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來源: 發(fā)布時(shí)間:2025-08-07

一個(gè)較新的應(yīng)用領(lǐng)域是自主車,其中包括潛水,陸上車輛(帶輪子,轎車或卡車的小機(jī)器人),高空作業(yè)車和無人機(jī)(UAV)。自主化水平,從完全**的(無人)的車輛范圍為汽車,其中基于計(jì)算機(jī)視覺的系統(tǒng)支持驅(qū)動(dòng)程序或在不同情況下的試驗(yàn)。完全自主的汽車通常使用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行導(dǎo)航時(shí),即知道它在哪里,或用于生產(chǎn)的環(huán)境(地圖SLAM)和用于檢測障礙物。它也可以被用于檢測特定任務(wù)的特定事件,例如,一個(gè)UAV尋找森林火災(zāi)。支承系統(tǒng)的例子是障礙物警報(bào)系統(tǒng)中的汽車,以及用于飛行器的自主著陸系統(tǒng)。數(shù)家汽車制造商已經(jīng)證明了系統(tǒng)的汽車自動(dòng)駕駛,但該技術(shù)還沒有達(dá)到一定的水平,就可以投放市場。有***自主車型,從先進(jìn)的導(dǎo)彈,無人機(jī)的偵察任務(wù)或?qū)椀闹茖?dǎo)充足的例子。太空探索已經(jīng)正在使用計(jì)算機(jī)視覺,自主車比如,美國宇航局的火星探測漫游者和歐洲航天局的ExoMars火星漫游者。計(jì)算機(jī)視覺涉及的被用于許多領(lǐng)域自動(dòng)化圖像分析的技術(shù)。閔行區(qū)本地?cái)?shù)字視覺設(shè)計(jì)平臺(tái)

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方面是更多未經(jīng)計(jì)算機(jī)專業(yè)訓(xùn)練的人也需要應(yīng)用計(jì)算機(jī),而另一方面是計(jì)算機(jī)的功能越來越強(qiáng),使用方法越來越復(fù)雜。這就使人在進(jìn)行交談和通訊時(shí)的靈活性與在使用計(jì)算機(jī)時(shí)所要求的嚴(yán)格和死板之間產(chǎn)生了尖銳的矛盾。人可通過視覺和聽覺,語言與外界交換信息,并且可用不同的方式表示相同的含義,而計(jì)算機(jī)卻要求嚴(yán)格按照各種程序語言來編寫程序,只有這樣計(jì)算機(jī)才能運(yùn)行。為使更多的人能使用復(fù)雜的計(jì)算機(jī),必須改變過去的那種讓人來適應(yīng)計(jì)算機(jī),來死記硬背計(jì)算機(jī)的使用規(guī)則的情況。閔行區(qū)本地?cái)?shù)字視覺設(shè)計(jì)平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺是一門綜合性的學(xué)科,它已經(jīng)吸引了來自各個(gè)學(xué)科的研究者參加到對(duì)它的研究之中。

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二次取樣保證圖像坐標(biāo)的正確;平滑去噪來濾除感知器引入的設(shè)備噪聲;提高對(duì)比度來保證實(shí)現(xiàn)相關(guān)信息可以被檢測到;調(diào)整尺度空間使圖像結(jié)構(gòu)適合局部應(yīng)用。特征提取從圖像中提取各種復(fù)雜度的特征。例如:線,邊緣提取;局部化的特征點(diǎn)檢測如邊角檢測,斑點(diǎn)檢測;更復(fù)雜的特征可能與圖像中的紋理形狀或運(yùn)動(dòng)有關(guān)。檢測分割在圖像處理過程中,有時(shí)會(huì)需要對(duì)圖像進(jìn)行分割來提取有價(jià)值的用于后繼處理的部分,例如篩選特征點(diǎn);分割一或多幅圖片中含有特定目標(biāo)的部分。

計(jì)算機(jī)視覺關(guān)注的目標(biāo)在于充分理解電磁波——主要是可見光與紅外線部分——遇到物體表面被反射所形成的圖像,而這一過程便是基于光學(xué)物理和固態(tài)物理,一些前列的圖像感知系統(tǒng)甚至?xí)?yīng)用到量子力學(xué)理論,來解析影像所表示的真實(shí)世界。同時(shí),物理學(xué)中的很多測量難題也可以通過計(jì)算機(jī)視覺得到解決,例如流體運(yùn)動(dòng)。也由此,計(jì)算機(jī)視覺同樣可以被看作是物理學(xué)的拓展。另一個(gè)具有重要意義的領(lǐng)域是神經(jīng)生物學(xué),尤其是其中生物視覺系統(tǒng)的部分。光學(xué)字符識(shí)別對(duì)圖像中的印刷或手寫文字進(jìn)行識(shí)別鑒別,通常的輸出是將之轉(zhuǎn)化成易于編輯的文檔形式。

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廣義的識(shí)別在不同的場合又演化成了幾個(gè)略有差異的概念:識(shí)別(狹義的):對(duì)一個(gè)或多個(gè)經(jīng)過預(yù)先定義或?qū)W習(xí)的物體或物類進(jìn)行辨識(shí),通常在辨識(shí)過程中還要提供他們的二維位置或三維姿態(tài)。鑒別:識(shí)別辨認(rèn)單一物體本身。例如:某一人臉的識(shí)別,某一指紋的識(shí)別。監(jiān)測:從圖像中發(fā)現(xiàn)特定的情況內(nèi)容。例如:醫(yī)學(xué)中對(duì)細(xì)胞或組織不正常技能的發(fā)現(xiàn),交通監(jiān)視儀器對(duì)過往車輛的發(fā)現(xiàn)。監(jiān)測往往是通過簡單的圖象處理發(fā)現(xiàn)圖像中的特殊區(qū)域,為后繼更復(fù)雜的操作提供起點(diǎn)。幾乎在每個(gè)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的具體應(yīng)用都要解決一系列相同的問題。奉賢區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計(jì)便捷

形象地說,就是給計(jì)算機(jī)安裝上眼睛(照相機(jī))和大腦(算法),讓計(jì)算機(jī)能夠感知環(huán)境。閔行區(qū)本地?cái)?shù)字視覺設(shè)計(jì)平臺(tái)

將機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用于禽蛋品質(zhì)檢測具有人工檢測所無法比擬的優(yōu)勢。表面缺陷與大小、形狀是蛋品品質(zhì)的重要特征,利用機(jī)器視覺進(jìn)行檢測不僅可以排除人的主觀因素的干擾,而且還能夠?qū)@些指標(biāo)進(jìn)行定量描述,避免了因人而異的檢測結(jié)果,減小了檢測分級(jí)誤差,提高了生產(chǎn)率和分級(jí)精度。系統(tǒng)組成一個(gè)典型的工業(yè)機(jī)器視覺應(yīng)用系統(tǒng),包括數(shù)字圖像處理技術(shù)、機(jī)械工程技術(shù)、控制技術(shù)、光源照明技術(shù)、光學(xué)成像技術(shù)、傳感器技術(shù)、模擬與數(shù)字視頻技術(shù)、計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)、人機(jī)接口技術(shù)等。閔行區(qū)本地?cái)?shù)字視覺設(shè)計(jì)平臺(tái)

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