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找你导师沟通，让他帮你推荐几篇跟课题相关的论文和几本专业书籍。这种只给学生一个题目而不做任何指导的导师，在中国高校有一大堆。不能指导学生怎么能被称作导师呢？这群滥竽充数者实际上是应该剔除出导师队伍的。误人子弟！当前你这种迷茫不是你的问题。问题是你先要知道想做什么，也就是先找到你要着手解决的问题。然后针对这个问题看看别人是怎么做的，别人在做的过程中出现了什么问题。研究别人怎么做的过程中，你可以照猫画虎把别人的方法实现一遍，练练手。在动手的过程中，你会逐渐发现不少细节性问题。有些地方是你可以改进或者创新的。把能改进的做了改进，能创新的做了创新。有了文章发表，你的研究生生涯基本也就结束了。如果没有根据要解决的课题作为导向，胡子眉毛一把抓。凡是计算机视觉和机器视觉的相关的资料都去看，到头来也没有找出要解决的问题。这样下去，在研究方向上很难有进展。至少是你做起来会很慢。该看不该看的都看了，该学不该学的都学了，具体能不能用来解决你要面对的问题，答案却还是不知道。总之，一句话以你要解决的问题为导向来入手。用啥学啥就好！能解决问题就行！研究生阶段不过是导师带你科研入门的一种训练而已。如果连入门都带不了，这样的导师是没有最起码的科研素质的。也就是说你导师没有受过科研训练，他不知道该怎么搞科研。建议尽快换导师为好！越快越好，省得浪费你的青春岁月。
是动态识别吗？
深度嵌入聚类算法研究 基于机器视觉的行人重识别算法的分析与实现 基于动力学模型的属性网络重叠社团发现 基于Spring-Boot框架的一体化运维监控应用的研究与实现 Android系统中基于手写密码与笔迹信息的综合认证技术研究 公交线路准点预测方法研究 基于深度学习的医学图像分割算法研究 基于CNN的高速公路流量预测 服务器安全防护与管理综合平台实现 JavaScript全栈视频播放系统设计与实现快速行人检测算法的研发 基于数据挖掘的药物分子筛选方法研究 基于消息队列的自定义审批流程管理系统设计与实现 基于CRF的初等数学命名实体识别 基于多尺度 CNN的图片语义分割研究 基于图像分割技术的连通区域提取算法的研究 基于背景因素推理的目标关系识别算法研究与实现 基于智能移动设备的非接触式人机交互系统设计与实现 分布式数据库物理查询计划调度优化算法研究 基于遮挡的人脸特征提取算法研究与实现 表情识别应用系统的设计与实现 基于CloudSim的云计算与大数据系统的可靠性仿真研究 多源数据库数据采集系统设计与实现 基于Android和WiFi的无线自组织网络P2P通信系统设计与实现 矩阵分解中的流形结构学习研究 基于无监督的OSN恶意账号检测 深度学习在基于视频的人体动作识别上的应用 用户评分的隐式成分信息的研究 线性规划求解算法的实现与应用 基于freeRTOS的嵌入式操作系统分析与实验设计 基于深度强化学习的信息检索的研究与实现 CPM语言编译链接系统的实现 基于SSD的Pascal Voc数据集目标检测设计与实现 复杂网络关键节点识别算法比较研究 基于对抗网络和知识表示的可视问答 基于FPGA实现存储器及虚拟存储器管理 匿名可信身份共享区块链的设计与实现 基于图像的场景分类算法的设计与实现 恶意APK静态检测技术研究与实现 车辆再识别技术研究
这样的主题论文还是比较好写的，首先必须要抓住论文的中心，确立文章的思想内涵，然后分几个不同的角度进行有效的论证。
这个要你有看有没有相关的研究了，对这方面是否有些了解，如果有了解的话就还是比较好。
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ground truth指地面实况。
地面实况表示在地球表面所做的关于遥感研究的观测，通常用地面实况来检验通过传感器数据所做出的判读的准确性。
例如若用传感器数据来鉴定农业土地利用，为了能够确定这种鉴定精确性的百分比，就必须了解农田抽样全域的实际地面情况。
地面实况收集地区的选择，可以根据一系列准则来决定。这包括研究目的、满足统计用的样本大小、实验研究的重复性与连续性、到研究地区的通道、该地区现有数据的可用性、人员、装备来源，以及航天站台的轨道特性等。
扩展资料：
地面实况监测的目的：
地面数据收集的主要目的，是在成象时候提供同时发生的地面情况的记录。实际上，对于几个以上的小地区或选择的采样点，难以取得同步的数据。
不过目的却是在获得传感器数能得据的短时间以内，到采样的地面实况数据。在计划地面数据收集时，应对观测的变量的变化速率予以特别注意。
这些变量可以分为瞬变的或非瞬变的。记录瞬变特征的数据（例如作物生长阶段、落叶层、风速、表面水分）必须是近于同步的。
非瞬变特征的记录（例如坡度、方位、土壤质地）可以在执行感应任务之前或以后去进行。
参考资料来源：百度百科-ground truth
标定好的真实数据
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已经做好的：汽车连杆加工工艺及夹具设计 种子丸化机的设计与研究残膜回收装置的设计 甜菜收获机的设计 倒立摆建模及仿真分析 垃圾车翻倒机构的设计及其仿真葡萄埋藤机的设计 国际通行棉包堆垛机的设计番茄种子除芒机的设计 棉花机械特性试验装置设计前支棉杆装配在线检测及其工艺装备的设计 玉米秸秆青贮型收获机的设计自走式番茄收获机割台机构的设计 简式龙门钻铣床的结构设计采棉机采摘装置关键零件 ——摘锭的分析 仿生海豚的推进机构与运动研究 城市道路破冰清雪机的设计 夹持式棉花精量点播器多功能保健床的设计 仿生两栖机器蛇的结构设计及优化微型棉花衣分试轧机的设计 哈密瓜糖度无损检测方法研究4ZT-8型摘棉桃机——摘桃装置及输送系统三维造型设计 辣椒干燥试验装置设计自动转向玩具小车的机构与运动研究 多模态仿生两栖机器鱼的推进机构与运动研究籽棉抓斗机构设计 洋葱收获机的设计单轮吊椅的改进设计 多模态仿生两栖机器鱼的推进机构与运动研究拖把甩干装置的机构设计 玉米秸秆还田机库尔勒香梨自动分级机 控制系统设计 线椒取种机的设计胶棒式软摘锭采棉机采摘头试验台设计 球形果采摘机器人设计及其三维仿真基于PMAC控制卡的开放式数控系统 仿生两栖机器蛇的结构设计与优化食品盒模具的三维设计及仿真加工 高压磨料水射流切割装置机械部分设计苗床育苗播种机的研究与设计 马铃薯种植机具的设计孔式穴播器核心部件取种器的模具设计 小型扫地车设计除雪机的系统设计 连杆加工工艺及夹具设计“珍爱生命”防震担架的研究与设计 挖坑机的设计葡萄籽皮分离机 倒立摆机械系统设计多控制面仿生机器鱼机构设计及优化 箱体工艺规程及卡具设计库尔勒香梨自动视觉检测分级装置设计 番茄翻秧机设计型孔式膜上精量排种器设计 切割试验台的结构设计大容量籽棉自卸拖车造型设计 倾斜圆盘玉米排种器的设计全位置焊接辅助器的设计 马铃薯种植机的设计数控线切割机床电参数采集系统设计 健身洗衣机机构设计四行集排型孔式精量排种器的设计玉米收获机割台的机构设计基于Pro/E的液力传动变速箱设计与仿真分析
通信业已经走进了千家万户，成为了大家日常生活不可分割的一部分，如今一些高校也设立了专门的通信专业。下面我给大家带来通信专业 毕业 论文题目参考_通信方向专业论文题目，希望能帮助到大家!
通信专业毕业论文题目
1、高移动无线通信抗多普勒效应技术研究进展
2、携能通信协作认知网络稳态吞吐量分析和优化
3、协作通信中基于链路不平衡的中继激励
4、时间反转水声通信系统的优化设计与仿真
5、散射通信系统电磁辐射影响分析
6、无人机激光通信载荷发展现状与关键技术
7、数字通信前馈算法中的最大似然同步算法仿真
8、沙尘暴对对流层散射通信的影响分析
9、测控通信系统中低延迟视频编码传输 方法 研究
10、传输技术在通信工程中的应用与前瞻
11、城市通信灯杆基站建设分析
12、电子通信技术中电磁场和电磁波的运用
13、关于军事通信抗干扰技术进展与展望
14、城轨无线通信系统改造方案研究
15、无线通信系统在天津东方海陆集装箱码头中的运用
16、分析电力通信电源系统运行维护及注意事项
17、 无线网络 通信系统与新技术应用研究
18、基于电力载波通信的机房监控系统设计
19、短波天线在人防通信中的选型研究
20、机场有线通信系统的设计简析
21、关于通信原理课程教学改革的新见解
22、机载认知通信网络架构研究
23、无线通信技术的发展研究
24、论无线通信网络中个人信息的安全保护
25、短波天波通信场强估算方法与模型
26、多波束卫星通信系统中功率和转发器增益联合优化算法
27、HAP通信中环形波束的实现及优化
28、扩频通信中FFT捕获算法的改进
29、对绿色无线移动通信技术的思考
30、关于数据通信及其应用的分析
31、广播传输系统中光纤通信的应用实践略述
32、数字通信信号自动调制识别技术
33、关于通信设备对接技术的研究分析
34、光纤通信网络优化及运行维护研究
35、短波通信技术发展与核心分析
36、智慧城市中的信息通信技术标准体系
37、探究无线通信技术在测绘工程中的应用情况
38、卫星语音通信在空中交通管制中的应用
39、通信传输系统在城市轨道交通中的应用发展
40、通信电源 系统安全 可靠性分析
41、浅谈通信电源的技术发展
42、关于电力通信网的可靠性研究
43、无线通信抗干扰技术性能研究
44、数能一体化无线通信网络
45、无线通信系统中的协同传输技术
46、无线通信技术发展分析
47、实时网络通信系统的分析和设计
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49、通信网络中的安全分层及关键技术论述
50、电力通信光缆运行外力破坏与预防 措施
51、电力通信运维体系建设研究
52、电力配网通信设备空间信息采集方法的应用与研究
53、长途光缆通信线路的防雷及防强电设计
54、电网近场无线通信技术研究及实例测试
55、气象气球应急通信系统设计
56、卫星量子通信的光子偏振误差影响与补偿研究
57、基于信道加密的量子安全直接通信
58、量子照明及其在安全通信上的应用
59、一款用于4G通信的水平极化全向LTE天线
60、面向无线通信的双频带平面缝隙天线设计
铁道信号专业毕业论文题目
1、CTCS应答器信号与报文检测仪-控制主板软硬件设计
2、基于ACP方法的城市轨道交通枢纽应急疏散若干问题研究
3、全电子高压脉冲轨道电路接收器的硬件研究与设计
4、实时断轨检测系统中信号采集与通信子系统研究
5、基于模型的轨旁仿真子系统验证及代码自动生成
6、基于全相位FFT的铁道信号频率检测算法研究
7、基于机器视觉的嵌入式道岔缺口检测系统应用
8、铁路信号产品的电磁兼容分析与研究
9、铁路高职院校校内实训基地建设研究
10、铁道信号电子沙盘系统整体规划及设计
11、基于Web的高职院校考试系统的设计与实现
12、铁道信号沙盘模拟显示系统研究
13、联锁道岔电子控制模块的研制
14、基于ARM的故障监测诊断系统设计(前端采集和通信系统)
15、客运专线列控车载设备维修技术及标准化研究
16、驼峰三部位减速器出口速度计算方法研究
17、CTCS-2级列控系统应答器动态检测的研究
18、石家庄铁路运输学校招生信息管理系统的设计与实现
19、铁道信号基础设备智能网络监测器设计
20、基于光纤传感的铁道信号监测系统软件设计
21、铁道信号基础设备在线监测方法研究
22、有轨电车信号系统轨旁控制器三相交流转辙机控制模块的研究
23、基于故障树的京广高速铁路信号系统问题分析及对策
24、站内轨道电路分路不良计轴检查设备设计与实现
25、铁路综合视频监控系统的技术研究与工程建设
26、客运专线信号控制系统设计方案
27、铁路信号仿真实验室的硬件系统设计及其信号机程序测试
28、基于C语言的离线电弧电磁干扰检测系统数据采集及底层控制的实现研究
29、铁路综合演练系统的开发与实现
30、大功率LED铁路信号灯光源的研究
31、牵引供电系统不平衡牵引回流研究
32、CBTC系统中区域控制器和外部联锁功能接口的设计
33、城轨控制实验室仿真平台硬件接口研究
34、ATP安全错误检测码与运算方法的研究与设计
35、LED显示屏控制系统的设计及在铁路信号中的应用
36、客运专线列控系统临时限速服务器基于3-DES算法安全通信的研究与实现
37、基于动态故障树和蒙特卡洛仿真的列控系统风险分析研究
38、物联网环境下铁路控制安全传输研究与设计
39、轨道交通信号事故再现与分析平台研究与设计
40、铁路强电磁干扰对信号系统的影响
41、基于LTE的列车无线定位方法研究
42、列车定位系统安全性研究
43、基于CBTC系统的联锁逻辑研究
44、无线闭塞中心仿真软件设计与实现
45、职业技能 教育 的研究与实践
46、光纤铁路信号微机监测系统数据前端设计
47、LED大屏幕在铁路行车监控系统的应用研究
48、基于微机监测的故障信号研究与应用
49、语域视角下的人物介绍英译
50、基于嵌入式系统的高压不对称脉冲轨道信号发生器设计
通信技术毕业论文题目
1、基于OFDM的电力线通信技术研究
2、基于专利信息分析的我国4G移动通信技术发展研究
3、基于无线通信技术的智能电表研制
4、基于Android手机摄像头的可见光通信技术研究
5、基于激光二极管的可见光通信技术研究和硬件设计
6、智能家居系统安全通信技术的研究与实现
7、基于DVB-S2的宽带卫星通信技术应用研究
8、基于近场通信技术的蓝牙 配对 模块的研发
9、多点协作通信系统的关键技术研究
10、无线通信抗干扰技术性能研究
11、水下无线通信网络安全关键技术研究
12、水声扩频通信关键技术研究
13、基于协作分集的无线通信技术研究
14、数字集群通信网络架构和多天线技术的研究
15、通信网络恶意代码及其应急响应关键技术研究
16、基于压缩感知的超宽带通信技术研究
17、大气激光通信中光强闪烁及其抑制技术的研究
18、卫星通信系统跨层带宽分配及多媒体通信技术研究
19、星间/星内无线通信技术研究
20、量子通信中的精密时间测量技术研究
21、无线传感器网络多信道通信技术的研究
22、宽带电力线通信技术工程应用研究
23、可见光双层成像通信技术研究与应用
24、基于可见光与电力载波的无线通信技术研究
25、车联网环境下的交通信息采集与通信技术研究
26、室内高速可调光VLC通信技术研究
27、面向5G通信的射频关键技术研究
28、基于AMPSK调制的无线携能通信技术研究
29、车联网V2I通信媒体接入控制技术研究
30、下一代卫星移动通信系统关键技术研究
31、物联网节点隐匿通信模型及关键技术研究
32、高速可见光通信的调制关键技术研究
33、无线通信系统中的大规模MIMO关键理论及技术研究
34、OQAM-OFDM无线通信系统关键技术研究
35、基于LED的可见光无线通信关键技术研究
36、CDMA扩频通信技术多用户检测器的应用
37、基于GPRS的嵌入式系统无线通信技术的研究
38、近距离低功耗无线通信技术的研究
39、矿山井下人员定位系统中无线通信技术研究与开发
40、基于信息隐藏的隐蔽通信技术研究
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★ 通信工程方面毕业论文
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机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。在反恐排爆类装备的研发中，通过走访公安一线，发现目前公安领域多数排爆机器人只是采用摄像头作为排爆取证的工具，并有将摄像头采集的图像数据作为一种排爆目标识别的手段。机器视觉技术目前已经广泛应用在机器人自主导航、机器人手眼一体伺服控制等领域中。但是在公安排爆机器人领域，机器视觉技术应用较少。多数排爆任务需要公安干警近距离进行勘察，而人的主观判断往往受制于经验和生活中积累常识的影响，会出现不客观的错误判断。利用机器视觉系统采集的信息，能自主的分辨不同颜色、形状、深度的排爆目标，同时将采集的图像与常用爆炸物专家库中的信息进行比对，客观地反应目标是否为爆炸物并给出判断结果。
———一周看点———
燧原 科技 发布第二代人工智能推理加速卡“云燧i20”
近日，燧原 科技 发布第二代云端人工智能推理加速卡“云燧i20”，据悉，作为全新一代云端AI推理加速产品，云燧i20拥有迄今为止业内最大的AI加速卡存储带宽，高达819 GB/s，远超行业同类产品水平；单精度FP32峰值算力达到32 TFLOPS，单精度张量TF32峰值算力达到128 TFLOPS，整型INT8峰值算力达到256 TOPS。对比第一代推理产品，云燧i20将浮点算力提升到倍，整型算力提升到倍。
微评：云燧i20也是继今年7月发布云端人工智能训练加速卡“云燧T20”之后，燧原 科技 又推出的全新一代针对云端推理场景的AI加速产品。云燧i20的特色在于超大带宽推理加速卡，兼具高吞吐、低延时特性，这在以图片、视频内容分析为主的人工智能技术应用的场景之下，数据带宽需求也越来越高，兼顾高带宽和低延迟变得至关重要。
安防类精密线缆连接组件龙头凯旺 科技 拟登陆创业板
12月3日深交所披露，中国证券监督管理委员会批复同意凯旺 科技 首次公开发行股票注册。凯旺 科技 主营业务为电子精密线缆连接组件的研发、生产和销售，目前公司产品主要应用于安防设备和通讯设备等领域，其中，安防类精密线缆连接组件产品，占到公司销售份额的。
微评：根据相关市场调研数据显示，凯旺 科技 安防类精密线缆连接组件占国内安防设备电子精密线缆连接组件市场份额。无论是在安防工程，还是在安防产品中，安防连接器及精密组件都扮演着重要角色，在数据、图像以及其他信息的传输中都发挥着重要作用。凯旺 科技 的即将上市，也有望无疑将受益于安防行业未来整体市场空间增量。
端到端AI平台企业依瞳 科技 完成PreA+轮融资
端到端人工智能平台供应商依瞳 科技 宣布完成千万级人民币 PreA+ 轮融资，依瞳 科技 成立于 2019年年底，主要基于自研人工智能(AI)端到端平台，为工业制造、自动驾驶、电力能源、超算中心等行业提供机器学习和深度学习一站式 AI 服务，此轮资金将主要用于新产品的研发和市场拓展，进一步支持依瞳人工智能平台的 1+N 平台战略。
微评：和依图 科技 一字之隔，也同属AI企业，不过依瞳 科技 的主打的是AI平台业务，主要提供包括数据源管理、数据标注、数据集存储、数据预处理、模型训练优化、推理部署的AI算法训练及算力资源服务。其面向的业务领域也主要集中在工业制造、超算中心、自动驾驶、电力能源等B端行业。伴随着AI的日趋普及应用，AI平台将成为助推AI普惠应用的核心桥梁，在整个AI产业生态中扮演着重要角色。
殷创 科技 完成超亿元A轮融资 专注机器视觉传感产品
殷创 科技 11月30日发布消息表示，公司已于近日完成了超过1亿元A轮融资。本轮融资由盈科投资和元创资本领投、安信证券战略投资，融资资金将用于加强殷创 科技 在视觉传感领域已有的的各类产品线，增强欧美市场技术支持与商务推广，进一步完善车载产品各项生产体系与能力。
微评：自动驾驶、智能 汽车 等概念的火爆，也带动智能驾驶整条产业链备受关注。据悉，这家专注于辅助安全与无人驾驶机器视觉传感产品研发及制造的 科技 企业是英伟达指定图像传感设备供应商，在风口之上，加之有核心技术能力加持，殷创 科技 这家企业的发展潜力充满想象。
鹏博士与旷视 科技 合作共建鹏云AIoT平台
12月7日，鹏博士与旷视 科技 签署战略合作协议。双方将以物联网作为人工智能落地载体，合作共建鹏云AIoT平台，并在推动AI数字化生态、Brain++开源生态建设、社区和楼宇空间的AIoT智能化、拓展算法+软件+终端的整合解决方案等方面展开深入合作。
微评：AI产业进入“深水期”，各界对人工智能未来的发展路径抱有更多疑问和期待。产学研用企业之间的合作，对AI在行业领域的工程化落地和技术商业化都有着很大的促进作用，企业之间也可最终实现规模经济效益。
—— 微语录集锦 ——
CMOS 图像传感器的第一大发展方向是像素点数量不断增加，像素尺寸不断缩小，分辨率以及清晰度持续提升，第二大方向则是在提升分辨率的前提下，整合优化 CMOS 图像传感器在不同场景下的整体成像的系统性能力将变得至关重要;与此同时，堆栈式 CMOS 技术应用将逐步铺开，无论是安防、机器视觉或 汽车 电子领域，伴随着AI视频融合应用的趋势，尝试将AI技术能力和CIS工艺技术结合也成为一种趋势。
——思特威副总经理欧阳坚
随着超高清数字视频技术的发展，其在4K、8K、VR、流媒体视频等领域的应用越来越广泛，从技术的角度看，对传统策略的改进已经无法满足编码性能需求，基于人工智能神经网络算法、自适应全局优化策略、将编码与传输结合实现大跨度编码效率提升备受关注。
——中国信息通信研究院知识产权中心工程师徐丹
—— 本周热点原创文章一览——
AI定义ISP 开拓不同寻常的AI芯片创新之路
在端侧AI需求增加的同时，如何在成本和功耗完全可控的条件下，将AI能力达到极致，成为智能芯片行业共同的课题。AI定义ISP 开拓不同寻常的AI芯片创新之路 - 安防知识网 - a&s传媒
智能化浪潮下，CMOS图像传感器将如何升级迭代?
伴随着各大细分行业市场的智能化升级，CMOS图像传感器也迎来了持续性的产品迭代和性能升级，在成像技术、制造工艺、适用场景等方面不断实现新的创新和突破。智能化浪潮下，CMOS图像传感器将如何升级迭代? - 安防知识网 - a&s传媒
根据海克易邦多年的行业工作经验，一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、 CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。
平静很久的安防圈，因为一纸权威机构的调研报告再次掀起了波澜。
近日，Omdia（原IHS）发布了一份名为2020年全球智能视频监控及基础设施市场份额调研报告，报告显示，海康威视、大华股份、安讯士、华为分别为全球市场前四甲，这也就意味着华为正式冲入国内智能视频监控市场前三的位置。
从去年华为机器视觉总裁段爱国宣布要五年内做到全球第一，到今年被调研机构宣布成为安防第三，华为机器视觉正在以极快的速度来进行增长。记得自2017年前后，就有多位圈内大佬发言称华为的模式在行业内的竞争力有限，很难对现有格局产生撼动。
而这份报告的出现，则实实在在的说明如今的华为在行业内的竞争力正与日俱增。不过作为华为Cloud&AI BG中的一部分，华为机器视觉的财报一直以来都不是公示项目，那么这家调研机构是如何得出数据的，华为的真正实力边界又在哪里？这些都是我们值得考虑的问题。
不过仅从业务发展的角度来说，在之前的多篇文章中帮尼菌急就曾提到，华为机器视觉走的路线同传统安防的路线有所不同，从今天的成绩来看，或许我们应该好好重视起这个“生态玩法”的顶级玩家。
华为机器视觉，如今体量到底有多大
华为公司作为非上市企业，尽管每年都有公布其财务数据，但像机器视觉这样大BG下的部门数据，一直以来都只有华为内部的人员清楚。
不过虽然我们不知道华为的数据，但如果这份报告的情况属实，那么华为机器视觉的市场份额至少要比安防老三的宇视要高。尽管宇视 科技 至今没有公布其2020年年报，但结合宇视2019年年报及超额完成对赌协议的事实，我们不难推断：
如今机器视觉的年营收至少也要在50亿元以上，甚至还要更多。
尤其是在2020年新冠疫情的冲击下，众多安防上市企业的业绩都呈现出显著业绩停滞甚至倒退的局面，在这种情况下机器视觉至少50亿元的年营收无疑让人惊讶。如果华为的增速如此之快的话，那么他凭借的主营业务是什么？占比又是多少？一切都让人好奇。
值得一提的是，Omdia这份调研报告的名称为“2020年全球智能视频监控及基础设施市场厂商份额”，属于较为全面的安防企业综合实力考量名单，而且只限于有智能监控的相关企业，所以像亚萨合莱这样的智能门企业并未上榜。
而且从2020年全球安防50强榜单中可见，海康、大华、安讯士和宇视分别位列榜单的1、2、5、6位，如果华为机器视觉成为国内安防三甲，那么其世界排名至少也是前6，这样的实力和增速无疑让人艳羡。
不过从硬实力的角度来看，华为机器视觉的50亿（至少）营收到底从何而来，这一切都让人心存疑虑。毕竟从传统安防的渠道角度来看，即便华为在G端的生态资源较为丰富，但从2017年至今，仅仅5年的时间就从零做到50亿，这样的增速无疑也太快了些，要知道如今的安防行业不论是从渠道资源还是技术资源上来讲，都已经完成了行业集中，主要的技术研发资源、渠道资源都集中在头部企业之中，想要从零突围，对于一般的企业来说显然颇具难度。
那么华为广泛的渠道资源从哪里来？又是如何飞快的完成市场上的占有，完成弯道超车？这一切都让人感到疑惑。毕竟华为宣布改名机器视觉、段爱国宣布五年打造第一、发布生态摄像机搭建与传统安防不同的道路都仅仅是去年发生的事情，想要一年内就完成如此大的“飞跃”，其背后肯定有原因。
那么爆发性增长的原因是什么？帮尼菌认为主要有以下几个方向。
双管齐下，智慧城市与生态玩法成为华为业绩爆发利器
在不断查阅华为机器视觉的资料过程中，帮尼菌发现这么一组有趣的数据：
2020年上半年我国云计算市场公开招标项目有58个，而华为一共拿下了其中22个项目，在已经公布数额的12个项目中，华为的中标项目总金额就高达亿元。如果算上未公开的项目及下半年的中标项目金额估算（一般来说下半年项目比上半年要多）。华为云2020年的总中标金额很可能接近50亿元。
而在这些服务项目中，人工智能服务、大数据中心建设、智慧城市服务项目占据了其中业务的大头，而在这中间，很可能华为机器视觉参与了其中很大一部分的项目建设，因此获得了巨大的营收份额。
除此之外，由于华为机器视觉采用的是生态玩法，这样的“模式”很容易造成营收金额的增长。
这是怎么运作的呢？以2020年华为机器视觉的生态摄像机为例，华为提供的是一个主模块，就好比给你一台电脑，但安装什么软件算法、或者需要类似于键盘、显卡之类的硬件，则都是由合作厂商提供的，这样一个完整的生态闭环早就了华为机器视觉的大生态玩法。
这样的玩法在营收计算上也有其一定的优势，比如这个项目是一个智慧水利项目，由机器视觉提供主要监控器材，这样所有的营收首先肯定是要计算在机器视觉名下的，但其提供的监控设备，极大可能是包含有专业场景的其他厂商的硬件的。
也就是说，华为机器视觉提供的解决方案，很可能是多家厂商合作的结果，也就是他们所说的“生态”，在这样的玩法下华为能够支持的场景会呈现出爆发性的增长，其营收自然也会水涨船高。
总体来看，华为此次的营收增长主要还是来源于华为的生态玩法及其产品上的硬实力。当然要是硬要说这不是华为机器视觉一家的努力也无可厚非，但人家的生态玩法能把如此多的企业资源整合在一起，本身就说明华为机器视觉的技术实力和行业号召力非同凡响，要是再吹毛求疵，无疑是有点小家子气了一些。
不过即便是营收超50亿，距离大华股份的200多亿与海康威视的600多亿仍旧有不小的差距，能否5年内创造奇迹，留给华为机器视觉的时间是一天天的都在减少。而近日海康威视发布的2021年半年报更是以亿元的超量营收再次证明了它在行业内的王者之姿。
而想要追赶在行业内越做越强的海康，恐怕华为机器视觉再接下来的几年中要给我们不止“几次”的惊喜才行。
戏是越来越有意思了。
1、触摸屏
随着技术的发展，人们对电子产品交互体验的要求越来越高，触摸屏作为新一代电子产品输入设备正逐步成为平板电脑、手机、电子书、GPS、游戏机等设备的新宠。触摸屏生产工艺复杂，从上游的ITO 玻璃镀膜、光刻、IC 组件加工，到中游的触摸屏模组贴合、丝网印刷、切割，再到下游的触摸屏模组贴合、盖板玻璃(Coverlens) 检测，都对工艺提出更高要求，使机器视觉技术成为相关环节生产和质量检测的必要技术。
2、FPD
FPD（Flat Panel Display）行业包括LCD、LED、OLED 等多种显示设备，各种技术工艺流程都非常复杂，其中LCD 是当前最主要的显示技术。FPD 行业对生产效率和产品品质有极高的要求，机器视觉技术作为非接触、高精度、高速度的生产、检测能力成为不可或缺的技术手段，从前道的ITO 玻璃检测、背光模组检测，到Cell 贴合、LCD 模组的COG 设备、对位贴合、切割机、飞针探测设备等、机器视觉技术的应用提高了设备厂商的核心竞争力。
3、激光加工
激光加工是一种应用广泛的工业加工技术，利用对激光器的运动控制，实现高精度的打标、切割、雕刻、焊接等功能。随着激光加工的工艺升级，传统技术已经不能满足工业加工对高精度高速度的要求，这使机器视觉技术与激光加工技术开始融合，通过视觉的定位和引导实现高精度加工，降低了对高成本精密卡具的需求，提升设备精度，降低加工成本。
4、太阳能
太阳能作为最有价值的未来绿色能源之一，是国家重点发展的行业领域，短期相对的产能过剩对太阳能电池生产设备提出更高的要求，从硅锭、硅片纯度、到加工镀膜过程的质量控制，都会影响最后太阳能电池片的光电转换效率，高质量产线能够降低废品率、从而降低生产能耗与太阳能电池片产出比，使太阳能成为真正的清洁能源，在太阳能电池片生产过程中，通过运用机器视觉定位、测量、检测等技术，可大大提高成品率，降低生产成本。
5、半导体
半导体技术是现代信息产业的根基，也是机器视觉技术最早的发源地。上世纪90年代，欧美半导体企业在半导体行业中应用图像技术，使其后来逐步发展成为今天的机器视觉技术，并成为半导体工艺不可或缺的关键技术。同时半导体产业规模庞大，行业摩尔效应对行业工艺不断提出挑战，也对其生产设备中的机器视觉技术的要求不断提升。
在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装：SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。
根据我在广东粤为工业机器人学院学习的知识所知：在中国，视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白。目前国内机器视觉大多为国外品牌。国内大多机器视觉公司基本上是靠代理国外各种机器视觉品牌起家，随着机器视觉的不断应用，公司规模慢慢做大，技术上已经逐渐成熟。随着经济水平的提高，3D机器视觉也开始进入人们的视野。3D机器视觉大多用于水果和蔬菜、木材、化妆品、烘焙食品、电子组件和医药产品的评级。它可以提高合格产品的生产能力，在生产过程的早期就报废劣质产品，从而减少了浪费节约成本。这种功能非常适合用于高度、形状、数量甚至色彩等产品属性的成像。在行业应用方面，主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等行业，用机器视觉技术取代人工，可以提供生产效率和产品质量。例如在物流行业，可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，可以提高分拣效率，减少人工劳动。
深度学习是人工智能的热点发展方向之一，将推动我们步入控制设计和工业物联网的新台阶。机器视觉在工业控制领域极其重要，借助这些技术，使用数据驱动部署复杂的机器和设备。为了比竞争对手更好地服务其目标客户，当今的嵌入式设计团队正在寻求机器学习（ML）和深度学习（DL）等新技术，以便在有限的资源下按时向市场开发和部署复杂的机器和设备。借助这些技术，团队可以使用数据驱动的方法构建复杂的单系统或多系统模型。 ML和DL算法不是使用基于物理学的模型来描述系统的行为，而是透过数据推断出系统的模型。 传统ML算法适用于处理数据量相对较小且问题的复杂度较低的情况。 但如果是像自动驾驶汽车这样的大数据问题呢？ 解决这个挑战需要采用DL技术。 本文介绍了这种新兴技术将如何推动我们进入控制设计和工业物联网（IIoT）应用的下一个时代。