机器视觉的应用场景

机器视觉系统是人工智能的重要分支，广泛应用于智能制造和许多智能生活领域；技术独特，是的非接触式识别。测量对象的前沿技术；硬件成本经济，不会对产品成本造成成本压力。广泛性和独特性使其在许多领域构成了产品核心竞争力的一部分；经济可以使产品摆脱硬件的束缚，从而在产品设计中。客户需求把握更加灵活，但也使其具有更强的盈利能力。

TOP1:人脸识别。

人脸识别是人工智能视觉和图像领域的应用程序。今年2月，麻省理工科评论公布了包括中国技术刷牙支付在内的2017年世界十大突破性技术名单。这是16年来中国技术突破。

目前，人脸识别技术已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边防检查、、航天、电力、工厂、教育、医疗等行业。据业内人士分析，我国人脸识别行业需求旺盛，需求促进导致企业敢于投资。目前，该技术已具备大规模商业化的条件，未来三到五年将快速增长。今年，该技术预计将在金融和安全领域迎来大爆炸。

TOP2:视频/监控分析。

视频/监控分析是人工智能视觉和图像领域的第二大热门应用。

人工智能技术可以快速检索和查询结构化的人、车、物等视频内容信息。这一应用使公安系统有可能在复杂的监控视频中找到罪犯。该技术还广泛应用于人群分析、防控和预警等大量人群流动的交通枢纽。

视频/监控领域有广阔的利润空间和多种商业模式。不仅为行业提供整体解决方案，又能销售集成硬件设备。在人工智能公司中，将技术应用于视频和监控领域正在形成一种趋势。该技术的应用将率先在安全、交通甚至零售应用热潮。

TOP3:图片识别分析。

静态图像识别应用在视觉和图像领域排名第三。简单地使用工业镜头进行图像识别和分析的应用企业数量并不像预期的那么多。可能有几个原因：

1.目前视频监控方向的盈利空间较大，许多企业关注视频监控领域；

2.人脸识别是图像识别的应用场景。大多数人脸识别企业也在提供图像识别服务，但销售效果不佳。主要利润点是人脸识别；

3.大多数商业场景仍属于蓝海，潜力有待开发；

4.大多数图片数据都是大型互联网握，初创企业数据资源稀少。

TOP4:驾驶辅助/智能驾驶。

随着汽车的普及，汽车已经成为人工智能技术的一个非常大的应用方向，但目前，要完全实现自动驾驶/无人驾驶，离技术成熟还有很长的路要走。

然而，利用人工智能技术，汽车的驾驶辅助功能和应用越来越多，主要是基于计算机视觉和图像处理技术。

TOP5:三维图像视觉。

三维图像视觉主要用于三维物体的识别，应用于三维视觉建模、三维测绘等领域。

TOP6:工业视觉检测。

机器视觉可以快速获取大量信息并自动处理。在自动化生产过程中，机器视觉系统广泛应用于工况监控、成品检验和质量控制等领域。

机器视觉系统的特点是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些危险的工作环境或人工视觉难以满足要求的情况下，机器视觉检测可以大大提高生产效率和自动化。

TOP7:医学影像诊断。

超过90%的医疗数据来自医疗图像。在医疗图像领域，有大量的数据来培养深度学习。医疗图像诊断可以帮助医生提高诊断效率。

TOP8:文字识别。

计算机文本识别，俗称光学字符识别，是利用光学技术和计算机技术读取印刷或写在纸上的文本，并转换成计算机可接受的格式。人们可以理解。这是实现文本高速输入的关键技术。

TOP9:图像和视频编辑。

2016年，谷歌举办了人工智能作家展览。谷歌可以通过一个名为Deepdream的艺术生成器将神经网络从内部传输到外部。不是识别图像，而是创建图像。有些人称这些机器制作的画为机器的梦想。

目前市场上也有很多应用和机器学习算法来处理图像，可以实现图像的自动修复.美化.变换效果等操作。并且越来越受到用户的青睐。

机器视觉软件在应用场景中逐渐突破工业检测，其应用边界逐渐扩展到智能生活领域。由于机器视觉在智能生活中具有不同的技术特点和应用进展，这两个领域的行业发展趋势也有所不同。