機器視覺是目前在AI人工智能領域高速發(fā)展的一個分支，是唯一一種非接觸性且可以主動獲取信息的交互方式，在目前的社會中有著廣泛的應用，也是最具備盈利模式的一種應用技術，下面創(chuàng)新互聯(lián)就和大家一起列舉一下機器視覺在日常生活中的應用。

「1」人臉識別

人臉識別技術早已廣泛應用于醫(yī)療、金融、教育、工業(yè)、電力、航天、政府、邊檢、公安、軍隊、司法等行業(yè)。而且我國的人臉識別產(chǎn)業(yè)的需求旺盛，目前，該技術已具備大規(guī)模商用的條件，未來三到五年將高速增長。

「2」視頻/監(jiān)控分析

人工智能技術可以對結構化的人、車、物等視頻內(nèi)容信息進行快速檢索、查詢。這項應用使得讓公安系統(tǒng)在繁雜的監(jiān)控視頻中搜尋到罪犯的有了可能。在大量人群流動的交通樞紐，該技術也被廣泛用于人群分析、防控預警等。

「3」圖片識別分析
靜態(tài)圖片識別應用熱度在視覺與圖像領域中排名第三。將人工智能技術單純用于圖片識別分析的應用企業(yè)數(shù)量并不如預想的多，可能有一下幾個方面原因：
1、目前視頻監(jiān)控方向的盈利空間大，眾多企業(yè)的注意力都放在了視頻監(jiān)控領域；
2、人臉識別屬于圖片識別的一個應用場景，做人臉識別的大多數(shù)企業(yè)同時也在提供圖片識別服務，但是銷售效果不佳，主要贏利點還在于人臉識別；
3、圖片識別大多商用場景還屬于藍海，潛力有待開發(fā)；

4、圖片數(shù)據(jù)大多被大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所掌握，創(chuàng)業(yè)公司數(shù)據(jù)資源稀少。

「4」駕駛輔助/智能駕駛
隨著汽車的普及，汽車已經(jīng)成為人工智能技術非常大的應用投放方向，但就目前來說，想要完全實現(xiàn)自動駕駛/無人駕駛，距離技術成熟還有一段路要走。

不過利用人工智能技術，汽車的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(xiàn)。

「5」三維圖像視覺

三維圖像視覺主要是對于三維物體的識別，應用于三維視覺建模，三維測繪等領域。

「6」工業(yè)視覺檢測
機器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(chǎn)過程中，人們將機器視覺系統(tǒng)廣泛地用于工況監(jiān)視、成品檢驗和質(zhì)量控制等領域。

機器視覺系統(tǒng)的特點是提高生產(chǎn)的柔性和自動化程度。運用在一些危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合；此外，在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，機器視覺檢測可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。

「7」醫(yī)療影像診斷

醫(yī)療數(shù)據(jù)中有超過 90% 的數(shù)據(jù)來自醫(yī)療影像。醫(yī)療影像領域擁有孕育深度學習的海量數(shù)據(jù)，醫(yī)療影像診斷可以輔助醫(yī)生，提升醫(yī)生的診斷的效率。

「8」文字識別

計算機文字識別，俗稱光學字符識別，它是利用光學技術和計算機技術把印在或?qū)懺诩埳系奈淖肿x取出來，并轉換成一種計算機能夠接受、人又可以理解的格式。這是實現(xiàn)文字高速錄入的一項關鍵技術。

「9」圖像及視頻編輯

2016 年，Google 舉行了一場人工智能作家的畫展。通過一個名叫DeepDream的藝術生成器，谷歌可以將神經(jīng)網(wǎng)絡由內(nèi)部傳送到外部。不是識別圖像，而是創(chuàng)作圖像。有人稱這些機器做的畫為機器之夢。

目前市場上也出現(xiàn)了很多運用及機器學習算法對圖像進行處理，可以實現(xiàn)對圖片的自動修復、美化、變換效果等操作。并且越來越受到用戶青睞。
機器視覺在應用場景上逐漸突破工業(yè)檢測，其應用邊界逐步向智能生活領域拓展。由于機器視覺在智能生活、智能制造兩個領域具有不同的技術特點和應用進展，所以機器視覺于這兩個領域的行業(yè)發(fā)展趨勢也不盡相同。

本文題目：機器視覺技術在生活中的應用
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