问：图像识别的具体应用
- 答：图像识别是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，可应用于导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域
1.遥感图像识别
2.通讯领域的应用
3.指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等等。
4.生物医学图像识别 例如puted Tomography)技术等。
5.3D图像的识别
江苏视图科技，专业图像识别，主要应用方向是手机拍照购物，互动营销，美术馆和博物馆的手机导览增值服务，目录销售，网站商品相似搜索等等。 - 答：主要应用领域
图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的，每个图像都有它的特征。在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。图像识别技术是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域可广泛应用。
遥感图像识别
航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进行加工以便提取有用的信息。该技术目前主要用于地形地质探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，灾害预测，环境污染监测，气象卫星云图处理以及地面军事目标识别等。
军事刑侦
图像识别技术在军事、公安刑侦方面的应用很广泛，例如军事目标的侦察、制导和警戒系统；自动灭火器的控制及反伪装；公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等等。
生物医学
图像识别在现代医学中的应用非常广泛，它具有直观、无创伤、安全方便等特点。 - 答：图像视频智能分析引擎：衣＋
- 答：一、CCD图像传感器
CCD（ChargedCoupledDevice）于1969年在贝尔试验室研制成功，之后由日本开始批量生产，经过30多年的发展历程，从初期的10多万像素已经发展至今天主流应用的500万像素。CCD类型又可分为线阵（Linear）与面阵（Area）两种，其中线阵应用于影像扫描器及传真机上，面阵型多应用于数码相机、摄录影机、监视摄影机等多项影像输入产品上。目前CCD像元数已从100万像元提高到2000万像元以上，大面阵、小像元（感光小单元简称）的CCD摄像机层出不穷。随着超大规模微加工技术的发展，CCD传感器的分辨率将越来越高。CCD是固态图像传感器的一类，即电荷耦合式图像传感器，固态图像传感器是指将布设在半导体衬底上许多能实现光-电信号转换的小单元，用所控制的时钟脉冲实现读取的一类功能器件。图像传感器作为一种基础器件，因能实现信息的获取、转换和视觉功能的扩展，并能给出直观、真实、层次多、内容丰富的可视图像信息在现代社会中得到了越来越广泛地应用。
二、图像识别系统定位的工作原理
在现实生活中，人们可以很容易的“看到”一幅画面，但这一个十分“简单”过程并非如此简单。深入研究大致分为：成像在视网膜上；其次是大脑对图像进行认识、理解和分析；最后根据上述一系列处理的结果做出反应。由于图像识别系统基本上是摸仿了人对事物的认识过程，图像识别系统定位是采用了CCD摄像机（如同人的眼睛）通过透镜收集并聚焦来自目标的反射光线，借助必要的光学系统将此光投射于CCD光敏面上的光的空间分布信息转换为按时序输出的电信号—视频图像信号，可以在监视器上重现图像。 - 答：主要应用领域
图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的，每个图像都有它的特征。在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。图像识别技术是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域可广泛应用。
遥感图像识别
航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进行加工以便提取有用的信息。该技术目前主要用于地形地质探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，灾害预测，环境污染监测，气象卫星云图处理以及地面军事目标识别等。
军事刑侦
图像识别技术在军事、公安刑侦方面的应用很广泛，例如军事目标的侦察、制导和警戒系统；自动灭火器的控制及反伪装；公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等等。
生物医学
图像识别在现代医学中的应用非常广泛，它具有直观、无创伤、安全方便等特点。在临床诊断和病理研究中广泛借助图像识别技术，例如putedTomography)技术等。
机器视觉
作为智能机器人的重要感觉器官，机器视觉主要进行3D图像的理解和识别，该技术也是目前研究的热门课题之一。
机器视觉的应用领域也十分广泛，例如用于军事侦察、危险环境的自主机器人，邮政、医院和家庭服务的智能机器人。此外机器视觉还可用于工业生产中的工件识别和定位，太空机器人的自动操作等。
总结：人工智能前景不可限量，图像识别作为AI技术的支撑，是一种强有力的识别方式，随着AI在场景上的深入，图像识别应用领域会越来越广。 - 答：图像识别可应用于公路路面的病害检测，比如国辰机器人AI图像识别技术，应用于路面病害识别之后，原本需要二三十人历时半年的路面检测工作直接缩短到一周之内完成检测并出分析报告，极大的提高了工作效率，节省了成本。
- 答：图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，也是人们日常生活中使用最广泛的人工智能技术之一。近年来，随着深度学习技术的发展，图像识别准确率显著提高。本论文研究了图像识别的传统技术和深度学习技术，分析了深度学习技术的几点不足，并给出未来可行的解决方案。
【关键词】人工智能 图像识别 深度学习
1 概述
图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，其是以图像为基础，利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同模式的对象的技术。目前图像识别技术的应用十分广泛，在安全领域，有人脸识别，指纹识别等；在军事领域，有地形勘察，飞行物识别等；在交通领域，有交通标志识别、车牌号识别等。图像识别技术的研究是更高级的图像理解、机器人、无人驾驶等技术的重要基础。
传统图像识别技术主要由图像处理、特征提取、分类器设计等步骤构成。通过专家设计、提取出图像特征，对图像进行识别、分类。近年来深度学习的发展，大大提高了图像识别的准确率。深度学习从大量数据中学习知识（特征），自动完成特征提取与分类任务。但是目前的深度学习技术过于依赖大数据，只有在拥有大量标记训练样本的情况下才能够取得较好的识别效果。
问：旷视首席科学家孙剑博士去世，生前曾有过哪些成就？
- 答：带队力压微软、谷歌、FB三大巨头夺得全球竞赛冠军，孙剑是著名的图像识别深度残差网络发明人之一，拥有超过40项专利，顶级学术会议和期刊上发表学术论文100余篇。
- 答：第一，拥有超过40项专利,第二，在五个顶级学术会议和期刊上发表学术论文100+篇,第三，开发出来世界上第一个上百层的深度神经网络，第四，将多项基础研究转化为核心产品，第五，推动AI技术在个人物联网、城市物联网和供应链物联网领域的应用落地
- 答：孙剑最为人所熟知的，是其在人工智能领域的成就。其专注图像识别科技工作，是著名的残差网络发明者之一，也是计算机视觉全球最具影响力学者之一。他曾带队力压微软、谷歌、FB等巨头获得全球竞赛冠军。
- 答：他一生专注于科研工作，是一位在人工智能技术领域探索和创新的领路人，他为科研工作做出了非常大的成就，在好多会议上发表了多篇学术论文，多年的研究经历，使他拥有了超过40项专利。
- 答：6月14日，旷视发布讣告称，旷视首席科学家、旷视研究院院长孙健博士因抢救无效于2022年6月14日凌晨去世。
据官网介绍，旷视科技是一家专注于物联网场景的人工智能公司，为消费者物联网、城市物联网、供应链物联网等核心场景提供解决方案。 旷视研究院主要专注于深度学习和计算机视觉。 方向，“在各种国际顶级人工智能竞赛中，旷视科技多次击败谷歌、Facebook、微软等国际科技巨头。” 与仅用3个月就获准在港股上市的商汤科技不同，旷视科技的IPO之路颇为坎坷。 2019年8月，旷视科技提交港股上市申请。 两个月后，被美国列入“实体名单”。 最终，港交所没有批准其IPO申请。 2020年2月，旷视港股上市进程状态显示为“无效”。
孙先生是人工智能领域的领军人物，持剑残差网络的发明者之一，世界人工智能2000计算机视觉最具影响力学者，中国学会混合智能专委会副主任 自动化，以及许多研究人员的成员。 例子！ 之前有幸接触过他，人很好。 我听说指导学生会给他们动手指导，鼓励教育。 刚开始看到这个消息时，难以置信。 人工智能领域的中国标杆科学家，名副其实的中国之光，正值学术年华，唉，可惜了。 孙健的主要研究领域是计算机视觉和计算摄影，拥有40多项专利。 自2002年以来，他在顶级学术会议和期刊上发表了100多篇学术论文，被引用255,630次。 并于2009年和2016年两次获得CVPR计算机视觉年会最佳论文奖。
2016年7月，孙健加入旷视科技，担任首席科学家兼研究董事总经理。 据了解，旷视科技是一家专注于物联网场景的人工智能公司。 它以物联网作为人工智能技术的载体。 通过构建完整的AIoT产品体系，面向消费物联网、城市物联网、供应链物联网三大品类。 核心场景提供成熟的行业解决方案，实现人工智能的商业化。
问：图像识别技术从何学起
- 答：你先搞清楚自己要具体解决什么问题，这个很重要。如过没有目的，就只能是了解性的学习，很难坚持。然后查相关文献，先找综述看，再找硕博士论文，最后再找老外的经典论文。看文献，确定你要采用什么方向的算法来有效解决你所面对的问题。然后编程试一下效果，看看有没有改进的空间。如果算法的效果很不好，就扩大尝试算法范围。
- 答：课本，冈萨雷斯 的《数字图像处理》
