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機器視覺與消費市場的差距有多大

時間:2019-04-02來源:廣州樂行機器視覺設備技術有限公司瀏覽次數:

     作為人工智能的兩個分支,計算機視覺和機器視覺近年來取得了很大的進步,自2010年以來,隨著深度學習的重新普及及其在目標識別中的應用,前者在人臉識別方面已超越人類,后者在工業應用方面有了許多突破。
    
     然而,在消費市場上,計算機視覺和機器視覺的發展并不是很大,許多人對計算機視覺和機器視覺在消費市場上的實際應用深感擔憂。
    
     首先,要明確機器視覺與計算機視覺的關系,在學科分類上,兩者都是人工智能的從屬學科。然而,計算機視覺部分軟件通過算法識別和分析圖像,而機器視覺的硬件和軟件包括(采集設備、光源、鏡頭、控制、機構、算法等),這是指系統,更為實用。簡單地說,我們可以把計算機視覺看作是如何制作的科學。機器看起來,而機器視覺則是一門科學,在看到它們之后如何使用它們。
    
     計算機視覺和機器視覺的問題是前者太學術化,后者太工業化,消費者市場上缺乏好的產品。土陽的創始人費哲平告訴雷鋒網的編輯,機器視覺的許多核心技術和原理多年前就已經成熟了。近年來,工程技術的進步主要集中在GPU和可視化計算加速器的出現等方面,解決了計算負載的問題,但同時,為了實現真正的產品落地,還存在許多其他問題,他們也在探索。
    
     消費者市場上最早的視覺技術嘗試是微軟的Kinect。2010年,聯合深度攝像技術提供商微軟的PrimeSense正式推出了Kinect,它通過骨骼捕捉技術捕捉玩家的骨架動作,從而允許玩家在不觸摸屏幕的情況下玩游戲。r Kinect、華碩、英特爾、谷歌和蘋果跟進了深部相機的應用場景,一切似乎都朝著正確的方向發展。
    
     然而,作為一個獨立的產品,深度照相機很難上市,例如,英特爾在13年的開發者大會上宣布,它將推出自己的微型深度傳感模塊。華碩、戴爾、惠普、聯想等PC廠商將從2014年下半年開始在產品線上部署這種深度傳感模塊,兩年多后,還沒有看到集成深度相機的預期產品。
    
     深度照相機也稱為RGB照相機。我們常用的照相機是RGB照相機。一臺相機可以感知彩色可見光信息(紅、綠、藍)。rgbd相機基于我們常用的rgb相機,它增加了深度信息。
    
     深度相機的圖像采集方法分為主動采集和被動采集兩種,兩者的主要區別在于傳感器是否主動向環境發射探測光,例如大江ELF 4上的雙目視覺是深度圖像的被動采集。其技術特點是攝像機不主動向環境發射能量,而是通過計算兩個或多個攝像機之間的坐標差來獲取感知環境中現有能力的信息。這種方法最接近人眼獲得時差的方法,但最大的缺點是它局限于現有的技術,目前識別精度不高,太依賴光線,無法處理不明顯的場景,因此強光和暗光會導致深度C的失效。計算。

廣州樂行機器視覺設備技術有限公司專業從事自動化檢測設備,視覺傳感器研究與開發,提供各種行業的解決方案,作為專注于機器視覺應用的公司,我們在視覺、機械、電氣方面的整合能力達到了較高水平。能在短期內根據客戶的需求研發、設計、生產出較高水平的非標設備、檢測系統。

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