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计算机视觉
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刘冠卓·头豹分析师
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关键词:
行业定义
计算机视觉是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和检测等机器视觉处理过程,通过图形处理技术,使计算机处理生成更适合人眼观察或适用于仪器检测的图像。计算机视觉为跨学科的科学领域,使得计算机可分析数字图像或视频,以便提取数据、执行分析及自动化若干任务。计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统。这里所指的信息指可以用来帮助做出“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息,因此计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
AI访谈
行业分类
计算机视觉按照应用不同可分为视觉感知和视觉生成两个部分。视觉感知包含识别分类、目标检测、图像分割、表示学习等重要任务,主要是为了对图像进行测试、定位、分析等活动。视觉生成是指图像与视频的像素级生成,指计算机视觉感知理解图像与视频的基础上,完成多维度的生成任务。
AI访谈
行业特征
计算机视觉行业具有门槛较高、应用领域广泛、历史短但发展迅速的特点。计算机视觉核心理论和方法论的研究较为前沿,需要相关从事企业具有很强的技术积累和创新研发能力,同时需要大量的资金投入和相关人才储备,因此行业门槛较高。但在实际应用中,应用场景多、作用大。目前计算机视觉主要的下游应用场景有安防视频、广告营销、泛金融、互联网娱乐、消费电子,涉及行业包括城市服务、政务交通、教育、零售、物流、医疗、建筑、工业等多个领域,未来场景还将不断拓展。虽然计算机视觉技术发展至今只有40年历史,但目前已发展成为具有巨大潜力的关键技术行业,预计未来5年仅中国地区市场规模就将突破千亿元。
AI访谈
发展历程

计算机视觉行业

目前已达到 3个阶段
AI访谈
产业链分析
AI访谈
行业规模
计算机视觉行业规模
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AI访谈数据图表
政策梳理
计算机视觉行业
相关政策 5篇
AI访谈
竞争格局
中国计算机视觉行业竞争格局较为集中,参与主体主要为AI技术厂商。AI技术厂商专注于人工智能领域,拥有极强的技术创新能力和研发实力积累,在计算机视觉技术领域市占率较高。商汤科技作为计算机视觉领域市占率排名第一的AI公司,盈利能力及营收规模表现良好,属于计算机视觉行业的第一梯队公司。海康威视作为传统安防转型企业,行业积累深厚,市场敏锐度高,企业整体营收状况良好;旷视科技与商汤科技同属于人工智能独角兽企业,拥有核心技术,市占率较高,这两家公司属于计算机视觉行业的第二梯队企业。云从科技、依图科技、创新奇智在计算机视觉行业市占率较低,营收规模较小,属于第三梯队公司,未来发展空间较大。
AI访谈数据图表
摘要
2021年元宇宙、数字人、虚拟世界等概念大火后,大厂品牌们纷纷布局元宇宙。天眼查数据显示,截至目前“元宇宙”相关商标近1.6万件。其中2021年申请数量最多,近1.4万件。2022年至今已有超过2,000件元宇宙相关商标申请注册。 随着科技的发展,元宇宙技术热度逐渐升高,计算机视觉作为元宇宙重要支撑技术取得了行业的支持与发展。人工智能行业飞速发展,中国计算机视觉进入迅猛发展阶段,计算机视觉的市场规模是AI行业市场规模占比最高的细分领域,预计2025年中国计算机视觉占比人工智能行业市场61%。近年来随着AI技术加速变革计算机视觉市场应用,计算机视觉赋能城市安防、交通、医疗、金融、零售等领域,计算机视觉行业下游商用价值不断拓宽和深化。未来,随着网络基础设施逐步成熟,站在自动驾驶和工业互联网高速发展的风口上,汽车领域和消费端应用将是市场增长最快的领域。随着算法和精度的提升,计算机视觉与行业场景融合将更加深入。
计算机视觉行业定义
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Prompt
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。
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计算机视觉是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和检测等机器视觉处理过程,通过图形处理技术,使计算机处理生成更适合人眼观察或适用于仪器检测的图像。计算机视觉为跨学科的科学领域,使得计算机可分析数字图像或视频,以便提取数据、执行分析及自动化若干任务。计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统。这里所指的信息指可以用来帮助做出“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息,因此计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
[1]
1:https://www1.hkexnews.hk/listedco/listconews/sehk/2021/1207/2021120700018_c.pdf
2:https://www.leadleo.com/report/reading?id=62d0be973e837d3b4efc0bf7
3:商汤科技招股说明书,头豹研究院——元宇宙系列白皮书
商汤科技招股说明书,头豹研究院——元宇宙系列白皮书
计算机视觉行业分类
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Prompt
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。
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计算机视觉按照应用不同可分为视觉感知和视觉生成两个部分。视觉感知包含识别分类、目标检测、图像分割、表示学习等重要任务,主要是为了对图像进行测试、定位、分析等活动。视觉生成是指图像与视频的像素级生成,指计算机视觉感知理解图像与视频的基础上,完成多维度的生成任务。
计算机视觉分类
视觉感知
视觉感知包含识别分类、目标检测、图像分割、表示学习等重要任务。识别分类指能够较准确分配测试图像相匹配的标签。目标检测指运用算法定位目标在图中准确位置,并给出目标的准确类别信息。表示学习指更深入地分析,将图像转换成矩阵、模型等形式进行理解。图像分割分为普通分割、语义分割、实例分割。其中普通分割指根据像素分割不同区域;语义分割是指提供各区域的语义信息;而实例分割则是在语义分割基础上给出各区域唯一编号。
视觉生成
视觉生成是指图像与视频的像素级生成,指计算机视觉感知理解图像与视频的基础上,完成多维度的生成任务。如对图片进行编辑实现智能抠图,生成去除背景的主体透底图等。视觉与语言是新兴研究方向,视觉生成可以实现通过图像生成文字,或通过文本生成图像。
[2]
1:https://www.csdn.net/tags/Mtzacg3sNTcxNDItYmxvZwO0O0OO0O0O.html
2:CSDN技术社区,
计算机视觉行业特征
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AI专家访谈专家访谈
Prompt
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
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计算机视觉行业具有门槛较高、应用领域广泛、历史短但发展迅速的特点。计算机视觉核心理论和方法论的研究较为前沿,需要相关从事企业具有很强的技术积累和创新研发能力,同时需要大量的资金投入和相关人才储备,因此行业门槛较高。但在实际应用中,应用场景多、作用大。目前计算机视觉主要的下游应用场景有安防视频、广告营销、泛金融、互联网娱乐、消费电子,涉及行业包括城市服务、政务交通、教育、零售、物流、医疗、建筑、工业等多个领域,未来场景还将不断拓展。虽然计算机视觉技术发展至今只有40年历史,但目前已发展成为具有巨大潜力的关键技术行业,预计未来5年仅中国地区市场规模就将突破千亿元。
1
行业门槛较高
计算机视觉行业具有门槛较高的特点
计算机视觉是人工智能行业占比最大的细分领域,属于新型核心技术,核心理论和方法论的研究较为前沿,需要相关从事企业具有很强的技术积累和创新研发能力,同时需要大量的资金投入和相关人才储备,因此行业门槛较高。
2
应用领域广泛
计算机视觉技术具有应用领域广泛的特点
计算机视觉技术虽然是一门通过理论发展起来的技术,但在实际应用中,应用场景多、作用大。目前计算机视觉主要的下游应用场景有安防视频、广告营销、泛金融、互联网娱乐、消费电子,涉及行业包括城市服务、政务交通、教育、零售、物流、医疗、建筑、工业等多个领域,未来场景还将不断拓展,渗透至社会生活的各个方面,
3
历史短,发展迅速
计算机视觉行业具有发展历史短,但发展迅速的特点
自1982年,马尔《视觉》一书问世,计算机视觉才正式成为一门独立学科。发展至今只有40年历史,但其间经过学术界及相关企业的不断探索研究,计算机视觉技术不断的得到突破发展,目前已发展成为具有巨大潜力的关键技术行业,仅中国地区市场规模就达到近300亿元,预计5年后市场规模将突破千亿元。
[3]
1:https://www.doc88.com/p-33973162691604.html
2:依图科技招股说明书
“计算机视觉已关联2篇产业链
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刘冠卓·头豹分析师
2024-05-20
修改“计算机视觉”词条报告
刘冠卓·头豹分析师
2024-05-20
发布“计算机视觉”词条报告
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