在机器视觉应用中，通用性和基于平台的软件可以帮助缩短视觉应用的开发周期，并在一定程度上降低开发门槛。针对这类多模块复杂解决方案应用场景中资源占用大、软件效率低的普遍问题，海康提升底层软件算法效率和优化资源占用，升级VM，正式发布VM4.3。

1、资源占用和算法效率优化

在VM软件层，VM4.3优化了内存分配机制，根据工具模块所需的内存大小预分配内存资源，大大提高了整体的数据传输效率和内存使用率，有效减少了耗时的内存分配。同时，VM4.3改进了资源加载策略，通过按需加载和异步加载，大大提高了软件启动和解决方案加载的速度，为用户带来流畅的体验。与VM4.2相比，VM4.3在内存使用率、多进程运行效率、界面渲染、解决方案加载、二次开发数据传递等方面有了显著提升。

2、算法效率的深入优化

在算法层面，基于算法原理，VM4.3对算法中消耗时间的关键节点进行了深度优化。以一个典型的算法模块——模板匹配为例，影响模板匹配耗时的主要有两个阶段：图像特征提取和搜索的次数。VM4.3模板匹配算法可以根据模板图像的特点，自适应地选择边缘阈值、特征链长度和金字塔层数，提取适合的特征点，从而减少单次匹配的时间消耗。

同时，该算法采用可变金字塔和自适应搜索步长取代传统算法的金字塔搜索方法，实现了对目标区域的快速聚焦，大大减少了匹配次数。优化后的匹配算法与VM4.2和市面上主流视觉软件的匹配效率相比，具有明显的优势。除了传统算法外，VM4.3深度学习算法在CPU上的运行效率也得到了大幅提升，有效降低了对GPU的依赖和用户深度学习应用的部署成本。

3、算法内存占用显著改善

在提高算法效率的同时，VM4.3改进了底层算法和代码实现设计，减少了资源冗余，大幅降低了内存开销。与VM4.2相比，大部分算法的内存消耗显著降低，使得VM在复杂的视觉应用中更加游刃有余。

4、算法性能更强

除了提高算法效率，VM4.3还进一步优化了算法性能。以模板匹配算法为例，通过采用更加鲁棒的边缘定位技术，VM4.3可以在对比度极低、边缘干扰复杂的情况下，准确定位目标。

同时，改进后的目标筛选策略使VM4.3模板匹配算法在目标小、背景干扰强的环境下能够更高效、更稳定地定位目标，具有更好的场景适应性。

5、更多的算法工具和软件功能

此外，VM4.3还进一步扩展了算法工具和功能。新增加的配准和分类算法，可以实现品类的快速配准和在线训练，特别适用于产品优劣、有无、品类的检测和判断。

针对项目现场对软件维护方便性和程序保密性的要求，VM4.3还增加了一个全面的配置界面，可以将程序中需要调整的参数提取到同一个界面，并进行分组分类。完成对模块ROI、运行参数、判断条件等的修改，提高了视觉应用后期维护的便利性。