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來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2025-12-04

國(guó)內(nèi)的數(shù)據(jù)可視化工具,有BDP商業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)-個(gè)人版,大數(shù)據(jù)魔鏡,數(shù)據(jù)觀,F(xiàn)ineBI商業(yè)智能軟件等。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的基本思想,是將數(shù)據(jù)庫(kù)中每一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)作為單個(gè)圖元元素表示,大量的數(shù)據(jù)集構(gòu)成數(shù)據(jù)圖像,同時(shí)將數(shù)據(jù)的各個(gè)屬性值以多維數(shù)據(jù)的形式表示,可以從不同的維度觀察數(shù)據(jù),從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的觀察和分析。 [2]數(shù)據(jù)可視化主要是借助于圖形化手段,清晰有效地傳達(dá)與溝通信息。但是,這并不就意味著,數(shù)據(jù)可視化就一定因?yàn)橐獙?shí)現(xiàn)其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端復(fù)雜模式識(shí)別技術(shù)根據(jù)從圖象抽取的統(tǒng)計(jì)特性或結(jié)構(gòu)信息,把圖像分成予定的類別。奉賢區(qū)本地?cái)?shù)字視覺設(shè)計(jì)服務(wù)電話

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人工智能所研究的一個(gè)主要問題是:如何讓系統(tǒng)具備“計(jì)劃”和“決策能力”?從而使之完成特定的技術(shù)動(dòng)作(例如:移動(dòng)一個(gè)機(jī)器人通過某種特定環(huán)境)。這一問題便與計(jì)算機(jī)視覺問題息息相關(guān)。在這里,計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)作為一個(gè)感知器,為決策提供信息。另外一些研究方向包括模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)(這也隸屬于人工智能領(lǐng)域,但與計(jì)算機(jī)視覺有著重要聯(lián)系),也由此,計(jì)算機(jī)視覺時(shí)常被看作人工智能與計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。物理是與計(jì)算機(jī)視覺有著重要聯(lián)系的另一領(lǐng)域。寶山區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計(jì)好處從圖像中發(fā)現(xiàn)特定的情況內(nèi)容。

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但由于圖像數(shù)據(jù)的特有屬性,很多計(jì)算機(jī)視覺中發(fā)展起來(lái)的方法,在單元信號(hào)的處理方法中卻找不到對(duì)應(yīng)版本。這類方法的一個(gè)主要特征,便是他們的非線性以及圖像信息的多維性,以上二點(diǎn)作為計(jì)算機(jī)視覺的一部分,在信號(hào)處理學(xué)中形成了一個(gè)特殊的研究方向。除了上面提到的領(lǐng)域,很多研究課題同樣可被當(dāng)作純粹的數(shù)學(xué)問題。例如,計(jì)算機(jī)視覺中的很多問題,其理論基礎(chǔ)便是統(tǒng)計(jì)學(xué),比較好化理論以及幾何學(xué)。如何使既有方法通過各種軟硬件實(shí)現(xiàn),或說如何對(duì)這些方法加以修改,而使之獲得合理的執(zhí)行速度而又不損失足夠精度,是現(xiàn)今電腦視覺領(lǐng)域的主要課題。

在建立計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)時(shí)需要用到上述學(xué)科中的有關(guān)技術(shù),但計(jì)算機(jī)視覺研究的內(nèi)容要比這些學(xué)科更為***。計(jì)算機(jī)視覺的研究與人類視覺的研究密切相關(guān)。為實(shí)現(xiàn)建立與人的視覺系統(tǒng)相類似的通用計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的目標(biāo)需要建立人類視覺的計(jì)算機(jī)理論。計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的突出特點(diǎn)是其多樣性與不完善性。這一領(lǐng)域的先驅(qū)可追溯到更早的時(shí)候,但是直到20世紀(jì)70年代后期,當(dāng)計(jì)算機(jī)的性能提高到足以處理諸如圖像這樣的大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí),計(jì)算機(jī)視覺才得到了正式的關(guān)注和發(fā)展。然而這些發(fā)展往往起源于其他不同領(lǐng)域的需要,因而何謂“計(jì)算機(jī)視覺問題”始終沒有得到正式定義,很自然地,“計(jì)算機(jī)視覺問題”應(yīng)當(dāng)被如何解決也沒有成型的公式。其中包括計(jì)算機(jī)科學(xué)和工程、信號(hào)處理、物理學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等。

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計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還包括增強(qiáng)人類的感知能力,例如超聲圖像或X射線圖像,以降低受噪聲影響的圖像。 [5]第二個(gè)應(yīng)用程序區(qū)域中的計(jì)算機(jī)視覺是在工業(yè),有時(shí)也被稱為機(jī)器視覺,在那里信息被提取為支撐制造工序的目的。一個(gè)例子是質(zhì)量控制,其中的信息或**終產(chǎn)品被自動(dòng)檢測(cè)。機(jī)器視覺也被大量用于農(nóng)業(yè)。***上的應(yīng)用很可能是計(jì)算機(jī)視覺比較大的地區(qū)之一。**明顯的例子是探測(cè)敵方士兵或車輛和導(dǎo)彈制導(dǎo)。更先進(jìn)的系統(tǒng)為導(dǎo)彈制導(dǎo)發(fā)送導(dǎo)彈的區(qū)域,而不是一個(gè)特定的目標(biāo),并且當(dāng)導(dǎo)彈到達(dá)基于本地獲取的圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域的目標(biāo)做出選擇。現(xiàn)代***概念,如“戰(zhàn)場(chǎng)感知”,意味著各種傳感器,包括圖像傳感器,提供了豐富的有關(guān)作戰(zhàn)的場(chǎng)景,可用于支持戰(zhàn)略決策的信息。在這種情況下,數(shù)據(jù)的自動(dòng)處理,用于減少?gòu)?fù)雜性和融合來(lái)自多個(gè)傳感器的信息,以提高可靠性。如果你翻開帶有上面這些名字的教材,你會(huì)發(fā)現(xiàn)在技術(shù)和應(yīng)用領(lǐng)域上他們都有著相當(dāng)大部分的重疊。奉賢區(qū)本地?cái)?shù)字視覺設(shè)計(jì)服務(wù)電話

計(jì)算機(jī)視覺中的很多問題,其理論基礎(chǔ)便是統(tǒng)計(jì)學(xué),化理論以及幾何學(xué)。奉賢區(qū)本地?cái)?shù)字視覺設(shè)計(jì)服務(wù)電話

一個(gè)較新的應(yīng)用領(lǐng)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(jī)器人),高空作業(yè)車和無(wú)人機(jī)(UAV)。自主化水平,從完全**的(無(wú)人)的車輛范圍為汽車,其中基于計(jì)算機(jī)視覺的系統(tǒng)支持驅(qū)動(dòng)程序或在不同情況下的試驗(yàn)。完全自主的汽車通常使用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行導(dǎo)航時(shí),即知道它在哪里,或用于生產(chǎn)的環(huán)境(地圖SLAM)和用于檢測(cè)障礙物。它也可以被用于檢測(cè)特定任務(wù)的特定事件,例如,一個(gè)UAV尋找森林火災(zāi)。支承系統(tǒng)的例子是障礙物警報(bào)系統(tǒng)中的汽車,以及用于飛行器的自主著陸系統(tǒng)。數(shù)家汽車制造商已經(jīng)證明了系統(tǒng)的汽車自動(dòng)駕駛,但該技術(shù)還沒有達(dá)到一定的水平,就可以投放市場(chǎng)。有***自主車型,從先進(jìn)的導(dǎo)彈,無(wú)人機(jī)的偵察任務(wù)或?qū)椀闹茖?dǎo)充足的例子。太空探索已經(jīng)正在使用計(jì)算機(jī)視覺,自主車比如,美國(guó)宇航局的火星探測(cè)漫游者和歐洲航天局的ExoMars火星漫游者。奉賢區(qū)本地?cái)?shù)字視覺設(shè)計(jì)服務(wù)電話

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