计算机软件正在改变这个行业，使消费者的生活不仅更容易，而且更有趣。作为一个新的领域，计算机视觉已经得到了广泛的宣传和大量的投资。北美计算机视觉软件市场的总投资为1.2亿美元，而中国市场已激增至39亿美元。让我们来看看使计算机视觉软件开发市场增长如此之快的最有前途和最有趣的技术。
深度学习的进展
深度学习因其提供准确结果的优势而广受欢迎。虽然传统的机器学习算法可能非常复杂，但其核心仍然非常简单。他们的培训需要大量的领域专业知识，出现错误时需要人工干预。最后，机器学习只擅长训练过的任务。
另一方面，深度学习算法通过神经网络知道当前的任务，这些神经元将任务映射到概念层面。每个复杂的概念都是由一系列更简单的概念定义的。这些算法都可以自己做。在计算机视觉的背景下，这意味着先识别明暗区域，然后对线条进行分类，再进行形状识别，再进行综合的图像识别。
当你给深度学习算法提供更多的数据时，它们的性能也会更好，这不是机器学习算法的典型特征。这对计算机视觉来说是个好消息。它不仅允许更多的图片和视频用于深度学习算法的训练，还减少了大量与标注和标记数据相关的工作。
零售业是实现计算机视觉软件的先锋。2017年，ASOS在其应用程序中添加了照片搜索选项，此后许多零售商纷纷效仿。有些人甚至更进一步，使用计算机视觉软件将线上和线下的体验更紧密地结合起来。
一家名为LolliPops的美食糖果零售商使用面部识别技术来识别经常光顾商店的购物者。因此，商店员工可以通过提供个性化的产品推荐和偶尔的忠诚度折扣来个性化他们的购物体验。特殊待遇可以灌输品牌忠诚度，把偶尔购物者变成普通购物者。两者都对商业有益。
边缘计算的兴起
连接到互联网和云的机器可以从整个网络收集的数据中学习并做出相应的调整，从而优化系统性能。然而，连接互联网和云并不总是一种保证。这就是边缘计算的用武之地。
边缘计算是指附属于物理机器的技术，如燃气轮机、喷气发动机或核磁共振扫描仪。它允许在收集数据的地方处理和分析数据，而不是在云或数据中心处理。边缘计算无法取代云。它只允许机器在需要时根据新的数据见解采取行动。换句话说，边缘的机器可以根据自己的经验进行学习和调整，与大型网络无关。
边缘计算解决了网络可访问性和延迟的问题。现在，您可以将设备放置在网络连接不良或不存在网络连接的区域，而不会影响分析结果。此外，边缘计算可以抵消云计算用于数据共享的使用和维护成本。对于计算机视觉软件来说，这意味着更好的实时响应，只有相关的见解才会被移至云端进行进一步分析。这个功能对自动驾驶汽车特别有用。
为了安全运行，车辆将需要收集和分析与其周围环境、方向和天气条件相关的大量数据，更不用说与路上的其他车辆进行通信了，所有这些都没有延迟。依靠云解决方案来分析数据可能是危险的，因为延迟可能导致事故。
点云物体识别
云是目前物体识别和物体跟踪中比较常用的技术。简而言之，点云是在三维坐标系中定义的数据点的集合。这种技术通常用在空房间，每个物体的位置和形状都用一个坐标列表来表示。坐标列表称为“点云”。
这种技术可以精确地表示空中物体的位置，并且可以精确地跟踪任何运动。云的应用层出不穷。以下是一些行业示例和这些技术的优势:
1)文档:资产监控、施工现场跟踪和恶意损坏检测。
2)分类:城市规划，便于分析的审计工具，必要的公用事业工作图纸。
3)变化检测:资产管理、货物跟踪和自然灾害管理。
4)预测性维护:持续监控资产和基础设施，以预测何时需要维修。
融合现实:增强的VR和AR
现在任何VR或者AR系统都可以创造出沉浸式的3D环境，但是和用户生活的真实环境关系不大。大多数AR设备可以简单地扫描环境，VR系统可以通过头部跟踪、控制器等检测用户的运动。，但他们的能力不止于此。
计算机软件正在将VR和AR推向被称为融合现实的下一个发展阶段。
借助可以绘制环境的外部摄像头和传感器、眼球追踪解决方案和陀螺仪来定位用户，VR和AR系统可以:
感知环境，引导用户远离障碍物，如墙壁、物体或其他用户。
检测用户的眼睛和身体运动，并相应地采用VR环境。
在室内环境、公共场所、地下等场所提供指导和说明。
Lowe五金店已经在用这个产品了。每个购物者都可以借用AR设备，在上面制作购物清单，并获得商店中每件商品的路线。AR设备实时使用平面图、库存信息和环境地图来提供准确的方向。
语义实例分割
为了理解什么是语义实例切分，我们先把这个概念分为两部分:语义切分和实例切分。
示例分割在像素级别识别对象的轮廓，而语义分割只是将像素分组到特定的对象组中。让我们用气球图片来说明这两种技术与其他技术的对比。
类别:此图中有一个气球。
语义分割:所有这些都是气球像素。
物体检测:在这张图片中的这些位置有7个气球。我们开始考虑重叠对象。
例:这些位置有7个气球，是每个像素的像素。
如果放在一起，语义和实例分割方法将成为一个强大的工具。这个工具不仅可以检测图片中属于一个对象的所有像素，还可以确定哪些像素属于哪个对象，以及对象在图片中的位置。
语义分割是土地覆盖分类的有用工具，有许多应用。通过卫星图像进行土地测绘可能有助于政府机构监测森林砍伐、城市化、交通等情况。
许多建筑师也将这类数据用于城市规划和建筑开发。有些人甚至更进一步，将其与AR设备结合使用，以了解其设计在现实生活中的外观。
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