自动机器视觉初创企业Nexar发布实时互动地图产品

专家们希望开发一种技术，可以监测猪的个体面部表情，确定它们的感觉，并将数据发送给农民，提醒他们注意健康和福利问题。

卡内基梅隆大学材料科学与工程学（MSE）教授布莱恩·韦伯勒（Bryan Webler）表示：“夹杂物是一些微小的颗粒始终漂浮在钢中，”。固相夹杂物会聚在一起，堵塞喷嘴和其他控制钢水流动的流量控制系统。一些夹杂物化学成分会降低钢的延展性、抗疲劳性或整体韧性。 “它们会影响钢材的最终性能，这就是我们如此关心它们的原因。”

计算机视觉的图像标注种类繁多，应用也不尽相同。想知道各种标注技术的效果吗？一起来看看它们在计算机视觉方面的应用和独特的案例吧！

通过分析地面阴影的变化，无人驾驶汽车可以预测何时有车辆或行人从拐角处经过。

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。

研究人员最近进行了一项关于6D物体姿态估计的研究，目的是开发一种过滤器，使机器人具有更强的空间感知能力，从而能够更准确地操纵物体和在空间中导航。

如果我们要获得真实的，针对特定地点的AR或精确的机器人交付服务，那计算机需要获得精确的导航地图。

作为计算机科学的分支，如今计算机视觉（Computer Vision，简称CV）已成为人工智能重要研究领域和发展方向，逐渐形成完整的产业链。

未来的自动驾驶汽车和其他机器智能系统可能不需要视线来收集极其详细的图像数据:卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)、多伦多大学(University of Toronto)和伦敦大学学院(University College London)的一项新研究设计出了一种“观察周围角落”的技术。

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。

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。

神经科学家和计算机视觉科学家表示，一个空前庞大的新数据集将帮助研究人员更好地理解大脑是如何处理图像的。

事实证明，大多数人认为理所当然的东西，即能够看到、处理并对视觉输入采取行动的能力，在机器中是非常难以复制的。这正是计算机视觉（cv）的目标。虽然计算机视觉可能不如人类视觉先进，但它今天已经发展到在商业中非常重要的地步。