作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着工业物联网(Industrial IoT)、人工智能(AI)、机器人技术、生物识别技术等新兴技术的发展，工业自动化领域也出现了深入的变化。工业自动化的发展将带动计算机图形学与深度学习的发展。本文从图像分类、目标检测、图像分割及深度估计等视觉任务入手，阐述工业自动化中计算机图形学和深度学习的相关应用。
1.背景介绍
工业自动化主要由机械、电气、控制、过程控制、电子和管理等领域组成，其中计算机视觉、深度学习方面是工业自动化发展的一大重点领域。在工业物联网、人工智能、机器人技术、生物识别技术的影响下，工业自动化领域的计算机视觉、深度学习领域正在蓬勃发展。2019年第一季度中国企业制造协会颁布的《“十三五”期间工业自动化发展行动计划》明确提出要推进工业自动化领域的计算机视觉、深度学习应用，并对国内工业自动化领域的计算机视觉、深度学习研究进行调查评估和规划，包括工业控制、机械工程、生态监测、智慧农业等领域。《“十三五”期间工业自动化发展行动计划》还预计到2020年前，计算机视觉、深度学习在工业自动化领域的应用总体将会上升到80%以上，与此同时，大数据、区块链等新兴技术将成为工业自动化领域的重要技术突破口。 在本文中，我将从视觉任务的几个典型案例出发，介绍如何使用计算机图形学和深度学习解决这些视觉任务。首先，我将介绍计算机图形学的基本概念、术语，然后用简单的案例介绍计算机图形学的一些应用，如图片分类和目标检测；接着，我将介绍深度学习的基本概念、术语，并且讨论如何训练一个深度神经网络，实现图像分割；最后，我将向读者展示如何结合这两种技术，实现一项更复杂的目标检测任务——目标跟踪。