智能视觉识别能够有效帮助物流企业实现自动化分拣,提高工作效率。自动分拣机器人进行货物分拣时，需要通过摄像头采集图像，通过智能视觉识别技术，实现对被拾取物体的视觉识别。

对运动物体的跟踪常常用于视频安防监控，在后面的视频帧中找到前面的所有像素或者大部分像素。目标物体跟踪的几大难点为光照变化、外观变形、快速运动、平面旋转、相似背景、遮挡及出视野。

通过智能视觉识别技术，能够对草莓果实进行有效的目标识别，并根据果皮着色程度，自动判断果实成熟程度，以及是否符合采收标准。

目标检测需要对物体进行识别，又要检测出物体的位置。目标检测应用非常广泛，例如生活中常见的人脸识别、车牌识别等；在自动驾驶领域，有行人识别、车道线识别。

通过智能视觉识别，根据图像破损周围的颜色和特征，进行混合后补充至破损部分，实现图像自动修复。噪声的主要来源是光线太亮或太暗，导致噪声被放大。通过智能视觉识别，采用去燥算法，实现图像智能去燥。