计算机视觉发展趋势
1.数据质量和深度学习技术
计算机视觉的发展得益于深度学习技术的进步，特别是吴恩达博士开发的一些基于深度学习的图像识别模型。这些模型对输入数据的质量非常依赖，而不仅仅是数据的数量。因此，未来的趋势将是优化数据的质量，这将使得计算机视觉技术能够在更少的数据上获得更好的结果，从而降低资金投入和计算资源的成本，并开辟出更多新的潜在使用案例。
2.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。例如，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，以及监控叉车等重型机械工作范围内的各种环境，以防有人误入工作范围。此外，计算机视觉技术也被越来越多地用于监控某人是否遵守社交距离规定以及是否佩戴口罩等，这对于防止病毒的大范围传播非常重要。
3.应用于零售业
在零售业，计算机视觉技术将会大力普及。例如，亚马逊已经开创了无收银员商店AmazonGo，该杂货店配备了摄像头，可以简单识别顾客从货架上拿走的物品。预计到2022年，将有更多类似的商店开业，包括特易购在内的其他零售商也将加入其中。计算机视觉在零售业还有许多其他用途，例如应用于库存管理领域，摄像头可检查货架上商品的摆放情况和仓库内的库存情况，并在必要时自动订购补货。
4.在汽车领域的应用
计算机视觉技术在汽车领域的应用也越来越广泛。科学家们已经开发出了一些视觉系统，能使用摄像头跟踪驾驶员的面部表情，发出警告信号，如驾驶员可能很疲劳，并有可能在开车时睡着等。这项技术已经在货运卡车等商用车辆上使用，到2022年，它有望进入私家车领域。计算机视觉在汽车领域的其他可能用途包括监控乘客是否系好安全带，甚至下车时是否落下钥匙和电话等。
5.对数据隐私和安全的关注
随着计算机视觉应用的不断扩展，对数据隐私和安全的关注也越来越高。未来的趋势是将数据隐私和安全作为计算机视觉技术发展的重要方向，提出更加完善和可靠的数据隐私和安全保护机制。
6.新的研究方向
根据相关报道，计算机视觉的发展趋势还包括以下几个方面：一是计算机视觉与其他人工智能领域的融合；二是更加高效、精确、实时和安全的计算机视觉技术；三是三维视觉、视频理解和多模态融合等新兴的研究方向。
