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机器视觉软件应用于图片识别分析的原因

      机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

      机器视觉是一项综合技术,包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

      机器视觉系统*基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉。同时,在大批量重复性工业生产过程中,用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。

      静态图片识别应用热度在视觉与图像领域中排名第三。将人工智能技术单纯用于图片识别分析的应用企业数量并不如预想的多,机器视觉软件可能有一下几个方面原因:

  1、目前视频监控方向的盈利空间大,众多企业的注意力都放在了视频监控领域;

  2、人脸识别属于图片识别的一个应用场景,做人脸识别的大多数企业同时也在提供图片识别服务,但是销售效果不佳,主要赢利点还在于人脸识别;

  3、图片识别大多商用场景还属于蓝海,潜力有待开发;

  4、图片数据大多被大型互联网企业所掌握,创业公司数据资源稀少。

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