关于计算机视觉技术专利解析的问题，小编就整理了2个相关介绍计算机视觉技术专利解析的解答，让我们一起看看吧。
人工智能产品有哪些专利技术？我国人工智能技术研究起步较晚，早期专利申请量较低，从2000年左右开始逐渐缓慢增长，随着人工智能技术第三次浪潮，国内人工智能专利申请量明显增加，近五六年呈现爆发增长态势。
2 计算机视觉与图像识别
图像识别是人工智能功能技术中发展成熟最快的技术之一，近年来全球发达国家均积极开展该技术与智能化产品和应用的融合研究。从专利申请情况看，中国近年来该技术分支专利申请量高速增长，在生物特征识别、图像识别（通用）和视频识别3个分支上专利申请量最高，特别是在生物特征识别分支上申请量超过了全球其他国家申请量的总和，国内在图像识别领域研究提升的同时，将人脸识别、指纹识别等技术应用于各类产品，输出了大量的应用型专利。
（1）计算机视觉与图像识别专利申请现状
计算机视觉与图像识别主要包括生物特征识别、文字识别、视频识别及各类计算机视觉和图像识别专利申请。随着生物特征识别技术的兴起，2000年后专利申请量开始增长，目前申请量达到4.79万项，在各类技术分支专利申请中申请量最高。
当前人脸识别技术是人工智能领域中落地应用最广泛的技术之一，可部署到智能手机、门禁等终端产品中，实现个人安全认证、照片人脸检测和美化处理等功能，并已在机场、车站安检、安防等领域应用，其相关专利申请量占生物特征识别申请量的52.4%，是当前申请的热点。
什么是计算机视觉技术？简单的说就是赋予计算机以人类的视觉能力。人类的视觉是在大脑中形成的，所以计算机视觉关注的并不是讨论如何成像，而是着重讨论对图像的理解和感知，是人工智能的一个方面。
计算机视觉技术是指利用相机、摄像机等传感器，配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能，从而进行物体的识别、检测、测量等功能。
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讲计算机视觉之前，先和大家简单区分一下两个概念“机器视觉”和“计算机视觉”，这两个技术都是通过对图像的获取、处理、结合人工智能算法，实现机器/计算机的“看到”、“看懂”之目的，都可以划分到人工智能行业。机器视觉通过CMOS和CCD摄取图像，主要用于工业，包括物体定位、特征检测、缺陷判断、目标识别、计数和运动跟踪。计算机视觉比机器视觉更加复杂，通过各种成像系统（包括视频）获取图像信息，由计算机代替人脑观察理解，做出判断和决策。
接下来，重点讲解计算机视觉(ComputerVision,CV)。CV是AI细分领域目前最大的一个分支，2017年国内市场规模约为15.45亿元，2019年约60亿元，2022年有望达到146亿元（数据来源：网络资料整理）。在CV领域，我国无论在市场空间，还是在技术上都处于领先地位。目前CV应用最大的领域是安防，其次是金融和手机，也正在逐渐渗透到娱乐、家居、交通（包括自动驾驶）、医疗等领域。计算机视觉行业根据技术层级从上到下，分为基础层、技术层和应用层。基础层最靠近“云”，应用层最靠近“端”。借用下图吧。
注：图片来源网络，侵删
CV界（算法）四大独角兽分别是旷视科技、依图科技、商汤科技、云从科技，这四家公司分别成立于2012/2013/2014/2015年。女孩子们最熟悉的美图秀秀技术就来源于旷视科技。在安防领域落地项目较多的是云从和依图，都分别和20-30个省份的城市有合作。在手机领域，商汤和旷世的落地项目更多，都和oppo、vivo、小米等手机品牌有合作。
到此，以上就是小编对于计算机视觉技术专利解析的问题就介绍到这了，希望介绍计算机视觉技术专利解析的2点解答对大家有用。
