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机器视觉的算法和应用

机器视觉（MachineVision，简称MV）是一个非常重要的科技

领域。为了理解机器视觉，我们需要首先了解什么是图像。图像

是现实生活中前沿的数字表示，它们通过光散射和反射传输，经

过了透镜的处理，然后被相机或者另外一种传感器捕获。机器视

觉技术就是使机器像人一样能够获取并理解图像。而机器视觉的

算法和应用更是使得机器视觉这个技术更加神奇，下面我们就来

仔细探讨一下这个话题。

1.机器视觉的算法

1.1目标检测算法

目标检测算法就是在图像中识别出所有目标和物体的位置。人

类的眼睛很容易在图像中发现物体，但是对于机器来说就不容易。

目标检测算法是深度学习中最爆炸的一种技术，它的对象识别正

确率已达到了最高的水平。常见的目标检测算法包括RCNN

（Region-basedconvolutionalneuralnetworks）,FastRCNN,Faster

RCNN,YOLO，SSD等算法。

1.2图像分割算法

图像分割算法就是将图像分割成若干块区域，而每个区域都有

自己的属性。这个过程可以通过色彩、纹理、区域和边缘来完成。

分割算法经常用于分析医学影像、道路标记和机器人视觉导航等

方面。常见的图像分割算法包括FCN(FullyConvolutional

Network)、MaskR-CNN等。

1.3图像识别算法

图像识别算法就是在给出一张图像后判断出它里面有什么物体。

这个算法可以应用在医学诊断、监控安保、智能家具以及人脸识

别等方面。常用的算法有卷积神经网络和支持向量机，也被用来

训练出具有良好识别效果的算法。

2.机器视觉的应用

2.1安防监控

安防监控是机器视觉的一个典型应用场景，例如公共场所人脸

识别、车辆追踪、轨迹跟踪等方面。而深度学习的目标检测算法

也使得监控系统的异常检测和资源利用更加高效。

2.2工业视觉

工业视觉应用于工作流程中，可以提高生产效率，提高产品质

量并减少人为造成的错误率。工业视觉应用领域非常广泛，例如

自动化检测、质量控制、机器人导航以及物料管理等方面。而目

前对于发展中国家而言，支撑其不断的制造业发展，工业机器视

觉系统的应用意义也十分意义深远。

2.3自动驾驶

自动驾驶需要将视觉元素与传感器数据结合，帮助汽车在道路

上行驶。深度学习的目标检测算法可以识别出所需要避让的物体，

例如交通标志、行人和车辆等。这个技术需要更大的数据集和更

高的计算能力，而这也是深度学习在计算机视觉中发扬光大的原

因。

总的来说，机器视觉的算法和应用在不断地发展与进步，不断

地对观测、学习、识别、预测等方面提供了更加有效的技术手段。

机器视觉技术是人工智能的一部分，将会作为未来经济增长的驱

动力，并且对未来经济发展和社会变革产生深远的影响。