机器视觉映射的智慧新未来！

从第一次睁开双眼，人们就开始了对这个世界的观察与认知，这是生物进化的一项重要基本能力，也体现了图形信息的重要性。

作为尖端科技的造物，各种智能设备正在被人们不断赋予认知世界的能力，机器视觉也已成为智能设备发展的重要一环。如今的机器视觉已经发展到什么程度，又在哪些领域发光发热？

机器视觉与影像收集能力的应用，最早集中在安防领域，人们在各种需要的场合安装摄像头，用以对环境进行间接记录与观察。

随着AI技术的引入，摄像头也开始初具智能，真正具备了“图像识别”的能力。进入这一阶段，摄像头的存在不再只是“给人看”，而是升级到“给机器看”。该技术的应用案例已经不胜枚举，在许多城市的地铁站、火车站等交通枢纽，人脸识别闸机得到了广泛使用。而在生活中，各种刷脸支付、刷脸考勤等动作也早已成为我们的日常。

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这些人脸识别技术的应用，除了要归功于AI学习能力的进步，也离不开人们几十年来对自身生物信息的研究。相比之下，针对其他生物的识别能力仍有很大的进步空间。因此，加强AI摄像头对其他物体的识别能力，是近年来科研应用的重要趋势。

许多致力于发展机器视觉的科技厂商，正在将AI摄像头应用至一些全新的领域。例如在养殖业，就可以实现通过AI摄像头直观感知牲畜数量、行动等情况，帮助饲养员做出准确的决策，甚至通过学习能力，为每只牲畜建立专属档案，优化相关企业生产规划，最终助力实现智慧养殖。

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AI摄像头的识别能力正在不断拓展，图像识别技术所覆盖的行业变得越来越多，更多设备通过这双“眼睛”开始看懂这个世界。

对大多数城市来说，工业制造水平关系着城市的造血能力，智慧城市想要得到持续的发展，需要有配套的智慧生产做基础，这也给了AI摄像技术一个宽敞的舞台。

当图形识别能力进步到一定阶段，智能设备可以初步具备观察周围环境，并做出正确反应的能力。在具体的应用中，AI摄像已经开始在许多工厂的智慧园区担负起更多的工作。

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仓储环境是AI摄像投入使用的重点领域之一。传统的作业方式中，工厂仓储需要许多叉车和搬运车来往，货物堆积的封闭环境不利于驾驶人员观察，存在一定的安全隐患，AI摄像+自动驾驶的技术组合就可以极大地提升仓储环节的工作效率。

借助智能影像分析技术，AI摄像机可以准确识别环境内不同车辆的运行状况，区分出人、车以及货物的具体位置。当有人在无人搬运车运行期间进入机器作业区，或者观察到有人距离叉车过近，搬运车可以及时停止行动，并发出警报，提醒工作人员注意作业安全。

此外，通过记录工作指令，摄像机还可以智能区分当前工作内容。当搬运车需要停止以方便工作人员对货物进行检查或卸货时，即便有人在作业区内，也不会触发警报。

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