从运营商方面来看，中国移动表示要全面发展物联网。据中国移动物联网基地副总经理谢志远介绍，中国移动将从3个方面推动物联网的发展：一是搭建运营体系，主要包括专网专号建设，物联网运营管理平台搭建，以及开放平台的建设。二是发展重点行业。由于物联网涉及的行业太多、太分散，中国移动将从几个大行业切入，如家居、交通、医疗等领域。三是拓展行业应用。除了产品以外中国移动会牵头做一些行业应用解决方案，形成白皮书发给各个省份。据悉，中国移动即将在4个领域推出4个全网产品：物联通、智能家居、手机二维码及移动产品。
从事物联网行业，想学习高级物联网课程的加我，空间有Q海南旅游超市网： 物联网技术被认为是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一个信息产业热点，有专家预测10年内物联网可能会大规模普及，发展成为一个上万亿元规模的高科技市场。物联网是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络技术。将物联网技术应用在旅游景区中不仅符合“低碳”的理念，还可以大大提高景区管理效率，具有十分深远的意义。
一、用于票务管理。目前国内大部分景区依然使用纸质门票，而纸质门票具有防伪能力差、易损坏、验票时间长等缺点。在客流量比较集中的时段，会给游客的购票、检票带来很大的压力，耽误游客大量的时间。为了解决这些问题，我们可以利用RFID电子标签技术建立一个景区电子门票系统，实现计算机售票、验票、查询、汇总以及统计和报表等门票控制管理功能。RFID标签门票具有以下技术特点：支持特殊信息的写入和读取，可以回收利用，满足了低碳环保和降低成本的要求；超高频技术带有一定的穿透性，读取速度快，不用通过激光或红外线瞄准就能获取数据，达到高效的人性化验票效果；在堆叠的情况下依然能够读取信息，满足大流量识别，识别距离可以达到10米左右，能满足景区内对游客和车辆的管理。
电子门票实际上就是景区内的“一卡通”，游客在对门票充值以后，可以将其用于景区内的乘车、住宿，餐饮、娱乐活动及购物等景区内一切消费活动。在每次的消费中，扣除相应的消费金额，而剩余的金额可在游客离开酒店时返还。应用完整的景区RFID应用系统，将景区门票、餐饮、酒店以及交通等进行有效整合，为客户提供一条龙服务，不仅能提高对游客的服务水平，更能提高景区的管理水平。
二、用于资源管理。在旅游景区内，无论是自然旅游资源还是人文旅游资源随着时间的流逝都会因为各种自然因素或人为因素受到损害。更为严重的是，一些恶劣的气候现象甚至会导致旅游景观的消失。当然，旅游资源遭到破坏的原因也与旅游区超负荷开放、游人过多等人为原因有关。
采取必要措施对各类旅游资源进行保护迫在眉睫。目前，各个景区一般是通过在各处设置摄像装置，对景区内的资源实行视频监控。而物联网不仅仅是从视觉上对各个资源进行监控，而是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描等技术对旅游资源的温度、湿度、负重程度、色泽度等各个方面进行监测，使得管理者可以对有需要的资源进行及时维护，对于已经受到损害的旅游资源可以直接将监测到的相关信息传送到互联网上进行分析，从而获取相对具有科学依据的解决办法。而设置在景点附近的识别系统及预警系统可以向试图破坏旅游资源的游客发出警告。在使用物联网之后可以将景区内的各个资源连接为一个整体，并形成相对完善、科学的监测管理系统，使得旅游资源具有更长久的生命力。
三、用于客流管理。影响旅游景区可持续发展的因素之一是景区内的游客数量超过了景区所能容纳的最大承载量，因此对旅游景区的客流量控制显得十分重要。旅游景区的客流量控制包括区内游客总量的控制和景区内各个景点的客流量控制，前者直接通过电子门票技术就可以轻松获取当前景区内游客总数量，当超过景区最大承载量时就可以采取停止售票、放缓售票等方式进行相应控制。对于后者而言，可以根据景区内各个景点的分布情况，将景区划分为相对独立的小区域，在小区域一些关键的位置点设置RFID读写器，配置多对天线，将天线配置在门(或是其他关键点)的位置，覆盖关键点。当游客通过关键点时，RFID读写器通过不同的天线获取游客的ID号，这样，经过位置点的所有RFID标签都可以通过读写器获取，并在第一时间将数据发送到数据中心。系统根据读取信息的结果判定游客的进出，实时了解景点的游客分布情况，做到系统的实时监控。一台高性能的RFID读写器能够每秒处理数百张的电子门票，完全可以满足大量的游客数据处理工作。
这样一来，可以通过了解景点游客的实时分布情况调整游客量，当景区内游客分布不均匀时就可以通过工作人员的适当引导来缓解那些“人气较高”景点的压力。
四、用于安全管理。通过物联网的应用在景区内形成一套完善的游客安全保障体系。根据不同类型的旅游景区，物联网在安全管理方面的应用形式也有所区别。对于森林公园、山岳等范围较大的景区，经常会出现游客走散、失踪等现象。对于这些地貌环境多变复杂的地区，在有限的人手下，如何合理调配人手，以最快的速度进行现场的救护工作显得非常重要，也很有必要。当游客走失或遇到危险时可以通过游客携带的电子门票利用GPS技术定位，然后通知距离最近的救护人员配置一台带GPS的RFID手持设备第一时间前往现场救护；对于那些面积范围相对较小，游客密集的景区，很容易成为恐怖分子袭击的目标，因此需要在景区入口处利用射频识别技术进行严格的安全检查，避免恐怖分子将危险物品带入景区内；对于一些危险系数较高的旅游项目的景区，一方面要在事故易发段安排救护人员，另一方面可以通过物联网的全方位监测来预防各种事故的发生。
五、用于员工管理。旅游景区的可持续发展离不开每一个员工的辛勤努力。对于十分注重服务质量的旅游景区来说，任何一个员工的失误都可能给景区的形象带来巨大损害。因此景区需要不断加强对员工的管理，以提高景区的经营效率、维护景区的良好形象。
物联网对于景区员工管理方面的应用原理与前面所提到的票务管理十分类似，只是应用形式有所差别。RFID标签具有唯一的ID号，通过给每位员工配备一个带有RFID的工作卡，就可以实现对员工的对点管理，确保他们在适当的时间出现在适当的位置并为游客提供良好的服务。其次，可以利用RFID工作卡的读写功能与信息储存功能让游客直接对工作人员的服务进行打分评价，形成一套以游客满意程度为基础的旅游景区员工评价体系，并以此作为员工薪酬发放的重要参考依据。
物联网的应用如下：
1、智能仓库。物联网一个很好的应用。它能准确的提供仓库管理各个环节数据的真实性，对于生产企业，可以根据这个数据合理的把控库存量，调整生产量。物联网中利用SNHGES系统的库位管理功能，可以准确提供货物库存位置，这就大大提高了仓库管理的效率。
2、智能物流。运用条形码、传感器、射频识别技术、全球定位等先进的物联网通信技术，实现物流业运输、仓储、配送、装卸等各个环节的智能化。不仅货物运输更加的自动化，而且作出的全面分析还能及时的处理问题对物流过程作出调整，优化了管理。大大提高了物流行业的服务水平，还节约了成本。
3、智能医疗。利用物联网技术，实现患者和医务人员、医疗机构、医疗设备的互动，实现医疗智能化。物联网医疗设备中的传感器与移动设备可以对患者的生理状态进行捕捉，把生命指数记录到电子健康文件中，不仅自己可以查看，也方便了医生的查阅，实现远程的医疗看病。很好的解决当前的医疗资源分布不均，看病难的问题。
4、智能家庭。物联网的出现让我们的日常生活更加的便捷。不远的将来一台手机，就可以 *** 作家里大多数的电器，查看它们的运行状态。寒冷的冬天，我们可以提前打开家里的空调，回到家就暖暖的。物联网还能准确的定位家庭成员的位置，你再也不用担心孩子跑的找不见人，省心省力。
5、智能农业。物联网在农业中的应用就更加的广泛。监测温湿度，监视土壤酸碱度，查看家禽的状态。在这些数据的支持下，农户就可以合理进行科学评估，安排施肥，灌溉。监测到的天气情况比如降水，风力等又为我们抗灾、减灾提供了依据。提高了产量，降低了减产风险。
6、智能交通。物联网将整个交通设备连在一起。主要是用图像识别为核心技术。可以准确的收集到交通车流量信息，通过信号灯等设备进行流量的控制，这个技术的运用，会让堵车成为历史。管理人员利用这个技术能将道路、车辆的情况掌握的一清二楚，驾驶违章无处可逃，交通事故也能及时的得到处理。人们的出行得到了很大的方便。
7、智能电力。电力工程是一项重大的民生工程，对电网的安全检测是一项必修科目。以南方电网与中国移动通过M2M技术进行的合作为例，因为物联网的运用，使得自动化计量系统开始启动，使得故障评价处理时间得到一倍的缩减。
6月12日，2019智能眼镜应用高峰论坛在新国际博览中心圆满召开。以CES Asia为契机，本次高峰论坛共邀请了新华网▪融媒体未来研究院、软通智慧、科普时报社、中国科普网、品臻联合系统、工业服务联盟、中车数字 科技 、钜星 科技 、台湾智慧眼镜产业协会、海尔集团、诺基亚贝尔、联动原素、EPSON、上海辰韬资产管理等十二位行业专家与产业上下游合作伙伴共同探讨智能眼镜如何在物联网产业发展中发挥更大的作用，如何从解决问题的角度，真正的助力各行各业的降本增效、价值体现。
彭国华：如果不走服务化，工业物联网是发展不起来的
工业服务联盟秘书长彭国华分享了《工业互联网时代，新工业服务的发展趋势报告》，彭国华在演讲伊始便强调 AR的最大价值在工业领域，而在工业中，最大价值是工业服务 。"互联网+工业"发展到了"互联网与工业服务的阶段"，工业互联网的最大应用领域是降低运维成本。制造服务化将是今后十年的大趋势，工业运维服务化正需要AR技术。在提到工业AR落地的主要场景时，彭国华强调，帮助用户降低工厂运维成本是AR落地的主要突破口，因为多数用户需要的不是锦上添花，开源不如节流。从工业服务的角度，AR智能眼镜最大的应用价值在工业，工业的最大价值是做好工业服务，AR智能眼镜的应用必须深度结合工业的场景才能迸发出巨大的价值，在工业运维服务化、数字化及网络化的趋势与浪潮下，透过工业服务商及装备制造商的规模化使用及经验积累、价值创造，AR智能眼镜有机会成为重要的工业服务载体，重新建构工业价值链条。
叶毓平：智慧空间重新定义城市的未来，智能眼镜是重要载体
软通动力首席战略官叶毓平带来了《智慧空间重新定义城市的未来》的主题演讲，"世界本就是数字化的'智慧空间'，而AR智能眼镜是进入到智慧空间的核心，有权威的数据报道，截止目前AR每年的增长率是803%，显而易见这是一个爆炸性的市场，但前提是要具备场景化和数字化的能力。"，叶毓平提出AR智能眼镜产业生态圈上需要出现将现实世界数字化的基础设施建设，只有充分地数字化，AR智能眼镜的应用端才会在不同维度得到拓展。要有有意义的信息，智能眼镜才有用。数字孪生的镜像世界，商场中的实体店家都有虚拟世界里的店面，如果走在商场外面的路上，就可以从眼镜里看到商场内部的店家信息，人们会不会去买智能眼镜。哪边有日料，就在眼前虚拟孪生空间里面告诉我。当数字挛生及镜像信息创造积累到了一定程度之后，你才会去买智能眼镜，不然为什么要买眼镜呢？所以场景化很重要。叶毓平表示移动互联网时代，手机是作为一个"连接"的角色，而沉浸式体验将改变人们对数字世界的感知方式，3D可视化的智能眼镜会成为智慧空间时代很重要的工具。沉浸式体验的最后一公里将是以AR智能眼镜为载体，构建人与Smart Spaces智慧空间之间的桥梁，为客户提供个性化体验感受和服务。
王飞：新媒体的爆发，将带来融媒体技术的爆发
张国祥：智能眼镜将是5G时代数据交互的主要工具
品臻联合系统董事长张国祥分享了《智慧空间的AI+中台布局》的主题演讲，张国祥表示，，AR、VR虽然已经发展很久，但是还没有真正实现产业的爆发，产业发展任重道远。而随着5G的到来，智能眼镜将是5G时代收集数据的主要工具，AR/MR智能眼镜的时代即将革命性的到来。AR/MR智能眼镜的穿透式可视化功能使它成为智慧空间的最佳载体，行动装置在未来将逐渐被取代，而各行各业也将按需求由模块化开发出不同的产品。AR/MR智能眼镜将是AI及智慧空间的入口，而5G则是未来AR/MR多元应用上最重要的推手。张总表示： "我们一直都生活在空间里头，过去空间和未来空间具有差异性，因为未来空间会在 科技 的技术处理后变成一个智能型空间，人们将会在现实生活当中有更多惊喜的数字化体验，与此同时，人们的生活方式也将重构从而变得更加智能化。"在智慧空间里人跟物理世界和数字世界将一直不间断进行联通互动，大量的数字化变得可视化甚至是3D可视化，而这一切将通过AR智能眼镜的载体与服务系统平台得以实现。
周思杭：智能眼镜让技术人员缩减1/3
杭州中车数字 科技 副总经理、工学博士周思杭为大家带来了一些实际落地应用后的思考，他提到两个方面的问题。一是从作业端角度来看，目前AR智能眼镜主要是在实时培训、数据采集、实时录入、实时查询等场景中应用，而这样的场景背后需要有一个系统平台做支撑，这个系统平台需要有相应业务端资料库的建设和积累。二是从管理端角度来看，考核、巡检、培训的标准化目前还没有一套行之有效的方案，管理一线工人的安全隐患，AR智能眼镜无法解决现阶段管理流程中的风险承担。周思杭还介绍了轨道交通的运维场景和行业痛点，周思杭表示，短时间看来，机器替换运维人员的做法短时间内不能实现，而为技术人员集中培训远没有在工作过程中培训更有价值。在交互方式上，周思杭表示，眼球交互是智能眼镜最好的交互方式，同时也期待未来可以实现。最后，周思杭分享了基于智能眼镜轨道交通行业未来应用的方向——巡检图像比对、 *** 作错误纠正、安全隐患示警等。
蔡隽：AR智能警用头盔重新定义智慧安防
在最后的圆桌会议环节上，台湾智慧眼镜产业协会理事长及佐臻集团董事长梁文隆、新华网融媒体未来研究院院长杨溟、上海辰韬资产管理合伙人何建文、海尔集团海尔数字 科技 COMOPlat上海区域运营总监任睿奇、上海诺基亚贝尔股份政企业务总监王正道、联动原素CEO李晓妍、EPSON业务总监韩林峰分别从各自从事的行业领域及经验、背景出发交流探讨了全球智能眼镜发展趋势。就"AR智能眼镜联通智慧空间"和"5G时代AR智能眼镜面临新的挑战"等议题展开讨论。大家一致认为，医疗、安防，工业制造等方面的场景都是AR智能眼镜未来的刚需，5G的真正商用落地还有一年左右时间，如何把握这个千载难逢的时机，利用AR智能眼镜应用平台让丰富的应用在上面生长产生价值，这在未来很长一段时间都是一个巨大的挑战。
首先，新华网的杨院长表示，过去把智能眼镜作为一个导向，今天要把需求作为导向。什么叫做智能？智能必须可以区分个体化差异，如果你还是像传统媒体这样，大家在座都看一样的内容，也不知道你看后体验，这个不叫做智能。智能眼镜不仅仅是作为工具实现智能化，我觉得在大的生态空间里面，用自适应能力去匹配语音，你需要什么它可以把整个空间里面的物理数据、生理数据、心理数据进行综合，再进行计算。智能眼镜的发展进入到和人与其他生物能够进行 情感 交互，这才是真正的未来。只有把这种未来放进场景里面去考虑才有商业模式。为什么这个眼镜跟那个眼镜不一样，我如何建立起跟眼镜之间的联动，这是一种 情感 关系，一种依赖。我的产品像朋友一样就超出了智能，进入了 情感 范围，这就是跨专业、跨学科、跨领域的挑战。
佐臻集团的梁董说道：拿手机平台来做眼镜是不对的，你不能把PC戴在头上做所有的事情，那也不对。很多挑战经过很多摸索，经过验证得到的一点结论。AR智能眼镜需要有突破，我们认为AR智能眼镜产业在明年会有很大的变化，变化不是来自于硬件。它要能理解人，懂得外在物理环境变化，未来我们在谈智能眼镜将不再只是硬件的生态链，而是整个智慧空间。最重要的是AR是AI的入口，一个是脑，一个是眼睛，5G就是神经网络，所有信息采集一定通过眼睛。而离人类眼睛最近的就是眼镜，也是未来跟环境、信息沟通，跟对象沟通的一个最重要的载体。5G是推动AR的推手。智能眼镜都在处理影像的事情，如果没有低延时就做不到。
海尔的任总表示：海尔在工业领域有非常多的经验，从智慧空间角度来说智能眼镜是一个跨空间的体现。有别于工业现场非常普遍的固定摄像头，智能眼镜有两个特点，一个是移动的，第二在工业场景里面，现在采集大量数据大多数无效的，而且没有意义。智能眼镜是戴在人的面前，人通常会有注意力焦点，所以天然形成了一个精准的需求流量入口，所以我们非常看好智能眼镜在行业里面的发展前景。什么是刚需呢？成本是最大的刚需。现在一直都在谈工业40，包括智能制造的工业转型，但是转型都是面临钜大的成本压力，而且不见得会带来更多的效益。举一个例子，一个工厂要做智能化改造，大则几千万，小的改造也要上千个传感器才可以，现在互联网转型都是大企业在做，很多企业是不具备这个能力的。怎么为中小制造业进行转型呢？我们考虑了好几个方向，都要去做基站和基础网络建设，当我们看到Top Smart的产品，一下子思路就拓宽了，能从两个钜大需求角度缓解这方面的能力，特别在制造业转型升级的 历史 时期。此外，工厂转型面临老龄化的问题，除了做自动化之外，还要对员工全局把控能力提高水平。这对个人的智能化要求也就上来了，要求解放双手，智能眼镜就是非常好的装备，配套我们的装备服务器，来达到工业转型的一套标准解决方案。
爱普生韩总：产品最终让整个行业持续生存下去，在生活当中一定有一些场景需要使用。对爱普生来说，想让智能眼镜在生活中一些方面融入进去，成为它必然使用的产品。比如说像安防，就需要能提高执法效率，需要它能够在不断发展过程当中成为行业生活当中的一个壁垒，这一路走来很多挑战，它可以让生活变得更好。我们意识到很多时候让行业发展不是一家公司去做，我们需要大家结合自己的优势，让这个产品方案成为日常生活当中的场景。5G技术对于智能眼镜来说并不是让其变成一个更好的产品，而是能够让应用本身发挥更大的价值，这也是在未来五年内，在中国将近会有60%-70%的企业会导入智能眼镜应用，这是对我们最大的利好，能够在浪潮当中真正转化为价值，则需要进一步努力。
诺基亚贝尔王总：5G给我们带来最大的变革是让运营商从卖流量，卖连接，到卖一个切片。我们行业应用切片属性就是一揽子的解决方案。我们不得不顺应销售思路来做，要把整个诺基亚产品线和合作伙伴连接起来，形成云管端一整套解决方案，我们有5G网络，有云平台，还有智能眼镜。我相信智能眼镜接下来一定是会逐渐替代PC、取代手机成为下一代穿戴式移动计算平台。工业互联网的边缘云要等到明年6月份，才会去大量规划，不管你企业想不想部署边缘云，运营商都会在明年6月份之前进行统一规划。智能眼镜应用在某些场景确实是刚需的。比如说，前后端融合。120急救中心，要得到专家医师指导，要有整个视频语音的记录，这种前后端的需求对我们智能眼镜来讲可以解放双手，可以把整个前后端进行融合。另外，前端和后端的通讯，通过智能眼镜来做比较方便。我们通过眼镜第一视角去比对画面，这个比对过程远比你拿手机来做录取、摄取要简单直觉得多，你看到的东西就是后台机器或人员比对的画面，非常真实，非常贴切。其他还有安防、工业制造方面的场景，这些都是智能眼镜的刚需。
联动原素李总：为什么在这个时代物联网出现是必然的？它的必然又带来了哪些发生现象是必然的？第一，在未来设备智能化是必然的，智能化之后会改变既有的一些问题，以前解决不了的一些问题。第二，设备智能化之后创造了一些新的应用价值，但是应用方式本身是没有改变的。智能眼镜是什么呢？传统眼镜是面向消费者的产品，但是智能化之后智能眼镜首先不再是针对消费者了，进入更大范围里面去服务更多行业的用户。单一智能眼镜是不会发挥作用的，必须要与周边环境及多种设备进行整合，必须是场景化的。除了谈刚需，我们也应该思考智能化有可能是在解决弱需求问题。因为我们要进入碎片化的应用场景，况且还不是单一产品来解决问题，还得是不同产品或方案组合起来解决某一个问题，这个时候不一定非要考虑刚需问题，有可能是需要去不断解决弱需求问题。
辰韬资本何总：AR眼镜从一个极客玩的 科技 产品变成了现在能够开始逐渐落地的东西，从一个 科技 驱动的产品，变成了现在是应用场景驱动或者智慧空间驱动下的一个产品。那么，也就是说它是一个能够真正落地，能够在整个应用场景驱动，不管是智慧工厂、智慧医疗、智慧安防下面，在一个大的场景下，AR眼镜作为重要的传感器，重要显示终端，加上其他各种各样的传感设备，各种各样的器件，一起来解决场景当中某一些问题，能够更有效率，更低成本解决问题。
总的来说，AR智能眼镜产业发展及应用价值是从智能硬件阶段进入智慧空间规划的进程。就AR智能眼镜而言，重要的硬件基础是AR智能终端，具有强可穿戴可移动的属性，其商业化、市场化的普及不仅仅需要如光学系统、无线通信、电池、处理器、计算机视觉技术、人机交互能力等配置和技术产业链的进化，高速网络发展也成为重要影响因素，在实现产品无线化的同时确保大容量AR内容应用以及与外界环境交互及互动融合的实时直观体验。就像Top Smart总经理李传勍曾说："AR智能眼镜不仅仅是一款硬件集成式产品，它更是一个庞大的产业链，而Top Smart将致力于串联起这个产业链上的每个环节，让AR智能眼镜在中国建立起自己的平台堡垒。"
业内预计，面向2020年，基于5G网络的VR/AR应用、工业互联网等增强型移动宽带（eMBB）和物联网（IoT）应用将随着5G网络的成熟获得爆发式增长，预计到2025年全球联接数将达到1000亿。在即将到来的5G时代， 社会 对于AR智能眼镜的应用价值将有更多的期待，也将产生更可观的 社会 价值…
在我们的日常生活中随处都有计算机视觉技术，从手机游戏机可以识别您的手势，可以自动将焦点放在人身上等。计算机视觉正在影响我们生活的许多领域。
事实上，计算机视觉在商业和国防中使用方面有悠久的历史。可以在各种光谱范围内感测光波的光学传感器被部署在许多应用中：如制造中的质量检测，环境管理的遥感或在战场上收集智能的高分辨率相机。这些传感器中的一些是静止的，而其它传感器连接到诸如卫星，无人机和车辆是在移动物体上。
在过去，许多计算机视觉应用程序仅限于某些封闭平台。当与IP连接技术相结合时，他们创建了一组新的应用程序计算机视觉，加上IP连接，高级数据分析和人工智能，将成为彼此的催化剂，从而在物联网(IoT)创新和应用方面带来革命性的飞跃。
推动计算机视觉的多领域的进步
视觉环境设计
视觉或视力是五种人类感觉中最发达的。我们每天都用它来识别我们的朋友，在我们的路上发现障碍，完成任务和学习新事物。我们通过我们的视觉来识别我们周围的环境。有路牌和信号灯帮助我们从一个地方到另一个地方。通过识别环境标识找到我们所要到达的地方。鉴于视觉的重要性，将其扩展到计算机和自动化系统，实现了视觉应用大飞跃。
什么是计算机视觉
计算机视觉从捕获和存储图像或一组图像的技术开始，然后将这些图像转换成可以进一步执行的信息。它由多种技术组合(图1)组成。计算机视觉工程是一个跨学科领域，需要在许多这些技术中跨职能和系统专长。
例如，Microsoft Kinect使用3D计算机图形算法来实现计算机视觉来分析和理解三维场景。它允许游戏开发人员将实时全身运动捕捉与人造3D环境进行合并。除了游戏，这在机器人，虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用等领域开辟了新的可能性。
传感器技术的进步也在传统摄像机传感器以外的许多层面迅速发展。 最近的一些例子包括：
•红外传感器和激光器结合起来感测深度和距离，这是自驾车和3D地图应用的关键推动因素之一
•非侵入式传感器，可跟踪医疗患者的生命体征，无需身体接触
•高频摄像机可以捕捉人眼不能察觉的微妙动作，以帮助运动员分析其步态
•超低功耗和低成本的视觉传感器，可长期部署在任何地方
图1由多个领域的进步驱动的计算机视觉
计算机视觉获得智能
早期应用
监控行业是图像处理技术和视频分析的早期采用者之一。视频分析是计算机视觉的一个特殊用例，重点是从小时的视频中找到模式。在现实情况下自动检测和识别预定义模式的能力代表了数百种用例的巨大市场机会。
第一个视频分析工具使用手工算法来识别图像和视频中的特定功能。它们在实验室设置和模拟环境中都是准确的。然而，当输入数据(如照明条件和摄像机视图)偏离设计假设时，性能迅速下降。
研究人员和工程师花费了多年的开发和调优算法，或者用新的方法来处理不同的条件。然而，使用这些算法的相机或录像机仍然不够稳健。尽管多年来取得了一些进步，但现实世界的糟糕表现限制了技术的有用性和应用。
深入学习突破
近年来，深度学习算法的出现激发了计算机视觉。深入学习使用人造神经网络(ANN)算法，模拟人脑神经元。
从2010年初开始，由图形处理单元(GPU)加速的计算机性能已经越来越强大，足以使研究人员实现复杂ANN的功能。此外，部分由视频站点和普遍的IoT设备驱动，研究人员拥有大量不同的视频和图像数据库来训练其神经网络。
在2012年，称为卷积神经网络(CNN)的深层神经网络(DNN)的版本显示了精确度的巨大飞跃。这一发展推动了计算机视觉工程领域的兴趣和兴奋。现在，在需要图像分类和面部识别的应用中，深度学习算法甚至超过了人类对应物。更重要的是，就像人类一样，这些算法具有学习和适应不同条件的能力。
场景的语义表示
图2场景的语义表示
深入学习，我们正在进入一个认知技术的时代，电脑视觉和深度学习融合在一起，解决人脑大脑层面的高层次，复杂问题(图2)。我们正在抓住可能的表面。这些系统将继续改进，使用更快的处理器，更先进的机器学习算法和更深入的集成到边缘设备。计算机视野将改变物联网。
计算机视觉应用案例：
•监测作物健康的农业无人机(图3)
•交通基础设施管理
•无人机无人机检查
•下一代家庭安全摄像机
图3无人机收集图像的植被指数
这些只是计算机视觉如何大大提高许多领域的生产力的一些小例子。我们正在进入物联网进化的下一个阶段。在第一阶段，我们专注于连接设备，聚合数据和建立大型数据平台。在第二阶段，重点将转移到通过计算机视觉和深度学习等技术使“事物”更加智能，从而产生更多可 *** 作的数据。
挑战
使技术更加实用，经济的问题需要克服许多问题：
嵌入式平台需要集成深层神经设计。围绕电力消耗，成本，准确性和灵活性制定困难的设计决策。
行业需要标准化，以允许智能设备和系统相互通信并共享元数据。
系统不再是被动的数据收集器。他们需要以最少的人为干预对数据采取行动。他们需要自己学习和即兴。整个软件/固件更新过程在机器学习时代具有新的意义。
黑客可能会利用计算机视觉和AI中的新安全漏洞。设计人员需要考虑到这一点。
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