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來源: 發(fā)布時(shí)間:2025-11-01

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)雜這里所指的信息指Shannon定義的,可以用來幫助做一個(gè)“決定”的信息。閔行區(qū)本地?cái)?shù)字視覺設(shè)計(jì)選擇

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因此,在實(shí)現(xiàn)**終目標(biāo)以前,人們努力的中期目標(biāo)是建立一種視覺系統(tǒng),這個(gè)系統(tǒng)能依據(jù)視覺敏感和反饋的某種程度的智能完成一定的任務(wù)。例如,計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域就是自主車輛的視覺導(dǎo)航,還沒有條件實(shí)現(xiàn)像人那樣能識(shí)別和理解任何環(huán)境,完成自主導(dǎo)航的系統(tǒng)。因此,人們努力的研究目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)在高速公路上具有道路跟蹤能力,可避免與前方車輛碰撞的視覺輔助駕駛系統(tǒng)。這里要指出的一點(diǎn)是在計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)中計(jì)算機(jī)起代替人腦的作用,但并不意味著計(jì)算機(jī)必須按人類視覺的方法完成視覺信息的處理。黃浦區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計(jì)平臺(tái)這表明這些學(xué)科的基礎(chǔ)理論大致是相同的,甚至讓人懷疑他們是同一學(xué)科被冠以不同的名稱。

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幾乎在每個(gè)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的具體應(yīng)用都要解決一系列相同的問題。這些經(jīng)典的問題包括:識(shí)別一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺,圖像處理和機(jī)器視覺所共有的經(jīng)典問題便是判定一組圖像數(shù)據(jù)中是否包含某個(gè)特定的物體,圖像特征或運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。這一問題通常可以通過機(jī)器自動(dòng)解決,但是到目前為止,還沒有某個(gè)單一的方法能夠***的對(duì)各種情況進(jìn)行判定:在任意環(huán)境中識(shí)別任意物體。現(xiàn)有技術(shù)能夠也只能夠很好地解決特定目標(biāo)的識(shí)別,比如簡(jiǎn)單幾何圖形識(shí)別,人臉識(shí)別,印刷或手寫文件識(shí)別或者車輛識(shí)別。而且這些識(shí)別需要在特定的環(huán)境中,具有指定的光照,背景和目標(biāo)姿態(tài)要求。

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)車和無人機(jī)(UAV)。自主化水平,從完全**的(無人)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。其中突出的應(yīng)用領(lǐng)域是醫(yī)療計(jì)算機(jī)視覺和醫(yī)學(xué)圖像處理。

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廣義的識(shí)別在不同的場(chǎng)合又演化成了幾個(gè)略有差異的概念:識(shí)別(狹義的):對(duì)一個(gè)或多個(gè)經(jīng)過預(yù)先定義或?qū)W習(xí)的物體或物類進(jìn)行辨識(shí),通常在辨識(shí)過程中還要提供他們的二維位置或三維姿態(tài)。鑒別:識(shí)別辨認(rèn)單一物體本身。例如:某一人臉的識(shí)別,某一指紋的識(shí)別。監(jiān)測(cè):從圖像中發(fā)現(xiàn)特定的情況內(nèi)容。例如:醫(yī)學(xué)中對(duì)細(xì)胞或組織不正常技能的發(fā)現(xiàn),交通監(jiān)視儀器對(duì)過往車輛的發(fā)現(xiàn)。監(jiān)測(cè)往往是通過簡(jiǎn)單的圖象處理發(fā)現(xiàn)圖像中的特殊區(qū)域,為后繼更復(fù)雜的操作提供起點(diǎn)。通過對(duì)視覺設(shè)計(jì)(海報(bào),詳情頁(yè)等)中的設(shè)計(jì)元素的拆分,基于動(dòng)態(tài)的HTML圖層疊加來模擬圖文設(shè)計(jì)的全過程。松江區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計(jì)平臺(tái)

基于內(nèi)容的圖像提取:在巨大的圖像中尋找包含指定內(nèi)容的所有圖片。閔行區(qū)本地?cái)?shù)字視覺設(shè)計(jì)選擇

ACCV:Asian Conference on Computer Vision,亞洲計(jì)算機(jī)視覺大會(huì)頂刊PAMI:IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,IEEE 模式分析與機(jī)器智能雜志IJCV:International Journal on Computer Vision,國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺雜志較好期刊TIP:IEEE Transactions on Image Processing,IEEE圖像處理雜志CVIU:Computer Vision and Image Understanding,計(jì)算機(jī)視覺與圖像理解PR:Pattern Recognition,模式識(shí)別PRL:Pattern Recognition Letters,模式識(shí)別快報(bào)閔行區(qū)本地?cái)?shù)字視覺設(shè)計(jì)選擇

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