一個較新的應用領域是自主車，其中包括潛水，陸上車輛（帶輪子，轎車或卡車的小機器人），高空作業車和無人機（UAV）。自主化水平，從完全**的（無人）的車輛范圍為汽車，其中基于計算機視覺的系統支持驅動程序或在不同情況下的試驗。完全自主的汽車通常使用計算機視覺進行導航時，即知道它在哪里，或用于生產的環境（地圖SLAM）和用于檢測障礙物。它也可以被用于檢測特定任務的特定事件，例如，一個UAV尋找森林火災。支承系統的例子是障礙物警報系統中的汽車，以及用于飛行器的自主著陸系統。數家汽車制造商已經證明了系統的汽車自動駕駛，但該技術還沒有達到一定的水平，就可以投放市場。有***自主車型，從先進的導彈，無人機的偵察任務或導彈的制導充足的例子。太空探索已經正在使用計算機視覺，自主車比如，美國宇航局的火星探測漫游者和歐洲航天局的ExoMars火星漫游者。監測往往是通過簡單的圖象處理發現圖像中的特殊區域，為后繼更復雜的操作提供起點。松江區創新數字視覺設計供應商家

為了有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭并進，通過直觀地傳達關鍵的方面與特征，從而實現對于相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察。然而，設計人員往往并不能很好地把握設計與功能之間的平衡，從而創造出華而不實的數據可視化形式，無法達到其主要目的，也就是傳達與溝通信息。數據可視化與信息圖形、信息可視化、科學可視化以及統計圖形密切相關。當前，在研究、教學和開發領域，數據可視化乃是一個極為活躍而又關鍵的方面。“數據可視化”這條術語實現了成熟的科學可視化領域與較年輕的信息可視化領域的統一。松江區品牌數字視覺設計聯系方式姿態評估：對某一物體相對于攝像機的位置或者方向的評估。例如：對機器臂姿態和位置的評估。

數據挖掘數據挖掘是指對大量數據加以分類整理并挑選出相關信息的過程。數據挖掘通常為商業智能組織和金融分析師所采用；不過，在科學領域，數據挖掘也越來越多地用于從現代實驗與觀察方法所產生的龐大數據集之中提取信息。數據挖掘被描述為“從數據之中提取隱含的，先前未知的，潛在有用信息的非凡過程”，以及“從大型數據集或數據庫之中提取有用信息的科學”。與企業資源規劃相關的數據挖掘是指對大型交易數據集進行統計分析和邏輯分析，從中尋找可能有助于決策制定工作的模式的過程。電商數據

在建立計算機視覺系統時需要用到上述學科中的有關技術，但計算機視覺研究的內容要比這些學科更為***。計算機視覺的研究與人類視覺的研究密切相關。為實現建立與人的視覺系統相類似的通用計算機視覺系統的目標需要建立人類視覺的計算機理論。計算機視覺領域的突出特點是其多樣性與不完善性。這一領域的先驅可追溯到更早的時候，但是直到20世紀70年代后期，當計算機的性能提高到足以處理諸如圖像這樣的大規模數據時，計算機視覺才得到了正式的關注和發展。然而這些發展往往起源于其他不同領域的需要，因而何謂“計算機視覺問題”始終沒有得到正式定義，很自然地，“計算機視覺問題”應當被如何解決也沒有成型的公式。其中突出的應用領域是醫療計算機視覺和醫學圖像處理。

頂會ICCV：International Conference on Computer Vision，國際計算機視覺大會CVPR：International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，國際計算機視覺與模式識別大會ECCV：European Conference on Computer Vision，歐洲計算機視覺大會較好會議ICIP：International Conference on Image Processing，國際圖像處理大會BMVC：British Machine Vision Conference，英國機器視覺大會00:54【秒懂百科】一分鐘了解cvprICPR：International Conference on Pattern Recognition，國際模式識別大會自體運動：監測攝像機的三維剛性運動。松江區品牌數字視覺設計聯系方式

在計算機視覺研究中經常利用圖象處理技術進行預處理和特征抽取。松江區創新數字視覺設計供應商家

關于數據可視化的適用范圍，存在著不同的劃分方法。一個常見的關注焦點就是信息的呈現。邁克爾·弗蘭德利(2008)，提出了數據可視化的兩個主要的組成部分：統計圖形和主題圖。《Data Visualization: Modern Approaches》（意為“數據可視化：現代方法”）(2007)，概括闡述了數據可視化的下列主題 ：1、思維導圖2、新聞的顯示3、數據的顯示4、連接的顯示5、網站的顯示6、文章與資源7、工具與服務所有這些主題全都與圖形設計和信息表達密切相關。松江區創新數字視覺設計供應商家

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