基于深度学习的视觉应用，我们也可以开发哦！_基于深度学习视觉中心

计算机视觉赋予机器视觉——借助机器学习和深度学习算法，它们可以“看到”和探索世界。

这项强大的技术已迅速在多个行业中得到应用，成为技术发展和数字化转型不可或缺的一部分。

但是，企业究竟如何从计算机视觉的使用中受益？

在本文中，我们汇总了最突出行业中最流行的计算机视觉应用程序列表。

1. 运输
2. 卫生保健
3. 制造业
4. 建造
5. 农业
6. 零售
7. 跨行业的计算机视觉应用：关键要点
   运输
   交通运输行业日益增长的需求推动了该行业的技术发展，其核心是计算机视觉。
   
   从自动驾驶汽车到停车位占用检测，智能交通系统 (ITS) 已成为提高交通效率、有效性和安全性的关键领域。
   
   让我们来看看这个行业中一些最流行的计算机视觉应用。
   自动驾驶汽车
   到 2022 年，自动驾驶汽车不再是科幻小说。实际上-
   
   全球数以千计的工程师和开发人员已经在测试和提高自动驾驶汽车的可靠性和安全性。
   
   计算机视觉用于检测和分类物体（例如，路标或交通信号灯）、创建 3D 地图或运动估计，并在使自动驾驶汽车成为现实方面发挥了关键作用。
    

机器深度学习在道路上的应用

自动驾驶汽车从传感器和摄像头收集周围环境的数据，对其进行解释并做出相应的反应。

ADAS 技术的研究结合了计算机视觉技术，如模式识别、特征提取、对象跟踪和 3D 视觉，以开发辅助驾驶活动的实时算法。
以下是人工智能交通灯检测在现实生活中的工作原理。
行人检测
行人检测和跟踪因其对行人保护系统和智慧城市设计的潜在影响而成为重要的计算机视觉研究领域。

它使用摄像头自动识别和定位图像或视频中的行人，同时考虑与身体着装和位置、遮挡、不同场景下的照度和背景杂波相关的变化。
 

基于计算机视觉学习的行人检测

行人检测在自动驾驶、交通管理、交通安全和效率等领域都有应用。

计算机视觉已广泛用于停车引导和信息 (PGI) 系统中的视觉停车场占用检测。它是需要定期维护的更昂贵的基于传感器的技术的替代方案。

由于 CNN 的发展，基于摄像头的停车占用检测系统迅速实现了极高的准确度，几乎不受照度和天气条件变化的影响。
 

基于计算机视觉学习的车位占用检测

停车位占用检测也可以与车牌识别相结合，以跟踪在任何给定时间哪辆车占用了哪个车位。
PS。以下是一些可用于训练停车场检测模型的数据集：

• PKLot
• CNRPark-EXT

流量分析
由于计算机视觉领域的发展，无人机和基于摄像头的交通流跟踪和估计也成为可能。
 

基于计算机视觉识别检测的流量分析

这些算法现在可以准确地跟踪和统计高速公路的交通流量，或者监控和分析城市地区（例如十字路口）的交通密度，帮助设计更好的交通管理系统并提高道路安全。

路况监测
计算机视觉也已成功用于缺陷检测，并通过监测混凝土和沥青的变化来评估基础设施状况。
<