计算机视觉的主要技术有哪些?

村口二丫2021-12-10 15:26

  机器人视觉系统是指使用计算机来实现人类的视觉功能,即使用计算机来识别客观的三维世界。超过70%的人类收到的信息来自视觉,人类视觉为周围环境提供了最详细、最可靠的信息。

计算机视觉的主要技术有哪些?

  人类视觉的强大功能和完美的信息处理方法引起了智能研究人员的极大兴趣。人们希望在生物视觉的基础上研究机器人中使用的人工视觉系统,并希望机器人能够有类似于人类感觉环境的能力。机器人依靠各种传感器来感知外部世界的信息。就像人类一样,视觉系统提供了大多数机器人所需的外部相界信息。因此,视觉系统在机器人技术中起着重要的作用。

  根据视觉传感器的数量和特点,主流移动机器人视觉系统包括单目视觉、双目立体视觉、多目视觉和全景视觉。

  单目视觉,单目视觉系统只使用一个视觉传感器。在成像过程中,单目视觉系统从三维客观世界投影到N维图像,从而丢失了深度信息,这是这类视觉系统的主要缺点(但由于结构简单、算法成熟、计算量小,单目视觉系统已广泛应用于自主移动机器人,如目标跟踪、基于单目特征的室内定位导航等。同时,单目视觉是其他类型视觉系统的基础,如双目立体视觉和多目视觉,是在单目视觉系统的基础上,通过其他附加手段和措施实现的。

  双目三维视觉。双目视觉系统由两台摄像机组成,利用三角测量原理获取场景的深度信息,可以重建周围场景的三维形状和位置,类似于人眼的视觉功能,原理简单。双目视觉系统需要准确了解两台摄像机之间的空间位置关系,场景环境的三维信息需要两台摄像机从不同角度拍摄同一场景的两幅图像,并进行复杂的匹配,获得三维视觉系统可以更准确地恢复视觉场景的三维信息,广泛应用于移动机器人定位导航、避障和地图构建。然而,三维视觉系统的困难在于相应的点匹配,这在很大程度上限制了三维视觉在机器人领域的应用前景。

  多目视觉系统。多目视觉系统采用三个或三个以上相机,多为三目视觉系统,主要用于解决三维视觉系统中匹配多义性的问题,提高匹配精度。莫拉维克最早研究了多目视觉系统。他为“StanfordCart”开发的视觉导航系统采用单摄像头“滑动”。

  为了实现三维视觉,雅西达提出了三维视觉系统来解决相应点匹配的问题,真正突破了三维视觉系统的局限性,并指出在以边界点为匹配特征的三维视觉系统中,其三维匹配的准确性相对较高。艾雅坤提出了以多边形近似边界点段为特征的三目匹配算法,并应用于移动机器人,取得了良好的效果。三目视觉系统的优点是充分利用第三摄像头的信息,减少错误匹配,解决双目视觉系统匹配的多义性,提高定位精度,但三目视觉系统应合理放置三个摄像头的相对位置,其结构配置比双目视觉系统更麻烦,匹配算法更复杂,需要更多的时间,实时性更差。

  全景视觉,全景视觉系统是一种多向成像系统,具有较大的视场水平,突出的优点是视场较大,可以达到360度,这是其他常规镜头无法比拟的,全景视觉系统可以通过图像拼接或折射光学元件来实现。图像拼接方法采用单个或多个相机旋转,对场景进行大角度扫描,在不同方向上获得连续多帧图像,然后采用拼接技术获得全景图像。折射全景视觉系统由CCD摄像机、折射光学元件等组成利用反射镜成像原理,可观察360度场景,成像速度快,能满足实时要求,具有非常重要的应用前景,可应用于机器人导航。本质上,全景视觉系统也是一种单目视觉系统,不能获得场景的深度信息。另一个特点是获得的图像分辨率低,图像畸变大,从而影响图像处理的稳定性和精度。在图像处理中,需要根据成像模型校正畸变图像,这不仅会影响视觉系统的实时性,还会造成信息的损失。此外,如果双景反射镜的加工精度不能满足要求,则会影响图像处理的稳定性和精度。

  混合视觉系统,混合视觉系统吸收各种视觉系统的优点,使用两个或两个以上的视觉系统组成复合视觉系统,主要使用单眼或双眼视觉系统,并配备其他视觉系统。全景视觉系统由球反射系统组成,其中全景视觉系统提供大视角环境信息、双目三维视觉系统和激光测距仪检测近距离障碍物,清化大学朱志刚使用相机开发多尺度视觉传感系统POST,实现双目视觉、全方位环视和左右时代全景成像,为机器人提供导航。全景视觉系统具有全景视觉系统视场范围大、双目视觉系统精度高的优点,但该系统配置复杂,成本相对较高。

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