機器視覺九大應用場景
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本文轉自|新機器視覺
機器視覺是人工智能重要分支，機器視覺在應用上具有廣泛性，能夠在智能制造，以及眾多智能生活領域展開應用；在技術上具有獨特性，是唯一非接觸式識別、測量物體的前沿技術；在硬件上具有成本的經(jīng)濟性，不會對產(chǎn)品的成本構成造成成本壓力。廣泛性和獨特性使得其在許多領域構成產(chǎn)品核心競爭力的一部分；而經(jīng)濟性則能夠使得產(chǎn)品擺脫硬件的束縛，從而在產(chǎn)品設計、客戶需求把握上更具靈活性，也使其具備更強的盈利能力。
TOP 1：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， 今年 2 月，《麻省理工科技評論》發(fā)布「2017 全球十大突破性技術」榜單，來自中國的技術「刷臉支付」位列其中。這是該榜單創(chuàng)建 16 年來首個來自中國的技術突破。
人臉識別技術目前已經(jīng)廣泛應用于金融、司法、軍隊、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫(yī)療等行業(yè)。據(jù)業(yè)內(nèi)人士分析，我國的人臉識別產(chǎn)業(yè)的需求旺盛，需求推動導致企業(yè)敢于投入資金。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。而今年，這一技術有望在金融與安防領域迎來大爆發(fā)。
TOP 2：視頻/監(jiān)控分析
視頻/監(jiān)控分析是人工智能視覺與圖像領域中第二大熱門應用。
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。
視頻/監(jiān)控領域盈利空間廣闊，商業(yè)模式多種多樣，既可以提供行業(yè)整體解決方案，也可以銷售集成硬件設備。將技術應用于視頻及監(jiān)控領域在人工智能公司中正在形成一種趨勢，這項技術應用將率先在安防、交通甚至零售等行業(yè)掀起應用熱潮。
TOP 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。
TOP 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)。
TOP 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。
TOP 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。
TOP 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。
TOP 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寫在紙上的文字讀取出來，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。
TOP 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。
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