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发布时间:2020-09-19 16:38:02
AI和深度学习后,让我们来解决几十年来的机器视觉趋势:人工智能,机器学习和深度学习。人工智能或人工智能是计算机科学的一个分支,涉及计算机模仿人类行为的方式。作为一门学科,人工智能自上世纪中叶以来一直存在。AI没有描述任何特定技术,3d视觉识别,只描述目标;任何编程逻辑都可能被称为AI,甚至是简单的if-then规则和决策树。机器视觉搜索算法被称为人工智能。机器学习是AI的一个子集,深度学习是机器学习的一个子集。这些术语是通过学习算法实现AI的技术的名称。机器学习是与系统相关的一般概念,其基于初始数据输入可以在给定任务中学习和改进它们的性能。深度学习是机器学习,它使用“深层”***网络,允许计算机基本上“通过实例”进行学习。该技术已被证明在图像识别,声音识别和语言处理等任务中表现优异。深度学习是高度计算密集型的,通常需要特殊的处理器硬件(例如GPU,具有深度学习核心的图形处理单元),特别是在学习过程中。在过去几年中,可用于执行机器视觉深度学习的软件和硬件平台迅速扩展。毫无疑问的深度学习将对机器视觉产生长期持续影响,并在当前的通用产品中具有以下实际意义。 次数用完API KEY 超过次数限制
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镶入修复法崩刃的深度大于10mm或刃口面在厚度方向有裂纹时,可以用镶入法来修复,3d立体视觉,由于这种裂纹不能用倒置法或加垫块方法修理,故用线切割方法把有缺陷的部位切除,再镶入一个同样大小的刃块来修复。为了保证刃块修复后有足够的强度,应用此修理方法的模具凸凹模拼块尺寸不能过小。配合的方式一般采用无间隙配合,为防止镶入后拼块胀裂,镶入时不能有过盈,如果有间隙时,3d视觉,可用粘结剂粘牢。配合部分的形状一般有圆形和燕尾形两种。
镶块在镶入前先要油修一下,再轻轻压入。镶块的材料可利用其他报废模具的刃块。(5)金属圈紧固修复法当整体式凹模出现裂纹时,可在外表面用一个金属圈紧固使其***原尺寸。对于有些尺寸较小的组合式凹模拼块松动时也可采用此方法。紧固金属圈的材料可用Q235A钢,厚度低于凹模5mm左右。为便于加工和装配,金属圈与凹模可采用0.1mm左右的间隙配合,金属圈套入凹模后用螺钉固定于模座上,四周配合处用扁錾铆紧,使凹模***到要求尺寸。
3D物体检测实现方案:相机的内外参标定;对动态物体的检测,尤其是车辆的检测,是需要给出车辆的3D bounding box的(给出一个伪3D也是可以的),所以在***网络的训练打标签时与普通的2D检测有区别,3D的好处在于能给出车的一个heading信息,以及车的高度信息。车辆及行人都要给出对应的id号,要加入多目标跟踪算法,遮挡情况下的id难以维持,这是一个难点。另外***网络提取特征能力再强大,也不能cover掉所有的动态物体检测,可以依据现实场景增加一些几何约束条件(如汽车的长宽比例固定,卡车的长宽比例固定,3d视觉测量,车辆的距离不可能突变,行人的高度有限等),增加几何约束的好处是提高检测率,降低误检率,如轿车不可能误检为卡车;方案是训练一个3D检测模型(2.5D也行)加后端多目标优化加基于单目视觉几何的测距方法。 次数用完API KEY 超过次数限制
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