机器视觉在日常生活中被广泛的使用，已经变成了最热门的科技服务之一，机器视觉在日常生活中涉及到的领域是比较多的，而计算机能够解决哪些问题呢？

　　第一个应用场景：人脸识别

　　人脸识别是人工智能视觉与图像领域中最热门的应用，《麻省理工科技评论》发布的2017年全球十大突破性技术榜单中，来自中国的刷脸支付技术位列其中。这是该榜单创建16年来首个来自中国的技术突破。到今天为止，人脸识别技术目前已经广泛应用于金融、司法、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗等行业。平时大家手机上都会使用人脸识别功能。

　　第二个应用场景：安防

　　人工智能技术可以对结构化的人、车、物等视频内容信息进行快速检索、查询，这使得公安系统可以在繁杂的监控视频搜寻罪犯。在大量人群流动的交通枢纽，这一技术被广泛用于人群分析、防控预警等方面，可以根据采集到数据，快速检测到人、车、物，从而大大地提高检索速度。

　　第三个应用场景：农业领域

　　农业是计算机视觉技术的发展和应用在农业，尤其是精确农业领域产生了巨大影响。

　　一些AI应用可以从用手机拍摄的图像中识别出土壤中的潜在缺陷和营养不足状况，并通过分析提出土壤修复技术的建议，可以针对所发现的问题采取可行的解决方案。

　　计算机视觉还可以通过某些算法来识别水果，蔬菜甚至花朵的主要属性(例如大小，质量，重量，颜色，质地)，从而进行分类，比如支付宝的AR扫花，就能够识别花的品种。

　　第四个应用场景：工业

　　计算机视觉可以快速获取大量信息，并进行自动处理。在自动化生产过程中，人们将计算机视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。计算机视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度，运用在一些危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合。具体来讲，计算机视觉应用于生产线上，可以检查产品质量是否合格，或者化学工业中，机器视觉系统能够通过检测生产线的容器检测机器有没有被损坏？智企名品机器视觉解决方案主要针对工业场景应用研发。

　　机器视觉解决方案具备如下功能特点：

　　1.自动快速缺陷检测，提高生产效率；

　　2.降低次品率、节省原材料、降低平均成本；

　　3.检测精度高，误报率低；

　　4.配合自动化生产线，集成度高，实现自动检测、自动处理；

　　5.可实现7*24小时稳定工作，极大降低工人劳动强度

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　　第五个应用场景：医疗

　　在医疗保健领域，计算机视觉应用程序更是被广泛应用。

　　医学图像分析是显而易见的例子，通过对MRI，CT扫描和X射线的图像进行分析并发现异常，例如发现肿瘤或寻找神经系统疾病的迹象，这就能够显著改善医学诊断的过程。

　　当然医学成像并不是计算机视觉可以发挥重要作用的唯一领域。还比如一些程序可以将人和周围环境放置在平面图中，这样就可以帮助视力障碍人群提供实时的视觉体验，从而帮助他们安全地导航室内环境。

　　第六个应用场景：无人驾驶

　　现在，汽车方向已经成为人工智能技术重要地应用投放方向之一，但就目前的技术来说，想要完全实现自动驾驶或无人驾驶，还有一段路要走。不过利用人工智能技术，汽车驾驶辅助的功能及应用越来越多，这些应用多半是基于计算机视觉和图像处理技术来实现的。

　　现阶段，计算机视觉涉及到的业务领域已经是比较多的，比如来说图像处理通常的工作目标就是能够将图像有效的进行改善，其目标存在的意义就是能够达到对比度像素级别的执行，根本不需要对繁琐的图像进行了解。随着技术的发展，计算机视觉未来可以解决更加复杂的问题，比如来说我们经常使用的电子产品，面部识别的功能，可以准确的分析图像或者是识别生物的方法等等在现实的生活中，人类不仅可以将图像做出相应的对应，而且能够有效的适应计算机带给我们生活的方便，总而言之计算机人工智能机器学习对于我们的生活都起到了极大的帮助，电子商务行业中更是被广泛的使用。

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责任编辑：胡金鹏