传统的机器视觉系统仅仅能够对图像或视频进行感知和识别，但是难以进行复杂的智能决策。具体来说，新角色的机器视觉系统能够从图像或视频中识别出不同的物体、场景和动作，并理解它们之间的关系和上下文。例如，在智能交通系统中，新角色的机器视觉系统可以通过摄像头感知和识别道路上的车辆、行人和交通标识，并通过分析这些数据判断交通流量和行车状态，以优化信号控制和调整车流。
机器视觉从感知到智能决策的新角色是通过深度学习和人工智能的发展而实现的。传统的机器视觉系统仅仅能够对图像或视频进行感知和识别，但是难以进行复杂的智能决策。而新角色的机器视觉系统通过使用深度学习算法和大量的数据训练，能够自动提取图像或视频中的特征，并进行高级的语义分析和理解。
具体来说，新角色的机器视觉系统能够从图像或视频中识别出不同的物体、场景和动作，并理解它们之间的关系和上下文。同时，它还能够分析图像或视频中的情绪、情感和意图，并根据这些信息做出相应的决策。
例如，在智能交通系统中，新角色的机器视觉系统可以通过摄像头感知和识别道路上的车辆、行人和交通标识，并通过分析这些数据判断交通流量和行车状态，以优化信号控制和调整车流。
在智能家居系统中，新角色的机器视觉系统可以通过摄像头感知和识别家庭成员的面部特征和身体动作，以实现人脸识别和姿势检测，并根据这些信息智能地控制家电设备，如智能灯光和空调。
总之，机器视觉从感知到智能决策的新角色不仅可以提供更加精准和高效的视觉分析和理解，还能够与其它智能系统进行信息交互和协作，实现更加智能化和自动化的应用。
