第 5 章
计算机视觉与应用
学习图像识别、目标检测等视觉 AI 技术及其在工业与生活中的应用。
学习目标
- 了解图像数字化与特征提取的基本流程
- 理解图像分类、目标检测、语义分割等任务
- 认识 OpenCV、YOLO 等常用工具与模型
- 分析视觉 AI 在质检、安防、医疗等场景的应用
核心知识
- 计算机视觉：让机器"看懂"图像
- 卷积层与池化层的作用
- 迁移学习降低视觉任务门槛
- 多模态：视觉与语言的结合
信息科大案例
信息科大在智能制造与工业视觉检测方面的研究，将计算机视觉技术应用于产品质量检测，体现了学校服务首都高精尖产业的定位。
思考题
- 图像分类与目标检测的任务目标有何不同？
- 迁移学习为何能降低视觉 AI 的开发成本？
- 列举两个计算机视觉在日常生活中的应用实例。
本章关联
仪器科学与光电工程学院在机器视觉、光电检测领域具有特色研究方向。
「勤以为学，信以立身」
北京信息科技大学 · 校庆日 5月18日