计算机视觉在人工智能领域的崛起与应用领域
一、引言
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，计算机视觉作为其核心领域之一，已经引起了广泛的关注。
计算机视觉研究如何使计算机从图像或视频中获取并解析信息，以达到类似人类的视觉感知能力。
本文将深入探究计算机视觉在AI领域的崛起，以及其在各个领域的应用情况。
二、计算机视觉的崛起
计算机视觉的发展离不开科技的进步与创新。
随着深度学习技术的成熟，大数据的涌现以及计算能力的提升，计算机视觉技术得到了飞速的发展。
计算机视觉的崛起主要得益于以下几个关键因素：
1. 深度学习技术的发展：深度学习为计算机视觉提供了强大的算法支持，使得计算机能够从大量的图像数据中自主学习并识别出各种模式。
2. 大数据的涌现：随着数字化时代的到来，图像和视频数据呈现出爆炸式增长，为计算机视觉领域提供了丰富的训练数据。
3. 计算能力的提升：随着计算机硬件技术的不断进步，尤其是GPU技术的发展，使得处理大量的图像数据成为可能。
三、计算机视觉在AI领域的应用领域
计算机视觉在AI领域的应用广泛，已经深入到各个领域。以下是一些主要的应用领域：
1. 医学影像诊断：计算机视觉在医学影像诊断中发挥着重要作用。通过图像识别和分析技术，医生可以更准确地对疾病进行诊断。例如，利用计算机视觉技术可以自动识别X光、CT和MRI等影像中的异常病变，帮助医生提高诊断的准确性和效率。
2. 自动驾驶：自动驾驶汽车依赖计算机视觉技术进行环境感知和识别。通过摄像头、雷达等传感器收集的数据，计算机视觉技术可以识别行人、车辆、道路标志等，为自动驾驶提供重要的决策依据。
3. 安全监控：在计算机安全领域，计算机视觉技术可用于监控摄像头捕捉的实时画面，自动检测异常行为、面部识别等，提高安全监控的效率。
4. 智能家居：智能家居领域也是计算机视觉技术的重要应用领域。通过识别家庭成员的行为习惯、面部表情等，计算机视觉技术可以为家庭成员提供更个性化的服务。
5. 工业机器人：工业机器人在生产线上依赖计算机视觉技术进行产品质量检测、定位等操作，提高生产效率和产品质量。
6. 零售和电子商务：在计算机视觉的帮助下，零售和电子商务领域可以实现商品的自动识别、智能推荐和库存管理等功能。
7. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：计算机视觉技术为虚拟现实和增强现实提供了丰富的图像和视频内容，为用户带来沉浸式的体验。
四、挑战与展望
尽管计算机视觉在AI领域的应用取得了显著的进展，但仍面临一些挑战。
例如，复杂环境下的图像识别、实时性要求高的场景下的应用等。
未来，随着技术的不断进步，我们期待计算机视觉在AI领域的更多突破和创新。
五、结论
计算机视觉在AI领域的崛起与应用已经成为当今科技发展的热点之一。
从医学影像诊断、自动驾驶到安全监控，计算机视觉技术的应用已经深入到各个领域。
尽管面临一些挑战，但随着技术的不断进步，我们期待计算机视觉在AI领域的更多突破和创新。
人工智能、机器学习、深度学习是一种怎样的层级关系？
人工智能：从概念提出到走向繁荣
1956年，几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议，提出了“人工智能”的概念，梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。
其后，人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化。
之后的几十年，人工智能一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言，或被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。
直到2012年之前，这两种声音还在同时存在。
2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。
据领英近日发布的《全球AI领域人才报告》显示，截至2017年一季度，基于领英平台的全球AI（人工智能）领域技术人才数量超过190万，仅国内人工智能人才缺口达到500多万。
人工智能的研究领域也在不断扩大，图二展示了人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。
但目前的科研工作都集中在弱人工智能这部分，并很有希望在近期取得重大突破，电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能，而这部分在目前的现实世界里难以真正实现（通常将人工智能分为弱人工智能和强人工智能，前者让机器具备观察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理，而强人工智能让机器获得自适应能力，解决一些之前没有遇到过的问题）。
弱人工智能有希望取得突破，是如何实现的，“智能”又从何而来呢？这主要归功于一种实现人工智能的方法——机器学习。
机器学习：一种实现人工智能的方法
机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。
与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。
举个简单的例子，当我们浏览网上商城时，经常会出现商品推荐的信息。
这是商城根据你往期的购物记录和冗长的收藏清单，识别出这其中哪些是你真正感兴趣，并且愿意购买的产品。
这样的决策模型，可以帮助商城为客户提供建议并鼓励产品消费。
机器学习直接来源于早期的人工智能领域，传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。
从学习方法上来分，机器学习算法可以分为监督学习（如分类问题）、无监督学习（如聚类问题）、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。
传统的机器学习算法在指纹识别、基于Haar的人脸检测、基于HoG特征的物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求或者特定场景的商业化水平，但每前进一步都异常艰难，直到深度学习算法的出现。
深度学习：一种实现机器学习的技术
深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。
但由于近几年该领域发展迅猛，一些特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。
最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。
深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。
为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法和激活函数等方面做出相应的调整。
其实有不少想法早年间也曾有过，但由于当时训练数据量不足、计算能力落后，因此最终的效果不尽如人意。
深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。
无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。
三者的区别和联系
机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。
我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系。
目前，业界有一种错误的较为普遍的意识，即“深度学习最终可能会淘汰掉其他所有机器学习算法”。
这种意识的产生主要是因为，当下深度学习在计算机视觉、自然语言处理领域的应用远超过传统的机器学习方法，并且媒体对深度学习进行了大肆夸大的报道。
深度学习，作为目前最热的机器学习方法，但并不意味着是机器学习的终点。起码目前存在以下问题：
1.深度学习模型需要大量的训练数据，才能展现出神奇的效果，但现实生活中往往会遇到小样本问题，此时深度学习方法无法入手，传统的机器学习方法就可以处理；
2.有些领域，采用传统的简单的机器学习方法，可以很好地解决了，没必要非得用复杂的深度学习方法；
3.深度学习的思想，来源于人脑的启发，但绝不是人脑的模拟，举个例子，给一个三四岁的小孩看一辆自行车之后，再见到哪怕外观完全不同的自行车，小孩也十有八九能做出那是一辆自行车的判断，也就是说，人类的学习过程往往不需要大规模的训练数据，而现在的深度学习方法显然不是对人脑的模拟。
机器视觉技术的发展趋势
有人会说这些年来机器视觉技术的进步一直在提高。
然而，当回望过去的35年，功能上的差异是巨大的。
最早的机器视觉系统需要微计算机，而且它们的功能很有限。
首先认识到微处理器的潜能的其中一个公司是物体识别系统，也是我的老母校。
最早的微处理器没有很大的计算能力，因此基本的模式识别算法不得不被舍弃。
好消息是可以做灰度级的处理算法，但坏消息是能做灰度级的处理算法而不能在好的灰度比例变化与坏的灰度比例变化之间做出判别。
因此，除非有一个全职的工程师来管理这些设置，错误拒绝的数目是紊乱的，在那个时期的其他机器视觉系统也好不了哪里去。
许多的硬件都被设计来完成更复杂的图像处理算法，但是，这些只是在少量算法下才会很好工作，对于一个应用经常没必要用最好的算法。
这些早期技术在一些应用中体现出重大的进步，比如光源，相机和物体的物理排列，特别是为自身设计的光源，还有它们之间的连接。
优化分段处理是减少计算大量图像处理算法的关键。
幸运地是今天机器视觉的潜在计算技术在这些年里取得了很大的进步。
结果是产生出更多成功的应用。
配备机器视觉的很多产品都是可用的。
在10～15年以前可用的性能优于机器视觉工具包的视觉传感器在今天已是普遍使用了。
在一些情况下，智能相机结合处理大多数计算任务的FPGA，DSP和微处理器则会更具有智能性。
具有多种连接性的数字摄像机能将一台个人电脑变成一个机器视觉系统。
在这里电脑可能需要配备更智能的帧采集器，它可以插在电脑上，处理大多数图像处理任务。
在这些产品中内在的计算能力的不断提高，基于拥有权设计的机器视觉硬件在下滑。
越来越多的特殊应用机器视觉系统能由一个或另一个配备的机器视觉排列来处理。
对这篇文章作出贡献的个人有下面这些：Rene Voorwinden：Technical Director－ArvooBen Dawson：Director of Strategic Development －DALSA (ipd)Stephane Francois：Executive Vice President － Leutron Vision, Munroe：Director of Marketing－MicrovisionDr. Lutz Kreutzer：Marketing Manager －MVTecKarl Gunnarsson：Vision Manager – SICKEndre Toth：Director Business Development－Vision Components您在已经在机器视觉中使用的可配置的视觉产品（智能相机，嵌入式视觉处理器，基于PC的引擎，帧采集器等等）中预见到什么发展趋势？[Rene]在我看来，Arvoo在图像处理硬件的一个主要趋势是相机与处理器的集成。
主要供应商中的许多只提供智能相机或集成的视觉处理器，其他的是集成了一些CCD或CMOS设备。
我们相信紧凑方案有市场，尽管它主要是低级的应用市场。
除此之外，终端用户的学习是非常重要的，基于智能相机的DSP或FPGA对于那些无经验的编程者来说可以充分发挥应用开发时间的优势。
考虑到开发时间投入市场时间，用知名的操作系统，比如Linux，RT Linux，QNX或Ecos的方案通常是首选的。
来自在一个操作系统上运行的智能相机的主要问题是大多数都在一个基本用途的处理器上运行，比如Pentium Mobile，Power PC等等。
这些处理器有较高的发热性，导致在相机内部有很高的温度。
众所周知，温度会影响图像处理的许多功能，这将导致损失精度和产生许多随机噪声。
针对高端终端应用，ARVOO将图像获取（比如：帧采集器）和图像处理集成到一个视频处理器中。
这个视频处理器被图像处理设备分离（比如：相机）。
在这个架构下，我们在允许的产热量（大约20W）没有影响图像处理过程的条件下提供一个高处理能力。
机架固定方案能够很好地应用于多个相机应用，二维和三维图像处理。
在一个系统中通过千兆以太网连接多个单元，但只允许在个宽范围内安装它们。
[Ben]机器视觉将继续从降低成本和增加处理器，内存和其他组件的性能中获利。
在IPD，我们看到机器视觉中有三个发展趋势。
第一，机器视觉系统的用户接口会引起越来越多的关注。
用户接口通常是最后考虑的，这需要从算法设计者不断贡献中来建立。
结果可能对设计者有意义，但对于用户来说需要较长的时间去学习。
在IPD，我们从接口开始，并通过可接受的人为因素来使得我们的视觉系统易于使用的方法来建立。
第二个趋势是使机器视觉工具成为使用简单的专用工具。
与一个复杂的多功能的基本视觉系统相反，我们的工具针对于一类问题。
这个在特定知识领域上建立，会极大地减少需要使用一个机器视觉工具的专家知识。
举个例子，一个传统机器视觉系统有许多不同的你可能用于检测一个零件的边缘检测算子。
如果你知道你正在做的，这个弹性就很好，但是让大多数用户不知道从哪里开始。
与此相反，我们提供知道那些需要去做和为测量选择算法的尺度检测工具。
我们把视觉专家知识生成一个工具包，以便用户只是专注于他们的任务而不是变成一个视觉专家。
第三个趋势是增加视觉系统的智能以使它能克服更多的环境变化。
比如，与让用户去装置一个零件到一个特殊的位置不同，我们使用视觉搜索去寻找视场里的部件。
或者再比如，我们使用能不受亮度变化影响的算法，以使部件照明简化。
结合趋势二与三，我们有为专门应用而设计的视觉系统，比如监测标签。
在这样的情况下，视觉系统理解最终任务，使用熟悉且适用于这个任务的接口。
视觉商家必须平衡易于使用与市场大小，还有携带多个产品的成本。
[Stephane]技术趋势有包含PCIe和FPGA的帧采集器，多个GigE视觉相机，图像转化可靠性。
GigE视觉（和USB2.0）要求新的设计。
市场对解决特殊应用，不论是具有诸多功能的（用于不止一个系统），还是针对特殊应用的（对单个系统易于集成），都是有需求的。
对于更多特征，价格总是会继续下降。
[Bill] 在过去的许多年里，机器视觉和条形码读取技术已经聚合到一个我们提到的智能相机或码图像机的新空间中。
在这个新的集中技术空间中，有许多趋向涌现出，它们很可能在接下来的几年中推动工业的发展。
其中之一就是消费群中使用数字相机的增加。
今天你能用手机，PDA或小于一张商业卡的超薄相机就能很容易的获得高质量的图像。
这会刺激消费者接受数字相机，我期望在商用视觉群中看到波动。
视觉技术将变得越来越能干，甚至易于使用且低价格。
这跟在25年前紧凑显示器出现一样，当成千上万的消费者开始买基于激光二级管技术的CD播放器时，结果是可靠性在提高，激光二级管价格的急剧下降使得生产条码扫描设备的生产商逐渐增多，昂贵的氦氖激光管比便宜的二极管的小许多。
就在CD播放器使用仅仅几年之后，大多数条码扫描器使用二级管。
在今天看来，我期望看到商业视觉系统尺寸越来越小，高分辨率和更低成本。
作为做基层和系统的工程师来说，看到这些新视觉系统的价格下降，机器视觉应用就应当打开。
第二个技术趋势可能是会更重要，即大力提高图像处理软件工具。
图像处理能力和速度的增长一直以来由硬件上的提高来驱动，因此更好的开发工具会使得软件开发者开发更容易且更快，让他们开发出对于一个给定应用的需求，只需要个别修改的图像处理方案。
跟建立一个新的工业视觉系统一起的我们遇到的更多的物理复杂性可能由易于使用的软件控制选择所替代。
这对做基层的工程师有利，会帮助打开智能相机和条码图像机的新的应用。
[Lutz] 我们看到与潜在技术相关的一些趋向包括：双核－对于使用并行软件64 CPU/64 Bit XP来说是基本需求，全面支持64Bit的增长速度，更多处理空间，更大的图像。
计算机视觉技术应用
这样吧，建议你到你们学校图书馆的网站上，有论文库，比如“知网”，你下载一篇计算机技术方面的硕士论文，里面肯定有应用现状等，你copy一下就成
