查看农业、医疗保健、运输、制造和零售等最突出行业中最热门的计算机视觉应用。

算机视觉赋予机器视觉——借助机器学习和深度学习算法，它们可以“看到”和探索世界。

这一强大的技术已迅速在多个行业中得到应用，成为技术发展和数字化转型不可或缺的一部分。

但是，企业究竟如何从计算机视觉的使用中受益？

在本文中，我们汇总了最突出行业中最流行的计算机视觉应用程序列表。

以下是我们将介绍的内容：

目录

运输

自动驾驶汽车

行人检测

车位占用检测

流量分析

路况监测

卫生保健

X 射线分析

CT和核磁共振

癌症检测

失血量测量

数字病理学

运动分析

制造业

缺陷检查

读取文本和条形码

产品组装

建造

预测性维护

个人防护装备检测

农业

作物和产量监测

自动除草

昆虫检测

牲畜健康监测

植物病害检测

航空测量和成像

灌溉管理

零售

自助结账

自动补货

智能视频分析

人流量和人数统计

跨行业的计算机视觉应用：关键要点

交通运输行业日益增长的需求推动了该行业的技术发展，其核心是计算机视觉。

从自动驾驶汽车到停车位占用检测，智能交通系统 (ITS) 已成为提高交通效率、有效性和安全性的关键领域。

让我们来看看这个行业中一些最流行的计算机视觉应用。

到 2022 年，自动驾驶汽车不再是科幻小说。实际上-

全球数以千计的工程师和开发人员已经在测试和提高自动驾驶汽车的可靠性和安全性。 

计算机视觉用于检测和分类物体（例如，路标或交通信号灯）、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了关键作用。

自动驾驶汽车从传感器和摄像头收集周围环境的数据，对其进行解释并做出相应的反应。

ADAS 技术的研究结合了计算机视觉技术，如模式识别、特征提取、对象跟踪和 3D 视觉，以开发辅助驾驶活动的实时算法。

以下是人工智能交通灯检测在现实生活中的工作原理。

行人检测和跟踪因其对行人保护系统和智慧城市设计的潜在影响而成为重要的计算机视觉研究领域。

它使用摄像头自动识别和定位图像或视频中的行人，同时考虑与身体着装和位置、遮挡、不同场景下的照度和背景杂波相关的变化。

行人检测在自动驾驶、交通管理、交通安全和效率等领域都有应用。

计算机视觉已广泛用于停车引导和信息 (PGI) 系统中的视觉停车场占用检测。它是需要定期维护的更昂贵的基于传感器的技术的替代方案。

由于 CNN 的发展，基于摄像头的停车占用检测系统迅速实现了极高的准确度，几乎不受照度和天气条件变化的影响。

停车位占用检测也可以与车牌识别相结合，以跟踪在任何给定时间哪辆车占用了哪个车位。 

PS。以下是一些可用于训练停车场检测模型的数据集：

由于计算机视觉领域的发展，无人机和基于摄像头的交通流跟踪和估计也成为可能。

这些算法现在可以准确地跟踪和统计高速公路的交通流量，或者监控和分析城市地区（例如十字路口）的交通密度，帮助设计更好的交通管理系统并提高道路安全。

计算机视觉也已成功用于缺陷检测，并通过监测混凝土和沥青的变化来评估基础设施状况。

自动路面遇险 (PD) 检测已被证明在提高道路维护分配效率和降低与事故相关的安全风险方面是成功的。

计算机视觉算法使用收集到的图像数据，然后处理这些数据来构建自动裂缝检测和分类系统，从而实现独立于人类的有针对性的修复和预防性维护。

医学影像数据是最丰富的信息来源之一。但是，这里有一个警告——

如果没有合适的技术，医生将不得不花费数小时手动分析患者数据并进行管理工作。

幸运的是，随着岁月的流逝和技术的进步，医疗保健行业已成为采用新自动化解决方案（包括计算机视觉）最快的行业之一。

让我们探索一些在医疗保健领域最流行的计算机视觉应用。

在医学 X 射线成像的背景下，计算机视觉可以成功地应用于治疗和研究、MRI 重建或手术计划。 

尽管大多数医生仍然依靠手动分析 X 射线图像来诊断和治疗疾病，但计算机视觉可以使该过程自动化，从而提高效率和准确性。

最先进的图像识别算法可以在 X 射线图像中识别出人眼无法察觉的模式。

计算机视觉也广泛应用于 CT 扫描和 MRI 的分析。

从设计人工智能系统到分析放射图像的准确度与人类医生相同（同时减少疾病检测时间），再到提高 MRI 图像分辨率的深度学习算法——计算机视觉是改善患者预后的关键。

这是 ML 辅助大脑和脊髓注释的示例。

使用计算机视觉分析 CT 和 MRI 扫描可以帮助医生检测肿瘤、内出血、血管堵塞和其他危及生命的疾病。该过程的自动化也被证明可以提高准确性，因为机器现在可以识别人眼看不到的细节。

图像识别允许医生通过比较图像中的癌细胞和非癌细胞来识别异常和变化。

自动检测允许使用来自磁共振成像 (MRI) 扫描的数据更快地诊断癌症。计算机视觉已经成功应用于乳腺癌和皮肤癌的检测。 

这是一个带注释的痣的示例，可以对其进行分析以在早期检测黑色素瘤皮肤癌。

产后出血是导致分娩死亡的最大原因之一。传统上，医生只能猜测患者在分娩过程中流失了多少血液。

借助计算机视觉，医生现在可以通过使用人工智能工具分析手术海绵和吸罐的图像（用 iPad 拍摄）来测量分娩过程中的失血量。 

Orlando Health Winnie Palmer Hospital for Women and Babies是实施这项技术的设施之一。事实证明，在大多数情况下，医生往往会高估患者在分娩过程中的失血量。 

因此，计算机视觉可以实现更准确的失血量测量，帮助医疗专业人员更有效地治疗患者。

由于全幻灯片成像 (WSI) 数字扫描仪的普及，计算机视觉现在可以处理医学图像数据以检测和识别所显示的病理类型。

它用于： 

计算机视觉增强的数字病理学提高了诊断的准确性和效率，帮助医生节省宝贵的时间并做出更明智的决策。

姿势估计已被用于帮助分析患者的运动并帮助医生诊断神经和肌肉骨骼疾病。

尽管绝大多数人体姿势估计方法都集中在成年人身上，但这种计算机视觉技术也已应用于医学婴儿运动分析。 

通过监测和评估婴儿的自发动作，医生可以在很小的时候预测神经发育障碍并采取适当的措施。自动运动分析系统可以更有效地捕捉婴儿的身体运动并发现异常。

以下是一些用于训练运动分析模型的数据集：

制造业已经采用了广泛的以计算机视觉为中心的自动化解决方案。

它有助于自动化质量控制、最大限度地降低安全风险并提高生产效率。

以下是制造业中一些最常见的计算机视觉应用。

大型制造场所通常难以在其制成品中实现 100% 的缺陷检测准确度。

基于摄像头的系统可以收集实时数据，并利用计算机视觉和机器学习算法对其进行分析，并根据一组预定义的质量标准对结果进行基准测试。 

它有助于更​​有效地识别生产线中的宏观和微观层面的缺陷。

这有助于无差错的生产过程并降低成本。

由于大多数产品的包装上都有条形码，因此可以成功应用称为OCR的计算机视觉技术来自动检测、验证、转换条形码并将其转换为可读文本。 

通过将 OCR 应用于拍摄的标签或包装，它们包含的文本被提取并根据数据库进行验证。

此程序有助于识别贴错标签的产品，提供有关有效期的信息，告知杂志中的产品数量，并在产品开发的所有阶段跟踪包装。

以下是使用 V7 的文本扫描器执行 OCR 的方法。

像特斯拉这样的世界级公司已经实现了产品装配线的自动化——该公司报告称其制造流程的自动化程度超过 70%。

计算机视觉生成 3D 建模设计、指导机器人和人类工人、识别和跟踪产品组件，并帮助维护包装标准。

建筑行业正在迅速采用计算机视觉技术，并将其用于 PPE 检测、基础设施资产检查、工作场所危险检测或预测性维护。

让我们仔细看看我们在建筑中的一些最突出的计算机视觉案例。

在制造环境中，经常会看到材料退化和腐蚀导致设备变形。如果处理不当，此过程可能会停止生产线并危及“工人”的安全。

计算机视觉有助于监控机器和设备以发现维护需求并在为时已晚之前主动解决它们。

计算机视觉驱动的设备通过识别缺陷和其他变化的摄像头监控来自机器的传入数据。当他们检测到问题时，他们会向系统发送信号，让操作员在资产损坏或事故发生之前采取纠正措施。

NIOSH报告称，仅在美国，每天就有超过 2,000 起工伤事故发生，这可以通过使用 PPE 来预防。 

鉴于训练数据足够大且具有代表性，深度学习能够在各种环境中检测防护设备。

因此，计算机视觉成功地用于确保适当的安全措施和安全标准。如果发生事故，人工智能辅助系统有助于快速识别和评估给定事件的强度，并通过采取适当措施立即做出响应。

了解 V7 如何处理现实生活中的PPE 检测。

农业部门见证了人工智能模型（包括计算机视觉）在作物和产量监测、自动收割、天气条件分析、牲畜健康监测或植物病害检测等领域的多项贡献。

由于其自动化和检测能力，该技术已经站稳脚跟，其应用范围只会扩大。

以下是农业中一些最流行的计算机视觉用例。

传统上，作物生长监测依赖于人的主观判断，既不及时也不准确。 

计算机视觉允许持续实时监测植物生长并检测由于营养不良或疾病引起的作物变化。

计算机视觉的技术进步也改进了产量估计过程。

与自动化解决方案相比，人工成本高且效率低。此外，传统的除草方法包括喷洒杀虫剂，通常会污染邻近的健康植物、水或动物。

计算机视觉有助于使用机器人（例如 Ecorobotix 或 Oz）智能检测和清除杂草，从而降低成本并确保更高的产量。

早期虫害检测有助于农民采取适当措施保护他们的作物并将损害降至最低。

基于摄像头的作物监测系统可以识别、分类和计数威胁作物的昆虫。 

自动化害虫控制具有成本效益，有助于减少农药的使用。

计算机视觉系统有助于远程实时监控动物及其行为。 

它对于动物计数、检测疾病或异常行为或监测分娩特别有用。

图像或视频数据还可以与从传感器收集的其他环境信息（例如温度或通风）相结合，使人工智能驱动的系统能够为农民提供有关动物健康或其获取食物和水的宝贵见解。

计算机视觉还广泛用于植物病害的自动检测，尤其是在植物生长的早期阶段至关重要。

基于深度学习的算法使用图像数据来识别疾病，估计其严重程度以及对产量预测的影响。

基于计算机视觉的系统远远超过了劳动密集型且成本高昂的传统检测方法。

使用无人机进行场景和环境监测已成为农业转型的基本要素。

农民现在可以利用无人机摄像头捕获并使用计算机视觉处理的图像数据进行远程作物和牲畜监测，并收集有关田间地理或土壤成分的信息。

无人机和相机可以捕捉数据，从而评估植物的健康和土壤成分。 

计算机视觉系统可以处理图像并获得植被指数（VI），以准确估计土壤水分平衡。这使农民能够进行更有效的灌溉计划。

安装在零售店的摄像头允许零售商收集大量视觉数据，有助于设计更好的客户和员工体验。

处理这些数据的计算机视觉系统的发展使得现实行业的数字化转型更加容易实现。

以下是零售行业中一些最流行的计算机视觉应用。

由于基于计算机视觉的系统能够了解客户的互动并监控产品的移动，因此自动结账成为可能。

无收银员结账正在成为主流，解决了许多零售店的痛点，例如排长队。

计算机视觉系统还可以通过每隔几毫秒跟踪货架上的物品来捕获图像数据并执行完整的库存扫描。

该系统可以提供关于缺货和销售的即时通知，并帮助员工进行库存管理。

计算机视觉技术也被应用于改进商店布局、允许快速 A/B 测试、生成热图以及估计产品在货架上的停留时间。

通过分析闭路电视摄像机镜头，人工智能驱动的系统可以检测可疑活动并提醒员工，他们可以立即查看并采取适当的行动。

事实证明，基于计算机视觉的盗窃检测系统更准确，因为它们允许对运动进行实时分析。人工智能摄像头还可用于检测其他类型的行为，如人身攻击或事故，从而提高安全性。

店内摄像头可以轻松捕获计算机视觉系统用来检测和统计进出商店的人的图像或视频数据。

在 COVID-19 时代，强制执行社交距离规则以及商店一次只允许有限数量的人进入时，它特别有用。

人群计数对于管理人员变动、排队也很有用，它为更好的商店管理提供有用的分析数据。

如您所见，计算机视觉可以成功应用于依赖图像和视频数据的广泛行业。

它可以帮助我们自动化日常任务、实现更高的诊断准确性、提高作物产量并确保安全。

随着越来越多的公司采用人工智能优先的思维方式，我们可以预期计算机视觉将继续成为改变各种行业的驱动力。