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借助人工智能和计算机视觉，几乎任何平台都可以实现自主
[赞助] 计算机视觉和感知自主性的使用可以对加快观察、定位、决策和行动 (OODA) 循环产生深远影响。
来源:美国防务快讯网计算机视觉能够实时分析数据并理解图像中的内容，这将有助于创建新的 CONOPS。（AeroVironment 照片）
将这些技术功能添加到各种机器人系统中将彻底改变分析师处理传感器馈送和图像的方式。我们与 AeroVironment 的副总裁兼首席技术官 Scott Newbern 和学习与主动感知 (LEAP) 副总裁兼总经理 Timothy Faltemier 讨论了这一自主性福音。
AeroVironment 的突破防御：在我们讨论计算机视觉以及它如何通过自主性减少操作员的认知负荷之前，请先定义计算机视觉。
突破防御：在我们讨论计算机视觉以及它如何通过自主性减少操作员的认知负荷之前，请先定义计算机视觉。Timothy Faltemier 是 AeroVironment 的副总裁兼学习与主动感知总经理。
Faltemier：思考计算机视觉的最佳方式是观察人类如何分析数据。我们在图片中看到物体以及它们的位置。那幅图胜过千言万语，而计算机视觉正试图从那幅图创造出千言万语。
Faltemier：在过去的 10 年里，这种能力已经从最初能够在棒球场上找到一只狗发展到现在真正能够用千言万语描述那幅图像的程度。这不仅仅是狗，还有狗的种类。狗在跑吗？狗相对于相机指向哪里？背景中有一个孩子吗？孩子有棒球吗？棒球被扔了吗？
计算机视觉正试图即时查看那幅图并以人类可以理解的方式对其进行总结。
突破防御：这些千言万语的描述是如何呈现给用户的？它如何减少他们的认知负荷？
突破防御：这些上千字的描述是如何呈现给用户的？它如何减少他们的认知负荷？ Faltemier：视频