自动机器视觉初创企业Nexar发布实时互动地图产品

英国初创公司Photonic Vision开发了一种激光雷达飞行时间传感的颠覆性方法。

Earlham Institute的研究人员开发了一个机器学习平台，使用计算机视觉和航拍图像对莴苣作物进行分类。

OpenVINO包括英特尔的深度学习部署工具包，其中包括一个模型优化器，可以从许多框架（Caffe，Tensoflow，MxNet，ONNX，Kaiai）导入和训练模型。

本文旨在通过模拟几个具有不同真实光学滤波器的成像设备，开发一种新型滤波器选择方法，并利用高成本成像高光谱设备为特定应用设计一种成本较低的多光谱解决方案。

本文讨论了推动视觉应用快速发展和影响行业未来的关键趋势，解释了这些趋势背后的推动因素，并强调了对技术供应商、解决方案开发者和最终用户的关键影响。

计算机视觉软件正在改变各个行业，不仅使消费者的生活更容易，而且让人产生兴趣。作为一个领域，计算机视觉已经获得了大量的宣传和投资。北美计算机视觉软件市场总投资额为1.2亿美元，而中国市场则飙升至39亿美元。

由于视觉和语音是两个至关重要的人类交互元素，数据科学能够利用计算机视觉和语音识别技术来模拟这些人类任务。即使它已经开始模仿和杠杆在不同的领域，特别是在电子商务部门。机器学习的进步和高带宽数据服务的使用增强了图像识别的应用。

从人工智能的发展过程看，深度学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。Alan Yuille认为，现在做AI不提神经网络，成果都很难发表了，这不是一个好势头。

图像分类和目标检测技术是计算机视觉领域的重要研究方法。这些技术帮助机器理解和识别实时对象和环境，帮助数字图像作为输入。多年来，计算机视觉技术已经被应用于多个领域，包括医疗保健、制造业、零售业等等。

技术在零售购物中扮演着越来越重要的角色，这一发展被称为零售4.0。我们来看看计算机视觉是如何推动这场革命的。

计算机视觉是计算机科学的一个分支，它允许机器系统实时地查看、处理和解释视觉信息。

模式识别是机器学习的工程应用。机器学习处理可以从数据中学习的系统的构建和研究，而不是仅遵循明确编程的指令，而模式识别是对数据中模式和规律性的识别。