由于我国的汽车保有量呈逐年上升的趋势，使得交通违章的事故的概率大大提高了，这也给相关部门出难题，特别是判定谁对谁错的时候，很多时候有说不清道不明的扯皮，但是随着机器视觉检测的出现，大大减轻了执法人员取证困难的难题。
冬天暴雪结冰天气对道路交通影响巨大，对冬季路面状况进行监测是一项必不可少的工作，便于检测维护服务需求、比较不同处理方法的效果、评估不同路段承包商的路面维护服务质量。实时路况信息对于路上的行人来说很重要，他们可以通过这些信息来调整行程并决定要不要开车，用什么交通工具、去哪里等。
机器视觉技术不仅在道路监测中发挥着重要作用，在其它领域中也有广泛应用，如交通、印刷等行业。利用计算机视觉和人工智能辅助的道路状况监测系统，使用低成本、非专用的硬件实时收集处理和传送道路状况数据。对道路状况进行更客观的评估，并且路况监控的时空覆盖范围更广。
机器视觉应用领域
食品安全监测
在流水化作业生产、产品质量检测方面，有时候需要工作人员观察、识别、发现生产环节中的错误和疏漏。无论人的责任心有多强，注意力有多集中，长时间工作都有可能会疲劳、疏忽、走神，造成瑕疵品流向市场。
制造业
为了提高生产效率，降低人力成本，工业生产和管理中的某些人工环节正逐渐被机器代替。用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度，而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。同时制造业竞争加剧、成本压力等外界因素将促进机器视觉技术的应用。
太阳能、交通监控
在太阳能领域，太阳能电池和模块生产者使用机器视觉来检测产品、识别和跟踪产品以及装配产品。在交通监控领域，可以利用车牌识别技术、图像分析技术，自动识别车牌，发现违章停车、逆行、发现交通肇事车辆等。
机器视觉发展前景
机器视觉产业市场规模将继续保持稳定增长，交通、环保和军工是未来机器视觉产业的三大市场。目前我国机器视觉朝着两个大方向在发展，一个是嵌入式，如传感器和智能相机；另一个是基于PC的采用板卡和SDK的解决方案。两者不能说孰优孰劣，它们都有各自的适用场合和适用时期。
基于PC的采用板卡和SDK的产品有着比较悠久的历史，它需要用户有比较好的编程基础和对现场应用有比较丰富的经验。嵌入式系统产品在应用高速器件之后的处理速度和精度越来越高，基本上满足高端应用场合，使得嵌入式产品已经可以覆盖高中低端的需求，从而不断地抢占了原来基于PC的采用板卡和SDK的产品的市场。
随着物联网技术的逐步成熟，智能交通将会被大规模的应用于道路监控领域，同时结合车牌识别、路径识别与跟踪、障碍物识别、驾驶员状态监测、驾驶员视觉增强等领域的应用。多个信息系统实现互联互通，加强各子系统之间的相互协调能力，做到信息共享处理，实现交通的全面智能化管控。
