关于计算机视觉应用场景的问题，小编就整理了3个相关介绍计算机视觉应用场景的解答，让我们一起看看吧。
计算机视觉在军事上有哪些应用？如果AI机器视觉在军事上得到广泛应用，其杀伤力不下于原子弹，所以AI科学家们反对和政府进行军事上的合作。以下是个人见解：
敌我目标识别分析。比如无人机、卫星实时自动化侦察预警，武器装备自动检测敌方目标进行精确打击等等，AI是不受人类体能、情感、道德等因素的限制，将会是最高效的屠杀机器。
辅助战略战术决策。通过对获取的敌方图像、视频等海量信息进行快速归纳、分析，并预测敌方战略战速意图，为已方决策提供支持。
反AI。用AI对付AI，以彼之道还施彼身，AI计算机视觉本身并不是没有漏洞。有报道称华为通过脑门贴张纸就破解了苹果的faceid面部识别（），同样的道理也可以用在军事上，利用AI漏洞，反馈给敌方系统错误信息，扰乱敌方决策系统和军事装备。
应用场景还有很多，且看未来各国如何达成统一共识，限制AI泛滥，影响人类发展。
传统视觉和计算机视觉哪个有前景？视觉技术又可分计算机视觉和机器视觉，应用场景的不同是计算机视觉和机器视觉的最根本差别。
计算机视觉模拟人眼的功能，而且更重要的是使计算机完成人眼所不能胜任的工作。而机器视觉则是建立在计算机视觉理论基础之上，偏重于计算机视觉技术的工程化，能够自动获取和分析特定的图像，以控制相应的行为。
与计算机视觉所研究的视觉模式识别、视觉理解等内容不同，机器视觉技术重点在于感知环境中物体的形状、位置 、姿态 、运动等几何信息 。两者基本理论框架、底层理论、算法相似，只是研究的最终目的不同。所以计算机视觉一般情形普遍适用，而机器视觉更多用于工业上。
计算机视觉在落地场景上应用较多，现在已扩展到新兴领域，例如汽车、医疗保健、零售、机器人、农业、无人机和制造业等。
一个典型的视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。
视觉技术通过机器代替人眼进行测量和判断，其精准识别比人眼更具准确性，尤其随着深度学习、3D视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联互通技术的持续发展，机器视觉的性能优势将进一步加大，发展前景可期。
而在企业领域则更多应用于考勤打卡，但眼考勤云通过计算机视觉SDC/SDK技术，赋能摄像头，精准捕捉人像，与数据库图像进行特征比对计算，识别身份打卡。
机器视觉的应用？机器视觉是配备有感测视觉仪器（如自动对焦相机或传感器）的检测机器。
其中光学检测仪器占有比重非常高，可用于检测出各种产品的缺陷，或者用与判断并选择出物体等，应用在自动化生产在线对物料进行校准与定位。
机器视觉是计算机视觉中最具有产业化的部分，主要大量应用于工厂自动化检测及机器人产业等。
将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品资料等。
产品的分类和选择也集成于检测功能中。
到此，以上就是小编对于计算机视觉应用场景的问题就介绍到这了，希望介绍计算机视觉应用场景的3点解答对大家有用。
