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全球掀起机器视觉并购潮 安防如何借力发展

2016-07-01 10:51
flinay
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  近段时间,机器视觉领域正在掀起新一轮的并购潮,5月,美国亚马逊公司收购了一支欧洲顶级机器视觉团队用于无人机领域研究。无独有偶,英特尔收购了俄罗斯计算机视觉公司Itseez,用于无人驾驶领域。ARM宣布以3.5亿美元收购英国嵌入式计算机视觉技术公司Apical。此前,Snapchat收购计算机视觉公司Seene;Pinterest收购视觉创业公司VisualGraph;Twitter收购基于深度学习的计算机视觉创业公司Madbits。

  与此同时,机器视觉技术也在突飞猛进,6月初,俄罗斯计算机视觉公司VisionLabs开发了一个通用的开源计算机视觉开发平台,Facebook与谷歌为其提供资金并测试开发成果。全球互联网巨头加速布局机器视觉正是看中了该行业无限广阔的应用前景,在未来数年内,机器视觉将会成为各国抢占智能市场的必争之地。

  机器视觉是指采用机器代替人眼来做测量与判断,通过计算机摄取图像来模拟人的视觉功能,实现人眼视觉的延伸。更为重要的是,机器视觉系统具备人脑的一部分功能,能够从客观事物的图像中提取信息,处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。完整的机器视觉系统一般包括光源、镜头、相机、图像采集卡、图像处理单元、核心软件、监视器、通讯以及输入输出单元等。

  相比于人眼观测,机器视觉具有自动化、客观、非接触和高精度等特点。特别是在工业生产领域,机器视觉强调生产的精度和速度,以及工业现场环境下的可靠性,在重复和机械性的工作中具有较大的应用价值。目前,机器视觉已成功应用到工业机器人、自动驾驶、医疗诊断、安防监控和工业检测等多个领域。

  机器视觉在安防领域应用

  机器视觉技术在安防监控领域的应用,重点在于提升摄像机的智能化程度,而“智能化”提升的方向则主要集中在分析层和应用层。智能分析以感知、采集为基础,然后通过视觉运算技术实现对目标的识别、跟踪和检测等。目前市场上已推出的感知型摄像机、超感IPC以及smartIPC均围绕着感知和分析技术展开相关应用,技术的突破点聚焦在两大方面:同样的感知范围内,感知能力的提升;在不同的感知范围内,感知能力的集成。在安防行业中使用的机器视觉产品如百万像素工业镜头、网络工业摄像机、视频图像采集卡等。

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