作为人工智能领域最热门的方向之一，计算机视觉旨在通过模拟人类视觉感知功能来完成对图像、视频等数据的处理、理解和决策，并最终实现自主应对复杂多变的环境。它是结合了计算机科学、神经生物学、通信工程、统计学等诸多学科的综合性领域。
近几年计算机视觉算法在金融、能源、制造等行业的应用越来越多，在支付、智能办公、仓储、安防等场景都发挥着举足轻重的作用。该技术不断赋能行业发展，提升生产服务管理效率，拓展金融服务的广度和深度，保障能源制造等行业的生产安全。本文盘点下计算机视觉在这些领域的主要应用。
计算机视觉在金融行业的应用
智能支付
支付作为与消费者链接最紧密以及消费领域中必不可少的环节，随着AI智能技术的成熟，智能支付也成为生活中习以为常的步骤。计算机视觉中以人脸识别、虹膜识别、活体检测等为代表的生物识别支付技术，极大的简化了支付流程，为消费者带来便利，有效的降低了交易各环节中的直接和间接成本，提升了消费者的支付体验感。
智能双录
全面双录可以进一步保护消费者的权益，但传统双录系统存在着耗时长、一次性通过率低、人力成本高等方面的缺陷。随着AI技术的发展，AI技术赋能双录环节，实现了智能双录，包含现场/远程双录、网点柜面交易、远程面签、开户面审、远程营销等流程。在全流程中实时“人脸+声纹”双身份核验、实时风险播报提示，规范标准化双录操作，改善了传统双录在效率、成本、体验等方面的劣势。
智能单据识别
ICR是在OCR的基础上植入了计算机深度学习技术，它采用语义推理和语义分析，根据字符上下文语句信息并结合语义知识库，进行未识别部分的字符信息补全，从而弥补OCR技术缺陷。同时以AI+OCR的方式来实现文字高精度识别、文本内容高质量检测及结构化信息高准确度输出，从而满足文字录入、证照识别、单据识别、合同识别与对比等各类金融业务场景的需求。
智慧网点
计算机视觉技术也广泛应用于智慧网点中，通过对网点采集到的视频、图像数据进行视觉分析以及行为分析，对违规、违法等行为进行判断，并基于标准化流程下发到各级负责人处进行调查处理、跟踪反馈。
计算机视觉在其他重点行业的应用
智慧工地
建筑业是一个高危行业，保障员工安全和文明施工是施工单位及政府管理部门高度重视和积极倡导的。然而工地环境复杂、人工监管难度大，如果不能对危险行为和异常情况及时告警上报将会危及到财产和人身安全。智慧工地是将智能算法赋能在监控摄像头上，多点位实时智能监管，以此来保障工地工人的安全。
算法应用有安全帽检测、跌倒检测、区域入侵检测、逗留检测、攀爬检测、烟火检测等。安全帽检测能及时提醒工人佩戴安全帽作业，提高工人的安全意识；跌倒检测能发现工人的异常状态，可以快速知会管理者并获得帮助；区域入侵检测、逗留检测和攀爬检测能及时提醒工人远离危险区域，防患未然；烟火检测能第一时间发现火情并告警上报，可以为控制火情和疏散人员争取时间，让施工方减少损失。
智能仓储物流
电商的发展给仓储物流行业提供机遇的同时也带来了挑战。仓储物流环节较多，拣货、配货、条码扫描、包裹扫描、分拣等环节往往依赖人工和自动化设备，导致运营的成本非常高昂。计算机视觉赋能仓储物流的各个环节，可以大大降低其对人工和自动化设备的依赖，准确有效地完成各个环节的数据采集和分拣任务，极大地提高仓储物流效率，优化仓库的运营管理。
算法应用有条码检测识别、仓储物品识别、仓储物品数量检测等。条码检测识别能省去条码位置的人工定位环节，减少人工重复操作导致的误码情况；仓库物品识别能确定物品位置，并结合3D视觉信息估计物品姿态和抓取位置，为分拣机器人精确分拣物品提供依据。相比人工分拣方式，这样做大大提高了分拣效率，减少了人力成本；仓储物品数量检测能快速统计物品数量，为仓库管理者提供物资库存信息，及时应对断货情况。
石油能源
工业4.0是以智能制造为主导的第四次工业革命，在这样的时代背景下，石化能源公司都会考虑引进人工智能技术来提高生产效率，保障生产安全。计算机视觉是优先被考虑的人工智能技术，利用这一技术可以解决一些行业痛点问题，比如风险评估难、危险条件下人工检测结构腐蚀情况、人眼无法观测到的甲烷气体排放、人工仪表读数等。这些任务依靠人工处理是比较困难的，且处理效率较低，对于计算机视觉，这些任务就能很好的完成。
算法应用有石油或天然气管道缺陷检测、仪表智能识别读数、腐蚀检测、甲烷泄露检测、烟火检测等。石油或天然气管道缺陷检测是将传统视觉和深度视觉相结合，对管道进行大规模的损伤检测和损伤程度评估，给运营商提供极大便利；仪表智能识别读数指的是通过深度视觉对仪表盘进行读数，具有准确度高和速度快的特点，可以防止生产中断和危险事故的发生；腐蚀检测能通过图像判断出结构是否存在腐蚀情况，一旦发现可以及时采取有效措施对管道进行更换和修复，减少安全风险；甲烷泄露检测是用来弥补人眼无法看到气体的缺陷，通过红外成像和深度学习图像算法判断甲烷是否存在泄露问题；烟火检测在石化能源行业是非常重要的，通过计算机视觉可以扩大检测范围，以便及时发现火情，精准定位火情位置，快速告警上报，减少因火焰导致的重大安全事故。
智慧网点
计算机视觉主要是服务于当前智能汽车的视觉感知任务，视觉感知系统主要以摄像头作为传感器输入，经过一系列的计算和处理，对自车周围的环境信息进行感知。目的是为了向融合模块提供准确丰富的信息，包括被检测物体的类别、距离、速度、朝向等，同时也能够给出抽象层面的语义信息。
计算机视觉通过车载摄像头应用于驾驶员面部及动作检测、车载交互/人脸识别、后排遗留物、活体检测等场景；还可以提供前车碰撞报警、车道偏离预警、行人碰撞预警、交通标志/交通信号灯识别检测等。