智能視覺識別能夠有效幫助物流企業實現自動化分揀,提高工作效率。自動分揀機器人進行貨物分揀時，需要通過攝像頭采集圖像，通過智能視覺識別技術，實現對被拾取物體的視覺識別。

對運動物體的跟蹤常常用于視頻安防監控，在后面的視頻幀中找到前面的所有像素或者大部分像素。目標物體跟蹤的幾大難點為光照變化、外觀變形、快速運動、平面旋轉、相似背景、遮擋及出視野。

通過智能視覺識別技術，能夠對草莓果實進行有效的目標識別，并根據果皮著色程度，自動判斷果實成熟程度，以及是否符合采收標準。

目標檢測需要對物體進行識別，又要檢測出物體的位置。目標檢測應用非常廣泛，例如生活中常見的人臉識別、車牌識別等；在自動駕駛領域，有行人識別、車道線識別。

通過智能視覺識別，根據圖像破損周圍的顏色和特征，進行混合后補充至破損部分，實現圖像自動修復。噪聲的主要來源是光線太亮或太暗，導致噪聲被放大。通過智能視覺識別，采用去燥算法，實現圖像智能去燥。