大盘点 | 2023年最受欢迎的53个计算机视觉应用（上）

本文涵盖了所有行业中各种创新且有价值的计算机视觉应用。一起来了解市场上最好的计算机视觉项目、计算机视觉创意和高价值案例吧。

在本系列中，我们将介绍：

• 计算机视觉系统的基础知识
• 按行业分类的53种真实计算机视觉应用
• 基于计算机视觉研究的示例和用例
• 如何开始？

01 计算机视觉的应用

1.1 什么是计算机视觉？

计算机视觉是人工智能的一个领域，它使用机器学习和深度学习使计算机能够像人类一样看到、识别和分析照片、视频中的内容。计算机视觉在自动人工智能视觉检查、远程监控和自动化方面正在迅速普及。

计算机视觉对各个行业的公司都有着巨大的影响，包括但不限于：零售、安全、医疗保健、汽车、制造业、物流和农业。

计算机视觉的应用，基于VisoSuite的实现

1.2 计算机视觉系统

计算机视觉系统使用相机来获取视觉数据，利用机器学习算法来处理图像，以及根据条件逻辑来实现指定应用的方案。将人工智能部署到边缘设备，即所谓的边缘智能，有助于实现可扩展、高效、稳定、安全和专用的计算机视觉系统。

02 工业中的计算机视觉

在工业中，图像识别被应用于人工智能视觉检测、质量控制、远程监控和系统自动化。

2.1 生产力分析

生产力分析，是跟踪工作场所变化的影响，员工如何花费他们的时间和资源，并实施各种工具的影响。这些数据可以为时间管理、工作协作和员工生产力提供有价值的参考。计算机视觉精细化管理策略旨在通过基于相机的视觉系统客观地量化和评估过程。

工业制造中保护隐私的计算机视觉

2.2 设备的视觉检测

用于视觉检测的计算机视觉是智能制造中的一项关键内容。基于视觉的检查系统在个人防护设备(PPE)自动检查方面也越来越受欢迎，例如口罩检测或头盔检测。计算视觉有助于监控建筑现场或智能工厂的安全协议遵守情况。

应用于个人防护检测的计算机视觉

2.3 质量管理

智能相机应用程序提供了一种可扩展的方法，可以在智能工厂中实现生产过程和装配流水线的自动化视觉检测和质量控制。与费力的手动检查相比，深度学习可以使用实时物体检测来提供更好的检测(检测精度、速度、客观性、可靠性)。

制造过程中缺陷零件检测的视觉检测

2.4 技能训练

视觉系统的另一个应用是优化工业生产中的装配线操作和人机交互。对工人行为的评估可以帮助构建与不同操作步骤相关的标准化行为模型，并评估受过培训的工人的绩效。

自动评估员工行为操作的系统，可以通过提高工作绩效、提高生产效率(精益优化)以及更重要的发现危险行动以降低事故率来实现。

03 医疗保健中的计算机视觉

3.1 癌症检测

在医疗行业，机器学习现在已经应用于乳腺癌和皮肤癌等疾病的检测。比如，图像识别可以帮助科学家检测癌性和非癌性图像之间的微小差异，并将来自磁共振成像(MRI)扫描和输入照片的数据诊断为恶性或良性。

3.2 新冠肺炎诊断

计算机视觉可用于冠状病毒控制。现在已经有多个基于深度学习的计算机视觉模型，用于x光的新冠肺炎诊断的。使用数字胸部x射线照相术(CXR)图像检测新冠肺炎病例的最主流方法被命名为COVlD-Net(https://github.com/Iindawangg/COVlD-Net)，由Darwin AI，Canada开发。

3.3 细胞分类

医学中的机器学习可用于结肠癌上皮细胞与T淋巴细胞的高精度分类(https://www.nature.com/articles/srep21471)。因此，ML有望显著加快结肠癌相关疾病的识别过程，且在构造后成本很低，甚至没有成本。

3.4 运动分析

神经和肌肉骨骼类疾病，如即将到来的中风、平衡和步态问题，即使没有医生分析，也可以使用深度学习模型和计算机视觉来检测。分析患者运动的姿势估计程序可以帮助医生轻松且更准确地诊断患者。

3.5 掩码检测

蒙面人脸识别可以用于检测口罩和防护设备的使用情况，限制冠状病毒的传播。同样，计算机视觉系统可以帮助各国落实口罩作为控制冠状病毒疾病传播的策略。

出于这个原因，Uber等私人公司已经搭建了相应的计算机视觉功能，比如将在他们的移动应用中实现的面部检测，以检测乘客是否戴着口罩。像这样的项目可以使得冠状病毒疫情期间的公共交通更加安全。

基于视觉的口罩检测

3.6 肿瘤检测

脑部肿瘤可见于MRI扫描，通常使用深度神经网络进行检测。利用深度学习的肿瘤检测软件对医疗行业至关重要，因为它可以以高精度检测肿瘤，帮助医生做出诊断。为了提高诊断的准确性，还有很多新的方法在研究中。

3.7 患病阶段评估

计算机视觉可用于识别危重患者，协助医疗护理(危重患者筛查)。例如，可以发现感染新冠肺炎的人呼吸更快。

基于深度相机的深度学习算法可用于识别异常呼吸模式，对感染新冠肺炎病毒的人执行准确、不引人注目但大规模的筛查(https://arxiv.org/abs/2002.05534)。

3.8 医疗保健和康复

物理治疗对脑卒中幸存者及运动损伤患者的康复训练具有重要意义。主要面临的问题是对于医疗专业人员、医院或机构的监督成本。

首选带有基于视觉的康复应用的家庭训练，因为它允许人们可以私下、简单地练习运动训练。在计算机辅助治疗或康复中，可以应用人体动作评估来帮助患者在家进行训练，引导他们正确地执行动作，防止进一步的伤害。

3.9 医疗技能培训

计算机视觉系统也可以用于评估自学平台上的专业学习者的技能水平。像已开发了的基于模拟的外科培训平台。

此外，行为质量评估技术使得开发自动评估外科学生表现的计算方法成为可能。因此，可以向个人提供有意义的反馈信息，并指导他们提高技能水平。

04 农业中的计算机视觉

4.1 动物监测

基于计算机视觉的动物监控技术是智能农业的一项核心技术。机器学习使用相机流来监控特定牲畜(如猪、牛或家禽)的健康状况。智能视觉系统旨在分析动物行为，以提高动物的生产力、健康和福利，从而提升产量和行业经济效益。

动物监测系统

4.2 农场自动化

诸如收割、播种和除草机器人、自动拖拉机以及远程监控农场的视觉系统等技术。基于视觉检测的无人机可以在劳动力短缺的情况下最大限度地提高生产率。通过使用AI vision自动执行手动检测、减少生态足迹、优化决策过程，可以显著提高盈利能力。

基于计算机视觉的动物检测

4.3 作物监测

水稻、小麦等重要农作物的产量和质量决定着粮食安全的稳定。传统方法，作物生长监测主要依赖于人类主观判断，并不能很及时或准确。计算机视觉应用程序允许连续、无损地监测植物生长和对营养需求的反应。

与人工操作相比，应用计算机可视化技术对作物生长进行实时监测，可以更早地发现作物因营养不良而发生的细微变化，为及时调控提供可靠、准确的依据。此外，计算机视觉应用可用于测量植物生长指标或确定生长阶段。

4.4 开花检测

小麦抽穗期是小麦作物最重要的生长过程之一。计算机视觉自动观测系统可用于确定小麦抽穗期。计算机视觉技术具有成本低、误差小、效率高、鲁棒性好以及可动态连续分析等优点。

4.5 种植园监测

在智能农业中，无人机图像处理可用于远程监控棕榈油种植园。利用地理空间正射影像，可以确定种植园土地的哪一部分适合种植作物。还可以确定在生长方面肥沃程度较低的地区和根本没有生长的种植园局部。OpenCV是此类图像处理任务的主流工具。

4.6 昆虫检测

飞虫的快速准确识别和计数非常重要，尤其是在害虫防治方面。然而，传统的人工识别和计数飞虫效率低且劳动密集。基于视觉的系统可以对飞行昆虫进行计数和识别（基于YOLO对象检测和分类）。

4.7 植物病害检测

疾病严重程度的自动精准估计对于粮食安全、疾病管理和产量损失预测至关重要。深度学习方法避免了劳动密集型特征工程和基于阈值的图像分割。

例如，利用深度卷积神经网络（CNN）应用开发了基于图像的植物病害严重程度自动估计，以识别苹果黑腐病。

4.8 自动除草

在农学上，杂草被认为是有害植物，因为它们与作物竞争获取土壤中的水、矿物质和其他养分。如果只在杂草的准确位置喷洒农药，就可以大大降低污染作物、人类、动物和水资源的风险。

智能检测和清除杂草对农业发展至关重要。基于神经网络的计算机视觉系统可用于识别马铃薯植物和三种不同的杂草，以进行现场特定喷洒。

4.9 自动收割

在传统农业中，依赖机械操作，以手工收割为主要方式，这导致了高成本和低效率。但近年来随着计算机视觉技术的不断应用，基于计算机视觉技术的收割机械、采摘机器人等高端智能农业收割机械已经出现在农业生产中，成为农作物自动收割技术的新台阶。

收割作业的主要重点是确保收割期间的产品质量，以最大化市场价值。计算机视觉驱动的应用包括在温室环境中自动采摘黄瓜或在自然环境中自动识别樱桃。

4.10 农产品质量检测

农产品质量是影响市场价格和顾客满意度的重要因素之一。与手动检查相比，计算机视觉提供了一种执行表面质量检查的方法。

AI视觉系统能够以相对低的成本和高精度实现高度的灵活性和可重复性。例如，基于机器视觉和计算机视觉的系统被用于快速测试甜柠檬损伤或土豆的无损质量评估。

4.11 灌溉管理

利用技术通过种植、施肥或灌溉来提高土壤生产力的土壤管理对现代农业生产有着显著的影响。通过图像获取园艺作物生长的有用信息，可以准确估计土壤水平衡，从而实现准确的灌溉规划。

计算机视觉应用提供了有关灌溉管理水平衡的有价值信息。基于视觉的系统可以处理无人机拍摄的多光谱图像，获取植被指数(VI)，为灌溉管理提供决策支持。

4.12 无人机农田监控

实时地农田信息和对该信息的准确理解在精准农业中起着基础作用。近年来，无人机作为一种快速发展的技术，使得获取高分辨率、低成本和快速解决方案的农业信息成为可能。

此外，配备图像传感器的无人机平台可以提供农业经济和作物状况的详细信息(例如，连续作物监测)。因此，无人机遥感有助于提高农业产量，降低农业成本。

4.13 产量评估

通过计算机视觉技术的应用，实现了农场土壤管理、成熟度检测和产量估算的功能。此外，现有技术可以很好地应用于光谱分析和深度学习等方法。

这些方法大多具有高精度、低成本、良好的可移植性、良好的集成性和可扩展性等优点，可以为管理决策提供可靠的支持。例如通过使用计算机视觉的水果检测和计数来估计柑橘的产量。

此外，甘蔗田的产量可以通过处理无人机获得图像来预测。