摘要：本文对视觉识别技术在消费产品领域中的应用进行研究，包括电力系统自动化、工业生产、智能交通系统、人工智能、商业、医学等领域中的消费产品等。对其进行了研究与分析，确保计算机视觉识别的质量，促进视觉识别技术的优化发展。
关键词：视觉识别技术；消费产品领域；应用
1 概述
视觉识别技术研究是在19世纪60年代开始的，早期的视觉是二维视觉，使用模型鉴别的方式来处理分类工作。在成功地解释了三维积木世界之后又有许多人发展了视觉研究，重要的转折点有两个：第一，通过视觉研究，采用重新构造的处理方法；第二，Gestalt采用推理和识别的理论方法。这两种信息处理方式在如今的研究使用中都遇到了严峻的问题，都没有办法形成较为系统的、稳定的处理视觉问题的形式，所以有众多的研究者开始思考能不能将两种方法结合起来，取长补短也许会有意想不到的效果。一种思考是以模型为基础，这种理念将检测器和整体的信息相互联系起来，着重体现了Gestalt的模型理论。另一种思考是联合模型，它的理念基础是认为一个单独的神经元不能传接众多的符号消息，它主要是通过许多差不多的神经元再结合的恰当方式来进行连接并计算出结果。
2视觉识别技术在消费产品领域中的应用研究
2.1视觉识别技术在电力系统自动化中的应用
视觉识别技术综合了智能系统。其中智能系统融合了智能控制技术、现代控制技术，用来解决电力设备运行中出现的各种问题。基于电力系统结构复杂等特征，单一使用某项智能设备难以达到实际工作要求，而采用视觉识别技术将多项技术融合的方式，可以优势互补，发挥最佳效果。因此，在具体实践中可以将模糊控制技术、专家系统控制技术等多项技术融合起来，借助专家经验为更好地进行模糊控制提供有效的参考信息；也可以使神经网络技术、专家系统控制技术融合起来，借助专家知识库为神经拓扑结构的建立提供参考依据。如某输变电项目，使用综合保护装置、智能电力仪表、综合测控装置等，对变电站现场各类电参数、状态信号进行采集。系统使用现场就地组网手段，组网后由现场总线通信进行信息的传输，借助智能电力监控系统，对变电站所各回路用电情况进行全面监管。
2.2视觉识别技术在工业生产中的应用
例如在对烟叶品质进行图像处理过程中，借助MATLAB图像处理工具箱和神经网络技术，对各种类型的烟叶的数字图像进行计算机视觉分析，包括边缘检测、轮廓提取、用图像工具箱抽取烟叶数字图像特征，将待测烟叶样本与标准烟叶样本进行自适应学习训练，最后达到自动识别待测烟叶样本的品质的智能评定，由此推进烟叶生产过程的技术创新。其次在生产线上部件安装、自动焊接，切割加工；大规模集成电路生产线上自动连接引线、对准芯片和封装；石油、煤矿等地质钻探中数据流自动监测和滤波；在纺织、印染业进行自动分色、配色。
2.3视觉识别技术在智能交通系统中的应用
交通实时监控。基于计算机视觉的智能交通监控系统大体分为三个步骤：（1）分割与跟踪。（2）计算车流量、行车速度等相关参数。（3）根据交通情况识别行为事件。利用摄像头对运动车辆进行检测是交通监控的第一步，将车辆运动的过程分为四个窗口，使用算法提取“背景”，将原图与背景相减后得到“前景”，用矩形框跟踪运动车辆，形成“运动目标检测”窗口。在实际应用的过程中，利用设置在高处的、固定角度和高度的摄像头来获得车辆的运动图像，利用数字图像处理技术和模式识别技术来对图像的序列进行分析，从而得到所需的相关统计数据，将数据上传到智能交通监控系统的数据库，并识别出行为事件。
智能收费方面。
车辆的收费是道路交通行驶过程中的重要环节，而在计算机技术的推动下进行的智能收费是智能交通系统的重要组成部分之一，使收费的过程科学、便捷，在道路交通管理中具有重要价值。智能收费重点在于车辆的识别，国外主要通过车牌识别的方式检测车辆，我国对智能收费的研究不够深入，目前我国对车辆的识别停留在单目车牌和双目车牌的识别阶段。单目车牌是我国主要的识别模式，是对单目车牌的核心作为扫描部位进行；双目车牌的识别不仅对车牌进行识别，还可提取车辆的信息，具有更强的实用性，但目前该类识别系统具有较大的限制性。因此，相关人员应在该领域不断进行研究与探索，包括高速行驶车辆的信息获取、车型信息的提取、智能字符的识别等。
2.4视觉识别技术在人工智能中的综合应用
如今在我国AR技术很受追捧，而这种技术正是人工智能和计算机视觉识别技术综合应用的结果。目前在我国电影院看到的3D，4D电影正是AR技术的应用，我们通过特定的眼镜来观看电影，达到身临其境的一种感觉，以满足我们追求刺激的心理状态。为了达到这种逼真的电影效果，我们除了去电影院观看3D，4D电影外，还可以选择购买AR眼镜，这样我们足不出户就可以体验到这种感觉。除了在电影方面综合应用以上两种技术外，在我们日常购买的罐装饮料表面就有潜在的AR动态图。通过AR扫描可以达到图像动态变化的效果，这样的动态图像比单纯的二维图像呈现效果更好，更能达到商业宣传效果。在淘宝界面，消费者可以通过AR识别，得到自己想找到，但又不知道名字的物品信息。在一些渴望从事挑战性娱乐活动，但是又担心会有意外事故发生的人群，可以通过AR技术来实现心愿，AR体验室通过虚拟的情景程序内容书写，使消费者在佩戴上AR头盔时就自动进入这种书写的虚拟情景模式，从而体验到刺激性的器官感觉。AR技术的应用极大的满足了消费者的内心需求。
2.5视觉识别技术在商业上应用
计算机视觉一方面在安防方面的应用，就是当值班人员面对十、百、千的摄像机，无法真正的在风险产生时预防或干预，多数靠事后回放相关的图象；其二为非安防方面的应用，如商业上人流统计、防止扒窃等等。其理念是将风险的分析和识别转交给计算机或者芯片，使值班人员从“死盯”监视器的工作中解脱出来，当计算机发现问题时候，自动巡视商店或其他重要场所门廊，自动跟踪可疑的人并及时报警，此时值班人员进行响应。
2.6视觉识别技术在医学方面应用
X—CT、放射性同位素扫描、B型超声、核磁共振成像，是现代医学的四大成像技术。B超检测系统通过有规律的发射超声波，接受从人体发射回来的声音信号，形成灰度声图像线密度值。1971年G.N.Hounsfield安装了第一台脑CT，其影响深远，X—CT根据X射线对人体组织各部分具有不同的透过和吸收作用的性质，利用CT图像重建技术对穿过人体截面的X扫描线进行测量和运算，重建人体内部的立体图像。X光机的图像处理系统可进行导管定标、血管造影及血管动态分析。通过对X光图像的处理，可以分辨关节等部分的细节，甚至人体内的胆结石。该系统尤其适用于心血管疾病。心血管疾病是人类健康的头号大敌，而对该病的早期发现和对诊断过程中无创性的要求一直是医学界的一个难题。利用计算机视觉的方法，对心血管管医学图像进行建模和分析，结合心脏动态特征和临床知识对医学动态图像进行定量的运动分析，为医生的诊断和分析心血管疾病提供了一个有效的工具和途径。另外在对染色体切片、癌细胞切片、X射线图象、超声波图象的自动检查，进而自动诊断等。
3结语
计算机视觉识别技术经过长期的发展和研究已经逐渐应用到现实，在商业场所、住宅安保等方面发挥着重要作用，并逐步扩展到移动终端领域。
参考文献：
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[2]常青.机器视觉识别技术[J].家具，2011(03).
[3]何金辉.基于机器视觉与图像识别的发射机弧光捕捉定位系统在实际工作中的应用[J].广播电视信息，2019(10).