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計算機視覺與機器視覺

日期:2020-04-29 來源:币游国际

作為計算機科學的分支,如今計算機視覺(Computer Vision,簡稱CV)已成為人工智能重要研究領域和發展方向,逐漸形成完整的產業鏈。

計算機視覺與機器視覺_heydanbo.com

顧名思義,計算機視覺就是讓計算機能夠像人一樣“看見”,獲得對客觀世界的感知、識別和理解的能力。

其背後還包含機器學習、深度學習等相關算法,從而讓計算機掌握人臉識別、圖像識別、圖像分割、圖像重構、圖像生成、目標檢測等技能,在一些特定的危險場景和重複性的生產作業中替代人,以節省人力,並提升效率。

與此同時,另一個熱門概念——機器視覺(Machine Vision,簡稱MV)也越來越受到關注。甚至,有人將其與計算機視覺畫上等號。

事實上,從兩者概念的差異來看,就能讀懂計算機視覺產業鏈的全局。

計算機視覺:硬件+計算

無論是計算機視覺,還是機器視覺,都是要從圖像或圖像序列中獲取對世界的描述。

計算機視覺,基於計算機,即讓計算機模仿人的視覺功能,並關注從感知到認知,再到理解的過程,自然就離不開計算。

機器視覺,圍繞機器設備,即讓機器代替人眼來實現檢測和判斷,側重於相機、攝像設備等基礎硬件的選擇,強調的是精度和圖像分析能力。

然而,隨著人工智能技術的不斷深入和應用,對計算機視覺和機器視覺都帶來了巨大的影響,兩者的邊界正在逐漸消失,形成了計算和硬件相融合的全新發展趨勢。

此外,從領域劃分來看,計算機視覺側重在學術,機器視覺則麵向工業、工程方麵。因此,現在機器視覺主要指工業製造領域的視覺應用,是計算機視覺的重要應用場景之一。

理清了計算機視覺與機器視覺的差異之後,就能清晰地發現,計算機視覺由基礎硬件和計算單元兩大板塊組成。其中,基礎硬件包括光源、鏡頭、工業相機、圖像采集卡、圖像處理單元、視覺處理軟件等軟硬件,負責圖像采集和處理等相關工作。而計算單元包含技術、應用和基礎三個層麵,是整個計算機視覺的核心。

技術層包括各類算法,而基礎層分為硬件和計算平台,也就是整個解決方案的基礎設施,承載了所有算法和應用。應用層就是應用場景,主要有安防、泛金融、手機、零售、自動駕駛、醫療影像、工業製造、廣告營銷八大應用場景,並對應各自領域的廠商。其中的工業製造就是機器視覺在工業領域的應用。


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