计算机视觉正在为商业带来新的曙光，美好的开始才刚刚起步！查看、处理和操纵视觉输入的能力很难在机器上复制，而这正是计算机视觉(CV)的目标。当机器学习和深度学习算法应用于简历，让机器像人类一样看东西时，这项技术可以模仿人类的视觉功能，对图像、视频进行识别、处理和分析，帮助企业获得前所未有的洞察力，释放新的服务机会。计算机视觉的快速发展引起了最高管理层的注意，他们在计算机视觉研究和产品开发方面投入了数十亿美元。跨国公司的很多案例都涉及到安全问题，比如检测人脸的准确度惊人。计算机视觉可以检测高速公路上的交通；零售公司可以让他们的客户上传图片来搜索他们最喜欢的名人穿过的牛仔裤。使用摄像头和其他数据源，计算机视觉可以收集有关公司运营最重要方面的重要信息，包括构成流程主干的人员、产品、资产和文件的组合。当企业收集数字图像并应用深度学习算法准确识别和分类对象以响应机器眼睛“看到”的内容时，计算机视觉就会发挥作用。计算机视觉在从文档、产品和多维产品中收集情报方面非常受欢迎。以下是计算机视觉如何处理这些文档：计算机视觉和文档智能企业中物理文档的数字化至关重要。但必须明白，许多文件是非结构化的，来自发票、收据、手写票据或合同。传统（对象字符识别）技术对基于图像的文档的应用有限。在这里，计算机视觉可以准确地检测和缩小感兴趣的对象，以提供可能需要数年才能发现的关键见解。计算机视觉和产品智能计算机视觉驱动的产品智能支持包括超市在内的零售业务，以创造无缝的购物体验，消除实体结账和随后排队等候的需要。在美国，AmazonGo采用计算机视觉技术实现独特的购物体验，该体验使用由计算机视觉驱动的摄像头识别购物者并在店内跟踪他们，甚至知道他们与哪个帐户相关联，并以最准确的方式记录哪些产品在他们的包里。基于计算机视觉的多维图像智能计算机视觉在放射学中得到广泛应用，目前的人工智能解决方案可帮助放射科医生从CT扫描、X射线和MRI中诊断疾病。例如，maxqai提供了一种解决方案，该解决方案使用计算机视觉来帮助医疗专业人员识别脑部扫描中的罕见异常，从而提出预防和处方治疗建议。总而言之，当公司尝试利用计算机视觉等新兴技术时，他们就朝着数字化转型迈出了一步。研发是开发成功的CV解决方案的关键组成部分。归根结底，关键是要确保企业拥有所有必要的工具，然后再投入并实施CV以从这项惊人的技术中获取潜在价值。
