​智能视觉检测是一种基于计算机视觉和人工智能技术的图像识别和分析方法。通过摄像头、传感器等设备采集物体的视觉信息，将其转化为数字信号，再利用算法和模型对这些信号进行处理、分析，实现自动化、智能化的对象识别、检测和跟踪。例如在工业生产中，可自动检测产品表面的缺陷、气泡、异物等问题。
系统构成
深度学习基础层：适配和集成基础框架与算法库，提供数据存储、网络通信、运算控制和计算加速等基础服务。
深度学习管理层：负责图像预处理算法、数据标注与增强、数据集、训练任务以及深度学习模型等功能模块的管理。
智能视觉检测和分类服务层：实现图像的特征定位、检测和分类，支持图像数据输入和识别结果导出。
应用领域
工业制造：产品质量检查，检测表面缺陷、尺寸精度等，如电子元器件、汽车零部件生产。
交通监控：车辆识别、违章检测，自动识别车牌号码、检测超速等违规行为。
医疗影像：辅助医生进行疾病诊断，识别分析医学图像中的异常情况。
农业领域：作物病虫害监测，识别作物叶片的病斑、害虫，提供防治建议。