数码相机的出现改变了我们看待世界的方式，使我们能够以过去无法实现的方式捕捉和分享图像和视频。人工智能（AI）帮助我们以前所未有的规模和速度分析数据和识别模式。当二者结合在一起，就形成了基于视觉的传感技术。通过合理的设计考量，VBST 正在将智能产业带入更高水平，尤其是在医疗、安防和效率方面。
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在部署基于视觉的传感系统时，为了确保成功，有许多技术和设计方面的考虑因素需要关注：
相机选择与布置
根据图像的细节和精度要求，选择合适的光学传感组件。高分辨率相机能捕捉到更详细的图像，但通常也需要更高的处理能力和内存，或接受图像处理管道延迟的增加。
光学与视场（FOV）的选择
确保传感器的光学系统符合系统的应用要求。较大的传感器提供更大的视场，而镜头焦距与视场成反比。布置相机时，尽量减少遮挡并最大化目标数据的捕捉区域，同时考虑光照、角度、安装稳定性和防震设计等因素。
控制光照条件
从实验室开发系统过渡到实地部署时，光照条件往往容易被忽视。在一些场景中，可能需要额外的照明装置，以便充分照亮目标区域。对于夜间和低光环境，高灵敏度图像传感器（如背照式或堆栈 CMOS 传感器）以及红外照明是行之有效的设计选项。
图像处理和分析硬件
确保所选硬件足够处理图像分析的计算负荷，特别是实时系统。多摄像头系统中，还需确保相机同步，以避免数据捕捉不一致的情况。
数据传输和存储
考虑流媒体高分辨率视频的带宽需求，必要时使用边缘处理架构。系统设计如果包含视频录制功能，应规划适当的存储解决方案，包括检索、保留、归档和压缩以实现高效的长期存储。
VBST 已经让许多早期应用者获益。例如，许多汽车制造商使用 LiDAR 和超声波传感设备用于安全相机和数据收集，旨在打造自动驾驶汽车。此外，某电动汽车制造商则选择 VBST，以优化性能、控制成本并简化技术管理。
在精细农业领域，一家大型农业设备制造商提供基于计算机视觉的升级服务，结合 AI 驱动的杂草识别系统。该技术可帮助农民实时识别田地中的杂草，减少除草剂的使用量和浪费。
零售业中，一些商店允许顾客跳过结账，直接带走商品，这种 VBST 系统能识别顾客篮子中的商品，并利用顾客的存储支付信息完成交易。
在医疗行业，小型 VBST 系统已应用于微创手术，减少感染风险并缩短患者恢复时间。这些技术的进步还有助于减少手术错误，通过提供对细小结构的清晰可视化，以及基于类似手术的视觉数据集的更全面的培训来提升安全性。
由于 VBST 系统具有适应性强、性能强大且成本相对较低的特点，还有许多潜在的应用场景值得探索。例如，在制造领域，VBST 有潜力在小型制造商与大型企业之间架起桥梁，帮助创新更快地推向市场。
携带光学摄像机的无人机，结合 AI 模型，可用于对危险或昂贵的设施（如海上石油钻井平台或海上船舶）进行安全检查。自动或 VBST 增强的物料搬运车辆能够在仓库环境中检测人类，帮助避免碰撞并提高效率。
智慧城市可能使用 VBST 监控交通状况，引导车辆和行人沿最有效的路线行进，而智慧场馆应用则可以实现个性化的客户体验和互动。
在食品和医药供应链中，VBST 还可通过监控运输和存储过程中的温度和时间来提高可追溯性和安全性。在医疗保健方面，VBST 有潜力改善术后和慢性病监测，从而提高患者的健康状况并可能减少面对面就诊的需求。
正如所有 AI 驱动的应用，VBST 的应用场景通常在有人的干预下最具吸引力，系统功能可监控并对警报做出响应。设计师和工程师们如果想要提升组织的安全性、效率和创新能力，VBST 技术已经蓄势待发，只需有创意的愿景来将其付诸应用。
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