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计算机视觉
3个层次，系统工程方案层、领域任务模块层、基础算法层。
3个学科，图像处理、机器学习、基础数学与模型。
3个场景，近距离（手机、智能硬件、PC等），室内中距离（室内，如办公室、商场、家内，卡口，门口等），室外远距离（道路、公共场所等）。
3个难题，误检较多。漏检问题，例如遮挡、逆光条件、倾斜姿态较大等情况法检测到。速度问题，检测算法速度法完全达到时性，在100ms以内就不错（解决方法，视频关键帧或间隔帧。图像压缩，坐标还原。耗时模块在关键时刻运行，其他时刻做数据关联。）。
系统工程方案层
WEB图像结构化，离线SDK图像结构化，视频关键帧获取、结构化、序列化行为分析、结果图流媒体。性能上高并发、高可用、单张时间尽量在200ms以内（尤其是视频）、准确度。
领域任务模块层
人，人体（检测、关键点、属性分类、行为、识别或者以图搜人），人脸（检测、关键点、属性分类、活体行为、识别）。
车，车辆（检测、关键点、品牌细分类、属性分类、行为，识别或者以图搜车），车牌（检测、样式分类、文字识别）。
文，OCR（图像预处理、基于图像分类、全部文字检测、指定字段定位、文字识别、基于文字内容分类），票据、证件（个人、企业）、证书、车牌、自然场景（内部系统图像、门牌、站牌、物体等）。
物，动物（检测、关键点、品种细分类、属性分类、行为、识别或以图搜动物），物体（检测、关键点、品牌细分类、属性分类、识别或以图搜物）。
事，特定场景检测，如烟火、物体遗留、工业视觉等。
基础算法层
检测分割，定位目标位置、分出目标类别、提取目标关键点、从画面中分割出目标的像素。
分类识别，分类包含3层，大类、属类、细类，检测到目标后，目标品牌或者品种细分类、目标属性分类（颜色、形状、属类等）、静态行为分类、序列行为分类。提取目标特征，结合类别进行以图搜图识别。
图像预处理，图像增强、去雾、亮度调整、倾斜校正等。
领域案例
人脸领域，检测敏感度（人脸倾斜检测）、误检测率，人脸特征提取速度，人脸识别准确度。
车辆领域，车牌准确度、敏感度。颜色、类型、品牌准确度。车辆整体特征与内部局部特征的提取。车辆行为分析。
文字领域，图像质量对文字检测与识别的影响，图像预处理，文字检测的准确度与漏检率，文字识别，文字语义的分析。
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