15F67493012FEFB5BC9CCBDE02415602A2C644D30F41A882197F2F9D8737F7ACAB36D4E09F606719F146891D754A7107E6C17ADFB2EB3技術(shù)應(yīng)用在特定領(lǐng)域內(nèi)的進(jìn)展>6.3零售行業(yè)應(yīng)用通過視覺技術(shù)實現(xiàn)商品的自動識別和追蹤，優(yōu)化庫存管理智能貨架顧客行為分析通過分析顧客在店內(nèi)的行為軌跡和購買習(xí)慣，優(yōu)化店鋪布局和商品擺放智能推薦系統(tǒng)根據(jù)顧客的購買歷史和行為數(shù)據(jù)，推薦相關(guān)商品或服務(wù)PART7e7d195523061f1c03a90ee8e42cb24248e56383cd534985688F9F494128731F165EE95AB4B0C0A38076AAEA07667B1565C446FC45FF01DFB0E885BCDBDF3A284F3DB14DA61DD97F0BAB2E6C668FB49315BD15F67493012FEFB5BC9CCBDE02415602A2C644D30F41A882197F2F9D8737F7ACAB36D4E09F606719F146891D754A7107E6C17ADFB2EB3未來展望與挑戰(zhàn)e7d195523061f1c03a90ee8e42cb24248e56383cd534985688F9F494128731F165EE95AB4B0C0A38076AAEA07667B1565C446FC45FF01DFB0E885BCDBDF3A284F3DB14DA61DD97F0BAB2E6C668FB49315BD15F67493012FEFB5BC9CCBDE02415602A2C644D30F41A882197F2F9D8737F7ACAB36D4E09F606719F146891D754A7107E6C17ADFB2EB3未來展望與挑戰(zhàn)繼續(xù)發(fā)展新型的視覺算法和模型，提高性能和效率技術(shù)創(chuàng)新隨著數(shù)據(jù)量的增長，如何保護(hù)用戶隱私和數(shù)據(jù)安全成為重要