近年来，随着大量视觉数据涌现、计算硬件的显著提升以及深度学习算法的进步，计算机视觉领域取得了迅猛发展。这一技术使众多科幻概念变为现实，包括面部识别、自动驾驶、机器人自动化、医疗异常检测等。

• 合成数据与生成式AI: 合成数据由人工生成，模拟真实数据特征与模式。生成式AI是AI的一个分支，运用深度学习模型创造合成数据，用于强化现有数据集、提升数据质量、保护隐私，并支持需要大量数据的新应用。
• 3D计算机视觉: 涉及分析与理解图像或视频中的三维场景与对象，3D计算机视觉在重建三维模型、测量距离与尺寸、追踪运动与姿势、识别形状与纹理等方面具有广泛用途。
• 边缘计算: 边缘计算是一种分布式计算模型，将计算与数据存储靠近数据源，如传感器、摄像头或移动设备。通过本地处理数据，减少延迟、带宽消耗与隐私风险，边缘计算适用于实时需求高的计算机视觉应用，如人脸识别、物体检测或视频分析。
• 自动驾驶汽车: 不需人工干预的汽车，通过计算机视觉感知环境，如道路状态、交通标志、行人与车辆。结合机器学习规划路径、控制速度、操控车轮与避免碰撞，自动驾驶汽车旨在提升交通与出行的安全性、效率与便捷性。
• 医疗保健中的计算机视觉: 应用计算机视觉技术改善医疗诊断、治疗与护理。在医学影像（X光、MRI、超声、显微图像）分析与患者生命体征、运动或行为视频监控方面，计算机视觉发挥关键作用。
• 增强现实: 利用智能手机或耳机等设备叠加数字信息于现实世界，增强现实依赖计算机视觉跟踪设备与用户眼睛位置与方向，结合计算机图形渲染与物理环境融合的逼真交互式虚拟对象。
• 检测深度伪造: 深度伪造利用深度学习处理人脸或声音图像与视频，产生看似真实但虚假的内容。尽管可能滥用传播错误信息或冒充他人，但其对隐私、安全与民主构成威胁。
• 道德计算机视觉: 研究计算机视觉应用的伦理影响与挑战，确保设计、开发与部署计算机视觉系统时负责任、公平与透明。道德计算机视觉还致力于解决系统可能对个人、群体或社会产生的潜在风险与危害。
• 实时计算机视觉: 处理与分析实时图像或视频，确保在预定时间限制内完成任务。实时计算机视觉适用于快速响应应用，如即时反馈或行动决策。
• 卫星计算机视觉: 应用计算机视觉技术分析环绕地球运行的卫星捕获的图像或视频。提供关于地球表面的宝贵洞察，包括土地利用、植被、天气、气候与人类活动。卫星计算机视觉有助于资源管理、灾害监测与冲突解决。

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