3d增材制造

3D物测实现方案：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），所以在神经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heg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。另外神经网络提取特征能力再强大，也不能cover掉所有的动态物测，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，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

截止到目前为止，人工智能的发展已经进入“智能化”阶段，想要实现真正的智能化，机器视觉是关键。机器视觉作为机器的双眼不仅具有“视”的功能，还具备“觉”的功能，两大功能的集合才能成就智能化。机器视觉在工业检测中的应用历史与发展工业检测是机器视觉在生产制造过程中的主要应用环节，3d打印增材制造，其核心功能包括：测量、检测、识别、定位等，应用行业包括电子制造行业、汽车、印刷包装、、农业、纺织和交通等领域。我国机器视觉起步较晚，早以引进为主，经过几年发展国内市场逐渐成熟，应用领域不断丰富，所涉及的行业也越来越多，截止到2016年我国机器视觉市场规模已达近70亿元。与人类视觉相比，机器视觉优势明显大批量生产是在现代工业生产的主要模式，该模式中残次品是不可避免的，因此及时检测及次品剔除是确保产品质量的重要保障，对比人工检测机器视觉不仅能够有效提升效率，还能打破检测的限度，实现肉眼无法完成的精密检测。除精度、速度外，机器视觉检测还具备了人工检测无法实现的稳定性，即便连续性工作也会维持工作的质量的效率。重要的一点，是信息的集成与留存，机器视觉获得的信息量是且可追溯的，相关信息可以很方便的集成和留存。 次数用完API KEY 超过次数限制

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增材制造，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，增材制造，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”神经网络，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，电弧增材制造，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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