60 个具有影响力的计算机视觉应用

如今，图像和视频在决策中发挥着重要作用。无论是在繁忙道路上出行、在线购物、浏览社交媒体、前往医院，还是经营企业，我们都依赖视觉信息。

视觉数据已成为日常生活中自然而然的一部分，影响着我们做出的许多选择。要让机器以类似的方式理解这些信息，它们也需要具备观察和解读视觉内容的能力。

这正是计算机视觉发挥作用的地方。作为人工智能（AI）的一个分支，计算机视觉让机器能够解读并理解视觉信息。

计算机视觉技术不只是简单记录正在发生的事情，还能分析图像并提取有用的信息。计算机视觉解决方案可以检测对象、跟踪移动，并根据形状、大小或颜色对物品进行分类。

来看一个简单的例子。假设一位商店经理想知道哪些货架的商品最快售罄。可以使用计算机视觉系统分析货架图像，找出缺货商品并标记畅销商品。这样，商店经理就能及时补货。

这类系统由计算机视觉模型驱动，模型通过数据集训练，以识别对象并从视觉数据中发现模式。例如，Ultralytics YOLO26是一款快速、可靠的视觉模型，专为实时计算机视觉能力而设计。

图 1. 使用 Ultralytics YOLO26 检测瓶子。（来源）

本文将介绍 60 个影响深远的计算机视觉应用，并了解它们如何应用于各个行业。

计算机视觉在现代 AI 时代的作用#

在探讨具体的计算机视觉应用之前，我们先快速了解一下计算机视觉在当今的重要意义。

多年来，图像或视频的监控与分析一直由人工完成。这种人工方式既耗时，又容易出错，而且缺乏一致性。事实上，研究表明，在工厂环境中，近四分之一的检验相关问题都由人为失误造成，从而拖慢了许多行业的决策速度。

随着机器学习的兴起和计算机视觉的重大进展，情况发生了变化。视觉 AI 的核心是图像分析，它让模型能够理解自己所看到的内容。

这推动了检测、跟踪和自动化等应用的快速普及，全球计算机视觉市场预计到 2034 年将达到约 730 亿美元。

这类增长源于计算机视觉为实际应用带来的价值。通过自动分析图像和视频，它能提供更快速、更准确、更可靠的结果。例如，可以监控道路上的事故。同样，农场可以实时监测作物健康状况，商店则可以跟踪哪些货架最先售罄。

这些应用场景帮助团队更快采取行动，并利用可靠数据做出更好的决策。为此，计算机视觉依赖一组核心任务，以支持广泛的应用。

计算机视觉的核心任务#

计算机视觉任务由经过训练的计算机视觉模型提供支持。模型从大型数据集中学习，并将所学知识应用于实时视频流。例如，Ultralytics YOLO 模型（如 YOLO26）支持在实时环境中执行多种任务。

以下是广泛应用中常见的一些计算机视觉核心任务：

• 对象检测：识别图像或视频中的对象，并使用边界框定位对象。这通常是许多计算机视觉应用的起点。
• 实例分割：在此基础上进一步区分对象与背景，或将对象划分为精确区域。
• 图像分类：为整张图像分配一个标签。它可用于识别车辆类型、区分成熟与未成熟的水果，或对生产线上的不同缺陷进行分类。
• 姿势估计：识别对象关键点的位置和方向，最常见的对象是人或动物。它广泛应用于体育分析、患者监护和机器人领域，以理解姿势、移动和交互。
• 有向边界框检测（OBB）：检测对象并显示其位置和旋转角度，因此适用于识别图像或视频中倾斜或旋转的对象。
• 对象跟踪：检测到对象后，视觉模型可以在视频的多个帧中持续跟踪该对象。这让模型能够监控并理解对象的移动。

图 2. Ultralytics YOLO26 支持的计算机视觉任务（来源）

探索计算机视觉在各行业中的 60 种应用#

接下来，我们来看看计算机视觉如何应用于各种真实场景，覆盖零售、制造、医疗保健、汽车和农业等行业。

1. 通过视觉检测进行预测性维护#

工厂里有大量机器同时运行，要时刻关注所有机器并不容易。基于计算机视觉的预测性维护系统使用摄像头持续监控设备，并分析腐蚀、泄漏、错位和表面磨损等视觉迹象。通过检测故障早期迹象，这些由视觉技术驱动的系统可帮助团队主动安排维护、减少非计划停机、延长机器使用寿命，并让工业运营更安全、更高效。

2. 车牌检测#

借助计算机视觉技术，你可以检测车牌。这些系统通常与光学字符识别（OCR）技术集成，以扫描车辆车牌并提取其中的字母和数字。

这让车辆在道路或检查站通行时更容易被识别。这类技术常用于交通监控、收费站和停车系统。它还应用于住宅或商业建筑的出入口，以自动跟踪车辆并减少人工检查。

3. 可疑行为监控#

你可以使用计算机视觉监控可疑的人类行为。集成视觉技术的摄像头和传感器依靠检测与跟踪，而不是逐一监控每路摄像头画面。

它们可以检测活动并标记异常情况，例如逗留不去、突然奔跑或进入限制区域。这类技术主要用于公共场所、零售店、交通枢纽和高安全级别区域；一旦出现可疑情况，就会提醒安保团队迅速响应。

4. 火灾和烟雾检测#

火灾和烟雾检测可以在重大事故发生前发出预警。这得益于计算机视觉模型。

这些模型可用于持续观察视觉变化，例如飘散的烟雾、闪烁的火焰或空气中异常的雾霾。火灾和烟雾检测通常用于仓库、工厂、森林和大型建筑，在这些地方，及早发现火情至关重要。

图 3. 使用 YOLO 进行烟雾检测和分割（来源）

5. 自动驾驶汽车#

自动驾驶汽车通常依靠计算机视觉来解读持续变化的场景。例如，Tesla 在其自动驾驶汽车中使用摄像头和计算机视觉系统处理视觉数据，并检测车道、交通标志、附近车辆和行人。基于视觉的模型支持检测、跟踪和分割等任务，帮助汽车了解周围环境并优先处理关键信息。

6. AI 涂鸦检测#

可以使用计算机视觉进行涂鸦检测，识别墙壁、桥梁和其他公共设施上的喷绘标记。智能系统可以扫描图像或视频，识别与涂鸦相符的形状、颜色和模式，即使是在繁忙的城市环境中也能做到。

Ultralytics YOLO26 等计算机视觉模型支持对象检测和图像分类，可用于检测涂鸦并实时标记新出现的涂鸦。智慧城市可以使用由 YOLO26 驱动的涂鸦检测解决方案，更快安排清理工作、监控区域并维护公共空间。

7. 城市维护#

让城市平稳运转需要每天进行多项维护检查。计算机视觉解决方案可以监控街道和公共空间，从而简化这项工作。

例如，新加坡以利用视觉 AI 维护城市空间的举措而闻名。基于视觉的系统会监控街道、公共区域和基础设施，检测坑洞、损坏的标志或溢出的垃圾桶等问题。

8. 人群监控#

人群监控涉及分析人们在繁忙空间中的移动和聚集情况。集成视觉算法的摄像头和传感器可以处理实时视频流，估算人群规模、跟踪移动模式并检测突发变化。

这有助于在问题发生前识别瓶颈、过度拥挤或异常活动。人群监控在火车站、体育场、公共活动场所和市中心等地点非常有价值。

图 4. 使用 YOLO 进行人数统计和人群管理（来源）

9. 盗窃检测#

在盗窃检测中，计算机视觉技术用于识别可疑活动。视觉 AI 可以利用深度学习和目标检测算法分析摄像头画面，实时跟踪人员、物体和运动模式。

与仅依赖警报或事后复查不同，这些计算机视觉应用会标记异常行为。这种自动化有助于零售店、仓库和智慧城市减少损失并简化安防工作流程。

10. 车道检测#

为了安全行驶，自动驾驶车辆需要清晰地了解道路情况。车道检测是计算机视觉的核心应用，可用于实时理解道路结构。

基于视觉的系统可以识别车道线、道路边缘和弯道。通过应用分割和目标检测等视觉任务，计算机视觉模型即使在光照变化或交通繁忙时也能跟踪车道。

11. 事故与碰撞检测#

事故与碰撞检测利用计算机视觉技术实时检测碰撞和险些发生的事故。计算机视觉模型结合碰撞检测算法，可以分析来自交通摄像头、行车记录仪或无人机的实时视频流。

通过跟踪车辆突然停下、异常运动或与物体意外互动的情况，这些 AI 驱动的系统可以在几秒内识别事故。因此，系统能够更快地响应紧急情况，并改善智慧城市的交通管理。

12. 驾驶员监控与疲劳检测#

长途驾驶和拥堵交通会影响驾驶员的警觉性。计算机视觉系统支持的驾驶员注意力监测和疲劳检测可以实时了解驾驶员的身体状态。

例如，车内摄像头可以观察闭眼、眨眼频率、头部移动和视线方向等迹象。随后，机器学习和深度学习模型会解读这些信号。当出现疲劳或分心迹象时，系统可以发出提醒或警告。

13. 智能停车系统#

在繁忙的城市中寻找停车位可能很困难，但如今计算机视觉技术让这件事变得更容易。智能停车系统使用摄像头和 AI 驱动的计算机视觉模型实时监控停车场。

视觉模型可以检测空闲和已占用的车位，帮助驾驶员快速、高效地找到停车位。商场、机场、办公园区和市中心经常使用这些模型来提高停车效率。

图 5. 使用 YOLO 检测停车位（来源）

14. 客户热力图分析#

零售商可以通过客户热力图分析了解顾客在店内的移动方式。具备视觉能力的摄像头会跟踪顾客行走、停留或聚集的位置，然后将这些数据转换为彩色热力图。

繁忙区域会显示为暖色，较安静的区域则显示为冷色。这些热力图特别适用于优化布局、更合理地摆放商品、减少收银台附近的拥挤情况，以及分析客户行为。

15. 品牌徽标检测#

如今，许多媒体公司都在使用计算机视觉，在包括广告、活动和社交媒体帖子在内的各类平台上检测图像和视频中的徽标。通过检测和分类徽标，公司可以衡量营销活动的覆盖范围、监控品牌曝光度，并及早发现未经授权或欺诈性使用徽标的情况。这意味着营销和法务团队无需手动审核大量视觉内容，就能大规模监控品牌曝光情况。

16. 货架库存监控#

货架空了往往要等到顾客指出来才会被发现。货架库存监控可以通过定期使用摄像头扫描货架来避免这种情况。视觉 AI 系统可以扫描货架图像、检测商品、统计数量，并利用目标检测和跟踪来追踪变化。这解决了零售业中常见的漏掉补货时机的问题。

17. 楼板渗漏检测#

计算机视觉技术可以通过分析热成像摄像头拍摄的图像，识别建筑楼板中的渗漏。这些系统会执行目标检测和分割等任务，以发现细微的潮湿、裂缝或结构问题。维护团队使用热成像摄像头可以及早发现问题，减少对人工检查的依赖。楼板渗漏检测广泛应用于住宅、商业建筑和大型设施，以降低维修成本。

18. 质量控制#

质量控制关注成品在交付给客户之前是否符合规定标准。计算机视觉模型可以将产品与预先设定的基准进行比较，检查影响可用性、安全性或外观的可见问题。这让制造商能够大规模保持稳定的质量并减少退货，同时不减慢生产速度。

19. 缺陷检测#

缺陷检测会检查产品是否存在裂缝、划痕或标签错误等问题。它利用目标检测等计算机视觉任务发现缺陷，即使生产线上的产品移动速度很快也能进行检测。

发现缺陷后，系统可以自动标记或移除产品。这样可以确保只有高质量产品进入下一环节，同时不减慢制造流程。

20. 表面检测#

计算机视觉还可用于检查产品的外观表面，确保质量一致。基于视觉的模型会分析纹理、颜色一致性、涂层和抛光情况，以检测表面不平整或损伤。这项应用常见于外观与性能同样重要的行业，例如电子、汽车制造和消费品行业。

21. 缺件检查#

在产品封装或发货之前，AI 驱动的摄像头可以检查所有必需物品是否齐全。借助机器学习和计算机视觉，这些系统可以快速检测缺失的瓶子、零件或包装组件，从而减少错误和返工。通过结合目标检测与实时监控，制造商可以保持稳定的质量并避免代价高昂的失误。

22. 装配线监控#

制造商可以使用计算机视觉技术实时监控生产线，识别零件错位、堵塞或步骤遗漏等问题。视觉系统可以跟踪物体，并在物品沿生产线移动时检查其位置。

发现问题后，团队可以立即收到提醒，从而减少停机时间、改善工作流程并保持产品质量。这种自动化可确保运营高效进行，同时支持及时决策。

23. 仓库自动化#

计算机视觉系统在现代仓库自动化中发挥着关键作用。例如，在 Amazon 仓库中，视觉引导机器人可以识别包裹、跟踪包裹移动，并确定包裹的存放或拣取位置。通过将视觉数据与 AI 驱动的机器人技术相结合，仓库可以简化工作流程、减少人为错误，并确保包裹更快送达目的地。

24. 库存跟踪#

得益于计算机视觉技术的进步，企业可以实时监控库存水平、检测缺失或放错位置的物品，并自动更新记录。这有助于更准确地管理库存、避免库存过剩或短缺，并支持仓库、零售门店和制造环境中的快速决策。

25. 药片计数与识别#

在医疗保健领域，准确地计数和识别药片对于防止错误至关重要。计算机视觉系统可以利用目标检测和图像分类来识别药片类型并自动计数。集成视觉技术的摄像头会捕获药品的高分辨率图像，AI 算法则实时分析图像，帮助药房、医院和诊所维持工作流程。

图 6. 使用 Ultralytics YOLO 模型进行药片计数和检测（来源）

26. 洗衣分类#

在大型洗衣业务中，人工分类速度慢且容易出错。计算机视觉系统可以使用摄像头和 AI 模型，按颜色、尺寸或面料类型自动分类衣物。

通过检测每件衣物并将其送入正确的料箱或洗涤程序，这些系统可以提高速度并保持分类一致。这些系统特别适用于酒店、医院和工业洗衣场所，因为这些场所对效率和准确性的要求很高。

27. 裂缝检测#

计算机视觉有助于发现人眼容易漏看的裂缝。AI 模型利用摄像头和图像处理扫描道路、墙壁、桥梁和机器等表面，以检测损坏的早期迹象。

借助目标检测和分割等任务，即使是细小的裂纹也能及早识别。这有助于团队及时规划维修并降低安全风险。

28. 显微镜图像中的细胞计数#

实验室实验通常需要准确知道样本中的细胞数量。因此，研究人员开始使用支持图像分割和目标计数的计算机视觉模型。这些模型可以检测单个细胞、分离彼此重叠的细胞并自动计数，从而节省时间并提高准确性。

29. 隆起型骨折检测#

计算机视觉可以帮助医生在 X 光图像中发现隆起骨折，这种骨折在儿童中很常见，也容易被忽略。深度学习模型可以针对医学影像数据进行微调，学习骨骼的形状和纹理，以检测细微的弯曲或裂纹。尤其是目标检测，可以标出值得关注的区域，帮助放射科医生更快、更准确地做出诊断。

30. 患者跌倒检测#

医院和护理机构的一项关键任务是全天候保障患者安全。工作人员不可能时刻守在每位患者身边。不过，计算机视觉等技术可以通过监控患者的活动并实时检测潜在风险来提供帮助。

例如，通过跟踪身体姿势和运动模式，基于视觉的系统可以实时检测突然跌倒的情况。检测到跌倒后，系统可以立即提醒护理人员，以便快速响应。这对老年患者或康复期患者尤其有帮助，因为及时协助可以降低严重受伤的风险并改善整体护理效果。

31. ICU 患者监控#

在 ICU 中，患者需要始终受到密切监控。这对医护人员来说可能既繁琐又费力，尤其是在长时间轮班时。计算机视觉系统可以持续跟踪患者的活动和姿势，从而帮助护理团队专注于关键任务，同时在出现问题时迅速作出响应。

32. 手术器械跟踪#

手术过程中，追踪每件医疗器械至关重要。可以将顶置摄像头与计算机视觉相结合，在整个手术过程中检测和跟踪手术器械。这样可以提高手术室安全性、减少延误，并让外科医生和护士全神贯注于手术。

33. 医学影像诊断#

计算机视觉可以为医学影像诊断提供支持，让医生更清晰、更快速地分析扫描图像。

视觉系统利用深度学习和卷积神经网络分析 X 射线、MRI 和 CT 扫描图像，以发现视觉模式。例如，在肿瘤检测中，图像处理、分割和目标检测等视觉能力可以标出可疑区域，支持准确诊断。

34. PPE 穿戴合规检测#

在繁忙的工业环境中，很难时刻监控每位工人。支持视觉分析的摄像头可以持续观察工作区域，并检查是否配备了必需的安全装备，例如安全帽、手套和反光背心，从而解决这一问题。这些系统可以实时检测缺少的个人防护装备 (PPE)，帮助预防事故并改善整体工作场所安全。

35. 植物与作物监控#

植物和作物监测可以让农民在整个生长季跟踪作物健康状况。安装在无人机、拖拉机或固定杆上的摄像头可以定期拍摄田间植物的图像。

这种计算机视觉应用可以让系统分析叶片颜色、植物尺寸和生长模式等视觉特征，以检测胁迫、营养缺乏或缺水的早期迹象。及早发现问题后，农民就能更快采取应对措施、提高作物产量并避免大规模减产。

36. 牲畜监控#

牲畜监控利用计算机视觉观察动物行为，无需人工持续看护。摄像头会跟踪动物的移动、姿势和活动水平，以识别受伤、生病或压力过大的迹象。

例如，活动减少或步态异常可能预示健康问题。这些系统依靠检测和跟踪来持续监控牲畜群，帮助农民更高效地管理大型农场。

图 7. YOLO 驱动的奶牛姿势检测示例（来源）

37. 森林火灾检测#

森林火灾往往始于人员难以监控的偏远地区。计算机视觉系统会分析来自瞭望塔、无人机和航空影像的视觉数据，以检测烟雾细线、植被颜色变化或细微的热相关运动等早期迹象。这些实时系统可以减少由雾或云引起的误报，让相关部门更快作出响应，防止火势蔓延。

38. 火龙果成熟度检测#

了解火龙果的最佳采摘时间，是一个非常具体的计算机视觉应用案例，因为采摘时机直接影响果实质量和保质期。基于视觉的模型使用检测和图像分类来评估成熟度并预测最佳采摘时间。农场已经开始使用 AI 驱动的摄像头简化成熟度检查，让采摘工作更快、更准确、更一致。

39. 观鸟#

得益于计算机视觉，观鸟变得更加准确。智能摄像头和 AI 驱动的双筒望远镜使用计算机视觉算法（包括 Ultralytics YOLO26 等模型）来支持目标检测和姿态估计等任务。这使研究人员和爱好者能够跟踪鸟类种群、观察行为并研究迁徙模式。

40. 雪地动物足迹分析#

在多雪地区，动物足迹可以提供有关野生动物活动的重要线索。可以使用 Ultralytics YOLO26 等计算机视觉模型检测和跟踪多雪地区的动物足迹。

通过分析视觉模式，这些模型可以更轻松地识别物种、估算活动情况并研究迁徙。这使研究人员和自然保护工作者能够实时监测种群、观察行为并保护野生动物。

41. 铁路运营#

铁路网络持续运行，时刻安排紧凑且存在安全风险，因此人工监控十分复杂。计算机视觉技术可以通过分析来自轨旁摄像头、车站和车载系统的视觉数据，自动完成这些检查。

借助目标检测和实例分割，视觉模型可以实时检测和跟踪裂缝、信号问题、轨旁障碍物或进入限制区域的人员。这可以减少人为错误、简化工作流程，并支持大规模实现更安全、更可靠的铁路运营。

42. 文档相关的 OCR 任务#

借助计算机视觉驱动的光学字符识别系统，文档处理变得容易得多。这些系统会先检测发票、表格和收据等图像中的文本区域，然后提取内容，以便搜索和使用。

捕获文本后，系统可以自动处理、分析或总结文本。这有助于金融、医疗保健和运营领域的企业提高准确性，并简化涉及大量文档的工作流程。

43. 运动员检测与跟踪#

大型体育赛事已开始使用计算机视觉技术跟踪球场上运动员的移动。视觉模型利用目标检测、目标跟踪和姿态估计，仔细分析比赛直播画面。

教练和分析师会利用这些数据研究表现、站位和团队协作。事实上，运动员跟踪如今已广泛应用于足球、篮球和板球，帮助球队在训练和比赛期间依据数据作出决策。

图 8. YOLO 在足球场上的球员检测应用。（来源）

44. 球跟踪#

计算机视觉如何为体育分析师提供支持，球追踪就是一个很好的例子。在节奏快速的体育比赛中，追踪球的位置可能颇具挑战。

计算机视觉系统可以检测球，并逐帧追踪球的移动，实时记录球的位置、速度和方向。这些数据有助于分析表现，并为足球、板球和高尔夫等运动提供公平的决策依据。

45. 扑克牌检测#

赌场等受监管的博彩场所会使用计算机视觉实时监控二十一点等纸牌游戏，识别并追踪桌面上的扑克牌。这有助于确保游戏公平、防止作弊并维护透明度。Ultralytics YOLO26 等视觉模型可以根据扑克牌的形状、数字和符号识别扑克牌。

46. 受伤风险分析#

运动员受伤往往会因姿势不佳或重复性劳损而逐渐形成。视觉 AI 系统可以分析运动员在训练和比赛中的动作，帮助及早发现这些问题。

AI 摄像头可以追踪身体姿势、平衡状态和动作模式，从而识别不安全的动作。这让团队能够纠正动作、改进训练计划并降低严重受伤的风险。

47. 游戏中的手势控制#

游戏中的手势控制与计算机视觉密切相关。基于视觉的系统能够检测并解读手部和身体动作，让玩家无需实体控制器就能操控游戏。

这种方法广泛应用于增强现实和虚拟现实体验中，挥手、跳跃或指向等动作会被转化为游戏内的实时响应，从而带来更沉浸式的体验。

48. 营养成分标签分析#

阅读营养成分标签可能很耗时，尤其是不同品牌的标签格式各异时。计算机视觉解决方案可以简化这一过程。

通过处理食品标签图像，计算机视觉系统可以提取卡路里、配料和营养成分等关键信息。借助图像处理、光学字符识别和机器学习，智能手机或简易扫描仪可以扫描营养成分标签，让人们更轻松地获取和比较这些信息。

49. 人员计数#

了解某个空间内有多少人，有助于企业和城市更好地规划。基于计算机视觉的系统可以利用公共场所的视频画面，统计进出某个区域的人数。

这类解决方案依靠目标检测和追踪来实时跟踪人员移动。零售门店、交通枢纽和智慧城市都会使用这些技术来管理人流并提升安全性。

50. 交通流量监测#

监测交通对于保障道路安全、缓解拥堵至关重要。摄像头和传感器结合计算机视觉，可以实时追踪车辆并分析交通流量。这有助于城市规划者更好地了解交通模式，并优化信号灯时序，从而改善整体交通管理。

图 9. 使用 YOLO 检测并统计高速公路上的车辆（来源）

51. 管道巡检#

计算机视觉技术可以在不让人员冒险的情况下检查长距离管道。配备高分辨率摄像头和基于视觉算法的无人机可以检查管道是否存在腐蚀、泄漏或裂缝。这种自动化方式降低了人员风险，加快了维护检查速度，还能对长距离管道进行持续监测，让管道运行更加安全。

52. 瓶盖检测#

瓶盖有时会缺失或密封不严，导致产品变质或产生安全问题。这是饮料行业面临的一项重要问题。计算机视觉系统可以通过监控生产线并使用摄像头检测缺失、松动或未对准的瓶盖来帮助解决这一问题。

53. 堆场管理#

管理大型堆场并不如看起来那么容易，因为集装箱和车辆会不断移动。基于视觉的系统可以识别集装箱 ID、追踪集装箱位置并实时记录移动情况，从而应对这种复杂性。

摄像头会监控堆场活动并自动更新系统。这种由 AI 驱动的视觉解决方案旨在改善物流和整体工作流程。

54. 珍稀物种检测#

珍稀物种数量少，而且通常生活在受保护或偏远地区，因此往往难以研究。不过，基于视觉的系统可以利用红外相机、无人机或卫星图像收集视觉数据。

这些系统通过图像分类，根据动物的形状、颜色和斑纹等特征识别动物。这样一来，视觉 AI 就能自动检测物种、记录长期目击情况并追踪种群数量，同时不打扰野生动物。

55. 自助结账系统#

计算机视觉让自助结账变得更快、更便捷。顾客无需排长队，就能扫描商品并付款。

店内摄像头、智能扫描仪和具备视觉能力的自助终端会监控商品的拿取和放置过程，帮助系统准确识别商品。这能减少错误、加快结账速度，让繁忙零售门店的整体购物体验更加顺畅。

56. 轮胎磨损检测#

轮胎会随着时间推移而失去抓地力，但变化通常很细微，难以察觉。安装在车库或服务中心的基于视觉系统会检查轮胎表面，检测胎纹较浅或磨损不均等磨损或损坏迹象。及早发现问题，有助于防止不安全的驾驶状况，并让轮胎维护更易于规划。

57. 物品计数#

借助计算机视觉，可以通过检测和追踪图像或视频中的产品来自动统计物品。例如，视觉系统可以统计传送带上的包装纸箱、监控超市库存，或追踪装配线上在清洗或加工阶段移动的物品。这种方法广泛应用于仓库、工厂和零售场景，可减少库存不符、及早发现缺失物品并保持库存数据准确。

图 10. YOLO 检测到装配线上的青苹果（来源）

58. 水下物种检测#

探索海面之下的生命并不容易，但计算机视觉让追踪水下物种更加高效。研究人员可以利用水下无人机和潜水摄像头采集的视觉数据，实时识别鱼类、珊瑚和其他海洋物种。这些信息有助于追踪种群数量、研究栖息地并监测海洋生态系统，同时不打扰海洋生物。

59. 厨房浪费检测#

大型商业厨房每天都会产生大量食物浪费。如今，基于视觉的系统正被用于自动跟踪和减少食物浪费。

这些计算机视觉系统会使用放置在备餐区附近或智能垃圾桶旁的摄像头来识别食物、测量分量并追踪浪费模式。多家连锁酒店和餐饮服务公司会利用这些数据调整菜单、减少浪费并降低成本。

60. 食品质量分级#

食品加工厂越来越多地使用计算机视觉系统自动进行食品质量分级。水果、蔬菜和包装食品沿生产线移动时，视觉模型可以通过检测和分类，根据尺寸、颜色、成熟度和表面缺陷对它们进行分拣。这样可以减少人工检查、降低人为错误，并确保只有高质量食品送达消费者手中，即使每天处理大量食品也能如此。

要点#

计算机视觉正迅速成为现代生产和运营系统的核心组成部分。检测、跟踪、分割和分类等核心视觉任务，正在支持医疗保健、零售、农业和自动驾驶汽车等众多行业的应用。最大的变化在于这些系统如今变得更具可扩展性，也更实用。

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