IC693PWR331

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IC693PWR331 

 视觉和视觉智能市场继续快速发展，有一些引人注目的技术趋势正在发生，预计它们将推动多年以来的下一个大规模增长。这里有几个例子：
  3D相机和3D感测：3D相机或更一般的3D感测技术允许场景中深度计算和场景3D地图的构建。这项技术已经存在一段时间了，在微软的Kinect等游戏设备中已经普遍应用， 近在iPhoneX生物特征识别中也有应用。此外，机器人、无人机和带有3D摄像头的自动驾驶汽车可以识别物体的形状和大小，用于导航，绘图和障碍物探测。同样，3D相机和立体相机是增强、虚拟和混合现实的支柱。
  边缘和云中的深度学习：基于神经网络的人工智能已经风靡全球，而今天可用的计算能力又使得深度学习成为可能。还有其他因素促成了神经网络在实际应用中的增长，包括大学和大型公司用于培训和 研发的大量数据（视频、照片、文本），以及它们对开放源代码的贡献。 这反过来又引发了神经网络的很多实际应用。事实上，对于机器人、自动驾驶汽车和无人机，在边缘的GPU / SoCs上运行深度学习推理已经成为常态。云将继续用于训练深度学习以及离线存储数据的视频处理，只要网络延迟和视频管道延迟被认为是可接受，边缘和云之间的分离架构处理也是可能的。

  同步定位和测绘( SLAM )在汽车、机器人、无人机中的应用：同步定位和测绘( SLAM )是自动驾驶车辆、机器人和无人机的关键部件，这些车辆、机器人和无人机配备有各种类型的摄像头和传感器，例如雷达、激光雷达、超声波等。
  AR/VR与感知计算：想想微软全息透镜HaloLink，后面是什么？六个带有深度传感器组合的摄像头。微软甚至宣布在英国剑桥开设全息透镜计算视觉研究中心。
  安全/监视：本文并不关注这个传统视频和视频分析占主导地位的领域。这本身就是一个很大的市场。
  基于手机和嵌入式设备的生物认证：生物认证可以触发下一代移动应用程序，再次是摄像头传感器，结合边缘和云上的视频分析，触发这一趋势。随着技术的成熟，它将扩展到各种嵌入式设备。
  零售：Amazon Go是一个使用摄像头和 视频分析的例子。很快，我们将在超市里安装机器人来帮助人类，所有机器人都配备了多个摄像头和视觉智能以及其他传感器。
  媒体：视频智能已经在媒体行业中大量使用。视频分析可让您在大型视频文件中搜索特定主题、场景、对象或面部。
  体育：实时3D视频、视频分析和虚拟现实将使下一代个性化体育和娱乐系统成为可能。

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