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計算機視覺給企業帶來了新的曙光，一個美好的開端剛剛開始!
檢視、處理和操作視覺輸入的能力是很難在機器上複制的，這正是計算機視覺(CV)的目标。當機器學習和深度學習算法應用于履歷時，讓機器像人類一樣看到東西，這項技術可以模仿人類的視覺功能來識别、處理和分析圖像、視訊，幫助公司獲得前所未有的洞察力，并釋放新的服務機會。
計算機視覺的快速增長引起了 C-suite 的注意，他們在計算機視覺研究和産品開發方面投入了數十億美元。許多跨國公司的案例都涉及安全問題，比如以驚人的準确度檢測人臉。電腦視覺可偵測公路上的交通動向;零售公司可以讓他們的顧客通過上傳圖檔來搜尋他們最喜歡的名人所穿的牛仔褲。
計算機視覺如何給企業帶來不同？
計算機視覺在從文檔、産品和多元産品中收集智能方面非常流行。以下是計算機視覺在這些文檔上的工作原理：
計算機視覺和文檔智能
企業中實體文檔的數字化至關重要。但必須了解的是，許多檔案都是非結構化的，來自發票、收據、手寫票據或合同。傳統的(目标字元識别)技術在基于圖像的文檔中的應用受到了限制。在這裡，計算機視覺可以準确地探測并縮小目标物體的範圍，以提供關鍵的見解，這可能需要數年的時間才能發現。
計算機視覺與産品智能
計算機視覺驅動的産品智能是零售企業的後盾，包括超市創造無縫購物體驗，消除了實物結賬和随後排隊等候的需要。計算機視覺技術實作了一種獨特的購物體驗，它使用由計算機視覺驅動的攝像頭，識别購物者，并在商店中跟蹤他們，甚至知道他們與哪個帳戶有關聯，并以最高的準确度記錄下他們包裡放了哪些産品。
基于計算機視覺的多元圖像智能
計算機視覺在放射學中得到了廣泛的應用，目前的人工智能解決方案幫助放射科醫生從 CT 掃描、X 射線和MRI診斷疾病。例如，maxqai 提供了一種解決方案，它利用計算機視覺來幫助醫學專業人員識别腦部掃描中的罕見異常，進而提出預防和處方治療方案。
總而言之，當公司試圖利用計算機視覺等新興技術時，他們就向數字化轉型邁出了一步。研發是開發成功的 CV 解決方案的關鍵組成部分。歸根結底，關鍵在于確定企業掌握所有必要的工具，然後再深入并實施 CV，以從此驚人的技術中獲得潛在價值。
文章來源：
https://ai.51cto.com/art/202008/622968.htm文章轉自51cto，本文一切觀點和《機器智能技術》圈子無關