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文档简介
深度学习的应用领域百度深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰计算机视觉Computervision人头检测活体检测人脸识别人体检测/关键点检测行人追踪人体属性人体识别相关技术人脸识别相关技术车辆识别相关技车辆检测/跟踪车牌识别车位占空识别其它场景定制化条码识别生猪智能化养殖皮肤病识别自然语言理解Naturallanguageunderstanding语音识别AutomaticSpeechRecognition数据分析DataAnalysis图片艺术风格转移读唇语翻译传统翻译采用人工查词的方式，不但耗时长，而且错误率高。图像识别技术(OCR)的出现大大提升了翻译的效率和准确度，用户通过简单的拍照、截图或划线就能得到准确的翻译结果。体育赛事计算机视觉还有助于比赛和策略分析、球员表现和评级，以及跟踪体育节目中品牌赞助的可见性。农业半自动联合收割机可以利用人工智能和计算机视觉来分析粮食品质，并找出农业机械穿过作物的最佳路径。另外也可用来识别杂草和作物，有效减少除草剂的使用量。制造业计算机视觉也可以帮助制造商更安全、更智能、更有效地运行，比如预测性维护设备故障，对包装和产品质量进行监控，并通过计算机视觉减少不合格产品。交通自动驾驶汽车需要计算机视觉。汽车制造商已经通过摄像头、激光雷达、雷达和超声波传感器从环境中获取图像，研发自动驾驶汽车来探测目标、车道标志和交通信号，从而安全驾驶。安防中国在使用人脸识别技术方面无疑处于领先地位，这项技术被广泛应用于警察工作、支付识别、机场安检，甚至在北京天坛公园分发厕纸、防止厕纸被盗，以及其他许多应用。医疗由于90％的医疗数据都是基于图像的，因此医学中的计算机视觉有很多用途。比如启用新的医疗诊断方法，分析X射线，乳房X光检查，监测患者等。交通运输行业医疗护理行业——皮肤病诊断制造行业媒体广告行业服务行业案例：生
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