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图像处理分析与识别技术
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周惠娜
周惠娜·头豹分析师
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行业定义
图像处理分析与识别是一门涉及计算机视觉、模式识别和人工智能领域的技术,主要关注对图像的处理、分析和理解。图像处理分析与识别的具体流程包括图像预处理、增强、变换、分割、特征提取、特征选择与降维、分类与识别等步骤。图像处理涉及对图像数据进行优化和清洗;图像分析关注从图像中提取特征和信息;而图像识别则关注基于这些特征进行分类和识别。随着深度学习和人工智能技术的发展,图像处理分析与识别取得了显著进展。
AI访谈
行业分类
按照图像的类型对图像处理分析与识别行业进行分类,可以划分为二维图像处理分析与识别、三维图像处理分析与识别和视频图像处理分析与识别
AI访谈
行业特征
中国图像数据体量庞大,对于图像的利用使得图像处理分析与识别的需求水平较高。其次,图像处理分析与识别技术具备极高的技术应用普适性,可以适用于大多数行业。图像数据体量庞大和技术的应用普适性高双重推动了图像处理分析识别技术在各大行业的应用,同时也吸引了更多的企业加入到图像处理分析与识别领域中,市场竞争加剧
AI访谈
发展历程

图像处理分析与识别技术行业

目前已达到 4个阶段
AI访谈
产业链分析
AI访谈
行业规模
图像处理分析与识别技术行业规模
评级报告 2篇
AI访谈SIZE数据
政策梳理
图像处理分析与识别技术行业
相关政策 5篇
AI访谈
竞争格局
随着图像处理分析与识别技术的差距渐趋缩小,图像处理分析与识别市场竞争白热化。品牌知名度和产品适配性成为厂商的重要竞争壁垒,而产业链布局的完整性将成为计算机视觉厂商破局关键。依图、云从、旷视、商汤等AI厂商和传统安防厂商海康威视位于头部梯度,从该项技术的创新实力上看,商汤累计申请专利数目达到655项,高于其它AI厂商云从科技(291项)、依图科技(118项)
AI访谈数据图表
摘要
图像处理分析与识别是一门涉及计算机视觉、模式识别和人工智能领域的技术,主要关注对图像的处理、分析和理解。图像处理分析与识别的具体流程包括图像预处理、增强、变换、分割、特征提取、特征选择与降维、分类与识别等步骤。2022年中国图像处理分析与识别技术市场规模达到3850亿元,乐观估计2027年其市场规模有望突破1万亿,达到10560亿元。从行业应用场景来看,图像处理分析与识别技术广泛应用于各大场景,2022年安防监控、消费电子、工业自动化、医疗健康、交通和智慧出行、零售与电子商务、金融的市场规模占比分别为45%、10%、8%、6%、11%、5%、15%。其中安防监控和金融的应用场景占比较高
行业定义
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图像处理分析与识别技术是计算机视觉领域的一个重要分支,主要用于对图像进行自动分析和识别。以下是该领域中最常用的定义: 1. 图像处理:图像处理是指对数字图像进行各种操作以实现某种目的,例如增强、去噪、压缩等。这些操作可以是全局的或局部的,也可以是串联的或并联的。图像处理的主要目的是改善图像质量,以便更好地进行图像分析。 2. 图像分析:图像分析是指从图像中提取出有用的信息,例如图像中的边缘、角点、纹理等。这些信息可以是基于灰度或彩色的,也可以是语义上的。图像分析的主要目的是为图像识别提供必要的特征。 3. 图像识别:图像识别是指通过对图像进行分析,从而确定图像中包含的对象类型和属性。图像识别可以是分类、聚类或检测等形式。图像识别的主要目的是识别出图像中的对象,以便进行后续处理和应用。 这三个定义之间的区别和差异在于,它们代表了图像处理与分析识别技术领域中的三个递进层次。从图像处理开始,通过图像分析提取出有用的信息,最终达到图像识别的目的。
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图像处理分析与识别是一门涉及计算机视觉、模式识别和人工智能领域的技术,主要关注对图像的处理、分析和理解。图像处理分析与识别的具体流程包括图像预处理、增强、变换、分割、特征提取、特征选择与降维、分类与识别等步骤。图像处理涉及对图像数据进行优化和清洗;图像分析关注从图像中提取特征和信息;而图像识别则关注基于这些特征进行分类和识别。随着深度学习和人工智能技术的发展,图像处理分析与识别取得了显著进展。
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1:AMiner、中国信通院
AMiner、中国信通院
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图像处理分析与识别技术行业是最活跃的领域之一,其中有很多主流的分类标准。以下是最常见的分类标准: 1. 基于技术的分类 该分类标准主要包括以下内容: - 图像增强:通过数字处理增强图像的质量,例如增强对比度、亮度、色彩等。 - 特征提取:从图像中提取特征,例如边缘检测、角点检测等。 - 图像分割:将图像分成不同的区域或对象,例如基于阈值分割、基于区域生长分割等。 - 目标检测:从图像中识别并定位特定的对象,例如基于分类器的方法(如和支持向量机SVM)、基于回归的方法(如和YOLO)等。 - 图像识别:识别图像中的对象,例如基于深度学习的方法(如和卷积神经网络CNN)、基于传统机器学习的方法(如和K近邻)等。 2. 基于应用领域的分类 该分类标准主要包括以下内容: - 安全领域:人脸识别、步态识别、指纹识别等。 - 医疗领域:医学图像分析、疾病诊断等。 - 交通领域:车辆检测、交通违规检测等。 - 工业领域:产品质量检测、自动化生产等。 - 娱乐领域:图像特效、视频剪辑等。 这些分类都有不同的特点和差异。例如,基于技术的分类注重算法的原理和实现,而基于应用领域的分类注重实际应用和场景。此外,不同的分类还涉及到不同的算法、数据集和技术工具,需要根据具体应用场景选择合适的技术方案。
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按照图像的类型对图像处理分析与识别行业进行分类,可以划分为二维图像处理分析与识别、三维图像处理分析与识别和视频图像处理分析与识别
图像处理分析与识别基于图像类型的分类
图像处理分析与识别技术分类
二维图像处理分析与识别
处理常规的二维图像,如数码相机拍摄的照片、卫星图像等。常见的二维图像处理分析与识别技术包括图像预处理、图像分割、特征提取、图像分类、图像恢复与重建。维图像分析和识别是目前应用最为广泛的
三维图像处理分析与识别
三维图像处理涉及立体图像的处理和分析,如3D重建、点云数据处理等。主要技术包括3D重建、点云处理、三维模型分析、三维图像渲染等技术。三维图像处理分析与识别可以用于目标检测、图像分类、图像分割等方面;在机器人视觉领域,可以用于机器人导航、目标跟踪等方面;在遥感图像领域,可以用于地物分类、地形分析等方面。
视频图像处理分析与识别
视频图像处理主要关注连续的图像序列,如实时监控视频、电影等。常见的视频图像处理技术包括视频分割、目标跟踪、动作识别等技术。在安防领域,视频图像处理分析与识别可以用于监控、入侵检测、人脸识别等方面。在医学成像领域,视频图像处理分析与识别可以用于对来自MRI或CT扫描等射线照相来源的DICOM或NIfTI图像进行分析。
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1:https://blog.csdn.net/qq_42722197/article/details/119307266
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2:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53071745
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3:https://mp.weixin.qq.com/s/WU6u4nVxWYb3oBOaw2GFaQ
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4:https://zhuanlan.zhihu.com/p/420596614
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5:CSDN、知乎专栏、费米科技
CSDN、知乎专栏、费米科技
行业特征
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中国图像处理分析与识别技术行业是一个充满发展潜力的行业,商业模式、竞争环境、用户画像、利润成本、行业周期、供给需求、准入门槛和发展前景是该行业重要的维度。本文将针对这些维度进行分析,并结合数据论证,以便更好地了解该行业的特征。 一、商业模式 在中国的图像处理分析与识别技术行业中,商业模式主要分为面向终端客户和面向企业两种。面向终端客户的商业模式是指通过提供图像处理、识别与分析的API接口或图像处理软件的付费使用,直接向终端客户进行收费。而面向企业的商业模式是指为客户提供整套图像处理、分析、识别技术解决方案,包括提供软件、硬件、咨询和培训等服务,收取服务费用。 在面向终端客户的商业模式下,企业通过SaaS模式向客户提供图像处理、识别与分析的API接口,客户可以根据自己的需求开发自己的应用程序。这种商业模式的好处在于,企业不需要投入太多的资金和时间,就可以快速进入市场。然而,由于这种模式的利润率较低,企业需要不断拓展客户数量,才能获得更多的收入。 在面向企业的商业模式下,企业需要为客户提供整套的解决方案,包括软件、硬件、咨询和培训等服务。这种商业模式的优点是可以获得更高的利润率,但需要投入更多的资金和时间。 二、竞争环境 中国图像处理分析与识别技术行业的竞争环境非常激烈,因为这个行业的技术门槛相对较低,而且市场需求较大。目前,中国图像处理分析与识别技术行业的竞争者主要包括互联网巨头、创业公司和研究院所等。 互联网巨头是中国图像处理分析与识别技术行业的主要竞争者之一,它们拥有庞大的用户基础和海量的数据,拥有很强的技术研发能力和算法优化能力。创业公司也是该行业的重要竞争者之一,它们通常具有创新性和灵活性,能够快速响应市场需求,推出新的产品和服务。 研究院所也在该行业中占有重要的地位,它们通常拥有较高的技术门槛和丰富的技术经验,能够为行业提供强大的技术支持。 三、用户画像 中国图像处理分析与识别技术行业的用户画像主要包括以下几个方面: 1. 政府机构:政府机构是该行业的主要用户之一,它们需要利用图像处理分析与识别技术来进行安防监控、道路交通管理、公共安全等方面的应用。 2. 金融机构:金融机构也需要利用图像处理分析与识别技术来进行身份认证、反欺诈等。 3. 电商企业:电商企业也需要图像处理分析与识别技术来进行商品识别、图片搜索、智能客服等方面的应用。 4. 媒体娱乐行业:媒体娱乐行业也需要图像处理分析与识别技术来进行视频内容识别、版权保护等方面的应用。 5. 医疗健康行业:医疗健康行业也需要图像处理分析与识别技术来进行医学影像分析、辅助诊断等方面的应用。 四、结论 综合以上三个维度的分析,中国图像处理分析与识别技术行业具有多种商业模式和竞争环境,同时也具有广泛的用户画像。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展,该行业的发展前景越来越广阔。然而,由于技术更新换代快,企业需要不断进行技术创新和市场需求跟进,才能在激烈的市场竞争中占据优势地位。
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中国图像数据体量庞大,对于图像的利用使得图像处理分析与识别的需求水平较高。其次,图像处理分析与识别技术具备极高的技术应用普适性,可以适用于大多数行业。图像数据体量庞大和技术的应用普适性高双重推动了图像处理分析识别技术在各大行业的应用,同时也吸引了更多的企业加入到图像处理分析与识别领域中,市场竞争加剧
1
需求水平
中国图像数据体量庞大,对于图像的利用使得图像处理分析与识别的需求水平较高
目前中国尚未计算出一个准确的以图像形式存在的数据体量大小,我们可以从以下几个角度的趋势判断出其数据体量和趋势,1)互联网的普及:截至2022年6月,我国网民规模为10.51亿,互联网普及率达74.4%。这意味着大量的图片数据在各种社交媒体、网站、应用等平台上产生和分享。2)智能手机普及:智能手机的普及使得拍照、图片分享变得极为方便,进一步推动了图片数据量的增长;3)安防监控:安防监控系统在中国得到了广泛部署,人脸身份数据库数据超14亿。其次这些监控设备产生的图像数据量也十分庞大,每天产生的图像信息以亿为计量单位。这些角度仅仅是图像领域的一部分,可以看出来的是每天都在产生大量的图像数据,数据体量预估在百亿以上而这些图像的利用使得图像处理分析与识别技术的需求激增大数据时代为图像处理分析与识别技术提供了丰富的数据资源。通过对海量数据的训练和学习,算法可以不断优化,从而在各个领域和场景中实现高效应用,因此图像处理分析与识别技术的需求得到进一步的强化
2
图像工具端
图像工具用户规模大,市场竞争激烈
图像工具主要包括面向C端的美图秀秀、清颜相机等摄影相机类,奇妙P图、相机变变变等图像衍生工具类。其工具种类较多,呈现出产品功能同质化、可替代性高等特点,市场竞争较为激烈。中国图像工具用户规模体量庞大,2019年已经达到了4.5亿用户,市场渗透率超过40%。同时吸引了众多企业纷纷进入该领域,争夺市场份额,加剧了行业竞争。
3
技术普适性
图像处理分析与识别技术具备极高的技术应用普适性,可以适用于大多数行业
在现实生活中,大量的信息以图像和视频的形式存在。图像处理分析与识别技术能够从这些视觉数据中提取有用的信息,以辅助人类进行决策、分析和行动。因此图像处理分析与识别技术有着极高的技术应用普适性。其次,随着计算机视觉、深度学习等技术的快速发展,图像处理分析与识别技术的准确性和实用性得到了极大的提升,使得其应用范围不断扩大。
[3]
1:http://www.gov.cn/xinwen/2022-09/01/content_5707695.htm
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产业链分析
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行业规模
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政策梳理
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竞争格局
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