信息技术 第二册（五年制高职）课件 9.2.3 计算机视觉技术的典型应用

让机器识别图像《信息技术》主题九：人工智能计算机视觉技术的

典型应用目录contents引言手机拍照图像视频审核智能制造工业质检智慧农业智慧医疗智慧安防自动驾驶引言011.

引言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。算法的迭代、算力持续提升、以及数据的爆发式增长推动了计算机视觉技术的快速发展。计算机视觉在工业、农业、交通、服务等领域实现了落地实用，并展现了巨大的市场潜力。010203手机拍照022.手机拍照431256照片分类和管理智能拍摄场景识别自动美颜智能姿势识别智能相册制作人脸识别和标签添加图像视频审核033.图像视频审核随着网络技术的不断进步，自媒体得到了快速发展。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。计算机视觉技术可以自动审核过滤色情、暴力、政治敏感等非法语言、图片或视频信息。对视频直播内容进行实时审核，成为网络净化的重要助手。图像、视频信息传播量井喷式增长，对网络安全管理造成了巨大的挑战。智能制造工业质检044.智能制造工业质检在工业流水线中，零部件质量检测至关重要。通过机器视觉进行缺陷检测，可实现持续、稳定、可靠、非接触的工作输出。机器视觉能有效提高产品质量、降低返工概率和减少人力投入。4.智能制造工业质检表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055.1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。这种方法可以快速、准确地检测出作物病虫害，为农民提供及时、有效的信息，帮助他们更好了解和解决实际问题。计算机视觉技术还可以提高农作物的防治效率，减少人工成本和时间，提高生产效率。5.2作物生长状态监测作物生长状态监测：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，为农民提供科学决策。生长期、叶面积、株高等是计算机视觉识别作物生长状态的常见指标。通过这些指标，农民可以更好地了解农作物的生长状况，从而做出更科学的种植决策。智能灌溉控制是指计算机视觉通过监测土壤湿度、作物生长状态等数据，自动调节灌溉水量和灌溉时间。这种方式能够根据农作物的实际需求和土壤状况，更加精准地控制灌溉过程，提高灌溉效率和质量。5.3智能灌溉控制

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。监测作物的生长状况、检测地面的裂缝等。5.4无人机巡视智慧医疗066.智慧医疗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。6.智慧医疗在大型公共卫生事件中可以起到重要作用。例如，胸部CT影像能直接反映肺部病变情况，可以辅助影像科医生在短时间内处理大量的工作。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。6.智慧医疗输入标题02010403一次胸部CT检查往往能产生300张左右的影像，医生只靠肉眼阅片将耗费5—15分钟。通过自动化的统计和直方图显示，为医生快速挑出需要重点审阅的疑点，第一时间进行准确的诊断，诊断效率提高数倍。“腾讯觅影”AI辅助诊断肺炎的解决方案，在患者CT检查后最快2秒就能完成AI模式识别，快速检出和判别疑似肺炎，自动勾勒病灶。腾讯公司官方宣布，搭载最新“腾讯觅影”AI的应急专用CT装备已经广泛使用在肺炎等病情的诊断中。智慧安防077.1人脸识别人脸识别技术通过摄像头拍摄视频或图像，可自动识别人脸信息，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，在人员身份确认、监控和安全系统中扮演着重要角色。7.2车辆识别车辆识别是计算机视觉的一个重要应用，它可以通过摄像头拍摄的视频或图像，自动识别车辆信息。识别出的信息包括车牌号码、车型、颜色、速度等，这些信息可以帮助交通部门进行车辆管理和违法处理。7.3行为分析行为分析是一种通过摄像头拍摄的视频或图像，自动识别人员行为的计算机视觉技术。行为分析技术应用广泛，可应用于各种场景，如机场、车站、商场等公共场所。行为分析可以帮助安防部门进行预警和处理，因为计算机视觉技术可以检测危险物品和异常行为。7.4区域监控区域监控：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。7.5智能报警计算机视觉技术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。智能报警可以帮助安防部门实现智能报警和处理，提高家庭和办公场所的安全性。7.6安防数据分析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。计算机视觉技术还可以实现更精准的定位和追踪，帮助警方快速找到犯罪嫌疑人，提高抓捕效率，减少犯罪嫌疑人逃跑的机会。计算机视觉技术运用在安防领域，可以帮助提高监控视频的识别率，快速准确识别异常情况，提高安全防范效率。计算机视觉技术还可以提高人民生命财产安全的保障水平，通过监测和识别技术，及时发现并处理潜在的危险和紧急情况。自动驾驶088.1物体检测与识别物体检测与识别是计算机视觉的重要应用之一。路标、车辆、行人、动物等都可以被检测和识别出来。它可以帮助车载摄像头拍摄视频或图像，自动检测和识别车辆周围的物体。检测和识别有助于车辆做出决策和规避风险。8.2车道检测与跟踪车道检测与跟踪：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。计算机视觉技术能够让车载摄像头拍摄的视频或图像中自动检测和识别车道线，跟踪车辆行驶轨迹，为车辆自动驾驶和保持行车安全提供重要支持。车道检测与跟踪技术可以帮助车辆自动驾驶和保持行车安全。通过计算机视觉技术，车辆可以更好地了解周围环境，并实现自主驾驶和安全行驶。8.3交通标志识别交通标志识别是计算机视觉的一种应用，它可以帮助车辆遵守交通规则和规避风险。通过车载摄像头拍摄的视频或图像，计算机视觉可以自动识别限速标志、禁止标志、指示标志等交通标志。这样的功能可以帮助司机更好地了解交通状况，避免因不了解而造成的风险。8.4障碍物检测与避让障碍物检测与避让：计算机视觉可以通过车载摄像头拍摄的视频或图像，自动检测和识别障碍物，例如行人、车辆、路障等。帮助车辆规避障碍物