随着对计算机视觉需求的增长，哪些关键技术正在被关注？

　　计算机视觉正在迅速普及，这很可能是你日常生活的一部分。你有面部识别解锁的手机吗？当你驶出车道时，车道检测知道吗？在缩放电话中使用虚拟背景？这些都是计算机视觉在日常生活中的例子。

　　除了提供给消费者的商业特性外，计算机视觉(CV)正在对全球工业产生直接影响。视觉数据的增加、增强的神经网络和低成本的芯片将继续推动计算机视觉的增长。以下是一些与简历相关的较新技术趋势。

　　计算机视觉技术发展趋势

　　与计算机视觉有关的技术不计其数。工程师们已经想出了各种各样的解决方案，以应对简历系统中的各种挑战。

　　卷积神经网络

　　CNN是一种深层次的神经网络，常用于图像分析。CNN的神经元可以通过学习得到改善。近几年来，CNN给CV带来了提振。它们处理图像的能力是通过一个称为卷积的数学过程来实现的。CNN可以在多种行业中提供好处。在医疗保健中，CNNs可以快速处理上百张X射线、磁共振成像和其他医学图像，在提供诊断方面可以像人类医生一样有效。事实上，脑瘤、糖尿病、帕金森氏症、乳腺癌等健康问题正在借助计算机视觉和CNNs成功地诊断出来。农业是计算机视觉(ComputerVision)和美国有线电视新闻网(CNN)提供巨大益处的另一个领域，例如确定种子对农作物健康的健康程度，以及识别肥沃土壤或存在水的地区。

　　图形处理单元。

　　GPU可以高速处理大块数据。这对于神经网络的训练尤为重要。GPU起初是为电脑游戏设计的，但它们在CV中的应用加速了人工智能的训练和推理。

　　智能的城市。

　　监测技术正被用于提高智能城市的效率。当高速公路发生事故、公共交通延误以及其他类型的拥堵或干扰时，计算机视觉可以迅速提醒官员。

　　图像搜索。

　　计算机视觉算法正在帮助企业和消费者更快地找到图像。神经网络能够了解图像所包含的内容，然后对这些信息进行索引。同样的技术甚至出现在手持设备上。

　　家庭保安。

　　从带摄像头的消费者门铃到更健壮的安全系统，计算机视觉可以随时监控家里发生的事情。在检测到移动后，相机可以将视频发送到云端，以低成本提醒房主。