其实影像大数据与人工智能的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解影像大数据与人工智能专业，因此呢，今天小编就来为大家分享影像大数据与人工智能的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！

本文目录

1. 物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合？
2. 什么是智能影像技术
3. 智能影像学是干什么的
4. 大数据和人工智能在医疗智能决策分析过程中有哪些应用场景？

物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合？

物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。

1、物联网

根据百度百科的解释，物联网（InternetofThings，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。

2、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。

3、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。

什么是智能影像技术

近年来，具有直观性、代入感强等特点的视频成为信息传播的主要形式，中国乃至全球在线内容均呈现井喷式增长，其中被用户高频次调取的数据则仅占总量的20%左右。因此，互联网及传统媒体平台均面临着如何快速高效地从海量视频中搜索出感兴趣内容，读取视频主旨并定位特定片段等迫切需求。而随着智能影像生产等人工智能视觉技术的深入应用，极大推动了视频智能剪辑效率，为行业带来科技革新。

AI与体育赛事视频内容集锦碰撞出火花。普华永道相关研究报告曾指出，AI是体育媒体发展的重要助力。据初步计算，相较于传统视频剪辑操作，AI处理成本仅为人工的千分之三，视频剪辑速度更是人工的四十倍，在极大提高观众视觉体验的同时，为体育赛事集锦制作提速，大幅降低成产成本。当前，国内外人工智能企业利用技术对体育视频数据进行管理和挖掘，能够创造出更大商业价值。

例如，篮球等体育赛事作为国内关注较多的新闻题材，集合了视线遮挡、快速运转、复杂规则和大量人脸识别目标等诸多挑战于一身，为视频识别和剪辑都增加了难度。国内人工智能企业影谱科技，利用以智能影像生产技术为核心的智能视频剪辑技术，在效率提升、资源挖掘、贴合观众需求等方面，为篮球体育赛事视频集锦剪辑带来了更多维度的新变化。

智能影像学是干什么的

智能影像学是一门研究利用人工智能和图像处理技术来分析和处理图像数据的学科。它可以应用于医学影像、计算机视觉、无人驾驶等领域。智能影像学通过识别、分割、分类和理解图像中的内容，能够自动化地提取有意义的信息，并辅助人类在诊断、检测、监控等方面做出决策。根据医学影像学的实践中，临床医生可以利用智能影像学的相关技术快速准确地诊断病变或疾病，降低人为错误的风险，提高诊断效率，实现个性化治疗。因此，智能影像学在医学和计算机科学领域具有广泛的应用前景，对于提高人类生活质量和健康水平具有重要意义。

大数据和人工智能在医疗智能决策分析过程中有哪些应用场景？

首先我本人是一名大数据开发的工程师，我认为是这样的:

1.大数据可以解决的是数据存储的问题，在以前数据存储不是很方便的时候，医生对于医疗病历信息，患者病理信息的保存是不完整的，现阶段有了大数据技术以后，医务工作者可以将相关的病理信息录入到大数据库中，这些信息对于相关疾病的研究起到了至关重要的作用。

2.大数据解决的是数据计算的问题，一个医生对于病理的理解深度，很大的因素取决于他自己的经验，这些经验是需要自己在临床中的摸索研究总结出来的，一个年轻的医生在这方面是匮乏的，如果众多的医院的医生都能将自己治疗患者时所采用的手段经验录入到医疗大数据库中，同时利用大数据人工智能的手段，充分的描绘出每个病症的病理，形成病症的画像，这样不管是年轻医生还是年迈医生，在诊疗时都有经验可寻，能够大大提高治疗的成功率。

人类的常见病也就是那么多，利用大数据存储，与计算分析，在患者病症的每个阶段都有相关的一整套治疗手段，对于患者来说是巨大的福音。

关于本次影像大数据与人工智能和影像大数据与人工智能专业的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。