計算機視覺是人工智能的重要分支，隨著深度學習與人工智能的快速迭代和進化，計算機視覺也創造了更多應用場景。與視頻監控的結合，讓安防行業開啟一個全新的智慧時代！
        國內機器視覺產業崛起
        機器視覺概念被正式提出是在20世紀60年代，20世紀80－90年代，機器視覺經過二十多年技術迭代與優化，進入蓬勃發展時期，同時，中國機器視覺行業開始真正起步。21世紀后，機器視覺技術逐步走向成熟，機器視覺產品在下游行業得到了廣泛應用，中國機器視覺產業得益于此，目前已成為繼美國和日本之后的第三大應用市場，企業數量增速不斷加快，相關產業鏈也越來越完善。未來，隨著我國行業戰略的發展，機器視覺產業市場占有率將逐漸上升，市場競爭力也會逐漸增強。據前瞻產業研究院《中國機器視覺產業發展前景與投資分析報告》數據，2015年，全球機器視覺系統及部件市場規模已達42億美元，預計2018年市場規模將超過50億美元，全球機器視覺行業發展迅猛。
        伴隨著機器視覺技術的發展，安防行業也迎來了智能化、信息化的新時代，安防作為機器視覺應用的主戰場之一，目標識別、目標追蹤、面向事后應用的視頻摘要、視頻檢索等機器視覺核心技術應用為安防行業帶來了巨大改變：生物識別、車輛識別等技術落地速度不斷加快，市場機制愈發成熟。         機器視覺 廣泛應用
        由于機器視覺主要是對圖像進行識別，因此在監控與識別領域得到大量運用。以公共場所視頻監控為例，機器視覺的應用打破了傳統視頻監控系統限制，使得智能視頻分析得以逐步實現。視頻監控系統通過運用機器視覺，能夠自動檢測、實時跟蹤可疑人物，必要時還可以實現多攝像機接連跟蹤，同時發出告警，使得智能視頻分析得以逐步實現。
        作為“智慧城市”概念的一部分，機器視覺也被廣泛用于交通領域，例如，在高速公路上及卡口處，對來往車輛進行車型、牌照以及違規行為的識別，甚至可以對駕駛員面部進行分析，以判斷是否處于疲勞駕駛狀態。另外，無人駕駛汽車也借助機器視覺技術感知道路環境信息，實現自動規劃和控制車輛行駛。
        安全一直是全球性話題，引入機器視覺技術有助于即時發現和預防意外事件的發生。毫無疑問，安防在機器視覺技術方面的獨特優勢，也將對推進機器視覺技術發展起到重要作用。
        機器視覺技術延伸到安防的很多領域，且發揮重要的作用，不管是對問題的發現或者問題的預警，人工智能加上機器視覺技術或是一對完美的搭檔。

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