机器视觉九大应用场景

机器设备视觉效果是人工智能的关键支系，机器设备视觉效果在运用上具备普遍性，可以在智能化生产制造，及其诸多智能化生活领域展开运用；在技术性上具备与众不同，是非触点识别.测量物件的前沿技术性；在硬件设备上具备成本费的经济性，不容易对商品的成本费组成成本压力。普遍性和与众不同程度使其在很多地区组成商品核心竞争力的一部分；而经济性则可以使商品摆脱硬件设备的束缚，进而在商品设计.顾客要求把握上更灵活性，也使其有着更强的盈利能力。

TOP1：人脸识别。

人脸识别是人工智能视觉和图像领域的应用。今年2月，《麻省理工学院技术评论》发布了来自中国技术刷脸支付的2017年世界十大突破性技术排行榜。这是该榜单16年来次技术突破。

人脸识别技术性现阶段广泛应用于金融、司法、军事、公安、边境检查、、航空航天、电力、工厂、教育、医疗等行业。据业内人士分析，中国人脸识别行业需求强劲，需求驱动导致企业敢于投资。目前，该技术已满足大规模商业条件，未来三至五年将迅速增长。今年，该技术预计将在金融和安全领域爆发。

TOP2：视频/监控分析

在人工智能视觉和图像领域，视频/监控分析是第二大热门应用。

人工智能技术可以快速检索结构化结构化人员、车辆、物品和其他视频内容信息。这一应用使公安系统能够在复杂的监控视频中搜索罪犯。该技术在人群分析、预防和预警等方面得到了广泛的应用。

视频/监控领域利润空间广阔，商业模式多种多样，不仅可以提供行业整体解决方案，还可以销售硬件集成设备。在人工智能公司中，将技术应用于视频和监控领域的趋势正在形成，该技术将在安全、交通、甚至零售等行业处于地位。

TOP3：分析图片识别。

静态图像识别应用程序在视觉和图像领域排名第三。仅仅使用人工智能技术进行图像识别和分析的应用程序企业的数量并没有预期的那么多，可能有以下几个原因：

1.目前，视频监控方向利润空间大，视频监控领域受到众多企业的关注；

2.人脸识别属于图片识别的应用场景。大多数做人脸识别的企业也在提供图片识别服务，但销售效果不佳。人脸识别也是人脸识别的主要利润点；

3.大部分商业场景的图片识别仍然属于蓝海，潜力有待开发；

4.大型互联网企业掌握的图片数据居多，创业公司数据资源稀缺。

TOP4：智能驾驶的驾驶辅助。

随着汽车的普及，汽车已经成为人工智能技术的一个非常大的应用方向，但目前，距离技术成熟还有很长的路要走，如果你想完全实现自动驾驶/无人驾驶。

然而，随着人工智能技术的应用，越来越多的汽车驾驶辅助功能和应用，其中大部分都是基于计算机视觉和图像处理技术。

TOP5：三维图像视觉。

在三维视觉建模、三维测绘等领域，三维图像视觉主要是识别三维物体。

TOP6：工业视觉检测。

机器视觉能快速获取大量信息，并进行自动处理。在自动化生产过程中，人们在工作状态监控、成品检验、质量控制等方面广泛使用机器视觉系统。

机器视觉系统的特点是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些危险的工作环境或人工视觉难以满足要求的场合使用;此外，机器视觉检测可以大大提高生产效率和生产产效率和生产的自动化程度。

TOP7：医学影像诊断

超过90%的医学数据来自医学成像。医学成像领域有大量的数据来进行深入研究，医学成像诊断可以帮助医生，提高医生诊断的效率。