计算机视觉技术应用案例，举例说明

计算机视觉技术应用案例

计算机视觉应用已经被越来越多的公司部署，用来回答业务问题又或者是提升产品的性能，当前，它已经成为了人们日常生活当中的一个部分，下面是一些常见的使用案例。

1、Facebook 人脸识别

尽管在2000年代中期，出于自动对焦目的而使用人脸检测技术的相机已经非常的普遍，但是近几年来，人脸识别领域出现了很多更优秀的成绩。

典型的应用就是识别图像或者是视频当中的人物，这经常被用于安防系统，和社交媒体当中。

人脸管理系统为人脸添加过滤器，以便于按照人脸执行搜索，甚至是在选举的过程当中阻止选民多次投票，除此之外，人脸识别还可用到更复杂的场景当中，例如，去识别面部表情中的情绪。

2、特斯拉 Autopilot

让特斯拉Autopilot技术提供非常方便的自动驾驶功能，这里要注意一下，这不是全自动驾驶系统，而是在特定路段上驾驶汽车的驾驶助手。

要想使Autopilot工作，那么特斯拉汽车就一定要进行高度武装：八个全景摄像头提供250米范围内的360度图像、超声波传感器用于检测对象、雷达用来处理周围环境信息，在这样的武装之下，特斯拉汽车才能够根据交通条件调整行驶速度，在遇到障碍物的时候及时刹车，保持或者是变换车道，拐弯以及流畅地停车。

3、视觉搜索引擎

2001年，Google Images出现，这也就意味着视觉搜索技术可被大众使用，视觉搜索引擎可以基于特定内容标准检索图像，当前有很多视觉搜索引擎，比较典型的搜索引擎如Google Images、Bing和Yahoo等。

在移动应用方面，因为视觉搜索技术逐渐成为标准特征，此类应用之间的区别较大。

此类实现包括 Google Goggles(后被 Google Lens 取代)，它可从图像中获取详细信息，如从一张猫照片中得到其品种信息，或者提供博物馆中艺术作品的信息。

在电商市场当中，Pinterest开发了Pinterest Lens，如果你需要现有衣物的新穿搭想法，你可以为这件衣服拍张照，之后Pinterest Lens 会返回穿搭建议，该建议包括你可以购买的搭配单品，近几年来针对网购的视觉搜索成为增长最快的趋势之一。

4、Amazon Go

顾客进入商店，选择所需商品，离开商店，不用排队结账。

顾客必须下载一个移动app，这个app可以帮助Amazon识别他们的身份，在他们想进入Amazon Go商店的时候，这个app将会提供一个二维码，商店入口处有一些闸机供顾客出入商店，顾客进入商店的时候，闸机读取顾客的二维码，当顾客完成购物，就可走出商店。当他们经过闸机时，系统不会让顾客扫描货品或二维码，而是记录交易额并向顾客发送确认通知。

Amazon Go是计算机视觉对现实世界和人类日常生活产生积极影响的一个案例。

5、微软 InnerEye

在医疗行业当中，微软的InnerEye是帮助放射科医生、肿瘤专家和外科医生处理放射图像的宝贵工具，它的主要目的是从恶性肿瘤的3D图像中准确识别出肿瘤。

基于计算机视觉和机器学习技术，InnerEye输出非常详细的肿瘤3D建模图像。以上截图展示了InnerEye创建的对脑部肿瘤的完整3D分割。在放射疗法中，InnerEye结果使得不伤害重要器官直接针对目标肿瘤进行放射成为可能。InnerEye可用于规划精准手术。

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