60 个有影响力的计算机视觉应用

图像和视频在当今的决策过程中扮演着至关重要的角色。我们在穿梭于繁忙的街道、在线购物、浏览社交媒体、出入医院甚至管理企业时，都在依赖视觉信息。

视觉数据已成为日常生活中不可或缺的一部分，影响着我们的诸多选择。为了让机器能以同样的方式理解这些信息，它们也需要具备观看和解读视觉内容的能力。

这正是 计算机视觉 大显身手的地方。作为 人工智能 (AI) 的一个分支，计算机视觉使机器能够解读并理解视觉信息。

计算机视觉技术不仅能简单地记录正在发生的事情，还能通过分析图像来提取有用的见解。计算机视觉解决方案能够检测物体、追踪运动，并根据形状、大小或颜色对项目进行分类。

举个简单的例子。假设一位店长想要确定哪些货架最快断货。计算机视觉系统可以用来分析货架图像，从而发现缺货情况并标记出热销产品。这使得店长能够及时补货。

此类系统由计算机视觉模型驱动，这些模型在数据集上进行训练，以识别物体并从视觉数据中发现模式。例如，Ultralytics YOLO26 就是一款快速、可靠且专为实时计算机视觉能力而设计的视觉模型。

图 1. 使用 Ultralytics YOLO26 检测瓶子。(来源)

在本文中，我们将探讨 60 个极具影响力的计算机视觉应用，并了解它们如何在不同行业中使用。让我们开始吧！

Link to this section计算机视觉在现代 AI 时代的角色#

在我们深入探讨各种计算机视觉应用之前，先快速了解一下当今计算机视觉的重要性。

多年来，监控和分析图像或视频一直是一个人工过程。这种手动方法既耗时、容易出错，又缺乏一致性。事实上，研究表明，人为错误约占工厂环境中 检查相关问题 的四分之一，这拖慢了许多行业的决策进程。

随着机器学习的兴起和计算机视觉的重大进步，情况发生了转变。视觉 AI 的核心是图像分析，它使模型能够理解所见内容。

这带动了检查、追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 2032 年将达到约 580 亿美元。

这种增长源于计算机视觉为实际应用带来的价值。通过自动化图像和视频分析，它提供了更快、更准确且更可靠的结果。例如，可以监测道路上的交通事故。同样，农场可以实时监测农作物健康状况，而商店可以追踪哪些货架最先断货。

这些用例帮助团队行动得更快，并利用可靠的数据做出更好的决策。为了实现这一点，计算机视觉依赖于一套能够支持广泛应用的核心任务。

Link to this section关键计算机视觉任务#

计算机视觉任务 由训练有素的计算机视觉模型提供支持，这些模型从大型数据集中学习，并将该知识应用于实时画面。例如，Ultralytics YOLO 模型（如 YOLO26）支持实时环境下的多种任务。

以下是一些应用于广泛场景的核心计算机视觉任务：

• 目标检测：涉及识别图像或视频中的对象，并使用边界框定位它们。它通常是许多计算机视觉应用的起点。
• 目标追踪：在检测到对象后，视觉模型可以在视频帧中持续追踪它。这使得模型能够监控和理解运动轨迹。
• 实例分割：更进一步，它将对象与背景分离，或将它们细分为精确的区域。
• 图像分类：此任务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。
• 姿态估计：它识别对象（通常是人类或动物）关键点的位置和方向。它广泛应用于体育分析、患者监测和机器人技术，以了解姿势、动作和交互。
• 旋转边界框检测 (OBB)：此任务检测对象并显示其位置和旋转角度，对于识别图像或视频中倾斜或旋转的对象非常有用。

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

Link to this section探索计算机视觉在各行各业的 60 个应用#

接下来，让我们探讨计算机视觉如何应用于广泛的现实场景中，涵盖零售、制造、医疗保健、汽车和农业等行业。

Link to this section通过视觉检查进行预测性维护#

工厂中有大量同时运行的机器，密切关注每一台设备并非易事。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征兆。通过在故障发生前检测到早期迹象，这些视觉驱动的系统能帮助团队主动安排维护，减少计划外停机，延长机器使用寿命，并维持更安全、更高效的工业运营。

Link to this section车牌检测#

利用计算机视觉技术，你可以检测车牌。这些系统通常集成光学字符识别 (OCR) 技术，以扫描车辆号牌并提取其中的字母和数字。

这使得车辆在行驶通过道路或检查站时更容易被识别。此类技术常用于交通监控、收费站和停车系统。它也被应用于住宅或商业建筑的入口和出口处，以实现车辆追踪自动化并减少人工检查。

Link to this section可疑行为监测#

你可以使用计算机视觉监测可疑的人类行为。视觉集成摄像头和传感器不需要人工查看每个监控画面，而是依赖于检测和追踪技术。

它们能够检测活动并标记异常情况，如徘徊、突然奔跑或进入限制区域。该技术主要用于公共场所、零售商店、交通枢纽和高安全级别区域，提醒安保团队在发现可疑迹象时迅速响应。

Link to this section火灾和烟雾检测#

火灾和烟雾检测可以在重大事故发生前提供预警。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、闪烁的火苗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，早期火灾检测至关重要。

图 3. 使用 YOLO 进行烟雾检测和分割 (来源)

Link to this section自动驾驶车辆#

自动驾驶车辆通常依赖计算机视觉来解读不断变化的运动环境。例如，Tesla 使用摄像头和计算机视觉系统，让其自动驾驶汽车处理视觉数据，从而识别车道、交通标志、周边车辆和行人。基于视觉的模型支持检测、追踪和分割等任务，帮助汽车了解周围环境并优先处理关键信息。

Link to this sectionAI 涂鸦检测#

可以使用计算机视觉进行 涂鸦检测，以识别墙壁、桥梁和其他公共财产上的涂漆标记。智能系统可以扫描图像或视频，识别出与涂鸦相符的形状、颜色和图案，即使在繁忙的城市场景中也能做到。

像 YOLO26 这样的计算机视觉模型支持可用于检测涂鸦的目标检测和图像分类，从而实现对新标记的实时标记。智慧城市可以利用 YOLO26 驱动的涂鸦检测解决方案更快速地安排清理、监控区域并维护公共空间。

Link to this section城市维护#

让城市保持顺畅运行需要每天进行多次维护检查。计算机视觉解决方案可以通过监控街道和公共场所来改变这一现状。

例如，新加坡 就以利用视觉 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，检测坑洼、损坏的标志或垃圾溢出等问题。

Link to this section人群监控#

人群监控涉及分析人们在繁忙空间内的移动和聚集情况。集成视觉算法的摄像头和传感器可以处理实时视频流，从而估算人群规模、追踪运动模式并检测突然的变化。

这有助于在拥堵、过度拥挤或异常活动演变成问题之前识别它们。人群监控在火车站、体育场、公共活动场所和城市中心等地非常重要。

图 4. 使用 YOLO 进行人员计数和人群管理 (来源)

Link to this section防盗检测#

在防盗检测中，计算机视觉技术被用于识别可疑活动。视觉 AI 可以辅助使用深度学习和目标检测算法来分析摄像头画面，从而实时追踪人员、对象和运动模式。

这些计算机视觉应用不仅依赖于报警或事后回顾，还能标记异常行为。这种自动化帮助零售商店、仓库和智慧城市减少损失并简化安保工作流程。

Link to this section车道检测#

为了安全驾驶，自动驾驶车辆需要清晰地了解道路。车道检测是一种核心计算机视觉应用，用于实时感知道路结构。

基于视觉的系统可以识别车道标记、路沿和弯道。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线变化或交通繁忙的情况下也能追踪车道。

Link to this section事故和碰撞检测#

事故和碰撞检测 使用计算机视觉技术实时检测碰撞和近乎碰撞的事件。计算机视觉模型结合碰撞检测算法，可以帮助分析来自交通摄像头、行车记录仪或无人机的实时视频流。

通过追踪车辆突然停车、异常动作或与对象的意外交互，这些 AI 驱动的系统可以在几秒钟内识别事故。因此，这能够实现更快的紧急响应，并为智慧城市提供更好的交通管理。

Link to this section驾驶员监控和疲劳检测#

长时间驾驶和交通拥堵会影响驾驶员的注意力。由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、头部运动和视线方向等线索。机器学习和深度学习模型随后会解读这些信号。当出现疲劳或分心迹象时，系统可以发出警报或警告。

Link to this section智能停车系统#

在繁忙城市中找到停车位可能具有挑战性，但计算机视觉技术如今正在让事情变得更容易。智能停车系统使用摄像头和 AI 驱动的计算机视觉模型来实时监控停车场。

视觉模型可以检测空位和已占用车位，帮助驾驶员快速高效地找到停车位。它们通常用于商场、机场、办公大楼和市中心，以提高停车效率。

图 5. 使用 YOLO 检测停车位 (来源)

Link to this section客户热力图分析#

零售商可以使用客户热力图分析来了解购物者如何在店内走动。支持视觉的摄像头会追踪客户走过、停留或聚集的地方，然后将此数据转化为颜色编码的热力图。

繁忙区域显示为暖色，而安静区域则显示为冷色。这些在改善布局、优化产品陈列、减少收银台附近的拥挤以及分析客户行为方面特别有用。

Link to this section品牌 Logo 检测#

许多媒体公司现在正在使用计算机视觉来跨平台检测图像和视频中的 Logo，包括广告、活动和社交媒体帖子。通过检测和分类 Logo，公司可以衡量营销活动范围、监测品牌曝光度，并尽早发现对 Logo 的未经授权或欺诈性使用。这意味着营销和法律团队可以在大规模范围内监控品牌呈现，而无需手动查看大量视觉内容。

Link to this section货架库存监控#

空货架通常在客户指出之前无人察觉。货架库存监控可以通过摄像头定期扫描货架来防止这种情况。视觉 AI 系统可以使用目标检测和追踪技术来扫描货架图像、检测产品、清点物品并追踪随时间的变化。这解决了零售业常见的补货遗漏问题。

Link to this section地板裂缝渗漏检测#

计算机视觉技术可用于通过分析热成像相机图像来识别建筑物地基中的渗漏。这些系统执行目标检测和分割等任务，以发现水分、裂缝或结构问题的细微迹象。使用热成像相机，维护团队可以尽早发现问题，减少对人工检查的依赖。地板渗漏检测 广泛用于家庭、商业建筑和大型设施，以降低维修成本。

Link to this section质量控制#

质量控制侧重于成品在到达客户手中前是否符合标准。计算机视觉模型可用于将产品与预定义的基准进行比较，检查影响可用性、安全或外观的明显问题。这让制造商能够在不减慢生产速度的情况下，在大规模生产中保持一致的质量并减少退货。

Link to this section缺陷检测#

缺陷检测检查产品是否存在裂缝、划痕或标签错误等问题。它使用诸如目标检测之类的计算机视觉任务来发现缺陷，即使物品在生产线上快速移动时也是如此。

发现缺陷时，产品可以被自动标记或剔除。这确保了只有高质量的物品能够进入下一环节，而不会拖慢制造流程。

Link to this section表面检测#

计算机视觉也被用于检查产品的外饰面并确保质量一致。基于视觉的模型分析纹理、颜色一致性、涂层和抛光度，以检测不均匀的饰面或表面损坏。该应用在外观与性能同样重要的行业中很常见，例如电子产品、汽车制造和消费品。

Link to this section缺失项检查#

在产品密封或发货之前，AI 驱动的摄像头可以检查所有必需物品是否齐全。利用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。通过将目标检测与实时监控相结合，制造商可以保持一致的质量并避免代价高昂的错误。

Link to this section装配线监控#

生产线可以使用计算机视觉技术进行实时监控，以识别对齐偏差、卡滞或跳步现象。视觉系统可以追踪对象并在物品沿生产线移动时检查其位置。

当检测到问题时，团队会立即收到警报，从而减少停机时间、优化工作流程并保持产品质量。这种自动化确保了运营的高效运行，同时支持及时的决策。

Link to this section仓库自动化#

计算机视觉系统可以在现代仓库自动化中发挥关键作用。例如，在 Amazon 仓库 中，视觉引导机器人识别包裹、追踪其移动轨迹，并确定存储或拣选位置。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，并确保包裹更快到达目的地。

Link to this section库存追踪#

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、发现丢失或放错位置的物品，并自动更新记录。这带来了更准确的库存管理，有助于防止积压或短缺，并支持跨仓库、零售店和制造环境的更快决策。

Link to this section药片计数和识别#

在医疗保健领域，准确计数和识别药物对于防止错误至关重要。计算机视觉系统可以使用目标检测和图像分类来识别药片类型并自动计数。视觉集成摄像头拍摄药片的高分辨率图像，AI 驱动的算法实时进行分析，帮助药房、医院和诊所维护工作流程。

图 6. 使用 Ultralytics YOLO 模型进行药丸计数与检测 (来源)

Link to this section洗涤物分类#

在大型洗衣作业中，人工分类既缓慢又容易出错。计算机视觉系统可以利用摄像头和 AI 模型，根据颜色、尺寸或织物类型自动对衣物进行分类。

通过检测每一件衣物并将其导向正确的容器或洗涤程序，这些系统显著提升了速度和一致性。这使得它们在效率与准确性至关重要的酒店、医院和工业洗衣房中特别有用。

Link to this section裂纹检测#

计算机视觉有助于发现肉眼容易忽略的裂纹。借助摄像头和图像处理技术，AI 模型可以扫描道路、墙壁、桥梁和机器表面，以检测早期的损坏迹象。

通过对象检测和分割等任务，即使是细小的裂缝也能被及早识别。这有助于团队及时规划维修，并降低安全风险。

Link to this section显微镜下的细胞计数#

实验室实验通常依赖于获取样本中精确的细胞数量。这促使研究人员使用支持图像分割和对象计数的计算机视觉模型。这些模型能够检测单个细胞，将重叠的细胞分离开来并自动计数，从而节省时间并提高准确性。

Link to this section扣压性骨折检测#

计算机视觉可以辅助医生在 X 光片中发现扣压性骨折，这在儿童中很常见且容易漏诊。深度学习模型经过微调后，可以分析医学影像数据，学习骨骼形状和纹理，从而检测出细微的弯曲或裂纹。特别是图像分类技术，能够突出显示关注区域，帮助放射科医生做出更快、更准确的诊断。

Link to this section患者跌倒检测#

在医院和护理机构中，全天候保障患者安全是一个至关重要的问题。工作人员无法时刻在场，但计算机视觉等技术可以通过实时监测患者动作并发现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到突发的跌倒。一旦检测到跌倒，系统会立即提醒护理人员，从而实现快速响应。对于老年患者或康复期患者而言，这种快速援助能够降低严重受伤的风险并改善整体护理质量，效果尤为显著。

Link to this sectionICU 患者监测#

在 ICU 内，患者需要时刻受到密切监测。这对医务人员来说既繁琐又有压力，尤其是在长值班期间。计算机视觉系统可以通过持续跟踪患者的移动和姿势来提供协助，让护理团队能够专注于关键任务，同时在出现问题时迅速响应。

Link to this section手术器械跟踪#

在手术过程中，跟踪每一件医疗器械至关重要。顶置摄像头可以与计算机视觉结合，在整个手术过程中检测并跟踪手术工具。这提高了手术室的安全性，减少了延误，并使医生和护士能够全身心地投入到手术中。

Link to this section医学影像诊断#

计算机视觉可以助力医学影像诊断，使医生能够更清晰、更快速地分析扫描结果。

利用深度学习和卷积神经网络，视觉系统可以分析 X 光片、MRI 和 CT 扫描图以寻找视觉模式。例如，在肿瘤检测中，图像处理、分割和对象检测等视觉功能可以突出显示可疑区域，从而支持准确的诊断。

Link to this sectionPPE 合规性检测#

在繁忙的工业环境中，很难时刻监控每一名工人。具备视觉功能的摄像头可以通过持续观察工作区域并检查头盔、手套和反光背心等必要安全装备来解决这一问题。通过实时检测个人防护装备 (PPE) 的缺失，这些系统有助于预防事故并提高整体工作场所的安全性。

Link to this section植物与作物监测#

植物与作物监测使农民能够在整个生长季节监测作物的健康状况。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使系统能够分析叶片颜色、植株大小和生长模式等视觉线索，以检测压力、营养缺乏或缺水的早期迹象。通过尽早识别问题，农民可以更迅速地采取应对措施，提高作物产量，并避免大规模减产。

Link to this section牲畜监测#

牲畜监测利用计算机视觉在无需持续人工监督的情况下观察动物行为。摄像头跟踪动物的移动、姿势和活动水平，以识别受伤、疾病或压力的迹象。

例如，活动减少或异常的行走模式可能预示着健康问题。这些系统依赖于检测和跟踪技术来持续监控畜群，帮助农民更高效地管理大型农场。

图 7. 由 YOLO 驱动的奶牛姿势检测示例 (来源)

Link to this section森林火灾检测#

森林火灾通常始于人类监控有限的偏远地区。计算机视觉系统通过分析来自瞭望塔、无人机和航空图像的视觉数据，检测细微烟雾轨迹、植被颜色变化或细微的热相关运动等早期迹象。通过减少雾气或云层导致的误报，这些实时系统使当局能够更迅速地做出反应，防止火势蔓延。

Link to this section火龙果成熟度检测#

了解收获火龙果的最佳时机是计算机视觉高度专用用例的一个绝佳示例，因为时间直接影响质量和保质期。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收获期。农场已经开始使用 AI 驱动的摄像头来简化成熟度检查，使收获过程更快、更准确且更具一致性。

Link to this section观鸟#

观鸟活动因计算机视觉而变得更加精准。智能摄像头和 AI 驱动的望远镜使用计算机视觉算法（包括像 YOLO26 这样的模型）来支持对象检测和姿态估计等任务。这使得研究人员和爱好者能够跟踪种群数量、观察行为并研究迁徙模式。

Link to this section雪地动物足迹分析#

在多雪地区，动物留下的足迹可以揭示关于野生动物活动的宝贵线索。YOLO26 等计算机视觉模型可用于检测和跟踪雪地里的动物足迹。

通过分析视觉模式，这些模型可以更轻松地识别物种、估计活动范围并研究迁徙情况。这使研究人员和自然资源保护者能够实时监测种群、观察行为并保护野生动物。

Link to this section铁路运营#

铁路网络在持续运动、紧迫时间表和安全风险下运营，使得人工监控变得十分复杂。计算机视觉技术可以通过分析来自轨道侧摄像头、车站和车载系统的视觉数据来实现这些检查的自动化。

利用对象检测和实例分割，视觉模型可以实时检测和跟踪轨道裂缝、信号故障、轨道障碍物或擅自进入限制区域的人员。这减少了人为错误，简化了工作流程，并支持在大范围内实现更安全、更可靠的铁路运营。

Link to this section文档相关的 OCR 任务#

有了基于计算机视觉的光学字符识别系统，文档处理变得容易多了。这些系统首先检测发票、表格和收据等图像中的文本区域，然后提取内容以便进行搜索和使用。

内容获取后，文本即可被自动处理、分析或总结。这有助于企业提高准确性，并简化金融、医疗保健和运营等领域中繁重的文档工作流程。

Link to this section运动员检测与跟踪#

大型体育赛事已经开始使用计算机视觉技术来跟踪运动员在场上的移动。视觉模型通过对象检测、对象跟踪和姿态估计，密切分析比赛现场的实时画面。

教练和分析师使用这些数据来研究表现、站位和团队配合。事实上，运动员跟踪现在在足球、篮球和板球运动中已十分普遍，让团队能够在训练和比赛期间做出基于数据的决策。

图 8. YOLO 被用于足球场上的运动员检测。 (来源)

Link to this section球体跟踪#

计算机视觉如何支持体育分析的另一个好例子是球体跟踪。在快节奏的运动中，跟踪球的位置可能很有挑战性。

计算机视觉系统可以检测球并逐帧跟踪其移动，实时记录其位置、速度和方向。这些数据支持在足球、板球和高尔夫等运动项目中的表现分析和公平判决。

Link to this section扑克牌检测#

赌场等受监管的游戏环境使用计算机视觉来监控 21 点等纸牌游戏，通过实时识别和跟踪桌上的纸牌。这有助于确保公平竞争、防止作弊并保持透明度。像 YOLO26 这样的视觉模型可以被用来根据扑克牌的形状、数字和符号进行识别。

Link to this section受伤风险分析#

运动员的伤病往往是因为不良姿势或重复性劳损而逐渐发展的。视觉 AI 系统通过分析运动员在训练和比赛中的动作，可以帮助尽早发现这些问题。

AI 摄像头可以跟踪身体位置、平衡和运动模式，以识别不安全的动作。这使得团队能够纠正姿态、改进训练方案并降低严重受伤的风险。

Link to this section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。基于视觉的系统检测并解释手部和身体动作，让玩家无需物理控制器即可控制游戏。

这种方法被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实时的游戏内响应，从而创造出更具沉浸感的体验。

Link to this section营养成分标签分析#

阅读营养标签可能非常耗时，尤其是当不同品牌的格式各异时。有了计算机视觉解决方案，这个问题就能得到简化。

通过处理食品标签的图像，计算机视觉系统可以提取卡路里、成分和营养信息等关键细节。利用图像处理、光学字符识别和机器学习技术，可以用智能手机或简易扫描仪扫描营养标签，使得获取和比较信息变得更加容易。

Link to this section人数统计#

了解空间内的人数有助于企业和城市进行更好的规划。基于计算机视觉的系统可以利用公共场所的视频流，统计进出该区域的人数。

此类解决方案依赖于对象检测和跟踪技术来实时监控移动。它被应用于零售店、交通枢纽和智慧城市中，以管理人群流量并提高安全性。

Link to this section车流量监测#

监测交通对于确保道路安全和减少拥堵至关重要。将摄像头和传感器与计算机视觉相结合，可以实时跟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，并优化信号灯时间，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)

Link to this section管道检测#

计算机视觉技术可以在不让人员处于危险之中的情况下检查长输管道。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。这种自动化技术降低了人为风险，加快了维护检查速度，并实现了长距离的持续监控，从而使管道运营更加安全。

Link to this section瓶盖检查#

瓶盖有时会丢失或无法正确密封，导致变质或安全问题。这是饮料行业的关键问题。计算机视觉系统可以通过监控生产线，利用摄像头检测丢失、松动或错位的瓶盖，从而帮助解决这一问题。

Link to this section堆场管理#

管理堆满集装箱且车辆不停移动的大型存储堆场并不像看起来那么容易。基于视觉的系统通过实时识别集装箱 ID、跟踪其位置并记录移动情况，来应对这种复杂性。

摄像头监控堆场活动并自动更新系统。这种 AI 驱动的视觉解决方案专注于改善物流和整体工作流程。

Link to this section稀有物种检测#

稀有物种通常难以研究，因为它们不常见，且通常生活在受保护或偏远的地区。然而，基于视觉的系统可以使用红外相机、无人机或卫星图像来收集视觉数据。

这些系统使用图像分类技术，根据形状、颜色和斑纹等特征来识别动物。这使视觉 AI 能够在不干扰野生动物的情况下自动检测物种、随时间记录目击事件并跟踪种群数量。

Link to this section自助结账系统#

计算机视觉使自助结账变得更快、更简单。购物者无需排长队即可扫描并支付商品费用。

这得益于店内摄像头、智能扫描仪和具备视觉功能的自助终端，它们会监控产品如何被拿起和放置，帮助系统准确识别商品。结果是减少了错误，结账速度更快，繁忙零售店的整体购物体验也更加顺畅。

Link to this section轮胎磨损检测#

随着时间推移，轮胎会失去抓地力，但这些变化通常很细微且难以察觉。安装在车库或服务中心的基于视觉的系统会检查轮胎表面，以检测磨损或损坏迹象，例如胎纹深度不足或磨损不均匀。通过尽早发现问题，这些系统有助于防止不安全的驾驶状况，并使轮胎维护更具可预测性。

Link to this section物品计数#

有了计算机视觉，物品计数可以通过检测和跟踪图像或视频中的产品来实现自动化。例如，视觉系统可以统计传送带上的包装箱、监控超市的库存水平，或者跟踪在清洗或加工阶段沿流水线移动的物品。这种方法被广泛用于仓库、工厂和零售环境中，旨在减少库存偏差，及早发现遗漏物品，并保持准确的库存数据。

图 10. YOLO 检测流水线上的青苹果 (来源)

Link to this section水下物种检测#

探索海洋表面下的生命并不容易，但计算机视觉使得更有效地跟踪水下物种变得更加精简。研究人员可以利用水下无人机和潜水摄像头的视觉数据来实时识别鱼类、珊瑚和其他海洋物种。这些信息有助于在不干扰海洋生物的情况下跟踪种群、研究栖息地并监测海洋生态系统。

Link to this section厨房浪费检测#

大型商业厨房每天都会产生大量的食物浪费。如今，基于视觉的系统正被用于自动化处理整个减少食物浪费的过程。

这些计算机视觉系统使用放置在准备区附近或智能垃圾桶上的摄像头来识别食物、测量份量并跟踪浪费模式。多家连锁酒店和餐饮服务公司正利用这些数据来调整菜单、减少浪费并削减成本。

Link to this section食品质量分级#

食品质量分级正越来越多地在食品加工厂中使用计算机视觉系统实现自动化。当水果、蔬菜和包装物品在生产线上移动时，视觉模型可以利用检测和分类技术，根据大小、颜色、成熟度和表面缺陷对它们进行分级。这减少了人工检查，最大限度地降低了人为错误，并确保即使在每天处理大量产品时，也能保证只有高质量的食品到达客户手中。

Link to this section关键要点#

计算机视觉正迅速成为尖端生产和操作系统的重要组成部分。检测、跟踪、分割和分类等核心视觉任务，目前正为包括医疗保健、零售、农业和自动驾驶汽车在内的多个行业的应用提供支持。最显著的变化在于这些系统已经变得多么具有可扩展性和实用性。

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