機器視覺在日常生活中被廣泛的使用，已經變成了最熱門的科技服務之一，機器視覺在日常生活中涉及到的領域是比較多的，而計算機能夠解決哪些問題呢？

　　第一個應用場景：人臉識別

　　人臉識別是人工智能視覺與圖像領域中最熱門的應用，《麻省理工科技評論》發布的2017年全球十大突破性技術榜單中，來自中國的刷臉支付技術位列其中。這是該榜單創建16年來首個來自中國的技術突破。到今天為止，人臉識別技術目前已經廣泛應用于金融、司法、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫療等行業。平時大家手機上都會使用人臉識別功能。

　　第二個應用場景：安防

　　人工智能技術可以對結構化的人、車、物等視頻內容信息進行快速檢索、查詢，這使得公安系統可以在繁雜的監控視頻搜尋罪犯。在大量人群流動的交通樞紐，這一技術被廣泛用于人群分析、防控預警等方面，可以根據采集到數據，快速檢測到人、車、物，從而大大地提高檢索速度。

　　第三個應用場景：農業領域

　　農業是計算機視覺技術的發展和應用在農業，尤其是精確農業領域產生了巨大影響。

　　一些AI應用可以從用手機拍攝的圖像中識別出土壤中的潛在缺陷和營養不足狀況，并通過分析提出土壤修復技術的建議，可以針對所發現的問題采取可行的解決方案。

　　計算機視覺還可以通過某些算法來識別水果，蔬菜甚至花朵的主要屬性(例如大小，質量，重量，顏色，質地)，從而進行分類，比如支付寶的AR掃花，就能夠識別花的品種。

　　第四個應用場景：工業

　　計算機視覺可以快速獲取大量信息，并進行自動處理。在自動化生產過程中，人們將計算機視覺系統廣泛地用于工況監視、成品檢驗和質量控制等領域。計算機視覺系統的特點是提高生產的柔性和自動化程度，運用在一些危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合。具體來講，計算機視覺應用于生產線上，可以檢查產品質量是否合格，或者化學工業中，機器視覺系統能夠通過檢測生產線的容器檢測機器有沒有被損壞？智企名品機器視覺解決方案主要針對工業場景應用研發。

　　機器視覺解決方案具備如下功能特點：

　　1.自動快速缺陷檢測，提高生產效率；

　　2.降低次品率、節省原材料、降低平均成本；

　　3.檢測精度高，誤報率低；

　　4.配合自動化生產線，集成度高，實現自動檢測、自動處理；

　　5.可實現7*24小時穩定工作，極大降低工人勞動強度

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　　第五個應用場景：醫療

　　在醫療保健領域，計算機視覺應用程序更是被廣泛應用。

　　醫學圖像分析是顯而易見的例子，通過對MRI，CT掃描和X射線的圖像進行分析并發現異常，例如發現腫瘤或尋找神經系統疾病的跡象，這就能夠顯著改善醫學診斷的過程。

　　當然醫學成像并不是計算機視覺可以發揮重要作用的唯一領域。還比如一些程序可以將人和周圍環境放置在平面圖中，這樣就可以幫助視力障礙人群提供實時的視覺體驗，從而幫助他們安全地導航室內環境。

　　第六個應用場景：無人駕駛

　　現在，汽車方向已經成為人工智能技術重要地應用投放方向之一，但就目前的技術來說，想要完全實現自動駕駛或無人駕駛，還有一段路要走。不過利用人工智能技術，汽車駕駛輔助的功能及應用越來越多，這些應用多半是基于計算機視覺和圖像處理技術來實現的。

　　現階段，計算機視覺涉及到的業務領域已經是比較多的，比如來說圖像處理通常的工作目標就是能夠將圖像有效的進行改善，其目標存在的意義就是能夠達到對比度像素級別的執行，根本不需要對繁瑣的圖像進行了解。隨著技術的發展，計算機視覺未來可以解決更加復雜的問題，比如來說我們經常使用的電子產品，面部識別的功能，可以準確的分析圖像或者是識別生物的方法等等在現實的生活中，人類不僅可以將圖像做出相應的對應，而且能夠有效的適應計算機帶給我們生活的方便，總而言之計算機人工智能機器學習對于我們的生活都起到了極大的幫助，電子商務行業中更是被廣泛的使用。

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責任編輯：胡金鵬