近年来，得益于大量视觉数据的出现、强大计算硬件的发展以及深度学习算法的改进，计算机视觉发展迅速。计算机视觉使许多曾经被认为是科幻小说的应用成为可能，例如面部识别、自动驾驶汽车、机器人自动化、医疗异常检测等。

1、合成数据和生成式人工智能：
合成数据是人工生成的数据，模仿真实数据的特征和模式。生成式人工智能是人工智能的一个分支，可以使用深度学习模型创建合成数据。合成数据和生成式人工智能可用于增强现有数据集，提高数据质量，增强隐私，并支持需要大量数据的新用例。

2、3D计算机视觉：
3D计算机视觉是计算机视觉的一个子领域，涉及分析和理解图像或视频中的三维场景和对象。3D计算机视觉可用于重建3D模型、测量距离和尺寸、跟踪运动和姿势，以及识别形状和纹理。

3、边缘计算：
边缘计算是一种分布式计算范例，其使计算和数据存储更接近数据源，例如传感器、摄像头或移动设备。边缘计算可以通过在本地处理数据，而不是将其发送到云或集中式服务器，来减少延迟、带宽消耗和隐私风险。边缘计算可以实现需要快速可靠响应的实时计算机视觉应用，例如人脸识别、对象检测或视频分析。

4、自动驾驶汽车：
自动驾驶汽车是无需人工干预即可自行行驶的汽车。自动驾驶汽车使用计算机视觉来感知周围环境，例如道路状况、交通标志、行人和其他车辆。还使用机器学习来规划路线、控制速度、操纵车轮和避免碰撞。自动驾驶汽车可以提高交通和出行的安全性、效率和便利性。

5、医疗保健中的计算机视觉：
医疗保健中的计算机视觉，是应用计算机视觉技术来改进医疗诊断、治疗和护理方面。医疗保健中的计算机视觉可以分析各种类型的医学图像，如X射线、核磁共振扫描、超声图像或显微图像。其还可以使用视频分析来监测患者的生命体征、运动或行为。

6、增强现实：
增强现实是一种通过智能手机或耳机等设备，将数字信息叠加到现实世界的技术。增强现实使用计算机视觉来跟踪设备和用户眼睛的位置和方向。其还使用计算机图形来渲染与物理环境融为一体的逼真且可交互的虚拟对象。

7、检测深度伪造：
深度伪造是一种合成媒体，其使用深度学习来处理人脸或声音的图像或视频。深度伪造可以创造出真实但虚假的人的外表或言语。然而，其也可以通过传播错误信息或冒充他人对隐私、安全和民主构成严重威胁。

8、道德计算机视觉：
道德计算机视觉是研究计算机视觉应用的道德影响和挑战。道德计算机视觉旨在确保以负责任、公平和透明的方式，设计、开发和部署计算机视觉系统。道德计算机视觉还寻求解决计算机视觉系统，可能对个人、团体或社会造成的潜在风险和危害。

9、实时计算机视觉：
实时计算机视觉是计算机视觉的一个子领域，其处理和分析实时图像或视频，这意味着在预定的时间限制或期限内。实时计算机视觉可以实现快速响应的应用，这些应用需要根据视觉信息立即反馈或采取行动。

10、卫星计算机视觉：
卫星计算机视觉是应用计算机视觉技术来分析绕地球运行的卫星所捕获的图像或视频。卫星计算机视觉可以提供有关地球表面各个方面的宝贵见解，如土地利用、植被、天气、气候或人类活动。卫星计算机视觉还可以帮助监测和管理自然资源、灾难或冲突。

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