感知是指信息从物理域或信息域映射到认知域的一种输入过程，人类80%的感知信息来自视觉。智能视觉感知是指针对光学传感器信息，借鉴生物视觉感知机制，融合计算机视觉处理方法和相关智能算法，执行以计算机运算为核心的图像信息察觉、理解和预测的过程。
计算机视觉认知是指基于感知系统理解的基本环境信息，进一步通过推理、决策和学习等程序运算表达内在知识，进而为改变环境状态提供支持，是未来态势认知的关键。
微美全息(NASDAQ:WIMI)以计算机视觉技术、深度学习和增强现实技术为基础，开发了混合增强智能视觉系统。该系统可以自动识别、跟踪和分类物体，并提供实时判定、预测和决策。此外，该系统还能利用增强现实技术来实现信息的增强和交互。
混合增强智能视觉系统包含四个部分：数据采集与预处理，特征提取，模型训练，实时识别与决策。过程主要分为两个阶段：一是对客观世界信息的感知，识别并理解;二是自主学习、推理决策的过程。
1、数据采集与预处理：由视觉传感器采集目标与环境数据。多种传感器结合，数据来源丰富，从多个角度获取环境信息，减少单一传感器因为环境变化导致的识别错误，使得系统的感知能力更为全面，提高系统的可靠性和稳定性。采集的数据将会被串行处理，去噪和滤波等多层次数据处理，以减少干扰和提升精度。并将多种传感器获取的信息进行融合，多模态信息融合，从多个角度分析与判断，提高系统的感知能力和识别准确度。例如，图像识别可以结合激光雷达测得的距离信息，进行更为精确的目标检测。
2、特征提取：系统使用基于卷积神经网络的算法对预处理后的数据进行特征提取，这些提取的特征将用于训练模型和实时识别。
3、模型训练：系统根据提取到的特征进行机器学习算法的训练。训练数据来源于实际场景中采集到的各种数据。系统可以通过适应性学习算法不断自我优化，提高系统对复杂环境的适应能力和智能化水平。
4、实时识别与决策：系统实时对实际场景中采集到的数据进行分析和识别，并根据预先训练好的机器学习模型进行预测和决策。实现自主决策与规划功能，从而实现智能化控制。系统还可以与增强现实技术相结合，实现对人机交互的增强和引导。
微美全息混合增强智能视觉系统可应用于自动驾驶、智能制造、医学、智能安防与虚拟现实等领域。在自动驾驶领域，混合增强智能视觉系统可自动识别道路标志、交通标志、其他车辆和行人，实现自动驾驶和智能导航，提升交通安全性。 在智能制造领域，混合增强智能视觉系统可实现对产品制造流程、产品质量等进行自动化检测和分析，提高生产效率和减少产品缺陷。在医学领域，混合增强智能视觉系统可实现对生理信号和人体数据的快速识别和分析，提高精度和准确性，从而提供更好的医疗服务。在智能安防领域，混合增强智能视觉系统可通过监控实现主动预警和管理，提高安全性和防范能力，同时还可应用于人脸识别、身份辨识等场景。在虚拟现实领域，混合增强智能视觉系统可结合AR技术，实现对场景、物体的实时替换、增强、虚拟展示等，为用户提供更加沉浸式的体验。
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