机器视觉助力安防开启全新的智能时代

       安全一直是全球性话题，引入机器视觉技术有助于即时发现和预防意外事件的发生。毫无疑问，安防在机器视觉技术方面的独特优势，也将对推进机器视觉技术发展起到重要作用。

       计算机视觉是人工智能的重要分支，随着深度学习与人工智能的快速迭代和进化，计算机视觉也创造了更多应用场景。与视频监控的结合，让安防行业开启一个全新的智慧时代！

       机器视觉发展历程

       机器视觉概念被正式提出是在20世纪60年代，20世纪80-90年代，机器视觉经过二十多年技术迭代与优化，进入蓬勃发展时期，同时，中国机器视觉行业开始真正起步。21世纪后，机器视觉技术逐步走向成熟，机器视觉产品在下游行业得到了广泛应用，中国机器视觉产业得益于此，目前已成为继美国和日本之后的第三大应用市场，企业数量增速不断加快，相关产业链也越来越完善。未来，随着我国行业战略的发展，机器视觉产业市场占有率将逐渐上升，市场竞争力也会逐渐增强。

       据前瞻产业研究院《中国机器视觉产业发展前景与投资分析报告》数据，2015年，全球机器视觉系统及部件市场规模已达42亿美元，预计2018年市场规模将超过50亿美元，全球机器视觉行业发展迅猛。

       伴随着机器视觉技术的发展，安防行业也迎来了智能化、信息化的新时代，安防作为机器视觉应用的主战场之一，目标识别、目标追踪、面向事后应用的视频摘要、视频检索等机器视觉核心技术应用为安防行业带来了巨大改变：生物识别、车辆识别等技术落地速度不断加快，市场机制愈发成熟。

        机器视觉得到广泛应用

        由于机器视觉主要是对图像进行识别，因此在监控与识别领域得到大量运用。以公共场所视频监控为例，机器视觉的应用打破了传统视频监控系统限制，使得智能视频分析得以逐步实现。视频监控系统通过运用机器视觉，能够自动检测、实时跟踪可疑人物，必要时还可以实现多摄像机接连跟踪，同时发出告警，使得智能视频分析得以逐步实现。

        作为“智慧城市”概念的一部分，机器视觉也被广泛用于交通领域，例如，在高速公路上及卡口处，对来往车辆进行车型、牌照以及违规行为的识别，甚至可以对驾驶员面部进行分析，以判断是否处于疲劳驾驶状态。另外，无人驾驶汽车也借助机器视觉技术感知道路环境信息，实现自动规划和控制车辆行驶。