計算機視覺移動網路

A. 計算機視覺處理IP，什麼是計算機視覺處理IP

圖像處理和計算機視覺有很大的關聯性，所以你在搜技術文章的時候，可能這兩個關鍵詞你都可以試一試。他們的區別在於，圖像處理側重在「處理」圖像：如增強，還原，去噪，分割，等等；而計算機視覺在於使用計算機（也許是可移動式的）來模擬人的視覺，因此模擬才是計算機視覺領域的最終目標。要實現這個目標，至少有兩件事要做，第一是圖像處理，第二是圖像理解。比如一個機器人眼睛讀入的數據可能是模糊的，可能是有雜訊的，那麼首先要進行去噪和還原。之後機器人要能理解這個圖像意味著什麼，比如特定的軍事目標，那麼它可能要進行分割，然後用統計學的方式進行模式識別。顯然識別這個部分就屬於圖像理解，而非單純的圖像處理了。

B. 計算機視覺技術有哪些

【計算機視覺技術】包括以下幾個方面：
1、識別技術
（1）基於內容的圖像提取；
（2）姿態評估：對某一物體相對於攝像機的位置或者方向的評估；
（3）光學字元識別：對圖像中的印刷或手寫文字進行識別鑒別，通常的輸出是將之轉化成易於編輯的文檔形式。
2、運動技術
（1）自體運動：監測攝像機的三維剛性運動。
（2）圖像跟蹤：跟蹤運動的物體。
3、場景重建技術：給定一個場景的二或多幅圖像或者一段錄像，場景重建尋求為該場景建立一個計算機模型/三維模型。最簡單的情況便是生成一組三維空間中的點。更復雜的情況下會建立起完整的三維表面模型。
4、圖像恢復技術： 圖像恢復的目標在於移除圖像中的雜訊，例如儀器雜訊，模糊等。
【計算機視覺技術】是一門研究如何讓計算機達到人類那樣「看」的學科。更准確點說，它是利用攝像機和電腦代替人眼使得計算機擁有類似於人類的那種對目標進行分割、分類、識別、跟蹤、判別決策的功能。計算機視覺技術是使用計算機及相關設備對生物視覺的一種模擬，是人工智慧領域的一個重要部分，它的研究目標是使計算機具有通過二維圖像認知三維環境信息的能力。是以圖像處理技術、信號處理技術、概率統計分析、計算幾何、神經網路、機器學習理論和計算機信息處理技術等為基礎， 並通過計算機分析與處理視覺信息的技術。

C. 美國幾所大學求推薦 CS專業 [比較急]

在美國，研究生不是簡簡單單的上課，大部分的時間是要做具體的項目和研究，所以你要確定好自己所申請的具體方向是什麼。拿軟體工程來說，有軟體設計、編程語言和軟體測試等方向。
但你的本科是在國內上的，國內計算機的軟體方向的范圍比較廣，對照美國計算機的研究生可以申請的專業及方向有很多，而美國來說的話計算機方向的專業大致有：
一、軟體工程（Software Engineering）：包括使用UML對企業數據建模分析和設計（Analysis and design of enterprise applications in UML）、 軟體性能測試（Software quality assurance）、現代軟體設計（Modern software design）、項目管理（Project management）、企業架構（Enterprise architecture）
二、數據工程（Data Engineering）：包括聯機事務處理（Transaction processing）和數據挖掘技術（Data mining）2個方向
三、計算機系統和網路（Computer Systems and Networking）：包括普及和移動計算（Pervasive and mobile computing）、高性能計算（High-performance computing）、無線網路和移動網路（The wireless Internet and mobile network）、集群和雲計算（Cluster and cloud computing）、網路技術（Web technologies）、高級實時嵌入式系統和應用程序（Advanced real-time embedded systems and applications）
四、人工智慧（Artificial Intelligence ）
五、計算機圖形學（Computer Graphics），多媒體Multimedia
六、人機交互（Human-Computer Interaction）：包括圖像處理與計算機視覺（Image processing and computer vision）、多媒體技術（Multimedia technologies）、模式識別與應用（Pattern recognition and applications）、用戶界面設計和開發（User interface design and development）、智能手機應用程序開發（Smart phone apps development）
七、計算機應用基礎（Foundations of Computer Science）：包括生物分子計算（Computational molecular biology）、運演算法則（Algorithms）
八、安全（Security）：包括計算機和網路安全（Computer and network security）、電子商務安全與技術（E-commerce security cases and technologies）
九、高級計算技術（Advanced Computing Technologies）：包括計算機科學理論（Topic in computer science）、金融計算入門（Introction to financial computing）
十、是著名的MIS管理信息系統。MIS本質上說就是一個資料庫系統，它和其他資料庫系統的不同就在於其目的用於整合必要的信息用於決策。決策支持系統、專家系統、執行信息系統 等都是MIS的組成部分。MIS專業還分成在工程院 (計算機學院)或者商學院(管理)下面。前者偏技術，後者是偏商科了。咱們中國人去美國讀Master，當然是偏技術的那種畢業以後路子平坦一些
推薦學校：MIT、CIT、Stanford就不用說了，那是CS方向學生的理想殿堂，但有一所之前很多中國人都不怎麼提的Carnegie Mellon University，整體來說它整體的CS可以與MIT相媲美，在機器人方面那絕對是一級棒的！樓主的那幾所比較推薦GIT、Texas at Austin，可以保底的有NJIT、Texas at Dallas，另外再推薦一個保底的IIT。屬於中間段的 Northeastern University、Rensselaer Polytechnic Institute。
能申請什麼學校，具體還要看樓主的各方面條件了，TOEFL/GRE/GPA/論文/項目/實習等等。一般來講TOEFL80/GRE300/GPA3.0是個及格分，在保證分數在這之上的同時，專業方面的成果、實習可以說非常重要，樓主可要好好加油咯！
但作為我個人來說，建議去加州讀，不論什麼學校，反正就業是沒問題了，推薦University of UC-Irvine、UC-San Diego、USC，如果成績不特別理想的話可以試試UC-Santa Cruz和UC-Riverside

D. 物聯網和計算機視覺如何提高工業安全

在我們的日常生活中隨處都有計算機視覺技術，從手機游戲機可以識別您的手勢，可以自動將焦點放在人身上等。計算機視覺正在影響我們生活的許多領域。

事實上，計算機視覺在商業和國防中使用方面有悠久的歷史。可以在各種光譜范圍內感測光波的光學感測器被部署在許多應用中：如製造中的質量檢測，環境管理的遙感或在戰場上收集智能的高解析度相機。這些感測器中的一些是靜止的，而其它感測器連接到諸如衛星，無人機和車輛是在移動物體上。

在過去，許多計算機視覺應用程序僅限於某些封閉平台。當與IP連接技術相結合時，他們創建了一組新的應用程序計算機視覺，加上IP連接，高級數據分析和人工智慧，將成為彼此的催化劑，從而在物聯網(IoT)創新和應用方面帶來革命性的飛躍。

推動計算機視覺的多領域的進步

視覺環境設計

視覺或視力是五種人類感覺中最發達的。我們每天都用它來識別我們的朋友，在我們的路上發現障礙，完成任務和學習新事物。我們通過我們的視覺來識別我們周圍的環境。有路牌和信號燈幫助我們從一個地方到另一個地方。通過識別環境標識找到我們所要到達的地方。鑒於視覺的重要性，將其擴展到計算機和自動化系統，實現了視覺應用大飛躍。

什麼是計算機視覺

計算機視覺從捕獲和存儲圖像或一組圖像的技術開始，然後將這些圖像轉換成可以進一步執行的信息。它由多種技術組合(圖1)組成。計算機視覺工程是一個跨學科領域，需要在許多這些技術中跨職能和系統專長。

例如，Microsoft Kinect使用3D計算機圖形演算法來實現計算機視覺來分析和理解三維場景。它允許游戲開發人員將實時全身運動捕捉與人造3D環境進行合並。除了游戲，這在機器人，虛擬現實(VR)和增強現實(AR)應用等領域開辟了新的可能性。

感測器技術的進步也在傳統攝像機感測器以外的許多層面迅速發展。最近的一些例子包括：

•紅外感測器和激光器結合起來感測深度和距離，這是自駕車和3D地圖應用的關鍵推動因素之一

•非侵入式感測器，可跟蹤醫療患者的生命體征，無需身體接觸

•高頻攝像機可以捕捉人眼不能察覺的微妙動作，以幫助運動員分析其步態

•超低功耗和低成本的視覺感測器，可長期部署在任何地方

圖3.無人機收集圖像的植被指數

這些只是計算機視覺如何大大提高許多領域的生產力的一些小例子。我們正在進入物聯網進化的下一個階段。在第一階段，我們專注於連接設備，聚合數據和建立大型數據平台。在第二階段，重點將轉移到通過計算機視覺和深度學習等技術使「事物」更加智能，從而產生更多可操作的數據。

挑戰

使技術更加實用，經濟的問題需要克服許多問題：

嵌入式平台需要集成深層神經設計。圍繞電力消耗，成本，准確性和靈活性制定困難的設計決策。

行業需要標准化，以允許智能設備和系統相互通信並共享元數據。

系統不再是被動的數據收集器。他們需要以最少的人為干預對數據採取行動。他們需要自己學習和即興。整個軟體/固件更新過程在機器學習時代具有新的意義。

黑客可能會利用計算機視覺和AI中的新安全漏洞。設計人員需要考慮到這一點。

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E. 人工智慧應用領域有

目前，人工智慧的應用領域已非常廣泛，從理論到技術，從產品到工程，從家庭到社會，智能無處不在。例如，智能CAD、智能CAI、智能產品、智能家居、智能樓宇、智能社區、智能網路、智能電力、智能交通、智能控制技術等。下面簡單介紹其中的幾種典型應用。
1．智能機器人；
機器人（robot）是一種具有人類的某些智能行為的機器。它是在電子學、人工智慧、控制論、系統工程、精密機械、信息感測、仿生學以及心理學等多種學科或技術發展的基礎上形成的一種綜合性技術學科。機器人可分為很多種不同的類型，如家用機器人、工業機器人、農業機器人、軍用機器人、醫療機器人、空間機器人、水下機器人、娛樂機器人等。在中國科協2008年舉辦的「五個10」系列評選活動中，未來家庭機器人入選「10項引領未來的科學技術」，名列第二。
機器人研究的主要目的有兩個。一個是從應用方面考慮，可以讓機器人幫助或代替人們去完成一些人類不宜從事的特殊環境的危難工作，以及一些生產、管理、服務、娛樂等工作。另一個是從科學研究方面考慮，機器人可以為人工智慧理論、方法、技術研究提供一個綜合試驗場地，對人工智慧各個領域的研究進行全面檢查，以推動人工智慧學科自身的發展。可見，機器人既是人工智慧的一個研究對象，同時又是人工智慧的一個很好的試驗場，幾乎所有的人工智慧技術都可以在機器人中得到應用。
2．智能網路
網際網路的產生和發展為人類提供了方便快捷的信息交換手段，它極大地改變了人們的生活和工作方式，已成為當今人類社會信息化的一個重要標志。但是，基於網際網路的萬維網（WWW）卻是一個雜亂無章、真假不分的信息海洋，它不區分問題領域，不考慮用戶類型，不關心個人興趣，不過濾信息內容。傳統的搜索引擎在給人們提供方便的同時，大量的信息冗餘也給人們帶來了不少煩惱。因此，利用人工智慧技術實現智能網路具有極大的理論意義和實際價值。
3．智能檢索
智能檢索是指利用人工智慧的方法從大量信息中盡快找到所需要的信息或知識。隨著科學技術的迅速發展和信息手段的快速提升，在各種資料庫，尤其是網際網路上存放著大量的、甚至是海量的信息或知識。面對這種信息海洋，如果還用傳統的人工方式進行檢索，已經很不現實。因此，迫切需要相應的智能檢索技術和智能檢索系統來幫助人們快速、准確、有效地完成檢索工作。
4．
游戲是一種娛樂活動。游戲技術與計算機技術結合產生了「計算機游戲」或「視頻游戲」，與網路技術結合產生了「網路游戲」，與人工智慧技術結合產生了智能游戲。游戲中的角色可分為玩家角色和非玩家角色兩類。所謂玩家角色是指其行為可以由玩家通過操縱桿等輸入設備控制的角色。非玩家角色是指不由玩家控制的角色，它是游戲智能的主要體現者
例如，未來智能機器人應該是一種具有人類感知和行為能力，超強記憶、學習、推理、規劃能力，有情感，人性化，能代替人類在真實環境中自主工作的機器人。它將對社會生產力發展和人類社會進步，以及對人們生活、工作和思維方式的改進等產生不可估量的影響。

F. 計算機視覺的應用有哪些

計算機視覺是人工智慧的一種形式，計算機可以「看到」世界，分析視覺數據，然後從中作出決定，或者了解環境和情況。計算機視覺增長背後的驅動因素之一是我們今天生成的數據量，這些數據用於培訓和改善計算機視覺。我們的世界裡有無數的圖像和視頻，它們都來自我們移動設備的內置攝像頭。但是，雖然圖像可以包括照片和視頻，也可以意味著來自熱或紅外感測器和其他來源的數據。隨著大量的視覺數據(每天有超過30億張圖片在網上共享)的出現，分析數據所需的計算能力變得更加容易獲得，也更加廉價。隨著計算機視覺領域隨著新的硬體和演算法的出現而不斷發展，目標識別的准確率也在不斷提高。在不到十年的時間里，今天的系統已經達到99%的准確率，比人類對視覺輸入的快速反應准確率提高了50%1.自主車輛 自動駕駛汽車需要計算機視覺。特斯拉(Tesla)、寶馬(BMW)、沃爾沃(Volvo)和奧迪(Audi)等汽車製造商使用多個攝像頭、激光雷達、雷達和超聲波感測器從環境中獲取圖像，這樣他們的自動駕駛汽車就能探測目標、車道標記、標志和交通信號，從而安全駕駛。 2.翻譯軟體 你所需要做的就是把手機攝像頭對准這些單詞，讓谷歌翻譯應用程序幾乎立刻告訴你它在你喜歡的語言中的意思。通過光學字元識別來查看圖像和增強現實來疊加一個精確的翻譯，這是一個使用計算機視覺的方便工具。 3.面部識別 中國在使用人臉識別技術方面無疑處於領先地位，他們將其用於警察工作、支付識別、機場安檢，甚至在北京天壇公園分發廁紙、防止廁紙被盜，以及其他許多應用。 4.醫療保健 由於90％的醫療數據都是基於圖像的，因此醫學中的計算機視覺有很多用途。從啟用新的醫療診斷方法到分析X射線，乳房X光檢查和其他掃描，以及監測患者以更早發現問題並協助手術，期望我們的醫療機構，專業人員和患者將從今天的計算機視覺中受益，並且將來更多它在醫療保健領域推出。 5.實時運動跟蹤 足球和冰球在電視體育節目中的跟蹤已經很常見了一段時間，但計算機視覺還有助於比賽和策略分析、球員表現和評級，以及跟蹤體育節目中品牌贊助的可見性。 6.農業 2019年國際消費電子展(CES 2019)上展示了一種半自動聯合收割機，它利用人工智慧和計算機視覺來分析收獲時的糧食品質，並找出穿過作物的最佳路徑。計算機視覺識別雜草的潛力也很大，這樣除草劑就可以直接噴灑在雜草上，而不是作物上。這有望將所需除草劑的數量減少90%。 7.製造業 計算機視覺正以各種方式幫助製造商更安全、更智能、更有效地運行。預測性維護只是一個例子，在設備故障導致昂貴的停機之前，用計算機視覺對設備進行監控，以便進行干預。對包裝和產品質量進行監控，並通過計算機視覺減少不合格品。 計算機視覺在現實世界中已經有了大量的應用，而且這項技術還很年輕。隨著人類和機器繼續合作，人類的勞動力將被解放出來，專注於更高價值的任務，機器的自動處理依賴於圖像識別的過程

G. 計算機視覺領域主流的演算法和方向有哪些

人工智慧是當下很火熱的話題，其與大數據的完美結合應用於多個場景，極大的方便了人類的生活。而人工智慧又包含深度學習和機器學習兩方面的內容。深度學習又以計算機視覺和自然語言處理兩個方向發展的最好，最火熱。大家對於自然語言處理的接觸可能不是很多，但是說起計算機視覺，一定能夠馬上明白，因為我們每天接觸的刷臉支付等手段就會和計算機視覺掛鉤。可以說計算機視覺的應用最為廣泛。

目標跟蹤，就是在某種場景下跟蹤特定對象的過程，在無人駕駛領域中有很重要的應用。目前較為流行的目標跟蹤演算法是基於堆疊自動編碼器的DLT。語義分割，則是將圖像分為像素組，再進行標記和分類。目前的主流演算法都使用完全卷積網路的框架。實例分割，是指將不同類型的實例分類，比如用4種不同顏色來標記4隻貓。目前用於實例分割的主流演算法是Mask R-CNN。