AI视觉是人工智能的一个领域，它使用机器学习和深度学习使计算机能够以与人类相同的方式查看、识别和分析照片和视频中的事物。计算视觉在自动化 AI 视觉检测、远程监控和自动化方面正迅速普及，AI机器视觉识别如何在行业中应用，我们将和大家一起探讨。“多场景、网络化、智能化、高清化”的视频监控系统已经开始应用在实际生活中。在智慧工地、智慧园区、智慧燃气、无人机巡航等等多无人个场景得已应用。

多场景

智能视频监控技术近几年来被广泛研究并开始实际应用，通过AI摄像头、太阳能、锂电池与低功耗节能技术相互融合，使得摄像头应用范围大幅拓展、场景更加丰富。如：森林防火、水域巡航、户外无人值守等。

网络化

5G通信技术的发展使得视频监控系统可以通过网络远程传输各类高清视频数据，从而实现远程监控的功能，这极大的扩展了视频监控的范围。当然，网络化的发展趋势也使得视频的数据量越来越大，要求系统具备更强的存储、检索和备份等功能。同时，海量视频数据也对视频监控系统的智能化发展提出了更高的要求。

智能化

智能视频监控技术近几年来被广泛研究并开始实际应用，通过将AI视觉技术融入视频监控系统，对视频数据流进行图像处理、目标分析，实现自动检测、目标跟踪等功能，对视频监控系统进行实时控制，变被动监控为主动监控。

高清化

摄像头高清化是实现摄像头网络化和智能化的重要前提，高清摄像头不仅让我们看得更清楚，也能让机器“看”得更清楚，从而使得[机器视觉]技术有用武之地，能够更准确地提取重要的有效信息。此前阻碍摄像头向高清发展的重要原因是带宽和存储的成本，因此，云存储是实现高清化视频的技术基础。

在智能交通系统中，重要卡口的摄像头能够智能化地检测交通违规，未来覆盖所有道路交通的视频打通后还可以构建城市拥堵模型，并实时调整红绿灯及道路行驶规则;在平安城市系统中，各点位视频不仅被动监控，还可以因地制宜运行安全检测算法，并在事件发生时即主动报警，由原来的“事前震慑，事后追踪”变为主动监测。而在民用市场上，通过在摄像头基础上附加安全施工、火焰、烟雾识别、客流统计、人脸识别、等功能，进一步拓展视频监控的民用市场。