一個較新的應用領域是自主車，其中包括潛水，陸上車輛（帶輪子，轎車或卡車的小機器人），高空作業(yè)車和無人機（UAV）。自主化水平，從完全**的（無人）的車輛范圍為汽車，其中基于計算機視覺的系統(tǒng)支持驅動程序或在不同情況下的試驗。完全自主的汽車通常使用計算機視覺進行導航時，即知道它在哪里，或用于生產(chǎn)的環(huán)境（地圖SLAM）和用于檢測障礙物。它也可以被用于檢測特定任務的特定事件，例如，一個UAV尋找森林火災。支承系統(tǒng)的例子是障礙物警報系統(tǒng)中的汽車，以及用于飛行器的自主著陸系統(tǒng)。數(shù)家汽車制造商已經(jīng)證明了系統(tǒng)的汽車自動駕駛，但該技術還沒有達到一定的水平，就可以投放市場。有***自主車型，從先進的導彈，無人機的偵察任務或導彈的制導充足的例子。太空探索已經(jīng)正在使用計算機視覺，自主車比如，美國宇航局的火星探測漫游者和歐洲航天局的ExoMars火星漫游者。計算機視覺是使用計算機及相關設備對生物視覺的一種模擬。黃浦區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設計供應商
數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)治理涵蓋為特定組織機構之數(shù)據(jù)創(chuàng)建協(xié)調一致的企業(yè)級視圖（enterprise view）所需的人員、過程和技術，數(shù)據(jù)治理旨在：1、增強決策制定過程中的一致性與信心2、降低遭受監(jiān)管罰款的風險3、改善數(shù)據(jù)的安全性4、比較大限度地提高數(shù)據(jù)的創(chuàng)收潛力5、指定信息質量責任數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)管理，又稱為“數(shù)據(jù)資源管理”，包括所有與管理作為有價值資源的數(shù)據(jù)相關的學科領域。對于數(shù)據(jù)管理，DAMA所提出的正式定義是：“數(shù)據(jù)資源管理是指用于正確管理企業(yè)或機構整個數(shù)據(jù)生命周期需求的體系架構、政策、規(guī)范和操作程序的制定和執(zhí)行過程”。這項定義相當寬泛，涵蓋了許多可能在技術上并不直接接觸低層數(shù)據(jù)管理工作（如關系數(shù)據(jù)庫管理）的職業(yè)。徐匯區(qū)提供數(shù)字視覺設計便捷簡單的情況便是生成一組三維空間中的點。更復雜的情況下會建立起完整的三維表面模型。
短語“Visualization in Scientific Computing”（意為“科學計算之中的可視化”）后來變成了“Scientific Visualization”（即“科學可視化”），而前者**初指的是作為科學計算之組成部分的可視化：也就是科學與工程實踐當中對于計算機建模和模擬的運用。信息可視化更近一些的時候，可視化也日益尤為關注數(shù)據(jù)，包括那些來自商業(yè)、財務、行政管理、數(shù)字媒體等方面的大型異質性數(shù)據(jù)**。二十世紀90年代初期，人們發(fā)起了一個新的，稱為“信息可視化”的研究領域，旨在為許多應用領域之中對于抽象的異質性數(shù)據(jù)集的分析工作提供支持。因此，21世紀人們正在逐漸接受這個同時涵蓋科學可視化與信息可視化領域的新生術語“數(shù)據(jù)可視化” 。
數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘是指對大量數(shù)據(jù)加以分類整理并挑選出相關信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常為商業(yè)智能組織和金融分析師所采用；不過，在科學領域，數(shù)據(jù)挖掘也越來越多地用于從現(xiàn)代實驗與觀察方法所產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)集之中提取信息。數(shù)據(jù)挖掘被描述為“從數(shù)據(jù)之中提取隱含的，先前未知的，潛在有用信息的非凡過程”，以及“從大型數(shù)據(jù)集或數(shù)據(jù)庫之中提取有用信息的科學”。與企業(yè)資源規(guī)劃相關的數(shù)據(jù)挖掘是指對大型交易數(shù)據(jù)集進行統(tǒng)計分析和邏輯分析，從中尋找可能有助于決策制定工作的模式的過程。電商數(shù)據(jù)這時計算機必須具有邏輯推理和決策的能力。具有上述能力的計算機就是智能計算機。
在建立計算機視覺系統(tǒng)時需要用到上述學科中的有關技術，但計算機視覺研究的內容要比這些學科更為***。計算機視覺的研究與人類視覺的研究密切相關。為實現(xiàn)建立與人的視覺系統(tǒng)相類似的通用計算機視覺系統(tǒng)的目標需要建立人類視覺的計算機理論。計算機視覺領域的突出特點是其多樣性與不完善性。這一領域的先驅可追溯到更早的時候，但是直到20世紀70年代后期，當計算機的性能提高到足以處理諸如圖像這樣的大規(guī)模數(shù)據(jù)時，計算機視覺才得到了正式的關注和發(fā)展。然而這些發(fā)展往往起源于其他不同領域的需要，因而何謂“計算機視覺問題”始終沒有得到正式定義，很自然地，“計算機視覺問題”應當被如何解決也沒有成型的公式。在計算機視覺研究中經(jīng)常利用圖象處理技術進行預處理和特征抽取。徐匯區(qū)提供數(shù)字視覺設計便捷
計算機視覺是一門綜合性的學科，它已經(jīng)吸引了來自各個學科的研究者參加到對它的研究之中。黃浦區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設計供應商
國內的數(shù)據(jù)可視化工具，有BDP商業(yè)數(shù)據(jù)平臺-個人版，大數(shù)據(jù)魔鏡，數(shù)據(jù)觀，F(xiàn)ineBI商業(yè)智能軟件等。數(shù)據(jù)可視化技術的基本思想，是將數(shù)據(jù)庫中每一個數(shù)據(jù)項作為單個圖元元素表示，大量的數(shù)據(jù)集構成數(shù)據(jù)圖像，同時將數(shù)據(jù)的各個屬性值以多維數(shù)據(jù)的形式表示，可以從不同的維度觀察數(shù)據(jù)，從而對數(shù)據(jù)進行更深入的觀察和分析。 [2]數(shù)據(jù)可視化主要是借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。但是，這并不就意味著，數(shù)據(jù)可視化就一定因為要實現(xiàn)其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端復雜黃浦區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設計供應商
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