这篇文章里，作者就重点介绍了这些任务的相关算法，起来看看吧，或许会对想了解智能座舱和的同学们有所帮助。
机器视觉的应用需求也逐步扩大，包括人脸识别、手势识别、驾驶员行为识别等。机器视觉通过机器来模拟生物视觉，代替人眼对目标进行分类、识别、跟踪等。
机器视觉目前是人工智能领域应用最广的方向之，在智能座舱研发中发挥着重要作用。与智能座舱相关的机器视觉常见任务见下图： 与智能座舱相关的机器视觉常见任务 下面重点介绍这些任务的相关算法。
、分类 图像分类简单来说是输入个图像，得到对图像内 象牙海岸 telegram 手机号码列表 容分类描述的问题。随着分类算法的快速发展，图像分类已经从最简单的灰度图数字分类，发展到现在千万级别数据集的多类，计算机的推理精度和速度已经远远超越了人眼。
做到这三点挑战，产品经理只会不断升值 好的产品经理是很稀缺的，懂用户、懂商业、懂数据的产品经理走出互联网，依然是抢手货。
相反，如果只做简单传话、低效执行、浅层思考的产品经理，恐怕走不过未来-年的洪流。 查看详情 > 图像分类是计算机视觉的核心，是检测、分割等算法的基础，广泛应用于智能驾驶、智能安防、智能家居等多个领域。
分类算法是从已知的分类集中给图像分配个标签，比如猫、狗、老虎等。在智能座舱里的应用比如驾驶员的性别分类，是否在用手机打电话等。
二、检测 目标检测是机器视觉领域最具挑战的方向之，它涉及物体的分类和定位。简而言之，检测的目的是得到目标在图像中的定位，并且判断物体的类别。