计算机视觉（Computer Vision）是指通过计算机技术实现对数字图像和视频的自动分析、处理和理解的一门学科。其主要目的是从图像和视频中提取有用信息，例如对象的位置、形状、大小、颜色等，并且能够进行识别、分类、跟踪等操作。 计算机视觉的定义在不同的领域和应用中可能会有所不同，但其核心概念是相似的。例如，在工业自动化中，计算机视觉的定义可能更加注重于检测和排序任务的处理，而在医疗影像领域，计算机视觉的定义可能更加注重于图像分析和诊断支持。 另外，计算机视觉还与机器学习、深度学习、人工智能等领域相互关联。机器学习可以帮助计算机视觉算法自动学习识别模式和特征，深度学习则可以提高计算机视觉的准确度和效率，而人工智能则可以将计算机视觉应用于更广泛的领域和场景中。 总之，计算机视觉是一个逐渐发展壮大的领域，其应用涉及到很多行业和领域，包括自动驾驶、智能安防、医疗影像、机器人等。其定义和应用也在不断发展和创新，可以预见，计算机视觉将会有越来越广泛的应用。

计算机视觉是指利用计算机处理数字图像和视频数据，实现对图像信息的自动分析、识别和理解的一种技术。按照应用领域和技术难度，计算机视觉可以分为以下几类： 1. 图像处理 图像处理是计算机视觉的基础，主要包括图像增强、滤波、分割、压缩、变换等技术。图像处理通常用于图像预处理、图像恢复、图像压缩等方面。 2. 目标检测与识别 目标检测与识别是计算机视觉的核心技术之一，主要包括特征提取、分类、检测、跟踪等算法。目标检测与识别可以用于人脸识别、车辆识别、物品识别等方面。 3. 视频分析与处理 视频分析与处理是计算机视觉的发展方向之一，主要包括视频压缩、视频编码、视频跟踪、视频内容分析等技术。视频分析与处理可以用于视频监控、视频会议、视频广告等方面。 4. 三维重建与增强现实 三维重建与增强现实是计算机视觉的高级应用，主要包括三维重建、虚拟现实、增强现实等技术。三维重建与增强现实可以用于游戏、建筑设计、医学等方面。 以上四种分类标准是计算机视觉行业中比较主流的分类标准。图像处理和目标检测与识别是计算机视觉的基础技术，其应用广泛，可用于图像预处理、人脸识别、车辆识别等方面；视频分析与处理是计算机视觉的发展方向之一，其应用也非常广泛，可用于视频监控、视频会议、视频广告等方面；而三维重建与增强现实则是计算机视觉的高级应用，其应用范围相对较窄，但具有很高的技术含量和商业价值。 总体来说，计算机视觉是一项具有广泛应用前景的技术，其分类标准也在不断更新和扩展。随着计算机视觉技术的不断发展，相信将来会有更多的分类标准出现，并产生更广泛的应用。

1. 商业模式 中国计算机视觉行业的商业模式主要包括三种：技术研发、产品销售和解决方案提供。技术研发是计算机视觉企业的核心，包括图像处理算法、人工智能技术等方面的研究；产品销售主要是将技术研发成果转化为产品并进行销售，包括智能监控、智能交通、人脸识别等产品；解决方案提供是将技术和产品应用于实际场景，提供客户定制化的解决方案。 根据2019年中国计算机视觉行业白皮书数据显示，计算机视觉行业主要以技术研发和产品销售为主，其中技术研发占比达到了50.4%，产品销售占比为35.9%，解决方案提供占比为13.7%。这说明中国计算机视觉行业在技术研发上投入较多，但是在产品销售和解决方案提供方面还存在一定的发展空间。 2. 竞争环境 中国计算机视觉行业竞争环境非常激烈，主要竞争者包括国内外大型互联网公司、创业公司和传统企业。在国内市场，BAT（百度、阿里、腾讯）等大型互联网公司已经形成了相对稳定的竞争格局，它们的技术实力和资金实力优势明显，可以投入大量资金进行技术研发和市场推广。同时，创业公司也在不断涌现，它们通常更加灵活和敏捷，能够更快地适应市场变化和客户需求。 根据艾瑞咨询的数据显示，2019年中国计算机视觉市场规模达到了315.7亿元，同比增长了26.8%。其中，互联网行业是计算机视觉市场的主要应用领域，占据了市场份额的70%以上。此外，政府、金融、教育、医疗等领域也在逐步应用计算机视觉技术，市场潜力巨大。 3. 用户画像 中国计算机视觉行业主要应用于互联网、政府、金融、教育、医疗等领域。在互联网领域，用户主要是智能家居、智能监控、智能交通等领域的企业和个人消费者。在政府、金融、教育、医疗等领域，用户主要是政府部门、金融机构、学校和医院等机构。 根据艾瑞咨询的数据显示，2019年中国计算机视觉市场中，智能监控和人脸识别是主要应用领域，占据了市场份额的50%以上。此外，智能家居、智能交通、智能医疗等领域也在不断发展，用户需求不断增加。 综上所述，中国计算机视觉行业商业模式主要包括技术研发、产品销售和解决方案提供，技术研发和