计算机视觉技术（也称为机器视觉）使机器能够直观地解释周围的世界。作为人工智能的一种形式，计算机视觉本质上是对数据的分析和学习，但需要处理的数据是视觉数据——而不是文本或数据。通常，视觉数据采用照片或视频的形式，但也可能包括来自热像仪和红外摄像机的数据。计算机视觉最重要的应用是面部识别，常用于安全和执法领域。然而，在这篇文章中，我想介绍一些不太明显的计算机视觉技术的用途。尤其是以下三个行业，很可能会从这一技术趋势的发展中受益匪浅。农业计算机视觉在农业中有许多用途，包括检测杂草、病虫害、分析土地、发现漏水、追踪动物以及采摘和分拣收获后的农产品。所有这些都有助于农民降低成本，同时最大限度地提高效率和增加产量。在一个例子中，计算机视觉和机器学习被用来检测木瓜的成熟度。巴西坎皮纳斯大学和隆德里纳州立大学的一组研究人员正在开发计算机视觉软件，可以从图像中检测水果的成熟度，准确率达到94.7%。该项目的目标是帮助巴西的木瓜种植者挑选出不太成熟的水果用于出口，并保留最成熟的水果供当地销售，从而使他们种植的水果价值最大化。研究人员还希望开发一款消费者应用程序，帮助购物者根据计划食用的时间挑选合适的水果。在其他地方，BlueRiverTechnology的See&Spray系统使用计算机视觉来识别哪些植物是作物，哪些是杂草，从而允许将除草剂应用于个别杂草而不影响健康的作物。据介绍，该系统可减少90%的除草剂使用量。农业巨头约翰迪尔对该系统印象深刻，以至于该公司最终收购了BlueRiverTechnology。医疗保健仔细想想，医疗行业的视觉数据特别丰富，包括CT扫描图像、X射线等。计算机视觉允许机器分析此图像数据并识别异常或疾病。这可以大大减少花在图像分析上的时间，从而减轻医生的一些压力，让他们有更多时间照顾病人。正在开发一系列专门用于医疗保健的计算机视觉工具，所有这些工具都建立在人工智能之上。一个例子是科技初创公司MaxQAI，它开发了可以在CT扫描图像中检测脑出血症状的软件。名为AccipioIx的检测软件已获FDA批准使用，MaxQAI已宣布与三星、IBMWatson和GEHealthcare建立合作伙伴关系。微软也加入了这一行列，其InnerEye软件可以识别X射线中可能存在的肿瘤和其他异常情况。放射科医生可以上传患者的X光片；然后，该软件会识别它认为存在肿瘤的区域。然后，放射科医生可以专注于X射线中的标记区域，而不是将时间浪费在那些健康的X射线上。零售即使不考虑计算机视觉的安全应用，该技术在零售业中也有许多潜在用途。例如，亚马逊在其小型AmazonGo杂货店和便利店中大量使用了这项技术。得益于计算机视觉技术，亚马逊能够完全消除实体结账流程。顾客在店门口使用亚马逊应用程序扫描自己后，他们可以四处走动，挑选他们想要的商品，然后离开——所有这些都无需排队和支付。摄像头跟踪顾客选择的商品，并自动从顾客的亚马逊账户中扣除所选商品的费用。计算机视觉（尤其是面部识别）技术也可用于识别个人客户，为他们提供个性化的推荐和奖励。高档糖果零售商Lolli&Pops一直在试验使用面部识别技术的客户忠诚度计划。选择加入该计划的顾客在进入商店时将被识别，这意味着销售人员可以根据系统对顾客偏好（以及任何可能的过敏）的了解做出个性化推荐。随着计算机视觉技术变得更便宜且更易于部署，到2024年整个计算机视觉市场预计将达到140亿美元（2019年为99亿美元）也就不足为奇了。在不远的将来，我们肯定可以看到越来越多的计算机视觉用例出现在更多的行业中。
