机器视觉系统从图像识别到智能决策的技术革新
机器视觉系统的核心技术是计算机视觉，它使得计算机能够解释和理解图像中的内容。这种技术在无人驾驶汽车、医疗诊断、安全监控等领域都有广泛应用。
计算机视觉涉及多个子任务，包括图像处理、模式识别和深度学习。其中，深度学习尤其重要，因为它允许模型通过大量数据自我训练，从而提高准确性和效率。
深度学习算法如卷积神经网络（CNN）已被广泛用于图像分类任务。这些网络能够自动提取特征并学会区分不同物体，如猫头鹰、车辆或建筑物。
除了分类外，机器视觉还能实现目标检测，即在图像中定位并标记出所有对象。此技术对于自动驾驶汽车来说至关重要，因为它们需要实时检测周围环境中的所有障碍物。
最近，一些研究者开始探索将传感器融入到日常生活用品中，以便更好地集成与提升现有的环境监测能力。这一趋势预示着未来的家居设备可能会更加智能，能够自动调整照明或温控以适应用户的需求。
