摘要：人工智能已经成为当今社会的热门话题。在这个信息爆炸的时代，计算机视觉技术的发展成为人工智能领域的一个重要分支。其可以让我们更好地理解周围的环境，提高生产效率，改善生活质量，甚至改变我们与世界互动的方式。本文就主要对人工智能时代计算机视觉技术的发展趋势及应用进行分析，希望对其未来发展提供助力。

关键词：人工智能时代；计算机视觉技术；发展趋势

1.相关理念概述

1.1人工智能时代

人工智能时代是指人工智能技术在各个领域得到广泛应用的时代。其特征是万物互联、虚拟现实、智慧涌现等。其中，万物互联即借助网络技术，人工智能时代将人、数据、事物、场景等结合在一起，通过信息转化产生动能，为社会的发展提供了动力，促进了社会系统各个要素的紧密联系，为我们的生活带来了更多的便利和创新。虚拟现实是通过计算机技术模拟出的一种虚拟环境，可以让人们在其中进行沉浸式体验。智慧涌现简单来说就是我们在生活中经常使用的工具突然之间变聪明了。

1.2计算机视觉技术

计算机视觉技术是研究如何使机器能够像人一样“看”的科学，其核心任务是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息。这门科学试图建立能够从图像或多维数据中获取信息的人工智能系统，所指的信息是Shannon定义的、可以用来帮助做出“决定”的信息。因其涉及图像处理、模式识别、机器学习、人工智能等多个学科领域，所以应用领域广泛，人机交互、智慧城市、智慧医疗、无人驾驶、农业、安全监控等领域都可以运用该技术。

2.人工智能时代计算机视觉技术发展趋势

2.1人工智能在计算机视觉技术中的应用

在计算机视觉中应用人工智能技术，可以详细深入地分析、处理各类图形以及图像，快速有效地甄别海量图像数据，发现分析目标。当前，人们对图像动态化分析的需求日益增强。以电商为例，当我们想购买商品但又不了解其价值和作用时，可以通过全网对比，深入分析优质商品的外部特征，从而获取精准的产品信息。这个过程中，人工智能技术、计算机视觉技术和大数据技术都发挥了重要作用。具体运作流程如下：（1）利用计算机视觉技术捕捉商品图像和图形，生成核心数据。（2）借助大数据技术进行内容分析和搜索，找出相似的内容。（3）通过人工智能技术识别和处理海量信息。因此，人工智能在计算机视觉中的应用具有广阔的发展空间，将成为未来人工智能研究的重要方向。

2.2人工智能在网络中的应用

人工智能在网络中发挥着越来越重要的作用，带来了巨大的价值。随着网络领域的不断发展，数据共享变得越来越重要，而人工智能技术可以帮助实现这一目标。通过人工智能技术，可以处理网络中人力资源不足的问题，大幅缩减管理、运营成本，提高网络运行效率和网络系统覆盖率。目前，人工智能技术在网络安全和网络管理两个方面的应用尤为突出。在网络安全方面，人工智能技术可以对各项数据进行加密，提高数据的安全性。而在网络管理方面，人工智能技术的应用可以减轻工作人员的压力，减少运行成本，提高网络服务质量与客户满意度。此外，人工智能技术还可以应用于网络的自动化部署、自动化监控和自动化运维等方面，使网络更加智能、高效、可靠。例如，其可以自动识别潜在的安全威胁，并采取相应措施进行防范；可以实时监控及分析网络流量，及时发现和解决网络拥堵等问题；还可以根据用户需求自动配置网络资源，提高网络的响应速度和服务质量。

3.人工智能时代计算机视觉技术的应用案例分析

3.1智慧城市建设中计算机视觉技术的应用案例

通过集成先进的信息和通信技术，将城市各个方面进行高度融合，从而实现城市管理、社会服务和经济运行等方面的智能化、高效化和可持续化发展的城市形态是智慧城市。其以实现城市资源的优化配置、提高城市管理效率、改善居民生活质量、推动城市可持续发展的目标。计算机视觉技术是一种先进技术手段，其可应用于多个领域，推动智慧城市建设。其一，可以进行周界监控和人员检测。计算机视觉技术可以通过对监控视频进行分析，检测可疑活动并发出警报；也可以借助图像识别技术对人员进行检测和识别，帮助城市管理部门更好地掌握城市的人口流动情况。其二，计算机视觉技术可以用于环境监测。通过对城市的空气质量、水质和噪音等环境参数进行监测和分析，辅助城市管理部门更好地了解城市的环境状况，并采取相应的管理措施。其三，计算机视觉技术在公共安全监控方面也有一定优势，其能对公共场所的监控视频进行分析，协助警方及时发现可疑人员和犯罪行为。同时，图像识别技术能够对犯罪嫌疑人进行识别和追踪，提高打击犯罪的效率和准确性。

3.2智慧医疗领域中计算机视觉技术的应用案例

首先，计算机视觉技术可以运用于肺部CT扫描分析。其可以自动分析肺部CT扫描图像，检测肺炎等疾病。通过深度学习算法，可以提高图像分辨率并辅助医生进行更精确的诊断。其次，计算机视觉技术能够检测乳腺癌。基于该技术比较图像中的癌细胞和非癌细胞识别异常和变化，可以提高医生诊断乳腺癌的准确性和效率。再次，计算机视觉技术有助于运动损伤分析。借助其进行运动员的运动视频分析后，能够有效诊断运动损伤的类型和程度，为治疗提供重要参考。最后，计算机视觉技术有利于实时监测患者的生命体征，帮助医生及时发现病情变化并采取相应措施。随着时代的发展，该技术正在不断完善，未来会被应用于更多场景中。

3.3自动驾驶领域中计算机视觉技术的应用案例

计算机视觉技术是自动驾驶领域不可或缺的一项技术，可以推动自动驾驶技术的发展。例如计算机视觉技术可以通过对摄像头录制的图像进行分析，检测和跟踪道路上的行人，辅助自动驾驶汽车做出正确的行驶决策，同时也能保护行人的安全。又如，计算机视觉技术可以用于识别道路上的交通信号灯和交通标识，帮助自动驾驶汽车在行驶过程中遵守交通规则和避免危险。再如，计算机视觉技术有助于检测车道线和路况信息，让自动驾驶汽车保持正确的行驶方向和速度，及时发现并应对道路上的突发情况。

结语：总而言之，在人工智能时代，计算机视觉技术的发展和应用前景广阔。随着人工智能的不断进步和应用场景的不断扩展，计算机视觉技术也将不断发展和完善，为人类带来更多的便利和创新。

参考文献

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