基于视觉传感器的2D感知和3D感知

视觉传感器的全天候工作能力是强还是弱

视觉传感器的全天候工作能力是强还是弱
是挺强的,从输出维度的角度来看,基于视觉传感器的感知方法可以分为2D感知和3D感知两种。专栏之前的文章也分别对这两种感知任务做了详细的介绍。

视觉传感器:2D感知算法

视觉传感器:3D感知算法

从传感器的数量上看,视觉感知系统也分为单目系统,双目系统,以及多目系统。2D感知任务通常采用的是单目系统,这也是计算机视觉和深度学习结合最紧密的领域。但是自动驾驶感知最终需要的是3D输出,因此我们需要将2D的信息推广到3D。在深度学习取得成功之前,通常的做法是根据目标的先验大小以及目标处于地平面上等假设来推断目标的深度(距离),或者采用运动信息进行深度估计(Motion Stereo)。有了深度学习的助力之后,从大数据集中学习场景线索,并进行单目深度估计成为了可行的方案。但是这种方案非常依赖于模式识别,而且很难处理数据集之外的场景(Corner Case)。比如施工路段的特殊工程车辆,由于数据库中很少出现或者根本没有此类样本,视觉传感器无法准确检测该目标,因而也就无法判断其距离。

双目系统可以自然的获得视差,从而估计障碍物的距离。这种系统对模式识别的依赖度较小,只要能在目标上获得稳定的关键点,就可以完成匹配,计算视差并估计距离。但是,双目系统也有以下缺点。首先,如果关键点无法获取,比如在自动驾驶中经常引发事故的白色大货车,如果其横在路中央,视觉传或培迹感器在有限的视野中很难捕捉关键点,距离的测算就会失败。其次,双目视觉系统对摄像头之间的标定要求非常高,一般来说都需要有非常精确的在线标定功能。最后,双目系统的计算量较大,需要算力较高的芯片来支持,一般都会中携采用FPGA。双目系统的成本介于单目和激光雷达之间,目衫并前也有一些OEM开始采用双目视觉来支持不同级别的自动驾驶系统,比如斯巴鲁,奔驰,宝马等。

2d视觉3D视觉和AI视觉的区别

来自3D 视觉与 2D视觉技术的最大区别在于处理360问答的数据类型不同。 在 3D 视觉领域,被处理的对象通常是依靠 3D 传感器采集到的三维点云数据,而 2D 视觉技术主要被用于御谨如处理口级装攻么置拿类没极平面图像里的信息。 这决定了 3D 视觉不仅能够感知场景中物体的有无,还能够准确的感知到物体离我们距离远近、尺寸大小和位置朝向。
计算机视觉:计算机视觉是一门研究如何使机器“看”石节求剧曲小又策约怀的科学,更进一步的晌氏说,就是是指用摄影机和电脑认念响晚分岁讲利钢亚代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察住每跳或传送给仪器检测的图像。 机器视觉:机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统, 得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根磁走头和顾非运术据判别的结镇启果来控制现场的设备动作。

3d视觉检测比起2d视觉检测是优势是什么

3D机器视觉具有以下优点

① 在线检测快速移动的目标物,获取形状和对比度

② 消除手动检查带来的错误

③ 实现部件和装配的100%在线质量控制

④ 最大限度地缩短检测周期和召回

⑤ 最大限度地提高生产质量和生产量

⑥ 对比度不变,是检查低对比度物体的理想选择

⑦ 对较小的照明变化或环境光不敏感

⑧ 建立大型物体检测的多传感器设置更简单

本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。IC梦工场仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,请发送邮件至 tenspace2022@163.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。 本文链接:https://xinpianshijie.com/zixun/18867.html

(0)
上一篇 2023年 7月 10日 上午12:04
下一篇 2023年 7月 10日 上午12:14

相关推荐

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注