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科技日报记者 刘霞
计算机视觉技术囊括很多能够理解图像（包括图片和视频）的算法，它们是许多创新型关键技术——从自动驾驶汽车到智能工业机械甚至手机上的软件等的基础，也是我们正在努力构建的能像人类自身一样理解和学习周围世界的机器的基础。
到2022年底，计算机视觉技术的市场价值预计将达到480亿美元，并可能成为许多持续创新和突破的来源。美国《福布斯》杂志网站在近日的报道中，列出了计算机视觉技术在2022年的五大发展和应用趋势。
优化数据的质量
计算机视觉的飞速发展多亏了深度学习技术的不断进步。
深度学习领域的重要开拓者吴恩达博士开发了一些基于深度学习的图像识别模型，其目的是训练计算机识别猫的图片，这些模型尤其依赖它们被“喂食”的数据的质量，而不仅仅是数量。使用自动提取并标记数据的技术提升了对标记数据的质量，将使计算机视觉技术能用更少的数据获得同样的结果，从而降低资金投入和计算资源等方面的成本，并开辟出更多新的潜在使用案例。
应用于健康和安全领域
计算机视觉的一个关键应用是发现危险并在出现问题时发出警报。科学家们已经开发出了一些方法，让计算机能够检测建筑工地上的不安全行为，比如没有佩戴安全帽等，以及监控叉车等重型机械工作范围内的各种环境，如果有人误入工作范围，它们会自动关闭。美国劳工统计局的数据显示，每年有270万人受工伤，越来越多企业加大了在该领域的投入，以减少因疏忽造成的人力和财务成本。