加拿大是北美洲上一个面积极大的国家，幅员辽阔。加拿大北部附近北极，到了冬天暴雪结冰天气对道路交通影响极大，对冬季路面状况展开监测是一项必不可少的工作，便于他们检测确保服务市场需求、较为有所不同处置方法的效果、评估有所不同路段承包商的路面确保服务质量。动态路况信息对于路上的行人来说很最重要，他们可以通过这些信息来调整行程并要求要不要驾车，例如什么时候、用什么交通工具、去哪里。　　近日，加拿大滑铁卢大学的研究人员研发了一种计算机视觉和人工智能辅助的冬季道路状况监测系统，用于低成本、非专用的硬件(如机器视觉照相机和温度传感器)动态搜集处置和传输道路状况数据。

与现有解决方案比起，该系统可加装在各种车辆上，对道路状况展开更加客观的评估，并且路况监控的时空覆盖范围更加甚广。　　机械视觉在我国应用状况　　只不过机械视觉技术不仅在道路监测中充分发挥着最重要起到，在其它各领域中也有广泛应用。大规模的应用领域由最初的电子、制药行业，逐步扩展到纸盒、汽车等领域，而且在交通、印刷等行业也有大量应用于。

　　食品安全监测　　在流水化作业生产、产品质量检测方面，有时候必须工作人员仔细观察、辨识、找到生产环节中的错误和疏忽。无论人的责任心有多强，注意力有多集中于，他都有可能会疲惫、疏失、走神，导致瑕疵品流向市场。　　制造业　　制造业竞争激化、成本压力被迫其推崇生产效率质量将增进机器视觉技术的应用于。

为了提升生产效率，减少人力成本，工业生产和管理中的某些人工环节于是以渐渐被机器替换。机器视觉系统的特点是提升生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险性工作环境或人工视觉无法满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率较低且精度不低，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。

而且机器视觉更容易构建信息构建，是构建计算机构建生产的基础技术。

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