华为大举发力安防，力争做到安防产业的第一。作为华为视频监控CSP三钻服务商，我们很有必要为大家分享安防相关知识。今天我们要为大家介绍的就是：机器视觉新趋势：应用场景不断丰富，一起来看看吧~

全世界机器视觉技术正处在迅速发展期。据marketsandmarkets预测分析，全世界机器视觉技术市场规模至2025年即将实现147美元；GGII数据表明，2019年我国机器视觉技术市场规模65.5亿元（不包含计算机视觉市场），同比增长率21.8%。2014-2019年复合增长率为28.4%，并预测到2023年中国机器视觉技术市场规模将实现155.6亿元。

现阶段流行的机器视觉技术仍选用传统式方法，即第一步将数据表示为1组特征，分析特征或输入模型后，輸出获得预测分析結果，在结构化场景下定量检测具备高速、高准确度、可重复性等优点。但伴随着机器视觉技术的应用领域扩张，传统式方法显示出通用性低、很难复制、对运用人员要求高等缺陷。

深度学习对原始记录利用多步特征变换，获得更高端、更为抽象的特征表示，并输入预测分析函数获得优异性能终結果。深度学习可以将机器视觉技术的效率和鲁棒性与人类视觉的灵活结合，进行复杂环境下的检测，尤其是涉及到偏差和不明缺陷的情况，非常大地拓展了机器视觉的应用领域。

传统式的2D机器视觉技术技术在3个自由度（x、y和旋转）上定位目标物体，并根据灰度或彩色图像对比度给予图像处理分析結果，很难获得目标物体的三维信息，也易受光照条件变动、物体运动等干扰。3D机器视觉技术技术可以在六个自由度（x、y、z、旋转、俯仰和横摆）上定位目标物体，给予丰富的三维信息，使机器可以感受物理环境的变动并做出相对应调整，提升 了运用中的灵活性和实用价值。

机器视觉功能极少做为孤立的系统，反而是以一整个自动化系统或 机器设备的有机组成部分的一种出现，也通常在配合逻辑控制、运动控制、数据采集、通信网络和企业数据库管理等其他功能时，才可以真真正正充分发挥出其优点。

构建机器视觉系统，除开进行从光源调配到图像处理软件开发系列过程外，也是遭遇着与以上种种复杂的自动化系统功能集成所带来的挑战。单一化的视觉开发软硬件方案，通常促使自动化系统一整个的开发进度、成本费和不确定性风险都需要由制造方或 集成商来承担。机器视觉技术与自动化系统集成的困难，非常大水平上阻拦了其在相对传统的工业自动化领域的运用。

行业内企业、协会和产业联盟不断合作，制定数据接口、通讯协议等基础共性标准，旨在打通视觉和各信息系统的通道，实现系统间的互联互通，是工业发展的必然趋势。