计算机视觉预计将在未来几年蓬勃发展，因为它到 2024 年将成为一个价值 486 亿美元的产业。组织正在利用它的优势来改善安全、营销和生产工作。 工程师（还有科学家）坚信，未来几年这项技术有望带来更多有利的应用。
那么计算机视觉真的能让研究活动更有效率和效果吗？ 而且，该技术将如何应用以及它真正具有什么潜力？
下面提供了几个示例，说明计算机视觉如何在各个行业中得到应用，以及它如何帮助进一步推进各个领域的研究。
更快更好地处理图像
根据研究，90% 的医疗数据是基于图像的。 这使得计算机视觉非常适合根据疾病的质地、颜色和形状，结合先前关于疾病的知识来更多地了解疾病。
需要骨成像来识别可能发生的癌症、感染、关节炎和发育异常。 通常进行计算机断层扫描 (CT) 扫描以创建骨骼和感兴趣区域的 3D 表示。
然而，由于大部分骨骼是由多孔的海绵状材料制成的，因此根据 X 射线衰减开发的模型可能没有定论。 这可以通过手动编辑来纠正，但这是一个非常漫长的过程。 这不仅使手术变得昂贵，而且医生和研究人员更难收集时间敏感的信息。
借助深度学习和计算机视觉，可以快速准确地从 CT 扫描中生成骨骼片段。 （阅读深度学习模型之旅。）
生成的图像还具有更好的强度和对比度，使医生和研究人员更容易区分健康细胞。
虽然这项技术仍在开发和完善中，但很快就会更容易检测脑肿瘤、癌细胞和骨缺损，而无需经过漫长而昂贵的过程。
高精度运动检测
运动生物力学：运动物理学。 通过利用计算机视觉的优势，研究运动生物力学的数据变得更加详细且更容易获得。
Second Spectrum 是 NBA 的官方合作伙伴，负责分析体育数据，它结合了机器学习、大数据和计算机视觉。 使用这些过程，他们能够解构篮板球的各个方面，包括最频繁的篮板球位置、平均篮板球高度、篮板球成功率以及相对于完成进攻或防守篮板球的投篮位置。
还有一项关于从头到尾检测游泳划水的研究。 在计算机视觉和机器学习的帮助下，研究人员能够进行离散事件检测并定位游泳划水开始和结束的确切帧。 这项研究可以帮助运动员改善划水的时机和跨度，以最大限度地提高速度并最大限度地减少阻力。
步态分析也可以与运动捕捉结合进行，以研究运动和肌肉活动。 在相机和计算机视觉的帮助下，计算轨迹、推断运动模式和测量三维肌肉活动变得更加容易。
用机器代替人类计数
人类会数很多东西，从星系中的星星，到海洋中的冰山，再到显微镜下的细胞。 计数需要大量工时，但通过机器学习训练的计算机视觉系统可以更有效地完成计数。 （阅读工作角色：机器学习工程师。）
细胞计数是一项古老的科学实践。 血细胞计数器发明于 19 世纪，法国的发明是为了使计数更容易，虽然一块刻有网格的玻璃可以让医生确定患者的红细胞计数低，但当代科学对更快的方法的需求呈爆炸式增长 .
通过使用机器学习来教神经网络识别细胞核，计算机视觉系统可以在几秒钟而不是几分钟内对细胞进行计数——从根本上提高了研究实验室的吞吐量。
分析食品和农作物的质量和安全
计算机视觉在农业领域也有其优势。 由于对食品安全的关注日益增加，食品行业正致力于开发一种快速可靠的系统来评估食品质量。 制造商正在寻找使他们能够在生产和加工周期中实时快速评估食品质量和安全的方法。
计算机视觉是研究人员关注的解决方案之一，因为它具有非破坏性评估方法。 它可以根据颜色、大小、形状和缺陷快速评估食品质量，并为其分配适当的等级。 日本目前有一台机器可以做到这一点，但仅限于特定产品。
具有计算机视觉功能的无人机还可以帮助农民监测作物生长情况。 鸟瞰图使他们能够看到哪些部分生长良好，哪些部分有虫害迹象，哪些部分已被环境因素破坏。 计算机还可以评估土壤类型和天气条件，以提出优化施肥和安排种植时间表的最佳解决方案。
我们学到了什么
以各种方式将计算机视觉应用于科学研究的可能性几乎是无穷无尽的。 该技术仍处于早期阶段，只有一些组织意识到了它的优势，因此您的企业可以处于新革命的前沿。
无论您是在进行研发，还是想最大限度地提高业务安全性和生产效率，计算机视觉都是该领域越来越多地考虑的一项技术。
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