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AI公司将视觉数据转化为大见解：计算机视觉的力量
每秒生成和交换许多视觉内容，包括照片，电影，扫描，流等。从监视摄像机到手机再到卫星照片，世界比以往任何时候都产生更多的视觉数据。但是有一个问题，也没有收集数据；这有意义。那就是...阅读更多»邮政AI公司将视觉数据转化为大见解：计算机视觉的力量首先出现在大数据分析新闻中。
来源:大数据分析新闻每秒生成和交换许多视觉内容，包括照片，电影，扫描，流等。从监视摄像机到手机再到卫星照片，世界比以往任何时候都产生更多的视觉数据。但是有一个问题，也没有收集数据；这有意义。
这是由人工智能支持的计算机视觉发挥作用的地方。它使机器人可以像人类一样“看到”和解释视觉内容。但是，它们更快，更大。
在本文中，我们将研究如何将视觉数据转换为有用的信息，以及哪些组织正在领导。
为什么计算机视觉在大数据分析中很重要
计算机视觉的目标是识别可用于为选择或预测结果提供信息的对象，模式，异常和见解。但是，为什么在大数据中很重要？
这是因为视觉内容现在是原始数据，而不仅仅是“媒体”。考虑交通镜头，产品图像，医疗扫描或显示消费者行为的电影。所有这些都可以检查模式，问题和可能性。这些数据是巨大的，杂乱的和非结构化的，这是一个挑战。那是计算机视觉的来源，使得不仅可以实现，而且可以扩展。
计算机视觉如何将视觉数据转化为可操作的见解
计算机视觉的强度是将复杂的图像解构为有用的可测量组件的能力。
首先要获得或吸收视觉内容，这可能是从CT扫描到仓库相机供稿的任何东西。接下来是特征提取，它涉及AI模型识别图像中的模式，边缘，对象或面。然后，算法评估特征以实现目标，例如计算个人，查找故障或识别视觉数据中的手势。
AI模型在另一端，组织可以使用诸如数据，分类，警报或趋势报告之类的见解。