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美国制造工程师协会（SME. Society of Manufacturing Engineers）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RIA. Robotic Industries Association）的自动化视觉分会对机器视觉的定义为：“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置”。在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查、自动装配的完整性检查、电子装配线的原件自动定位以及IC上的字符识别等。通常人眼无法连续稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其他物理量传感器也难有用武之地。由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色信息，来进行尺寸、形状以及颜色的判别。这样就把计算机的快速性和可重复性与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。

90年代后期，智慧交通市场进入萌芽状态，各类视频图像应用逐渐显现，机器视觉技术逐渐进入相关领域。当时以中科院自动化所、清华自动化系为基础，北京成为这方面技术的聚集地，像大恒、嘉恒、凌云这些企业对于早期从事智能交通的企业来说耳熟能详；BASLER、DALSA、JAI、PUNLIX、灰点、康耐视这些机器视觉专用相机完成了机器成像领域的技术普及。如果对机器视觉技术深刻理解以及融会贯通应用，基本决定了企业在智慧交通视频应用领域的技术地位。

以成像控制为例，2000年前后，卡口电警还是模拟视频的时代，大多数的交通监控厂家都在被摄像机标称的灵敏度、动态范围之类的指标搞得晕头转向，还在纠结具体用哪个牌子的摄像机更好的时候，具备核心能力的企业已经开始从原始成像环节着手改善系统效能。典型的例子就是当年的上海高德威，现在海康智能交通团队的前身。技术的核心创新就是在三洋的模拟摄像机里加了自行设计的内嵌硬件模块，实现了基于号牌测光的顺逆光控制和脉冲氙气闪光灯同步。其后上海宝康技术跟进，用自制图像采集卡的方式达到了同样目标。在模拟视频当道的那几年，这两家企业在各自的市场领域内几乎就是独孤求败的地位。

高清晰化浪潮到来的时候，机器视觉技术典型的解决方案遇到了问题，LVDS、CAMLINK、1394之类的接口不适合交通这种需要长距离传输的工程化应用。而国内企业经过前些年的历练，已经基本吃透成套技术，能够针对交通工程化的具体应用，充分发挥局部创造的能动性加以改良。典型的例子就是2006年上海的道口高清卡口系统，重庆创宇和上海宝康分工合作，将传统的LVDS传输方式更改为光纤传输，彻底解决了高清晰数字摄像机工程的应用难题，该项目也成为当时较大规模的高清卡口系统案例。

而一旦国内企业掌握了相关技术，则技术自我迭代的潜能就被充分发挥出来。刚刚完成高清晰化转型，几乎毫不停顿地就开始了前端智能化转型，这里的驱动逻辑很简单，只有智能前端化才能实现有限通信能力下的高清晰数据的较大化利用。这个时期的典型代表是上海锐势，一家正统的机器视觉背景企业，通过提供包含DSP处理平台的高清智能摄像机，并且将摄像机做成开放的平台，允许各企业将自己的业务算法个性化部署，成为当年SONY高端传感器国内较大的出货商。

其后的故事大家也就熟知了，2010年以后资本大量进入智慧交通行业，洗牌一轮接一轮，行业内的专业玩家逐渐从群雄逐鹿过渡到几家大厂排排坐。但是有意思的是，海康、大华这类智慧交通市场较大出货量的厂家，都在智慧交通市场格局稳定后成立了机器视觉业务部门，而传统的机器视觉业务碎片化程度远高于安防，天生不适合大厂，不知道这个布局里有多少机器视觉的情怀成分。而行业新晋重量级玩家的华为则索性就把相关业务定义成机器视觉，看上去是想强调自己和传统安防企业的差异化，不过也说明智慧交通本来就和机器视觉一脉相承，看问题的角度不同而已，没什么本质区别。

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