计算机视觉未来趋势预测
1.数据质量和深度学习技术的优化
计算机视觉的发展离不开深度学习技术的支持。吴恩达博士开发的一些基于深度学习的图像识别模型，其效果很大程度上取决于它们被“喂食”的数据的质量，而不仅仅是数量。因此，未来的趋势之一将是优化数据的质量，通过自动提取并标记数据的技术，提升对标记数据的质量，使得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。
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，如果有人误入工作范围,它们会自动关闭。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，以防止病毒的大范围传播。
3.在零售业的应用
2022年，计算机视觉技术将会在购物和零售领域大力普及。例如，亚马逊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。此外，计算机视觉技术还可以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。它还被用来监控和了解顾客在商店内的移动模式，以优化商品的摆放位置，当然,也可以用来防止商品被盗。
4.在汽车领域的应用
计算机视觉技术已经应用于现有的智能网联汽车领域，如特斯拉公司今年宣布,其汽车将主要依靠计算机视觉,而不是使用雷达来为汽车行驶周围的环境建模。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.边缘计算技术的重要性与日俱增
随着边缘计算的计算速度不断提高，计算机视觉将在安全领域产生重大影响。使用边缘设备,如配备了计算机视觉的安全摄像头,人们可以动态分析数据,并在没有理由保留数据(如没有检测到可疑活动)的情况下丢弃数据。
6.多模态融合的发展
在计算机视觉领域内，多模态融合是一种重要的发展趋势。通过结合不同的感知模态（如视觉、听觉、触觉等），可以使计算机更好地理解和解释现实世界。这种融合方法有助于提高计算机视觉系统的鲁棒性和泛化能力，使其能够在更复杂的环境中表现出色。
7.人类视觉特点的模仿
为了提高深度神经网络的泛化能力，研究者们开始探索如何模仿人类视觉系统的特点。例如，在单目深度估计领域，研究人员提出了一种新的方法S2RDepthNet，该方法结合了人类的视觉系统特点，探究了网络进行单目深度估计的本质，并赋予了网络强大的深度估计泛化能力。
以上预测是基于当前计算机视觉领域的研究现状和发展趋势得出的，未来计算机视觉技术还将不断进步和完善，为我们的生活带来更多的便利和安全。
