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将近段时间，机器视觉领域正在引发新一轮的收购潮，5月，美国亚马逊公司并购了一支欧洲顶级机器视觉团队用作无人机领域研究。无独有偶，英特尔并购了俄罗斯计算机视觉公司Itseez，用作无人驾驶领域。ARM宣告以3.5亿美元并购英国嵌入式计算机视觉技术公司Apical。此前，Snapchat并购计算机视觉公司Seene；Pinterest并购视觉创业公司VisualGraph；Twitter并购基于深度自学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研发了一个标准化的开源计算机视觉研发平台，Facebook与谷歌为其获取资金并测试研发成果。全球互联网巨头加快布局机器视觉正是看上了该行业无限辽阔的应用于前景，在未来数年内，机器视觉将不会沦为各国守住智能市场的必争之地。　　机器视觉是指使用机器替换人眼来做到测量与辨别，通过计算机摄入图像来仿真人的视觉功能，构建人眼视觉的伸延。

更为重要的是，机器视觉系统不具备人脑的一部分功能，需要从客观事物的图像中萃取信息，处置并加以解读，最后用作实际检测、测量和掌控。原始的机器视觉系统一般还包括光源、镜头、照相机、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。　　比起于人眼观测，机器视觉具备自动化、客观、非认识和高精度等特点。

特别是在工业生产领域，机器视觉特别强调生产的精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性，在反复和机械性的工作中具备较小的应用于价值。目前，机器视觉已顺利应用于到工业机器人、自动驾驶、医疗临床、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于　　机器视觉技术在安防监控领域的应用于，重点在于提高摄像机的智能化程度，而智能化提高的方向则主要集中于在分析层和应用层。

智能分析以感官、收集为基础，然后通过视觉运算技术构建对目标的辨识、追踪和检测等。目前市场上已发售的感官型摄像机、超感IPC以及smartIPC皆环绕着感官和分析技术进行涉及应用于，技术的突破点探讨在两大方面：某种程度的感官范围内，感官能力的提高；在有所不同的感官范围内，感官能力的构建。在安防行业中用于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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