人工智能正以我们难以想象的多种方式，彻底改变着我们的日常生活。而“计算机视觉”正是这一领域中最新涌现的一员。

计算机视觉（通常简称为 CV）是人工智能的一个分支领域。它主要研究计算机系统如何从数字图像或视频中进行数据推断。图像的获取、处理以及从中提取信息，正是计算机视觉的核心任务所在。

在许多情况下，“图像处理”与“计算机视觉”这两个术语常被混用。图像处理旨在对图像本身进行优化，其主要目的是让图像变得更加清晰易读。

相比之下，计算机视觉所处理的对象涵盖了各类视觉输入——既可以是单幅静态图像，也可以是视频中的一系列连续图像。它的核心功能在于从这些输入数据中提取有价值的信息，而非仅仅致力于提升输入本身的视觉质量。

计算机视觉的应用场景十分广泛，涉及众多领域。接下来，让我们一同探讨其中一些最为热门且典型的应用案例。

计算机视觉技术在不同行业的应用

汽车领域

自动驾驶汽车代表着未来出行的方向。随着人为失误的可能性被降至最低，预计此类车辆将有助于大幅减少交通事故的发生。

特斯拉（Tesla）的自动驾驶汽车可谓家喻户晓。据该公司宣称，其车辆配备了环绕车身的八个摄像头，从而能够实现360度的全方位视野。

这些摄像头的探测范围最远可达250米，它们利用计算机视觉（CV）技术来实时构建车辆周围的道路及交通环境图像。基于这些数据，车辆便能安全地在道路上行驶，并最终抵达目的地。

谷歌（Google）旗下的自动驾驶汽车项目——Waymo，是另一个充分运用计算机视觉技术的实时应用案例。该项目通过整合车载摄像头的实时视频流数据以及各类传感器的信息，实现了车辆的自主驾驶功能。

医疗健康领域

计算机视觉正被广泛应用于医疗保健系统的各个环节。医疗保健工作在很大程度上依赖于医学成像、从图像中提取信息以及识别图像中的趋势。

在新冠疫情期间，计算机视觉的应用达到了前所未有的广度，被大量用于辅助检测患者X光报告中的肺炎迹象。

医学成像有时颇具挑战性，图像往往无法做到完全清晰。因此，借助人工智能应用能够有效辅助医生做出准确的诊断。

机器人技术

机器人学是充分利用计算机视觉技术的一个领域。

自主机器人和无人机利用摄像头及传感器进行导航并避开障碍物。机器人内部的人工智能软件协助它们执行各项任务。

像 AnyMal 或波士顿动力公司（Boston Dynamics）的 Spot 这样的自主机器人，能够在石油和天然气加工厂内开展工作。

凭借各类传感器和摄像头，它们能够自主导航至工厂内的各个区域。

保险业

保险业是人力密集度最高的行业之一。保险查勘员必须亲临现场实地查勘受损情况，方能决定批准或驳回理赔申请。

如今，保险公司正利用计算机视觉技术来分析事故现场的图像资料。这一举措有助于显著加快理赔处理流程。

计算机视觉技术能够精准、无缝地识别事故的起因，并判定其真实性或虚假性。此外，该技术还能检测出经过篡改的图像，从而自动筛除欺诈性的理赔申请。

鉴于计算机视觉技术能带来实实在在的利益，保险公司正对其加以充分利用。通过避免向虚假理赔案支付赔款，保险公司节省了巨额资金。

不仅如此，对于那些提出真实理赔申请的客户而言，他们也能从中受益，因为他们能够享受到更迅速的理赔处理及赔款支付服务。

零售业

零售业已广泛应用计算机视觉技术。

像亚马逊这样的零售巨头一直在使用计算机视觉技术进行自动结账。

在他们的线上商店 Amazon Go 中，顾客无需排队结账。摄像头会追踪顾客的动向，识别哪些顾客拿走了哪些商品，哪些顾客又把商品放回了店里。

StopLift 公司的 ScanItAll 是一款收银视觉系统，零售商一直在使用它来防止商店盗窃或员工盗窃。

它可以与预装的天花板监控摄像头无缝集成，用于追踪顾客和员工。

一旦发现不法分子，系统会立即通知管理层，以便管理层采取进一步措施。

农业

近年来，农业领域正经历着诸多技术革新。这主要归功于近期人们对粮食及各类农作物需求的整体增长。

面对规模化种植，若仅凭人工进行全面管理将面临巨大挑战。因此，农业领域开始广泛应用计算机视觉（CV）技术。

如今，收割和除草等农业生产活动正借助计算机视觉技术得以实现。

借助具备人工智能（AI）能力的工具，系统能够精准识别出适宜收割的优质作物，并检测出正在生长的杂草以便将其清除。这一应用不仅提升了农产品的整体品质，还显著缩短了作业所需的时间。

此外，在农产品加工环节中，计算机视觉技术也被用于从海量产出中筛选出优质产品，从而极大地提高了分拣工作的效率。

银行业

随着欺诈和伪钞案件的日益增多，银行业如今已广泛应用计算机视觉（CV）技术。

银行系统利用基于人工智能（AI）的解决方案，在客户接触点识别并拦截试图流入系统内的伪钞。

借助于这些技术，银行能够与警方协同合作，以更快的速度追溯伪钞的源头。

通过运用计算机视觉技术，那些肉眼难以察觉的“洗白支票”和伪造支票也能被轻易识别出来。

此外，银行的安全系统也采用基于人工智能的软件，不仅用于侦测可疑行为，还用于对内部员工进行监控。

制造业

制造业主要利用计算机视觉技术对成品进行质量控制。

其应用范围涵盖服装、鞋履、家具、汽车、快速消费品、电子产品等各类领域。

计算机视觉能够轻易检测出肉眼难以察觉的缺陷，从而助力企业制造出最高品质的产品。

此外，借助条形码对成品进行追踪管理，同样离不开计算机视觉技术的支持。

计算机视觉还可用于监测及追踪员工的活动轨迹。在各类工业区域——尤其是高风险作业区——开展此类监测尤为必要，旨在确保全体人员的健康与安全。

结论

计算机视觉是人工智能生态系统中的新成员。目前，它已在各类职能部门及行业中找到了广泛的应用场景。

无论是企业还是个人，都在运用计算机视觉技术。随着时间的推移，计算机视觉将持续演进，其应用领域也将进一步拓展；同时，它也将能够胜任更为复杂的任务。