機器視覺中的數(shù)據(jù)存儲與管理方法主要包括以下幾個方面：

1. 采用專門的數(shù)據(jù)存儲解決方案：

針對機器視覺應用產(chǎn)生的海量高精度影像檢測數(shù)據(jù)，需要采用專門的數(shù)據(jù)存儲解決方案。例如，宏杉科技推出的機器視覺數(shù)據(jù)存儲解決方案，該方案搭載分布式對象存儲系統(tǒng)，以及覆蓋數(shù)據(jù)采集、復制、歸檔、統(tǒng)計、分析等全生命周期的智能數(shù)據(jù)管理平臺，為機器視覺應用提供了高容量、高性能、高可用的數(shù)據(jù)存儲支撐。

2. 利用人工智能進行高效存儲和管理：

隨著大數(shù)據(jù)的增加，存儲容量規(guī)劃成為挑戰(zhàn)。人工智能可以幫助高效地存儲和管理這些數(shù)據(jù)，通過AI數(shù)據(jù)存儲，供應商和企業(yè)可以將存儲管理提升到一個新的水平。

3. 應用機器學習和自動化技術(shù)：

在數(shù)據(jù)存儲管理中，機器學習和自動化技術(shù)發(fā)揮著重要作用。例如，AIOps工作流包括數(shù)據(jù)收集、機器學習和自動化三個組件，可以處理和分析大量數(shù)據(jù)，檢測和預測潛在問題，并自動化日常任務，如數(shù)據(jù)監(jiān)視、容量規(guī)劃、性能優(yōu)化和事件管理。

4. 針對特定數(shù)據(jù)進行專門處理：

在機器視覺中，圖像是基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。對于圖像數(shù)據(jù)的存儲，需要考慮圖像采集設備傳送的數(shù)據(jù)格式，如單通道灰度值圖像或三通道圖像，并采用適當?shù)臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行存儲，如二維數(shù)組。對于圖像中的特定區(qū)域，可以采用行程編碼等方法來降低內(nèi)存使用和提高處理效率。

5. 數(shù)據(jù)清洗與標注：

在處理機器視覺數(shù)據(jù)時，還需要進行數(shù)據(jù)清洗和標注工作。這包括去除圖像中的噪聲、提高圖像質(zhì)量，以及對圖像中的對象進行標注，如2D框、3D框、多邊形等，以便后續(xù)的分析和處理。

機器視覺中的數(shù)據(jù)存儲與管理方法需要綜合考慮數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)格式、處理效率等多個因素，并采用專門的數(shù)據(jù)存儲解決方案、人工智能技術(shù)、機器學習和自動化技術(shù)等方法來確保數(shù)據(jù)的準確、高效存儲與管理。