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機(jī)器人視覺與計(jì)算機(jī)視覺:有什么不同

棺贛瘟諭 2016-12-16 12:58:50 349  瀏覽
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全部評論(1條)

  • 安毀人都是劣種 2016-12-17 00:00:00
    計(jì)算機(jī)視覺與機(jī)器視覺,首先是應(yīng)用場景不一樣,就像視遠(yuǎn)圖像趙旭回答的那樣:你把攝像頭對著人就是CV,對著車間就是MV。 計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器視覺應(yīng)用場景不同,就像拉貨車和載客車是的,側(cè)ZD不同而已,一個(gè)側(cè)重人工智能分支,一個(gè)側(cè)重工業(yè)應(yīng)用!簡單說起來的話,計(jì)算機(jī)視覺偏重于深度學(xué)習(xí)并且偏向軟件,機(jī)器視覺偏重于特征識別同時(shí)對硬件方面要求也比較高,不過隨著對智能識別要求越來越高的發(fā)展,這兩個(gè)方向畢竟會互相滲透互相融合,區(qū)別也僅于應(yīng)用領(lǐng)域不同而已。 其次,我感覺Z大的區(qū)別,在于技術(shù)要求的側(cè)ZD不一樣,甚至差別很大。 計(jì)算機(jī)視覺,主要是對質(zhì)的分析,比如分類識別,這是一個(gè)杯子那是一條狗?;蛘咦錾矸荽_認(rèn),比如人臉識別,車牌識別?;蛘咦鲂袨榉治觯热缛藛T入侵,徘徊,遺留物,人群聚集等。 機(jī)器視覺,主要側(cè)重對量的分析,比如通過視覺去測量一個(gè)零件的直徑,一般來說,對準(zhǔn)確度要求很高。我記得以前接觸過一個(gè)需求: 視覺測量鐵路道岔缺口。哥剛畢業(yè)的時(shí)候在鐵路上班,做過控制系統(tǒng),還開過內(nèi)燃機(jī)車,很清楚道岔缺口的重要性,這玩意兒你說要是測不準(zhǔn),呵呵:) 當(dāng)然,也不能完全按質(zhì)或量一刀切,有些計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用也需要分析量,比如商場的人數(shù)統(tǒng)計(jì)。有些機(jī)器視覺也需要分析質(zhì),比如零件自動分揀。但,計(jì)算機(jī)視覺一般來說對量的要求不會很高,商場人數(shù)統(tǒng)計(jì)誤差個(gè)百分之幾死不了人的,但機(jī)器視覺真的會,比如那個(gè)道岔缺口測量。 既然要求這么高,是不是機(jī)器視覺就比計(jì)算機(jī)視覺難呢?也不是的,應(yīng)該說各有各的難處。 計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用場景相對復(fù)雜,要識別的物體類型也多,形狀不規(guī)則,規(guī)律性不強(qiáng)。有些時(shí)候甚至很難用客觀量作為識別的依據(jù),比如識別年齡,性別。所以深度學(xué)習(xí)比較適合計(jì)算機(jī)視覺。而且光線,距離,角度等前提條件,往往是動態(tài)的,所以對于準(zhǔn)確度要求,一般來說要低一些。 機(jī)器視覺則剛好相反,場景相對簡單固定,識別的類型少(在同一個(gè)應(yīng)用中),規(guī)則且有規(guī)律,但對準(zhǔn)確度,處理速度要求都比較高。關(guān)于速度,一般機(jī)器視覺的分辨率遠(yuǎn)高于計(jì)算機(jī)視覺,而且往往要求實(shí)時(shí),所以處理速度很關(guān)鍵,目前基本上不適合采用深度學(xué)習(xí)。 以上討論的是技術(shù),商業(yè)方面,計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用面更廣一些,畢竟很多業(yè)務(wù)是跟人相關(guān),比如人臉識別,行為分析等,很多垂直領(lǐng)域都有計(jì)算機(jī)視覺潛在需求,相對來說,更適合創(chuàng)業(yè); 而機(jī)器視覺顧名思義,業(yè)務(wù)主要跟機(jī)器相關(guān),而且對準(zhǔn)確度甚至安全性要求很高,也就在資質(zhì)品牌方面有較高的門檻,所以寡頭壟斷嚴(yán)重,一般來說,更適合上班而不是創(chuàng)業(yè)。 機(jī)器視覺(Machine Vision, MV) & 計(jì)算機(jī)視覺(Computer Vision, CV) 從學(xué)科分類上, 二者都被認(rèn)為是 Artificial Intelligence 下屬科目. 有幾個(gè)分支: 一個(gè)是圖像處理,主要是信號與系統(tǒng),統(tǒng)計(jì),優(yōu)化 一個(gè)是求解景物與圖像之間的關(guān)系,如立體視覺、三維重建,主要是幾何 一個(gè)是模式識別,例如如何分割圖像、識別目標(biāo),主要是人工智能 但實(shí)際提及時(shí), 主觀感覺上 MV 更多注重廣義圖像信號(激光,攝像頭)與自動化控制(生產(chǎn)線)方面的應(yīng)用。 CV 更多注重(2D, 3D)圖像信號本身的研究以及和圖像相關(guān)的交叉學(xué)科研究(醫(yī)學(xué)圖像分析,地圖導(dǎo)航)。

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