问：跻身全球前五大CMOS图像传感器厂商，安森美半导体靠什么？
- 答：安森美半导体还是有两把刷子的
- 答：当然自身实力过硬吧，实力说话
- 答：跻身全球前五大CMOS图像传感器厂商厉害了
- 答：靠的是先进的技术吧，以及推广力度
- 答：靠的当然是先进的技术和足够的资金
- 答：靠的是核心技术的领先。
- 答：优秀的单品，还有数十年的研发经验并积累了大量的专利技术，以及丰富的产品组合。
- 答：今年5月份，台湾森闷地区的市场调研机构YuantaResearch发布了一份关于CMOS图像传感器的市场报告。数据显示，2018年安森美半导体以5．4％的市场份额排名全球第五位。
还有一组数据依然是来自于Yuanta，按照该机构的统计，全球CMOS图像传感器市场在2018年达到了137亿美元的级别。这个数据低于其他分析机构的预测数据，按照YoleDeveloppement的数据，2017年CMOS图像传感器市场就已经超过139亿美元。无论如何，安森美半导体在2018年的CMOS图像传感器市场都收获了至少7．398亿美元的营收。
安森美半导体是应用于高能效电子产品的首要高性能硅方案供应商。公司的产品系列包括电源和信号管理、逻辑、分立及定制器件，帮此纤弯助客户解决他们在汽车、通信、计算机、消费电子、工业、LED照明、医疗、军事/航空及电源应用的独特设计挑战，既快速又符合高性价比。
作为一种能将物理量或者化学量转化为有用电信号的器件，作为信息技术的三大基础之一，传感器在近几年经历了翻天覆地的变化。如何在更小的系统里面放进更多的器件和技术，并让传感器更加智能，这是所有传感器厂商共同需要面对的难题。
“随着信息技术的进步，我们认为智能化和网联化是未来的趋势。此外，人工智能（AI）也扮演着越来越重要的角色，带来革命性的变化。如果说人工智能是大脑，那么传感器就是眼睛。我们让大脑看到了这个世界。”当讨论到行业发展趋势时，颜凯如是说。
他着重分享了安森美半导体为迎接智能化趋势而做出的应对之策。他讲到：“最近，安森美半导体重新命名了图像业务部为智能感知部，来表达对智能化的决心。未来，图像传感器将不只是输出图像，还要对竖歼图像有一定的处理能力。” - 答：靠自己过硬的技术吧，还有优势
- 答：在更小的系统里面放进更多的器件和技术，并让传感器更加智能
问：图像识别的具体应用
- 答：图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，也是人们日常生活中使用最广泛的人工智能技术之一。近年来，随着深度学习技术的发展，图像识别准确率显著提高。本论文研究了图像识别的传统技术和深度学习技术，分析了深度学习技术的几点不足，前源并给出未来可行的解决方案。
【关键词】人工智能 图像识塌扒别 深度学习
1 概述
图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，其是以图像为基础，利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同模式的对象的技术。目前图像识别技术的应用十分广泛，在安全领域，有人脸识别，指纹识别等；在军事领域，有地形勘察，飞行物识别等；在交通领域，有交通标志识别、车牌号识别等。图像识别技术的研究是更高级的图像理解、团悔昌机器人、无人驾驶等技术的重要基础。
传统图像识别技术主要由图像处理、特征提取、分类器设计等步骤构成。通过专家设计、提取出图像特征，对图像进行识别、分类。近年来深度学习的发展，大大提高了图像识别的准确率。深度学习从大量数据中学习知识（特征），自动完成特征提取与分类任务。但是目前的深度学习技术过于依赖大数据，只有在拥有大量标记训练样本的情况下才能够取得较好的识别效果。 - 答：是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，可应用肆肆于导航、地图与地形配准、自然资源分析、、环境监测、生理病变研究等许多领域
1.遥感图像识别
2.通讯领域的应用
3.指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；历史文字和图片册迹档案的修复和管理等等。州雹并
4.生物医学图像识别 例如puted Tomography)技术等。
5.3D图像的识别
江苏视图科技，专业图像识别，主要应用方向是手机拍照购物，互动营销，美术馆和博物馆的手机导览，目录销售，网站商品相似搜索等等。 - 答：主要应用领域
图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的，每个图像都有它的特征。在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。图像识别技术是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域可广泛应用。
遥感图像识别
航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进行加工以便提取有用的信息液辩。该技术目前主要用于地形地质探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，灾害预测，环境污染监测，气象卫星云图处理以及地面军事目标识别等。
军事刑侦
图像识别技术在军事、公安刑侦方面的应用很广泛，例如军事目标的侦察、制导和警戒系统；自动灭火器的控制及反伪装；公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；历闹卖缺史文字和图片档案的修复和管理等等。
生物医学
图像识别在现代医学中的应用非常广泛，它具有直观、无创伤、安全方便等特点。配掘 - 答：图像视频智能分析引擎：衣＋
- 答：一、CCD图像传感器
CCD（ChargedCoupledDevice）于1969年在贝尔试验室研制成功，之后由日本开始批量生产，经过30多年的发展历程，从初期的10多万像素已经发展至今天主流应用的500万像素。CCD类型又可分为线阵（Linear）与面阵（Area）两种，其中线阵应用于影像裂纳扫描器及传真机上，面阵型多应用于数码相机、摄录影机、监视摄影机等多项影像输入产品上。目前CCD像元数已从100万像元提高到2000万像元以上，大面阵、小像元（感光小单元简称）的CCD摄像机层出不穷。随着超大规模微加工技术肆歼没的发展，CCD传感器的分辨率将越来越高。CCD是固态图像传感器的一类，即电荷耦合式图像传感器，固态图像传感器是指将布设在半导体衬底上许多能实现光-电信号转换的小单元，用所控制的时改耐钟脉冲实现读取的一类功能器件。图像传感器作为一种基础器件，因能实现信息的获取、转换和视觉功能的扩展，并能给出直观、真实、层次多、内容丰富的可视图像信息在现代社会中得到了越来越广泛地应用。
二、图像识别系统定位的工作原理
在现实生活中，人们可以很容易的“看到”一幅画面，但这一个十分“简单”过程并非如此简单。深入研究大致分为：成像在视网膜上；其次是大脑对图像进行认识、理解和分析；最后根据上述一系列处理的结果做出反应。由于图像识别系统基本上是摸仿了人对事物的认识过程，图像识别系统定位是采用了CCD摄像机（如同人的眼睛）通过透镜收集并聚焦来自目标的反射光线，借助必要的光学系统将此光投射于CCD光敏面上的光的空间分布信息转换为按时序输出的电信号—视频图像信号，可以在监视器上重现图像。 - 答：图像识别可应用于公路路面的病害检测，比如国辰机器人AI图像识别技术，应用于路面病害识别之后，原本需要二三十人历时半年的路面检测工作直接缩短到一周之内完成检测并出分析报告，极大的提高了工作效率，节省了成本。
- 答：主要应用领域
图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的，每个图像都有它的特征。在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。图像识别技术是立体视觉、运动分析雀旅、数据融合等实用技术的基础，在导航、顷链凳地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域可广泛应用。
遥感图像识别
航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进唤蚂行加工以便提取有用的信息。该技术目前主要用于地形地质探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，灾害预测，环境污染监测，气象卫星云图处理以及地面军事目标识别等。
军事刑侦
图像识别技术在军事、公安刑侦方面的应用很广泛，例如军事目标的侦察、制导和警戒系统；自动灭火器的控制及反伪装；公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等等。
生物医学
图像识别在现代医学中的应用非常广泛，它具有直观、无创伤、安全方便等特点。在临床诊断和病理研究中广泛借助图像识别技术，例如putedTomography)技术等。
机器视觉
作为智能机器人的重要感觉器官，机器视觉主要进行3D图像的理解和识别，该技术也是目前研究的热门课题之一。
机器视觉的应用领域也十分广泛，例如用于军事侦察、危险环境的自主机器人，邮政、医院和家庭服务的智能机器人。此外机器视觉还可用于工业生产中的工件识别和定位，太空机器人的自动操作等。
总结：人工智能前景不可***，图像识别作为AI技术的支撑，是一种强有力的识别方式，随着AI在场景上的深入，图像识别应用领域会越来越广。
问：CMOS传感器的介绍
- 答：当今的CMOS图像转换技术不仅服务于“传统的”工业图像处理，而且还凭借其卓越的性能和灵活性而被日益广泛的新颖消费应用所接纳。此外，它还能确保汽车驾驶时的高安全性和舒适性。最初，CMOS图像传感器被应用于工业图像处理；在那些旨在提高生产率、质量和生产工艺经济性的全新自动化解决方案中，它至今仍然是至关重要的一环。
据市场研究公司IMS Research的预测，在未来的几年中，欧洲工业图像处理市场的年成长率将达到6%，其中，在相机中集成了软件功能的智能型解决方案的市场份额将不断扩大。在德国，据其全国工具机供应商协会VDMA提供的数据，2004年的图像处理市场增长率达到了14%。市场调研公司In-Stat/MDR亦指出，单就图像传感器的次级市场而言，其年成长率将高达30%以上，而且这种情况将持续到2008年。最为重要的是：CMOS传感器的成长速度将达到CCD传感器的七倍，照相手机和数码相机的迅速普及是这种需求的主要推动因素。
显然，人们如此看好CMOS图像转换器的成长前景是基于这样一个事实，即：与垄断该领域长达30多年的CCD技术相比，它能够更好地满足用户对各种应用中新型图像传感器不断提升的品质要求，如更加灵活的图像捕获、更高的灵敏度、更宽的动态范围、更高的分辨率、更低的功耗以及更加优良的系统集成等。此外，CMOS图像转换器还造就了一些迄今为止尚不能以经济的方式来实现的新颖应用。另外，还有一些有利于CMOS传感器的“软”标准在起作用，包括：应用支持、抗辐射性、快门类型、开窗口和光谱覆盖率等。不过，这种区别稍带几分任意性，因为这些标准的重要程度将由于应用的不同（消费、工业或汽车）而发生变化。
