Page 81 - 软件工程与项目管理

第三章 计算机视觉与大数据

度和分辨率，从而对产品出现缺陷问题的部位进行精准的识别和测定。同时还需
要根据不同领域的质检模块，对产品的缺陷、特征等数据进行有效的提取，同时
对其进行分类，以便后续生产过程中，通过有效的预防措施来避免同类型缺陷的
重复产生。
3. 监控识别领域中的应用

计算机视觉技术在监控技术中的利用，是其主要的应用方向。一方面可以
对监控系统中的图像、影像进行快速的检索和查询，从而为视频监控管理提供真
实可靠的数据。例如在智慧交通领域的管理过程中，可以根据检索和查询的信息

来获得车辆行驶的轨迹，同时还可以对各种交通事件进行识别，并发出对应的警
报，如车辆逆行、交通违规、交通事故等。另一方面，计算机视觉技术还可以根
据监控系统中的影像信息，对某一时间段的影像建立模型，从而对该时间段内、
该监控区域内发生的一切事件进行全面的信息处理，建立对应的模型，以便于后
期的分析和处理，例如智慧交通管理的过程中，对某一路段的交通运输信息进行

识别，从而分析该路段的拥堵、事故发生概率，并通过红绿灯的配置、路段的改
良、扩建等手段，以确保该区域的交通行驶安全。
4. 工业智能自动化生产中的应用

从计算机视觉技术应用角度上来讲，工业智能自动化生产中的应用是该技
术的主要应用方向。其主要的应用内容是对产品的立体图像资料进行前期的有效
处理，并在制作的过程中提取和绘制产品的立体图像，在与智能自动化系统联系
的过程中，可以有效降低生产过程中的图像处理难度。同时也可以为智能自动化
生产的过程提供可靠的信息数据，从而提升工业智能自动化生产的精准度和生产

效率。例如在 3D 零件打印的过程中，除去传统的数值设定打印，还可以利用计
算机视觉技术对模型零件的参数进行快速的提取和显示，省去设定数值、建立打
印模型的过程，并有效提升 3D 零件打印的精准度。这种对图像进行高效提取显

示和处理的方式，使智能自动化生产过程中的预处理速度和精准度都得到有效的
保障，也使其在工业智能自动化生产过程中的应用得到了技术上的可靠保障。
（四）计算机视觉技术的发展方向
1. 前端处理效率的快速提升
计算机视觉技术在现实中的应用，最佳的保障是其前端的信息处理效率。

一方面通过传感器搜集信息，并通过计算机视觉技术对其进行快速的处理，使前

71
71