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計算機視覺技術(也被稱為機器視覺)允許機器以視覺方式解釋周圍的世界。作為人工智能的一種形式，計算機視覺的本質上是關于資料的分析和學習，隻不過需要處理的資料都是視覺資料——而不是文本或者資料。通常來說，視覺資料都是以照片或者視訊的形式存在，但是也可能包含來自熱像儀和紅外熱像儀的資料。
計算機視覺最主要的應用是面部識别，這種技術經常被用于安全和執法領域。但是，在本文中，我想介紹一些計算機視覺技術不太明顯的用途。特别是以下的三個行業，可能會從這種技術趨勢的發展中受益匪淺。
農業
計算機視覺在農業中有很多種用途，包括檢測雜草、病蟲害、分析土地、發現漏水、跟蹤動物以及對采摘後的農産品進行挑揀和分類。所有這些都可以幫助農民降低成本，同時最大限度地提高效率并增加産量。
在一個例子中，計算機視覺和機器學習被用于檢測木瓜的成熟度。來自巴西坎皮納斯大學和隆德裡納州立大學的一組研究人員正在開發計算機視覺軟體，可以通過圖像檢測水果的成熟程度，目前準确率已經達到了94.7%。該項目的目标是幫助巴西的木瓜種植者們挑揀出成熟程度較低的水果出口，将最成熟的水果留在當地銷售，通過這種方法最大程度地提高他們種植的水果的價值。這些研究人員還希望開發出一款消費者應用程式，幫助購物者根據他們計劃食用的時間挑選正确的水果。
衛生保健行業
如果你思考一下就會發現，醫療行業的視覺資料特别豐富，包括CT掃描圖像、X光片等等。計算機視覺讓機器能夠分析這些圖像資料，并且能夠識别出異常或者疾病。這可以大大減少花費在圖像分析上的時間，進而幫助醫生減輕一些壓力，讓他們可以花更多的時間陪護患者。一系列專門針對醫療保健領域計算機視覺工具正在開發之中，這些工具都建構在人工智能之上。
零售業
即使不考慮計算機視覺在安全方面的應用，這種技術在零售業當中也有很多潛在的用途。計算機視覺(特别是面部識别)技術還可以被用于識别單個客戶，進而為他們提供個性化的推薦和獎勵。高檔糖果零售商Lolli&Pops一直在嘗試利用面部識别技術的客戶忠誠度計劃。選擇加入該計劃的客戶将在進入商店時被識别出來，這意味着銷售人員可以根據系統對客戶偏好(以及任何可能的過敏)的了解，提供個性化的推薦建議。
随着計算機視覺技術變得越來越便宜并且越來越易于部署，整個計算機視覺市場到2024年預計将達到140億美元的規模(2019年這一規模為99億美元)也就不足為奇了。在不遠的将來，我們可以肯定會看到越來越多的計算機視覺用例出現在更多的行業之中。
文章來源:
https://ai.51cto.com/art/202006/619254.htm文章轉自51cto，本文一切觀點和《機器智能技術》圈子無關