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。它是人工智能领域中的一个分支，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
人工智能
和
机器学习
算法
进入了与产业深度融合的阶段，机器视觉技术已广泛应用于人脸识别、自动驾驶、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
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
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进行准确的识别，因此其难度更大，但也更加实用。在实际应用中，可以根据具体场景和需求，选择不同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，从而实现对不同尺度目标的检测。
①智能安防：监控场景中的人员和车辆，实现目标追踪和识别。
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。
④工业制造：在生产过程中对产品进行检测和分类，提高生产效率和质量。
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
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进行处理，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，计算得到的结果可以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进行预测。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，可以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
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，语义分割不仅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。
常用模型：
FCN（Fully Convolutional Network）、U-Net、DeepLab等。近年来还涌现出了许多基于深度学习的新型语义分割模型，如PSPNet、DeepLab V3+等，它们在精度和效率等方面都有所提高。
