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新技术不断开发，各行各业可以利用它们在日益竞争和数字化的世界中提升运营。无论是利用 5G 技术、物联网（IoT），还是数据分析，许多公司认识到新技术的好处。
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计算机视觉（CV）作为一种先进技术，正越来越多地应用于经济的各个领域。CV 的主要优势在于它可以以多种方式应用——可能性似乎是无限的。
计算机视觉（CV）是人工智能（AI）领域的一项技术，使机器能够“看见”周围的世界。集成了计算机视觉的设备可以分析视觉信息，并基于这些信息做出决策，或理解其周围环境和情境。深度学习和机器学习算法都用于驱动计算机视觉。
世界产生了大量的数据，这使得计算机视觉呈指数增长。计算机视觉分析的信息大多是图像和视频，但也包括来自其他来源的数据，如红外线和热传感器。由于计算机视觉是人工智能的一部分，其总体目标是尽可能高效地模仿人类行为。
计算机视觉是一项革命性技术，因为机器可以复制人类视觉系统的部分功能，这本身就很复杂。实际上，计算机视觉超越了人类检测和标记物体的能力——今天的系统在反应视觉输入方面已达到 99% 的准确率。
简而言之，计算机视觉就是关于模式识别的。计算机可以通过输入成千上万，甚至数百万张已标记的图像进行训练。研究人员随后对计算机应用各种软件技术，使其能够寻找模式。
计算机分析颜色、形状、物体之间的距离及其他各种元素，直到对这些图像进行分类。理论上，一旦计算机经过训练，它可以利用其经验在面对不同图像时识别各种类型的物体。
CV 有潜力改变行业及其运作方式。以下是一些值得深入探索的显著应用。
企业以多种方式使用机器视觉，主要是为了提高质量、效率和操作。各种组件协同工作以使机器视觉系统正常运作，例如传感器、摄像头和照明。例如，机器视觉系统的常用照明选择包括荧光灯、LED 灯、石英卤素灯和金属卤化物灯（汞灯）。
机器视觉系统通常用于质量控制。例如，在农业中，收获机使用它来检测葡萄在藤上的位置，以便设备可以摘取葡萄串而不会破坏它们。
CV 在汽车行业中发挥着重要作用，因为它被应用于智能交通系统（ITS）。自动驾驶车辆和行人检测系统都依赖 CV。
汽车可以使用 CV 收集关于其周围环境的数据，进行解读，并作出相应反应。CV 使人们能够驾驶自动驾驶汽车（AV），并使驾驶更加安全、高效和可靠。
自 1950 年代以来，制造商就已经使用 CV，随着技术的发展，更多的应用案例出现了。制造公司可以依靠 CV 来读取产品上的文字和条形码，检测有缺陷的产品，以及协助产品组装。
当 CV 可以帮助制造商剔除有缺陷的产品时，供应链中的每个人都会受益。总体而言，CV 已帮助制造业克服了一些最常见的挑战，这一趋势可能会继续下去。
医疗保健领域使用 CV 来改善患者护理和协助手术。在医疗环境中使用 CV 的主要好处包括：
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优化医学诊断
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防止女性分娩时的出血
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允许医生在病床旁花费更多时间
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比人类更快地识别 CT 扫描中的主要问题
CV 在现代医学中可能成为一个主流，但在实施过程中存在一些障碍。医疗提供者可能需要一些时间来找到解决这些问题的可行方案。
CV 可以帮助建筑公司及其员工进行预测性维护，保持设备正常运行，并减少重大建筑项目中的停机时间。
CV 可以提醒工人设备问题，使他们能够采取主动措施在问题变得严重之前进行修复。此外，CV 可以提供个人防护装备检测 以确保工人的安全，这是行业不断努力实现的目标。
CV 仍在不断发展，研究人员和开发者还面临一些障碍。他们在技术方面已经取得了很大进展。我们期待着看到 CV 如何变得更加广泛应用，并且对各种类型的公司来说更具经济性。
德文·帕蒂达是一位大数据和技术作家，同时也是 ReHack.com 的总编辑