计算机视觉应用

计算机视觉是人工智能 (AI) 的一个子领域，它使机器能够从任何图像、视频或其他视觉输入中获得一些有意义的信息，并对该信息执行所需的操作。 计算机视觉就像人工智能系统的眼睛，这意味着如果人工智能使机器能够思考，那么计算机视觉使机器能够看到和观察视觉输入。 计算机视觉技术基于教导计算机处理图像或视觉输入（以像素为单位）并从中获得有意义的信息的概念。 如今，计算机视觉的需求量很大，并被用于包括机器人技术、制造业、医疗保健等不同领域。在本主题中，我们将讨论计算机视觉的一些流行应用，但在此之前，让我们首先了解计算机视觉执行的一些常见任务。

以下是计算机视觉可以使用的常见任务

• 图像分类：图像分类是一种计算机视觉技术，用于对图像进行分类，例如图像是否包含狗、人脸或香蕉。 这意味着通过图像分类，我们可以准确地预测图像中存在的对象的类别。
• 对象检测：对象检测使用图像分类来识别和定位图像或视频中的对象。 通过这种检测和识别技术，系统可以计算给定图像或场景中的对象数量，并确定它们的准确位置以及标签。 例如，在给定的图像中，有一个人和一只猫，可以使用对象检测技术轻松检测和分类它们。
  
• 对象跟踪：对象跟踪是一种计算机视觉技术，用于跟踪特定对象或多个项目。 通常，对象跟踪应用于视频和现实世界的交互中，首先检测对象，然后对其进行跟踪以进行观察。 对象跟踪用于诸如自动驾驶汽车之类的应用中，除了对行人、其他车辆等进行对象分类和检测外，还需要跟踪实时运动以避免事故并遵守交通规则。
• 语义分割：图像分割不仅仅是像图像分类那样检测图像中的类别。 相反，它对图像的每个像素进行分类，以指定它具有哪些对象。 它试图确定图像中每个像素的角色。

计算机视觉应用

根据对人工智能和机器学习技术日益增长的需求，计算机视觉在不同行业中也有着巨大的需求。 它对不同的行业产生了巨大的影响，包括零售、安全、医疗保健、汽车、农业等。以下是计算机视觉的一些最流行的应用

• 使用计算机视觉进行缺陷检测
• 使用计算机视觉进行 OCR
• 作物监测
• 使用计算机视觉分析 X 射线、MRI 和 CT 扫描
• 道路状况监测
• 使用计算机视觉构建 3D 模型
• 使用计算机视觉进行癌症检测
• 使用计算机视觉进行植物病害检测
• 交通流量分析

以上是一些最常见的计算机视觉应用。 现在让我们讨论计算机视觉在零售、医疗保健等不同领域的应用。

1. 计算机视觉在医疗保健中的应用

医疗保健行业正在迅速采用新技术和自动化解决方案，其中之一就是计算机视觉。 在医疗保健行业，计算机视觉具有以下应用

• X 射线分析
  计算机视觉可以成功地应用于医学 X 射线成像。 尽管大多数医生仍然喜欢手动分析 X 射线图像来诊断和治疗疾病，但使用计算机视觉可以实现 X 射线分析的自动化，从而提高效率和准确性。 最先进的图像识别算法可用于检测 X 射线图像中肉眼难以察觉的图案。
• 癌症检测
  计算机视觉已成功应用于乳腺癌和皮肤癌的检测。 通过图像识别，医生可以通过比较图像中的癌细胞和非癌细胞来识别异常情况。 通过自动癌症检测，医生可以更快地从 MRI 扫描中诊断出癌症。
• CT 扫描和 MRI
  计算机视觉现在已广泛应用于 CT 扫描和 MRI 分析。 具有计算机视觉的人工智能设计了一种系统，可以像人类医生一样以高精度分析放射影像，还可以减少疾病检测的时间，从而提高挽救患者生命的机会。 它还包括深度学习算法，可以提高 MRI 图像的分辨率，从而改善患者的治疗效果。

2. 计算机视觉在交通运输中的应用

随着对交通运输领域需求的增加，该行业出现了各种技术发展，其中一项技术就是计算机视觉。 以下是计算机视觉在交通运输行业中的一些流行应用

• 自动驾驶汽车
  计算机视觉被广泛应用于自动驾驶汽车中。 它用于检测和分类对象（例如，道路标志或交通信号灯）、创建 3D 地图或运动估计，并在使自动驾驶汽车成为现实方面发挥着关键作用。
• 行人检测
  计算机视觉在行人检测方面具有很大的应用和研究，因为它对各种智慧城市中的行人系统设计具有重要影响。 借助摄像头，行人检测可以自动识别和定位图像或视频中的行人。 此外，它还考虑了不同场景下行人与服装、身体姿势和照度相关的差异。 这种行人检测在交通管理、自动驾驶、交通安全等不同领域非常有用。
• 道路状况监测和缺陷检测
  计算机视觉还被应用于通过访问混凝土和焦油的变化来监测道路基础设施状况。 支持计算机视觉的系统会自动感知路面退化，从而成功提高道路维护分配效率并降低与道路交通事故相关的安全风险。
  为了执行道路状况监测，CV 算法会收集图像数据，然后对其进行处理以创建自动裂缝检测和分类系统。

3. 计算机视觉在制造业中的应用

在制造业中，对自动化的需求达到了顶峰。 许多任务已经实现自动化，其他新技术创新也在流行。 为了提供这些自动解决方案，计算机视觉也被广泛使用。 以下是一些最流行的应用

• 缺陷检测
  这也许是计算机视觉最常见的应用。 到目前为止，缺陷检测一直由受过培训的人员分批进行，通常不可能进行全面生产控制。 借助计算机视觉，我们可以检测金属裂纹、油漆缺陷、不良印刷等，尺寸小于 0.05 毫米。
• 分析文本和条形码 (OCR)
  如今，每个产品在其包装上都包含一个条形码，可以使用计算机视觉技术 OCR 对其进行分析或读取。 光学字符识别或 OCR 可帮助我们检测和提取视觉数据（例如图像）中的印刷或手写文本。 此外，它使我们能够从发票、账单、文章等文档中提取文本，并根据数据库进行验证。
• 指纹识别和生物识别
  计算机视觉技术用于检测指纹和生物识别技术，以验证用户的身份。
  生物识别是对一个人的生理特征进行测量或分析，这些特征使该人独一无二，例如面部、指纹、虹膜图案等。它利用计算机视觉以及人类生理学和行为知识。
• 3D 模型构建
  3D 模型构建或 3D 建模是一种使用软件生成任何对象或表面的 3D 数字表示的技术。 计算机视觉在这里也发挥着作用，可以从现有对象构建 3D 计算机模型。 此外，3D 建模在各种场所（例如机器人技术、自动驾驶、3D 跟踪、3D 场景重建和 AR/VR）中具有多种应用。

4. 计算机视觉在农业中的应用

在农业领域，机器学习凭借其模型（包括计算机视觉）做出了巨大贡献。 它可用于作物监测、天气分析等领域。 以下是农业中计算机视觉应用的一些流行案例

• 作物监测
  在农业领域，作物和产量监测是更好农业的最重要任务。 传统上，它取决于主观的人为判断，但这并不总是准确的。 借助计算机视觉系统，可以进行实时作物监测和识别由于任何疾病或营养缺乏引起的任何作物变化。
• 自动除草
  自动除草机是一个智能项目，它通过人工智能和计算机视觉来清除作物周围不需要的植物或杂草。 传统的除草方法需要人工劳动，与自动除草系统相比，成本高且效率低。
  计算机视觉使机器人能够智能地检测和清除杂草，从而降低成本并确保更高的产量。
• 植物病害检测
  计算机视觉还用于自动植物病害检测，这在植物发育的早期阶段非常重要。 各种基于深度学习的算法使用计算机视觉来识别植物病害、估计其严重程度并预测其对产量的影响。

5. 计算机视觉在零售业中的应用

在零售领域，计算机视觉系统使零售商能够收集大量的视觉数据，从而借助安装在商店中的摄像头来设计更好的客户体验。 以下是计算机视觉在零售业中的一些流行应用

• 自助结账
  自助结账使客户无需人工员工即可完成与零售商的交易，而这可以通过计算机视觉来实现。 自助结账现在正在帮助零售商避免排长队并管理客户。
• 自动补货
  自动化库存补货是零售领域的一项领先技术创新。 传统上，库存补货由商店工作人员执行，他们检查货架以跟踪库存管理的商品。 但现在，具有计算机视觉系统的自动补货可以捕获图像数据并执行完整的库存扫描，以定期跟踪货架上的商品。
• 人数统计
  如今，在各种情况下，我们可能需要统计进出商店的人数或顾客人数。这种客流量统计或人数统计可以通过计算机视觉系统来完成，该系统分析店内摄像头捕获的图像或视频数据。人数统计有助于管理人员，并在诸如新冠疫情期间的社交距离等情况下限制人数。