信息技术 第二册（五年制高职）教案 9.2.3 计算机视觉技术的典型应用

.2.3计算机视觉技术的典型应用近年来，计算机视觉已成为人工智能和机器学习最热门的子领域之一。随着算法的迭代、算力持续提升、以及数据的爆发式增长，计算机视觉不仅在技术方面了取得了快速的发展，而且在工业、农业、交通、服务等各个领域也实现了广泛地落地使用，并展现了巨大的市场潜力。以下我们举例描述计算机视觉在各个领域的典型应用场景。手机拍照（1）自动美颜：计算机视觉可以识别人脸和五官，自动对图片进行美颜处理，例如调整皮肤色泽、磨皮、祛斑、提亮等。（2）智能姿势识别：计算机视觉可以识别人体姿势，自动对拍摄的照片进行剪裁和调整，例如自动裁剪头像、自动调整照片角度等。（3）智能拍摄场景识别：计算机视觉可以识别拍摄场景，自动选择最佳拍摄模式和参数，例如自动切换到夜景模式、自动调整曝光时间等。（4）照片分类和管理：计算机视觉可以识别照片中的物体和场景，自动将照片分类和管理，例如将照片按照时间、地点、人物等进行分类。（5）人脸识别和标签添加：计算机视觉可以识别照片中的人脸，自动为每个人添加标签，方便用户进行搜索和管理。（6）智能相册制作：计算机视觉可以自动将用户的照片进行筛选和剪辑，制作出具有情感和故事性的相册，例如自动生成旅游相册、婚礼相册等。图像视频审核随着网络技术的不断进步，催生了自媒体的高速发展。随着2009年新浪微博、2011年手机微信、2016年抖音平台的陆续上线，自媒体进入国人的视野，到现在，平台依然在不断涌现，参与者不断增加，我国自媒体行业进入蓬勃发展期。与此同时，图像、视频信息传播量井喷式增长，这对网络安全管理造成了巨大的挑战。基于计算机视觉的图像视频审核技术，可以实现自动审核过滤色情、暴力、政治敏感等非法语言、图片或视频信息，以及对视频直播内容进行实时审核，成为网络净化的重要助力。智能制造工业质检在工业流水线中，很关键的一个环节就是对零部件做质量检测。目前，大多数工厂的零部件检测还是采用人眼观察为主的检测方式。但是，人工视觉检测很大程度上取决于检验员的能力、经验、专心程度，容易导致遗漏、分类错误等问题。随着机器视觉（计算机视觉在工业领域应用时，通常被称为机器视觉）的迅速发展，越来越多稳定可靠的机器视觉缺陷检测产品被实际应用。通过机器视觉对零部件进行缺陷检测，可实现持续、稳定、可靠、非接触的工作输出，有效提高产品质量，降低返工概率，减少人力投入。图1所示是采用机器视觉技术进行电子元器件的质检方式，表1列举出人工质检与机器视觉质检效能的对比。图1机器视觉电子元器件质检表1人工质检与机器视觉质检效能对比维度人工检测机器视觉检测效率效率低（s级），且因人而异效率高（ms级）精度受主观影响，精度一般高精度可靠性易疲劳，受情绪影响稳定可靠工作时间工作时间有限，注意力集中时间更少24小时不眠不休数字化需要人工登记，无法细化到零件个体自动记录、可追溯成本人力、管理成本高规模化后成本降低环境适应性不适合恶劣危险环境适合恶劣危险环境智慧农业在农作物生长过程中，作物的叶、茎杆、果实的颜色、外观形态、纹理等特征时刻发生变化，利用计算机视觉技术实时动态地监测作物形态变化，研究外界环境对作物生长状况产生的影响和作物生长机制具有重要意义。可以应用在以下场景：（1）作物病虫害检测：计算机视觉可以通过拍摄植物叶片的照片，自动识别作物病虫害，提高农作物的防治效率。（2）作物生长状态监测：计算机视觉可以通过拍摄作物的照片，自动识别作物生长状态，例如生长期、叶面积、株高等，帮助农民科学决策。（3）智能灌溉控制：计算机视觉可以通过监测土壤湿度、作物生长状态等数据，自动调节灌溉水量和灌溉时间，提高灌溉效率。（4）无人机巡视：计算机视觉可以搭载在无人机上，实现对农田的实时巡视和监测，例如监测作物的生长状况、检测地面的裂缝等。（5）智能收获：计算机视觉可以自动识别作物的成熟度和品质，自动控制农机进行收获，提高收获效率和品质。如图2所示，利用计算机视觉判断果实成熟度。图2利用计算机视觉判断果实成熟度智慧医疗据统计，70%的临床诊断需要借助专业的医学影像，医生需要根据实际医学影像才能做出更加精准的诊断。常见的医疗影像有X光片、超声波、CT（ComputedTomography，即电子计算机断层扫描）、核磁共振等。随着深度学习算法的广泛应用，计算机视觉技术也迅速进入医疗行业，目前，计算机视觉技术已经广泛应用于图像重建、病灶检测、图像分割、图像配准和计算机辅助诊断（CAD）中。利用计算机视觉进行医疗影像辅助诊断，可以有效提升阅片的精细度、提高阅片的效率，降低误诊率、漏诊率。智慧安防计算机视觉技术在安防视频监控处理领域已经广泛应用，通过视频压缩、摘要、检索等智能化应用，提高录像查看效率；通过图像增强、图像复原等智能图像处理技术，还原模糊图像使图像细节特征更清晰。下面列举一些具体应用：（1）人脸识别：计算机视觉可以通过摄像头拍摄的视频或图像，自动识别人脸信息，包括性别、年龄、表情、身份等，帮助安防部门进行人员识别和管理。（2）车辆识别：计算机视觉可以通过摄像头拍摄的视频或图像，自动识别车辆信息，例如车牌号码、车型、颜色、速度等，帮助交通部门进行车辆管理和违法处理。（3）行为分析：计算机视觉可以通过摄像头拍摄的视频或图像，自动识别人员的行为，例如是否携带危险物品、是否出现异常行为等，帮助安防部门进行预警和处理。（4）区域监控：计算机视觉可以通过摄像头拍摄的视频或图像，自动识别区域内的人员和车辆，例如公共场所、机场、车站等，帮助安防部门进行实时监控和管理。（5）智能报警：计算机视觉可以通过对摄像头拍摄的视频或图像的分析，自动识别异常情况，例如烟雾、火灾、闯入等，帮助安防部门实现智能报警和处理。（6）安防数据分析：计算机视觉可以通过对摄像头拍摄的视频或图像的分析，自动提取数据，例如人流量、车流量、停车位使用率等，帮助安防部门进行数据分析和决策。计算机视觉在安防领域的应用将极大地提高安防的效率和准确性，提高社会安全水平，保障人民生命财产安全。自动驾驶在自动驾驶中，车辆在行驶时需要实时地去感知周围的环境，包括行驶在哪里、周围有什么障碍物、当前交通信号怎样等。就像我们人类通过眼睛去观察世界，无人车也需要这样一种“眼睛”，这就是传感器。自动驾驶车辆的传感器有很多种，例如激光雷达、高清摄像头、夜视摄像头、超声波传感器、毫米波雷达等，每种传感器都有自己的特点和作用，它们协作起来帮助车辆感知周围的环境，而计算机视觉技术对传感器提供的各种图像和信息进行分析和识别，帮助车辆做出决策和控制。计算机视觉技术可以帮助自动驾驶完成以下功能：（1）物体检测与识别：计算机视觉可以通过车载摄像头拍摄的视频或图像，自动检测和识别车辆周围的物体，例如路标、车辆、行人、动物等，帮助车辆做出决策和规避风险。（2）车道检测与跟踪：计算机视觉可以通过车载摄像头拍摄的视频或图像，自动检测和识别车道线，跟踪车辆行驶轨迹，帮助车辆自动驾驶和保持行车安全。（3）交通标志识别：计算机视觉可以通过车载摄像头拍摄的视频或图像，自动识别交通标志，例如限速标志、禁止标志、指示标志等，帮助车辆遵守交通规则和规避风险。（4）障碍物检测与避让：计算机视觉可以通过车载摄像头拍摄的视频或图像，自动检测和识别