机器人的眼睛-视觉

机器人的眼睛,机器人视觉涉及使用相机硬件和计算机算法的组合,以允许机器人处理来自世界的视觉数据。

视觉从AI的角度看视觉,它的重点在于:要对所看到的事物进行解释与理解,然后采取适当的行动,也就是说视觉研究中心的重点在于视觉感知,即从人类感知的角度研究视觉。

机器视觉,突破面向场景、目标、行为检测、识别与理解的核心技术,推动智能制造视觉质量监管与智能辅助医疗等的落地应用,促进科技成果转化,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。

图像识别:INIT 的网络架构非常类似于 MUNIT 模型,但不同于 MUNIT 模型,作者提出的模型不仅对全局图像进行内容和属性编码,而且还对实例物体以及背景也进行内容-属性编码。即首先给定一对未对齐的图像和实例物体的坐标位置,应用全局编码器 Eg 以及局部编码器 Eo 分别获取全局图像和实例物体图像内容 c 和属性向量 s,然后通过交换属性向量来获取跨域的目标实例对象图像。

图像边缘锐化处理主要是加强图像中的轮廓边缘和细节,形成完整的物体边界,达到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面的区域检测出来的目的。它是早期视 觉理论和算法中的基本问题,也是中期和后期视觉成败的重要因素之一。

深度学习只是为图像识别等视觉提供一个性能良好的机械分类器,距离人类的视觉感知还差得很远,因此它的应用场景有着很大的限制。比如,一般只能用在具有完全信息、确定性信息和静态的环境中。为了突破这些局限性,扩大视觉的应用领域,需要加强视觉智能的基础研究,这样才能提供鲁棒、可信与安全的视觉处理技术。

视觉效果未来主要解决的1.如何准确、高速(实时)地识别出目标。2.如何有效地构造和组织出可靠的识别算法,并且顺利地实现。这期待着高速的阵列处理单元,以及算法(如神经网络、小波变换等算法)的新突破,这样就可以用极少的计算量高度地并行实现功能。

3.实时性是一个难以解决的重要问题。图像采集速度较低以及图像处理需要较长时间给系统带来明显的时滞,此外视觉信息的引入也明显增大了系统的计算量,例如计算图像、估计深度信息等等。图像处理速度是影响视觉系统实时性的主要瓶颈之一。4.稳定性是所有控制系统首先考虑的问题,对于视觉控制系统,无论是基于位置、基于图像或者混合的视觉伺服方法都面临着如下问题:当初始点远离目标点时,如何保证系统的稳定性,即增大稳定区域和保证全局收敛;为了避免伺服失败,如何保证特征点始终处在视场内。

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