武汉大学计算机视觉怎么样(机器视觉前景如何)

1、武汉大学计算机视觉怎么样，机器视觉前景如何？

如果机器人视觉不发展，将来掣肘我们工业发展的一定是机器人视觉。

一切的人工智能，一切的智能工厂都在使用工业机器人视觉。

这里我举几个例子：在深圳，东莞地区是中国电子生产的主要区域，工业视觉同工业机器人基本实现一比一的使用量。在快速的检测，快速的对位装配都需要工业机器人。

工业机器人是采集信息——2D，3D视觉算法是自动化处理信息的核心。

下面介绍一下机器人视觉产业及产业链的企业，供各位朋友了解。信息来源自网络整合。（有版权需求请私信联系我）

机器视觉作为一种基础功能性技术,是机器人自主行动的前提,能够实现计算机系统对于外界环境的观察、识别以及判断等功能,相当于赋予了机器人视觉,对于人工智能的发展具有极其重要的作用。上期小科普《20年内成熟商业化？机器人视觉伺服的潮流你不懂》，中国人工智能机器人联盟小编为大家普及了机器人视觉识别的发展历程、视觉伺服系统的分类、面临的问题及前景等。那么，目前国内外机器视觉的发展现状如何？产业链如何？还有什么局限性？怎样克服？本期小科普，听人工智能机器人联盟小编为您解答。

全球机器视觉的发展现状——机器视觉增长迅速，我国增速最大

近年来,国际巨头纷纷在机器视觉领域进行收购行动,提前在这一领域进行布局, 抢占人才、技术、资源的优势。涉及未来生活智能化的各个领域,如无人驾驶汽车、 无人机等自主移动机器人领域、消费娱乐等领域、智能制造领域等。

数据显示,2015年全球机器视觉市场规模约42亿美元，增长10.5%。美国占比50%，日本紧随其后。我国起步较晚，但发展迅速，2015年市场规模达3.5亿美元，增速为全球首位，约22.2%。2016-2020年中国制造将促使机器视觉维持20%的增长率，远高于全球的 8.4%平均水平。半导体、电子制造占机器视觉比重 46.4%，汽车、制药占10.9%、9.7%。

业内分析,随着机器视觉的发展,未来新行业应用可能出现。工业生产方面量比较大的可能是物流行业,特别是会涉及到3D视觉。民用服务上可能更多的需要体验,难度在于环境的可变性大,对算法的冗余度要求较高,民用应用将主要来源于消费级的产品。

机器视觉核心零部件发展各异

国内厂商纷纷布局

近年来产业发展多为需求驱动，标准化产品需求 仍存在巨大空间，非标产品、前沿技术带来的需求给予企业 发展新机会，其中消费级产品与机器视觉的结合将点燃行业增长引擎。

国内厂商纷纷布局

这一方面体现了机器视觉技术作为一种未来智能化的基础技术,其应用范围十分广泛,另一方面也体现了知名企业对于该技术的重视程度。

机器视觉在应用方面具有广泛性

A. 无人驾驶汽车、无人机、服务机器人等自主移动机器人领域

视觉识别是机器与外界交互的前提。在未来,基于机器视觉的定位、避障、导航技 术将是自主移动式机器人的必备基础功能之一,而其较低的生产应用成本也将成为该技术应用的相对优势之一。

无人驾驶汽车领域：机器视觉是多传感器融合中的必备技术模块

摄像头(机器视觉)、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、GPS是无人驾驶汽 车感知系统的五大重要传感器,出于安全的冗余性、硬件功能上的互补性等考虑, 多传感器融合是未来的趋势。而机器视觉作为无人驾驶技术中极其重要的功能模块 之一,其对于行人、交通信号、道路标志等关键目标的识别功能无可替代。

通用收购的Cruise Automation测试的Bolt自动驾驶原型车

B. 智能制造领域

谷歌曾收购Industrial Perception,该公司致力于研究用于工业机器人的3D视 觉识别技术,能够准确对物体进行分类,可以使工业机器人对不同形状的物体 进行精准的货物装卸。

埃斯顿入股的Euclid Labs研发的随机仓拾取系统

C. 消费、娱乐等领域

由于该领域视觉技术功能的多样性,创业者于该领域进行了广泛的探索与创新,此 前于该领域的初创型机器视觉技术团队的收购非常频繁。例如,Twitter收购了基于 度学习的机器视觉公司Madbits,以实现自主理解图片内容的功能;雅虎收购Look Flow和IQ Engine,以增强Flickr的搜索及内容发现体验;谷歌收购图像识别公司Moodstock以及人脸识别公司Viewdle等;高通公司收购基于图像识别的移动搜索公 司Kooaba等等。此类初创型公司的收购,对于已经占据资金优势的知名公司而言, 是一种获取人才、技术以及成熟产品的高效途径。

VisionLabs面向零售行业客户提供的FACE_IS解决方案

机器视觉产业链及下游应用占比情况

机器视觉产业链及下游应用占比情况

中国机器视觉产业起步较晚,虽然市场基数小,但发展速度快,2015年全球占比 8.3%,已成为全球第三大机器视觉市场。

主要下游行业半导体及电子制造、汽车制造等领域国内仍主要采用人工检测,未来随着人力成本的逐步 走高,机器换人的逻辑将在机器视觉领域逐步兑现,预计未来5年国内机器视觉市场将保持15%以上的增长率,2018年市场规模达到33.4亿人民币。

我国机器视觉发展遭遇门槛

近年来,我国机器视觉得到了一定程度的发展,且未来发展潜力巨大,但是目前国产机器视觉在发展过程中,仍遭遇一定的门槛。

有行业人士分析,机器视觉部件的门槛主要体现在软件算法上,而目前国内企业在处理速度和能力等方面均存在较大差距,同时由于行业起步晚,出货量少,硬件价格上也没有优势。

据悉,目前国内有近数家机器视觉产品厂商,与国外机器视觉产品相比,国内产品最大的差距并不单纯是在技术上,而且还包括品牌和知识产权上。国内的机器视觉产品主要以代理国外品牌为主,以此来逐渐朝着自主研发产品的路线靠近,起步较晚。

未来,机器视觉产品的好坏不能够通过单一因素来衡量,应该逐渐按照国际化的统一标准判定,随着中国自动化的逐渐开放,将带领与其相关的产品技术也逐渐开放。因此,依靠封闭的技术难以促进整个行业的发展,只有形成统一而开放的标准才能让更多的厂商在相同的平台上开发产品,这也是促进中国机器视觉朝国际化水平发展的原动力。

延伸：国内的计算机视觉人员出路在哪里？

这里，借用知乎网友罗韵-极视角的回答：

1. 知道未来的趋势，譬如3D肯定是十分重要的一个方向。然后结合你目前所处的行业无论是工业检测还是其他，做一个这方面的延伸。

2. 好的计算机视觉产品需要和硬件有效的结合。比如多了解光学的知识。

3. 嵌入式视觉系统开发

当然，无论如何，工程师永远不要过分依赖技术的前景，技术的发展几乎都不是线性增长的，要么突然发展，要么渐渐没落被取代，真正决定前途和去从从来不是技术，而是人，更具体的说，应该是人判断问题、解决问题的能力。技术大多时候只是手段，只要能解决问题，手段可以是多元的。

总结：从整个国内机器视觉发展来看，国产化程度不高，机器视觉硬件设备核心零部件主要依靠进口。机器人技术和国外相比不仅是价格上的差距。系统集成企业以中小型企业为主，大部分企业一方面代理国外设备，一方面进行系统集成，真正投入的研发力量非常有限。

国内机器视觉无疑是个处于上升时期的朝阳产业，2025中国制造大战略政策支持下，机器视觉企业将加大投入力量，促进国内机器视觉技术的快速发展。

2、为什么自然语言处理很难？

当我在思考这个问题的时候,不禁回想到了我的小时候就觉得非常神奇的IBM机器人沃森,这台机器人拥有当时人类所制造机器的最顶级的智慧,具有高级语言处理能力并且能够初步理解英语的能力.

初步来看,实现这样的一个能够和语言与人类进行交流的机器人,其中包括语音识别和自然语言处理(包括手语,唇语,肢体语言等)来与人类进行沟通,通过自然语言生成和语音合成来和人类进行交际,同时也需要进行信息检索和信息抽取,从而能够进行推理,根据已知的事实来得到结论.

语言处理中的一些困难:

我们把处理口语和书面语的计算技术称为语音和语言处理,合起来就算是自然语言处理,其实这是一个很广泛的定义,这个范围从人人皆知的比如分词计算,自动换行这样的相对简单的技术,直到比如微软小冰这样的自动回答,Google翻译这样的实时口语自动翻译的高级技术.

而自然语言处理相对于计算机视觉这样的其他人工智能的应用来说,自然语言处理需要从业人员有一定的语言知识,就好比我们在刚入门的时候用NLTK包来计算文本文件的词数,句数,以及上下文语句等.当我们如果用nltk上的处理字节数功能时,这就是一个简单的数据处理工具,而我们如果要去计算一篇文章中的词数,句数的时候,就需要让计算机知道什么是词,什么是句子,从哪里断句,从哪里开始的语言知识,这个时候工具就变成了一个自然语言处理系统.但是像是nltk这样的工具毕竟还是一个简单的系统,他的语言知识也比较有限,如果要其拥有跟我们人类有对话的语言能力,我们就必须要求系统拥有更加广泛和更加深刻的语言知识,因此这就需要从业人员拥有处理更加复杂系统所需的语言知识范围和种类的语言能力.

而计算机识别语音的时候,计算机也必须要分析他所能接受的声音信号,那些是噪音,那些是有用的知识,并且因此来说,为了生成回答进行反馈,计算机必须要把知识图谱中的回答进行整理组织成词的系列,并且能够生成出能够让人类是识别的语音信号.

当然,为了实现这些,我们就有用到phonetics和phonology的知识,这样的知识能够给帮我们如何建立模型来识别语句中的发音.

如果是处理词,又有很多的问题,比如说处理I’m和I am的这样的缩略词形式,如果要能够产生和识别单词这样那样的变体,其实这就又要需要形态学上的知识,希望能够反应关于上下文中词的形态和行为的有关信息.

另外,除了处理一个个单词以外,我们还要考虑如何生成一句话,并且能够按照我们的需求进行生成,这样我们有需要组词成句的知识,以及词汇语义学和组合语义学的知识

最后一个是最困难的,关于消除歧义:

例如“这房间就是个烤箱”、“这个房间就是个盒子”，虽然句式相同但都不是字面的意思，前者表示这个房间很热，后者则表示这个房间很小。要让计算机理解这些话的意思，不是仅仅做词表示甚至句法分析能解决的。也例如，语言理解实际是一个多模态过程，需要综合除语言之外的视觉、听觉甚至触觉等多模态的富语境信息才能实现真正的语言理解。我个人觉得，这些应该是自然语言理解/处理比较困难的地方。

自然语言理解/处理应该是实现通用人工智能的关键挑战，但似乎不应是最难挑战。语言能力是人类智能的集中体现，不过构建在语言等能力基础之上的思辨、决策和创造等能力，似乎都还没纳入人工智能主要探讨的范围，也许这些更困难些。例如，如何让机器像人一样思考哲学问题，像人一样指挥战争或运营商业公司，或像人一样发明创造？这些问题似乎都比自然语言理解/处理更困难。

即使限定在自然语言处理，当前关心的问题也更偏重自然语言传递信息的工具属性上，也就是如何让计算机更准确地理解一句话的字面意思。人类语言更富魅力的“言有尽而意无穷”的特点，还远未被探索。

3、武汉文理学院学费是多少？

2020级武汉文理学院学费收费标准：

1、视觉传达设计、动画22000元/人·年

2、医学影像技术20000元/人·年

3、药学、数据科学与大数据技术、学前教育19000元/人·年

4、机械设计制造及其自动化、土木工程、计算机科学与技术、财务管理、金融学、物流管理、互联网金融18000元/人·年

5、护理学、英语、翻译、商务英语、电子商务17000元/人·年

6、应用心理学、国际经济与贸易、广告学、社会体育指导与管理、信息管理与信息系统、电子信息工程、法学、市场营销、行政管理、传播学、网络与新媒体、法语16000元/人·年

7、会计（专科）、市场营销（专科）、电子商务（专科）、新能源汽车技术（专科）11000元/人·年

8、金融学（专升本）、机械设计制造及其自动化（专升本）、计算机科学与技术（专升本）、土木工程（专升本）、财务管理（专升本）18000元/人·年

9、国际经济与贸易（专升本）、法学（专升本）、电子信息工程（专升本）、市场营销（专升本）、旅游管理（专升本）16000元/人·年

10、学前教育（专升本）、药学（专升本）19000元/人·年

11、英语（专升本）、护理学（专升本）、电子商务（专升本）17000元/人·年

12、医学影像技术（专升本）20000元/人·年

13、动画（专升本）、视觉传达设计（专升本）22000元/人·年

4、钧恒科技武汉是生产什么的？

钧恒科技（武汉）有限公司是一家专注于计算机软件开发、人工智能和机器人技术研发、电子产品制造等领域的高新技术企业，其主要产品包括智能家居控制系统、智能视觉识别系统、智能健身设备等。同时，钧恒科技（武汉）公司也提供相关的技术咨询、系统集成、技术支持等服务。

5、大学计算机专业选择哪个方向比较好？

作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，在进行专业方向选择时，要考虑到自己的兴趣爱好和能力特点，还需要结合学校的教育资源情况，尽量选择科研资源丰富的方向，这对于后续的读研和就业都有比较重要的影响。

目前不同学校会结合自身的实际情况来划分方向，计算机软件、嵌入式开发和计算机视觉这三个方向都有各自的特点，前景也都比较不错。如果没有继续读研的计划，可以重点关注一下软件开发方向，毕竟开发岗位人才需求量比较大，而且岗位人才需求类型也比较多元化，本科生也有机会获得高附加值的岗位。

如果有进一步读研的计划，而且对人工智能方向比较感兴趣，那么可以重点关注一下计算机视觉方向，作为当前人工智能领域落地应用情况比较好的方向之一，未来在工业互联网时代，计算机视觉的应用空间会逐渐得到拓展，岗位附加值也相对比较高。

本科阶段选择计算机视觉方向还是具有一定学习难度的，要尽量加入老师的课题组，在课题组中会有较为完善的实验环境支撑，同时也会有一个较好的交流氛围。本科阶段进入课题组也会积累一定的科研经验，为后续的读研奠定一个基础。

嵌入式开发是比较传统的开发方式之一，目前行业人才规模也相对比较大，随着5G时代的到来，嵌入式开发也会迎来新的机会，但是要想获得高附加值的岗位，还是具有一定难度的，要重视物联网平台层相关知识的学习。

不论选择哪个方向，对于大一、大二阶段的同学来说，都应该重视专业比赛和科研实践活动。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！