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至关重要的作用。我们在穿行于繁忙道路、在线购物、浏览社交媒体、前往医院，甚至管理企业时，都依赖视觉信息。

视觉数据已经成为日常生活中自然而然的一部分，影响着我们所做的许多选择。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，计算机视觉使机器能够解读视觉信息并理解其含义。

计算机视觉技术不只是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。假设一位店铺经理想了解哪些货架的商品最快售罄。计算机视觉系统可以分析货架图像，发现缺货商品，并突出显示销售速度快的产品。这样，店铺经理就能及时补货。

此类系统由计算机视觉模型驱动，这些模型经过数据集训练，可以从视觉数据中识别对象和发现模式。例如，Ultralytics YOLO26 是一种快速、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 个有影响力的计算机视觉应用，看看它们如何应用于不同行业。让我们开始吧！

计算机视觉在现代 AI 时代的作用#

在深入了解各种计算机视觉应用之前，我们先快速看看计算机视觉如今的重要性。

多年来，监控和分析图像或视频一直是人工过程。这种人工方法耗时、容易出错，而且缺乏一致性。事实上，研究表明，在工厂环境中，人为错误约占与检查相关的问题的四分之一，拖慢了许多行业的决策过程。

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

这推动了检查、跟踪和自动化等应用的快速普及，预计到 2032 年，全球计算机视觉市场规模将达到约 580 亿美元。

这种增长源于计算机视觉为现实应用带来的价值。通过自动化分析图像和视频，它能够提供更快速、更准确且可靠的结果。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利用可靠数据更快采取行动并做出更好的决策。为此，计算机视觉依赖一组核心任务，从而支持广泛的应用。

计算机视觉的关键任务#

计算机视觉任务由经过训练的计算机视觉模型支持，这些模型从大型数据集中学习，并将所学知识应用于实时画面。例如，Ultralytics YOLO 模型（如 YOLO26）支持实时环境中的多种任务。

以下是广泛应用中使用的一些核心计算机视觉任务：

• 对象检测：识别图像或视频中的对象，并使用边界框定位它们。这通常是许多计算机视觉应用的起点。
• 对象跟踪：检测到对象后，视觉模型可以在视频的连续帧中持续跟踪它。这使模型能够监测并理解移动过程。
• 实例分割：更进一步地将对象与背景分离，或将对象划分为精确的区域。
• 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、区分成熟和未成熟的水果，或对生产线上的不同缺陷类型进行分类。
• 姿态估计：识别对象上关键点的位置和方向，最常见的对象是人或动物。它广泛用于体育分析、患者监测和机器人领域，以理解姿态、运动和交互。
• 旋转边界框检测 (OBB)：检测对象并显示其位置和旋转角度，因此适合识别图像或视频中倾斜或旋转的对象。

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 个应用#

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

1. 通过视觉检查进行预测性维护#

工厂中有大量机器同时运行，要密切关注所有机器可能并不容易。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。通过检测故障的早期迹象，这些视觉驱动系统可以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。

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，用于扫描车辆车牌并提取字母和数字。

这让车辆在道路或检查站通行时更容易被识别。此类技术常用于交通监控、收费站和停车系统，也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。无需监控每一路摄像头画面，集成视觉功能的摄像头和传感器可以依靠检测和跟踪来完成监控。

它们可以检测活动并标记徘徊、突然奔跑或进入限制区域等异常情况。这主要用于公共场所、零售店、交通站点和高安全区域，当出现可疑情况时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提供早期预警。这得益于计算机视觉模型。

这些模型可以持续观察视觉变化，例如飘散的烟雾、闪烁的火焰或空气中的异常雾霾。火灾和烟雾检测通常用于仓库、工厂、森林和大型建筑，在这些场所，及早发现火灾可能带来巨大差异。

图 3. 使用 YOLO 进行烟雾检测和分割（来源）

5. 自动驾驶车辆#

自动驾驶车辆通常依赖计算机视觉来解读持续变化的环境。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，帮助汽车理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，识别与涂鸦相匹配的形状、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，从而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，更快地安排清理、监控区域并维护公共空间。

7. 城市维护#

要让城市顺畅运行，每天需要进行多项维护检查。计算机视觉解决方案可以通过监控街道和公共空间改变这一状况。

例如，新加坡因其使用视觉 AI 维护城市空间的举措而闻名。基于视觉的系统可以监控街道、公共区域和基础设施，检测坑洼、损坏的标志或溢满的垃圾桶等问题。

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方式。与视觉算法集成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然变化。

这有助于在瓶颈、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、体育场馆、公共活动场所和城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对象检测算法分析摄像头画面，实时跟踪人员、物体和移动模式。

这些计算机视觉应用不再仅依赖警报或事后查看，而是会标记异常行为。这种自动化可以帮助零售店、仓库和智慧城市减少损失并简化安保工作流程。

10. 车道检测#

为了安全驾驶，自动驾驶车辆需要清晰理解道路状况。车道检测是用于实时理解道路结构的核心计算机视觉应用。

基于视觉的系统可以识别车道标线、道路边缘和弯道。通过应用分割和对象检测等视觉任务，计算机视觉模型即使在光照变化或交通拥堵时也能跟踪车道。

11. 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险情。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。

通过跟踪车辆突然停止、异常运动或与物体发生意外交互，这些 AI 驱动系统可以在几秒内识别事故。因此，智慧城市能够更快响应紧急情况并改善交通管理。

12. 驾驶员监控和疲劳检测#

长途驾驶和繁忙交通会影响驾驶员的警觉性。由计算机视觉系统支持的驾驶员注意力监控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特征。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，系统可以发出提醒或警告。

13. 智能停车系统#

在繁忙城市中寻找停车位可能很困难，但如今计算机视觉技术正让这一过程变得更容易。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。它们常用于商场、机场、办公园区和城市中心，以提高停车效率。

图 5. 使用 YOLO 检测停车位（来源）

14. 客户热力图分析#

零售商可以使用客户热力图分析来了解购物者在店内的移动方式。支持视觉功能的摄像头会跟踪客户行走、停留或聚集的位置，然后将这些数据转换为颜色编码的热力图。

繁忙区域会显示为较暖的颜色，而较安静的区域则显示为较冷的色调。这些热力图在改善布局、优化商品摆放、减少结账处附近的拥挤，以及分析客户行为时尤其有用。

15. 品牌徽标检测#

如今，许多媒体公司正在使用计算机视觉，在包括广告、活动和社交媒体帖子在内的各种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覆盖范围、监控品牌曝光度，并及早发现未经授权或欺诈性的徽标使用。这意味着营销和法务团队无需手动审查大量视觉内容，即可大规模监控品牌存在情况。

16. 货架库存监控#

空货架往往要到顾客指出后才会被发现。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一问题。视觉 AI 系统可以扫描货架图像、检测产品、统计物品数量，并利用对象检测和跟踪来追踪一段时间内的变化。这解决了零售业中经常错过补货时机的问题。

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。这些系统执行对象检测和分割等任务，以发现细微的潮湿、裂缝或结构问题迹象。使用热成像摄像头，维护团队可以及早发现问题，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客户前是否符合要求的标准。计算机视觉模型可以将产品与预先定义的基准进行比较，检查影响可用性、安全性或外观的可见问题。这样，制造商就能在大规模生产中保持一致的质量，并在不降低生产速度的情况下减少退货。

19. 缺陷检测#

缺陷检测用于检查产品是否存在裂缝、划痕或标签错误等问题。它使用对象检测等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也能完成检测。

发现缺陷后，产品可以被自动标记或移除。这能确保只有高质量的物品继续流转，同时不会拖慢制造流程。

20. 表面检测#

计算机视觉还用于检查产品的外部表面处理并确保质量一致。基于视觉的模型会分析纹理、颜色一致性、涂层和抛光效果，以检测表面处理不均匀或表面损伤。这一应用常见于外观与性能同样重要的行业，例如电子产品、汽车制造和消费品行业。

21. 缺失物品检查#

在产品封装或发货前，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，这些系统能够快速检测缺失的瓶子、零件或包装组件，减少错误和返工。通过将对象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。

22. 生产线监控#

可以使用计算机视觉技术实时监控生产线，以识别部件错位、堵塞或跳过的步骤。视觉系统可以跟踪对象，并在物品沿生产线移动时检查其位置。

检测到问题后，团队可以立即收到警报，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，视觉引导机器人可以识别包裹、跟踪其移动，并确定存放或拣取位置。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，并确保包裹更快到达目的地。

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。这有助于实现更准确的库存管理，避免库存过剩或短缺，并支持仓库、零售店和制造环境中的更快决策。

25. 药片计数和识别#

在医疗保健领域，准确地统计和识别药片对于防止错误至关重要。计算机视觉系统可以使用对象检测和图像分类来识别药片类型并自动计数。集成视觉功能的摄像头会采集药品的高分辨率图像，AI 驱动的算法则实时分析这些图像，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#

在大规模洗衣运营中，人工分类速度慢且容易出错。计算机视觉系统可以利用摄像头和 AI 模型，按照颜色、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收纳箱或洗涤周期，这些系统可以提升速度和一致性。因此，它们特别适用于酒店、医院和工业洗衣房等对效率和准确性要求极高的场所。

27. 裂缝检测#

计算机视觉有助于发现肉眼容易忽略的裂缝。借助摄像头和图像处理，AI 模型可以扫描道路、墙壁、桥梁和机器等表面，检测损坏的早期迹象。

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

28. 显微镜下的细胞计数#

实验室实验通常需要准确了解样本中的细胞数量。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、分离相互重叠的细胞并自动计数，从而节省时间并提高准确性。

29. 隆突骨折检测#

计算机视觉可以帮助医生在 X 射线图像中发现儿童常见且容易漏诊的隆突骨折。深度学习模型可以针对医学影像数据进行微调，通过学习骨骼的形状和纹理来检测细微的弯曲或裂缝。具体而言，图像分类可以突出显示需要关注的区域，帮助放射科医生更快速、准确地作出诊断。

30. 患者跌倒检测#

医院和护理机构面临的一个关键问题是全天候保障患者安全。工作人员不可能始终在每个时刻陪伴患者。不过，计算机视觉等技术可以通过监测患者的活动并实时检测潜在风险来提供帮助。

例如，基于视觉的系统可以通过跟踪身体姿势和运动模式，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，从而快速响应。这对老年患者或康复中的患者尤其重要，因为及时援助可以降低严重受伤的风险并改善整体护理质量。

31. ICU 患者监护#

在 ICU 内，患者需要始终接受密切监护。这对医护人员来说可能十分繁琐且要求很高，尤其是在长时间轮班期间。计算机视觉系统可以持续跟踪患者的活动和姿势，帮助护理团队专注于关键任务，同时在问题出现时迅速作出响应。

32. 手术器械跟踪#

手术期间，跟踪每件医疗器械至关重要。顶部摄像头可以与计算机视觉集成，在整个手术过程中检测和跟踪手术器械。这可以提升手术室安全性、减少延误，并让外科医生和护士能够全神贯注于手术。

33. 医学图像诊断#

计算机视觉可以为医学图像诊断提供支持，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突出显示可疑区域，支持准确诊断。

34. PPE 合规检测#

在繁忙的工业环境中，很难始终监测每一名工作人员。支持视觉的摄像头可以持续观察工作区域，检查头盔、手套和反光背心等必需的安全装备。通过实时检测缺失的个人防护装备（PPE），这些系统有助于预防事故并提升整体工作场所安全性。

35. 植物和作物监测#

植物和作物监测可以帮助农民在整个生长季节了解作物健康状况。安装在无人机、拖拉机或固定杆上的摄像头可以定期采集田间植物图像。

这项计算机视觉应用可以让系统分析叶片颜色、植株大小和生长模式等视觉特征，从而检测胁迫、营养缺乏或缺水的早期迹象。通过及早发现问题，农民可以更快采取应对措施，提高作物产量并避免大规模作物损失。

36. 畜牧监测#

畜牧监测利用计算机视觉观察动物行为，无需持续人工监管。摄像头跟踪动物的移动、姿势和活动水平，以识别受伤、患病或受到胁迫的迹象。

例如，活动减少或异常的行走模式可能表明存在健康问题。这些系统依靠检测和跟踪持续监测畜群，帮助农民更高效地管理大型农场。

图 7. 由 YOLO 提供支持的牛姿态检测示例（来源）

37. 森林火灾检测#

森林火灾往往发生在人类监测能力有限的偏远地区。计算机视觉系统可以分析瞭望塔、无人机和航空影像中的视觉数据，检测细烟雾轨迹、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引起的误报，这些实时系统可以让相关部门更快响应，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，是一个高度特定的计算机视觉应用示例，因为时机直接影响品质和保质期。基于视觉的模型利用检测和图像分类评估成熟度，并预测最佳采摘时间。农场已经开始使用 AI 摄像头简化成熟度检查，使采收更快、更准确且更一致。

39. 鸟类观察#

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，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，动物足迹可以揭示有关野生动物活动的宝贵线索。Ultralytics YOLO26 等计算机视觉模型可用于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，时刻表紧凑且存在安全风险，因此人工监测十分复杂。计算机视觉技术可以通过分析轨旁摄像头、车站和车载系统采集的视觉数据，自动完成这些检查。

利用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，并在大规模铁路运营中支持更安全、更可靠的运行。

42. 文档相关 OCR 任务#

借助计算机视觉驱动的光学字符识别系统，文档处理变得更加便捷。这些系统首先检测发票、表单和收据等图像中的文本区域，然后提取内容，使其可供搜索和使用。

文本采集后，可以自动进行处理、分析或摘要。这有助于企业提高准确性，并简化金融、医疗和运营领域以文档为主的工作流程。

43. 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跟踪运动员在场上的移动。视觉模型利用目标检测、目标跟踪和姿态估计，对实时比赛画面进行细致分析。

教练和分析师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，让球队能够在训练和比赛期间作出基于数据的决策。

图 8. 使用 YOLO 检测足球场上的运动员。（来源）

44. 球体跟踪#

球体跟踪是计算机视觉支持体育分析师的另一个典型示例。在节奏快速的体育运动中，跟踪球体可能颇具挑战。

计算机视觉系统可以检测球体并逐帧跟踪其移动，实时记录其位置、速度和方向。这些数据支持足球、板球和高尔夫等运动中的表现分析和公平决策。

45. 扑克牌检测#

赌场等受监管的博彩环境利用计算机视觉，通过实时识别和跟踪桌面上的扑克牌来监控二十一点等纸牌游戏。这有助于确保公平游戏、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、数字和符号识别纸牌。

46. 受伤风险分析#

运动员受伤通常会因姿势不佳或重复性劳损而逐渐形成。视觉 AI 系统可以通过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 摄像头可以跟踪身体位置、平衡状态和运动模式，以识别不安全的动作。这使球队能够纠正动作姿势、改进训练方案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。基于视觉的系统可以检测并解读手部和身体动作，让玩家无需实体控制器即可控制游戏。

这种方式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换为实时的游戏内响应，从而带来更具沉浸感的体验。

48. 营养标签分析#

阅读营养标签可能很耗时，尤其是不同品牌的标签格式各不相同。借助计算机视觉解决方案，这一过程可以得到简化。

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。利用图像处理、光学字符识别和机器学习，营养标签可以通过智能手机或简单扫描仪进行扫描，让信息更易于获取和比较。

49. 人员计数#

了解一个空间内有多少人，可以帮助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流，统计进入或离开某一区域的人员数量。

此类解决方案依靠目标检测和跟踪实时追踪人员移动。它们被用于零售店、交通枢纽和智慧城市，以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和减少拥堵至关重要。摄像头和传感器结合计算机视觉，可以实时跟踪车辆并分析交通流量。这有助于城市规划人员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承担风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的算法的无人机，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，并支持长距离持续监测，让管道运营更加安全。

52. 瓶盖检测#

瓶盖有时会缺失或无法正确密封，从而导致变质或安全问题。这是饮料行业重点关注的问题。计算机视觉系统可以通过监测生产线并利用摄像头检测缺失、松动或错位的瓶盖来解决这一问题。

53. 堆场管理#

管理集装箱和车辆持续移动的大型堆场并不像看起来那么容易。基于视觉的系统可以识别集装箱 ID、跟踪其位置并实时记录移动情况，从而应对这种复杂性。

摄像头监测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。

54. 稀有物种检测#

稀有物种往往难以研究，因为它们数量少，通常生活在受保护或偏远地区。不过，基于视觉的系统可以利用相机陷阱、无人机或卫星影像采集视觉数据。

这些系统利用图像分类，根据形状、颜色和斑纹等特征识别动物。这使视觉 AI 能够自动检测物种、记录一段时间内的目击情况并跟踪种群，同时不干扰野生动物。

55. 自助结账系统#

计算机视觉让自助结账变得更快、更便捷。顾客无需排长队即可扫描商品并完成付款。

店内摄像头、智能扫描仪和支持视觉的自助终端可以监测商品的拿取和放置过程，帮助系统准确识别商品，从而实现这一功能。因此，繁忙的零售店可以减少错误、加快结账速度，并提升整体购物体验。

56. 轮胎磨损检测#

随着时间推移，轮胎的抓地力会下降，但这种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可以检查轮胎表面，检测胎纹深度变浅或磨损不均等磨损或损坏迹象。通过及早发现问题，这些系统有助于防止不安全的驾驶状况，并让轮胎维护更具可预测性。

57. 物品计数#

借助计算机视觉，可以通过检测和跟踪图像或视频中的产品来自动完成物品计数。例如，视觉系统可以统计传送带上的包装纸箱、监测超市中的库存水平，或跟踪物品在清洗或加工阶段沿装配线移动的情况。这种方法广泛应用于仓库、工厂和零售环境，可以减少库存不匹配、及早发现缺失物品并维护准确的库存数据。

图 10. YOLO 检测到装配线上的青苹果（来源）

58. 水下物种检测#

探索海面下的生命并不容易，但计算机视觉让更有效地跟踪水下物种变得更加便捷。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。这些信息有助于跟踪种群、研究栖息地并监测海洋生态系统，同时不干扰海洋生物。

59. 厨房废弃物检测#

大型商用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化减少食物浪费的整个流程。

这些计算机视觉系统利用设置在备餐区附近或智能垃圾箱旁的摄像头识别食物、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#

食品加工厂正越来越多地利用计算机视觉系统自动完成食品质量分级。当水果、蔬菜和包装食品沿生产线移动时，视觉模型可以利用检测和分类，根据尺寸、颜色、成熟度和表面缺陷对其进行分拣。这可以减少人工检查、降低人为错误，并确保即使每天处理大量食品，也只有高质量食品到达消费者手中。

要点总结#

计算机视觉正迅速成为尖端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如今正支持医疗、零售、农业和自动驾驶车辆等众多行业的应用。最大的变化在于，这些系统如今变得更加易于扩展和实用。

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