计算机视觉移动网络

A. 计算机视觉处理IP，什么是计算机视觉处理IP

图像处理和计算机视觉有很大的关联性，所以你在搜技术文章的时候，可能这两个关键词你都可以试一试。他们的区别在于，图像处理侧重在“处理”图像：如增强，还原，去噪，分割，等等；而计算机视觉在于使用计算机（也许是可移动式的）来模拟人的视觉，因此模拟才是计算机视觉领域的最终目标。要实现这个目标，至少有两件事要做，第一是图像处理，第二是图像理解。比如一个机器人眼睛读入的数据可能是模糊的，可能是有噪声的，那么首先要进行去噪和还原。之后机器人要能理解这个图像意味着什么，比如特定的军事目标，那么它可能要进行分割，然后用统计学的方式进行模式识别。显然识别这个部分就属于图像理解，而非单纯的图像处理了。

B. 计算机视觉技术有哪些

【计算机视觉技术】包括以下几个方面：
1、识别技术
（1）基于内容的图像提取；
（2）姿态评估：对某一物体相对于摄像机的位置或者方向的评估；
（3）光学字符识别：对图像中的印刷或手写文字进行识别鉴别，通常的输出是将之转化成易于编辑的文档形式。
2、运动技术
（1）自体运动：监测摄像机的三维刚性运动。
（2）图像跟踪：跟踪运动的物体。
3、场景重建技术：给定一个场景的二或多幅图像或者一段录像，场景重建寻求为该场景建立一个计算机模型/三维模型。最简单的情况便是生成一组三维空间中的点。更复杂的情况下会建立起完整的三维表面模型。
4、图像恢复技术： 图像恢复的目标在于移除图像中的噪声，例如仪器噪声，模糊等。
【计算机视觉技术】是一门研究如何让计算机达到人类那样“看”的学科。更准确点说，它是利用摄像机和电脑代替人眼使得计算机拥有类似于人类的那种对目标进行分割、分类、识别、跟踪、判别决策的功能。计算机视觉技术是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，是人工智能领域的一个重要部分，它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。是以图像处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等为基础， 并通过计算机分析与处理视觉信息的技术。

C. 美国几所大学求推荐 CS专业 [比较急]

在美国，研究生不是简简单单的上课，大部分的时间是要做具体的项目和研究，所以你要确定好自己所申请的具体方向是什么。拿软件工程来说，有软件设计、编程语言和软件测试等方向。
但你的本科是在国内上的，国内计算机的软件方向的范围比较广，对照美国计算机的研究生可以申请的专业及方向有很多，而美国来说的话计算机方向的专业大致有：
一、软件工程（Software Engineering）：包括使用UML对企业数据建模分析和设计（Analysis and design of enterprise applications in UML）、 软件性能测试（Software quality assurance）、现代软件设计（Modern software design）、项目管理（Project management）、企业架构（Enterprise architecture）
二、数据工程（Data Engineering）：包括联机事务处理（Transaction processing）和数据挖掘技术（Data mining）2个方向
三、计算机系统和网络（Computer Systems and Networking）：包括普及和移动计算（Pervasive and mobile computing）、高性能计算（High-performance computing）、无线网络和移动网络（The wireless Internet and mobile network）、集群和云计算（Cluster and cloud computing）、网络技术（Web technologies）、高级实时嵌入式系统和应用程序（Advanced real-time embedded systems and applications）
四、人工智能（Artificial Intelligence ）
五、计算机图形学（Computer Graphics），多媒体Multimedia
六、人机交互（Human-Computer Interaction）：包括图像处理与计算机视觉（Image processing and computer vision）、多媒体技术（Multimedia technologies）、模式识别与应用（Pattern recognition and applications）、用户界面设计和开发（User interface design and development）、智能手机应用程序开发（Smart phone apps development）
七、计算机应用基础（Foundations of Computer Science）：包括生物分子计算（Computational molecular biology）、运算法则（Algorithms）
八、安全（Security）：包括计算机和网络安全（Computer and network security）、电子商务安全与技术（E-commerce security cases and technologies）
九、高级计算技术（Advanced Computing Technologies）：包括计算机科学理论（Topic in computer science）、金融计算入门（Introction to financial computing）
十、是着名的MIS管理信息系统。MIS本质上说就是一个数据库系统，它和其他数据库系统的不同就在于其目的用于整合必要的信息用于决策。决策支持系统、专家系统、执行信息系统 等都是MIS的组成部分。MIS专业还分成在工程院 (计算机学院)或者商学院(管理)下面。前者偏技术，后者是偏商科了。咱们中国人去美国读Master，当然是偏技术的那种毕业以后路子平坦一些
推荐学校：MIT、CIT、Stanford就不用说了，那是CS方向学生的理想殿堂，但有一所之前很多中国人都不怎么提的Carnegie Mellon University，整体来说它整体的CS可以与MIT相媲美，在机器人方面那绝对是一级棒的！楼主的那几所比较推荐GIT、Texas at Austin，可以保底的有NJIT、Texas at Dallas，另外再推荐一个保底的IIT。属于中间段的 Northeastern University、Rensselaer Polytechnic Institute。
能申请什么学校，具体还要看楼主的各方面条件了，TOEFL/GRE/GPA/论文/项目/实习等等。一般来讲TOEFL80/GRE300/GPA3.0是个及格分，在保证分数在这之上的同时，专业方面的成果、实习可以说非常重要，楼主可要好好加油咯！
但作为我个人来说，建议去加州读，不论什么学校，反正就业是没问题了，推荐University of UC-Irvine、UC-San Diego、USC，如果成绩不特别理想的话可以试试UC-Santa Cruz和UC-Riverside

D. 物联网和计算机视觉如何提高工业安全

在我们的日常生活中随处都有计算机视觉技术，从手机游戏机可以识别您的手势，可以自动将焦点放在人身上等。计算机视觉正在影响我们生活的许多领域。

事实上，计算机视觉在商业和国防中使用方面有悠久的历史。可以在各种光谱范围内感测光波的光学传感器被部署在许多应用中：如制造中的质量检测，环境管理的遥感或在战场上收集智能的高分辨率相机。这些传感器中的一些是静止的，而其它传感器连接到诸如卫星，无人机和车辆是在移动物体上。

在过去，许多计算机视觉应用程序仅限于某些封闭平台。当与IP连接技术相结合时，他们创建了一组新的应用程序计算机视觉，加上IP连接，高级数据分析和人工智能，将成为彼此的催化剂，从而在物联网(IoT)创新和应用方面带来革命性的飞跃。

推动计算机视觉的多领域的进步

视觉环境设计

视觉或视力是五种人类感觉中最发达的。我们每天都用它来识别我们的朋友，在我们的路上发现障碍，完成任务和学习新事物。我们通过我们的视觉来识别我们周围的环境。有路牌和信号灯帮助我们从一个地方到另一个地方。通过识别环境标识找到我们所要到达的地方。鉴于视觉的重要性，将其扩展到计算机和自动化系统，实现了视觉应用大飞跃。

什么是计算机视觉

计算机视觉从捕获和存储图像或一组图像的技术开始，然后将这些图像转换成可以进一步执行的信息。它由多种技术组合(图1)组成。计算机视觉工程是一个跨学科领域，需要在许多这些技术中跨职能和系统专长。

例如，Microsoft Kinect使用3D计算机图形算法来实现计算机视觉来分析和理解三维场景。它允许游戏开发人员将实时全身运动捕捉与人造3D环境进行合并。除了游戏，这在机器人，虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用等领域开辟了新的可能性。

传感器技术的进步也在传统摄像机传感器以外的许多层面迅速发展。最近的一些例子包括：

•红外传感器和激光器结合起来感测深度和距离，这是自驾车和3D地图应用的关键推动因素之一

•非侵入式传感器，可跟踪医疗患者的生命体征，无需身体接触

•高频摄像机可以捕捉人眼不能察觉的微妙动作，以帮助运动员分析其步态

•超低功耗和低成本的视觉传感器，可长期部署在任何地方

图3.无人机收集图像的植被指数

这些只是计算机视觉如何大大提高许多领域的生产力的一些小例子。我们正在进入物联网进化的下一个阶段。在第一阶段，我们专注于连接设备，聚合数据和建立大型数据平台。在第二阶段，重点将转移到通过计算机视觉和深度学习等技术使“事物”更加智能，从而产生更多可操作的数据。

挑战

使技术更加实用，经济的问题需要克服许多问题：

嵌入式平台需要集成深层神经设计。围绕电力消耗，成本，准确性和灵活性制定困难的设计决策。

行业需要标准化，以允许智能设备和系统相互通信并共享元数据。

系统不再是被动的数据收集器。他们需要以最少的人为干预对数据采取行动。他们需要自己学习和即兴。整个软件/固件更新过程在机器学习时代具有新的意义。

黑客可能会利用计算机视觉和AI中的新安全漏洞。设计人员需要考虑到这一点。

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E. 人工智能应用领域有

目前，人工智能的应用领域已非常广泛，从理论到技术，从产品到工程，从家庭到社会，智能无处不在。例如，智能CAD、智能CAI、智能产品、智能家居、智能楼宇、智能社区、智能网络、智能电力、智能交通、智能控制技术等。下面简单介绍其中的几种典型应用。
1．智能机器人；
机器人（robot）是一种具有人类的某些智能行为的机器。它是在电子学、人工智能、控制论、系统工程、精密机械、信息传感、仿生学以及心理学等多种学科或技术发展的基础上形成的一种综合性技术学科。机器人可分为很多种不同的类型，如家用机器人、工业机器人、农业机器人、军用机器人、医疗机器人、空间机器人、水下机器人、娱乐机器人等。在中国科协2008年举办的“五个10”系列评选活动中，未来家庭机器人入选“10项引领未来的科学技术”，名列第二。
机器人研究的主要目的有两个。一个是从应用方面考虑，可以让机器人帮助或代替人们去完成一些人类不宜从事的特殊环境的危难工作，以及一些生产、管理、服务、娱乐等工作。另一个是从科学研究方面考虑，机器人可以为人工智能理论、方法、技术研究提供一个综合试验场地，对人工智能各个领域的研究进行全面检查，以推动人工智能学科自身的发展。可见，机器人既是人工智能的一个研究对象，同时又是人工智能的一个很好的试验场，几乎所有的人工智能技术都可以在机器人中得到应用。
2．智能网络
因特网的产生和发展为人类提供了方便快捷的信息交换手段，它极大地改变了人们的生活和工作方式，已成为当今人类社会信息化的一个重要标志。但是，基于因特网的万维网（WWW）却是一个杂乱无章、真假不分的信息海洋，它不区分问题领域，不考虑用户类型，不关心个人兴趣，不过滤信息内容。传统的搜索引擎在给人们提供方便的同时，大量的信息冗余也给人们带来了不少烦恼。因此，利用人工智能技术实现智能网络具有极大的理论意义和实际价值。
3．智能检索
智能检索是指利用人工智能的方法从大量信息中尽快找到所需要的信息或知识。随着科学技术的迅速发展和信息手段的快速提升，在各种数据库，尤其是因特网上存放着大量的、甚至是海量的信息或知识。面对这种信息海洋，如果还用传统的人工方式进行检索，已经很不现实。因此，迫切需要相应的智能检索技术和智能检索系统来帮助人们快速、准确、有效地完成检索工作。
4．
游戏是一种娱乐活动。游戏技术与计算机技术结合产生了“计算机游戏”或“视频游戏”，与网络技术结合产生了“网络游戏”，与人工智能技术结合产生了智能游戏。游戏中的角色可分为玩家角色和非玩家角色两类。所谓玩家角色是指其行为可以由玩家通过操纵杆等输入设备控制的角色。非玩家角色是指不由玩家控制的角色，它是游戏智能的主要体现者
例如，未来智能机器人应该是一种具有人类感知和行为能力，超强记忆、学习、推理、规划能力，有情感，人性化，能代替人类在真实环境中自主工作的机器人。它将对社会生产力发展和人类社会进步，以及对人们生活、工作和思维方式的改进等产生不可估量的影响。

F. 计算机视觉的应用有哪些

计算机视觉是人工智能的一种形式，计算机可以“看到”世界，分析视觉数据，然后从中作出决定，或者了解环境和情况。计算机视觉增长背后的驱动因素之一是我们今天生成的数据量，这些数据用于培训和改善计算机视觉。我们的世界里有无数的图像和视频，它们都来自我们移动设备的内置摄像头。但是，虽然图像可以包括照片和视频，也可以意味着来自热或红外传感器和其他来源的数据。随着大量的视觉数据(每天有超过30亿张图片在网上共享)的出现，分析数据所需的计算能力变得更加容易获得，也更加廉价。随着计算机视觉领域随着新的硬件和算法的出现而不断发展，目标识别的准确率也在不断提高。在不到十年的时间里，今天的系统已经达到99%的准确率，比人类对视觉输入的快速反应准确率提高了50%1.自主车辆 自动驾驶汽车需要计算机视觉。特斯拉(Tesla)、宝马(BMW)、沃尔沃(Volvo)和奥迪(Audi)等汽车制造商使用多个摄像头、激光雷达、雷达和超声波传感器从环境中获取图像，这样他们的自动驾驶汽车就能探测目标、车道标记、标志和交通信号，从而安全驾驶。 2.翻译软件 你所需要做的就是把手机摄像头对准这些单词，让谷歌翻译应用程序几乎立刻告诉你它在你喜欢的语言中的意思。通过光学字符识别来查看图像和增强现实来叠加一个精确的翻译，这是一个使用计算机视觉的方便工具。 3.面部识别 中国在使用人脸识别技术方面无疑处于领先地位，他们将其用于警察工作、支付识别、机场安检，甚至在北京天坛公园分发厕纸、防止厕纸被盗，以及其他许多应用。 4.医疗保健 由于90％的医疗数据都是基于图像的，因此医学中的计算机视觉有很多用途。从启用新的医疗诊断方法到分析X射线，乳房X光检查和其他扫描，以及监测患者以更早发现问题并协助手术，期望我们的医疗机构，专业人员和患者将从今天的计算机视觉中受益，并且将来更多它在医疗保健领域推出。 5.实时运动跟踪 足球和冰球在电视体育节目中的跟踪已经很常见了一段时间，但计算机视觉还有助于比赛和策略分析、球员表现和评级，以及跟踪体育节目中品牌赞助的可见性。 6.农业 2019年国际消费电子展(CES 2019)上展示了一种半自动联合收割机，它利用人工智能和计算机视觉来分析收获时的粮食品质，并找出穿过作物的最佳路径。计算机视觉识别杂草的潜力也很大，这样除草剂就可以直接喷洒在杂草上，而不是作物上。这有望将所需除草剂的数量减少90%。 7.制造业 计算机视觉正以各种方式帮助制造商更安全、更智能、更有效地运行。预测性维护只是一个例子，在设备故障导致昂贵的停机之前，用计算机视觉对设备进行监控，以便进行干预。对包装和产品质量进行监控，并通过计算机视觉减少不合格品。 计算机视觉在现实世界中已经有了大量的应用，而且这项技术还很年轻。随着人类和机器继续合作，人类的劳动力将被解放出来，专注于更高价值的任务，机器的自动处理依赖于图像识别的过程

G. 计算机视觉领域主流的算法和方向有哪些

人工智能是当下很火热的话题，其与大数据的完美结合应用于多个场景，极大的方便了人类的生活。而人工智能又包含深度学习和机器学习两方面的内容。深度学习又以计算机视觉和自然语言处理两个方向发展的最好，最火热。大家对于自然语言处理的接触可能不是很多，但是说起计算机视觉，一定能够马上明白，因为我们每天接触的刷脸支付等手段就会和计算机视觉挂钩。可以说计算机视觉的应用最为广泛。

目标跟踪，就是在某种场景下跟踪特定对象的过程，在无人驾驶领域中有很重要的应用。目前较为流行的目标跟踪算法是基于堆叠自动编码器的DLT。语义分割，则是将图像分为像素组，再进行标记和分类。目前的主流算法都使用完全卷积网络的框架。实例分割，是指将不同类型的实例分类，比如用4种不同颜色来标记4只猫。目前用于实例分割的主流算法是Mask R-CNN。