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机器视觉（AOI）之如何在立体视觉中如何更好地理解视差和视差地图？

让我们从游戏开始，从图片中找出不同的地方(以下两幅图片实际上是来自不同地点的两个摄像机拍摄的相同场景)。当然，因为这两幅画之间有太多的差别，所以可以一目了然。让我们来看看两个明显的区别：第一，左边图像中最左边的锥消失

机器视觉（AOI）之如何在立体视觉中推理像素点深度

机器人希望通过多幅图像获得目标的三维坐标。双目视觉技术中更重要的工作是对图像进行匹配。首先对左右图像中目标的匹配点进行识别，得到每个点的视差和深度信息。双目立体视觉具有设备简单、价格低廉、精

机器视觉（AOI）之移动机器人算法二避障

导航解决了引导机器人接近目标的问题。当机器人没有地图时，接近目标的方法称为视觉避障技术。避障算法的问题是根据视觉传感器的数据避开静态和动态障碍物，但仍然保持向目标移动，实时自主导航。有许多避障算法。传统的导航避障方法，如可视图

机器视觉（AOI）之移动机器人算法二深度信息提取

其原理是利用两个平行摄像机对空间中的每个点进行三角测量。通过匹配左右摄像机中成像点的位置，计算出空间中相应的3D点的距离

机器视觉（AOI）之算法1：定位与导航

简单地说，就是对机器人周围的环境进行光学处理。首先，利用摄像机采集图像信息，并对采集到的信息进行压缩。然后反馈给由神经网络和统计方法组成的学习子系统。然后学习子系统将采集到的图像信息与机器人的实际位置进行连接，完成机器人自主导航定位功能

机器视觉（AOI）之异常检测（Anomaly Detection）（5）

事实上，一般认为传统的机器学习算法更倾向于让机器直接从数据集中学习一些东西，然后用参数的方式直接表达出来。对于异常检测问题，同样也采用了自动标签的方式来检测数据是否异常，因为有时可能很难获得数据

机器视觉（AOI）之异常检测（Anomaly Detection）（4）

数据标签是非常重要的事情，标签代表着正常(normal)数据或是未见过(unseen/novel)的数据，对于标签内容的使用同样是现在异常检测方向论文重点考虑的事情。异常检测的模型也可以根据数据标签的内容广义的分为三类，监督，半监

机器视觉（AOI）之异常检测（Anomaly Detection）（32）

（1）异常数据集点集连续集团队集（2）异常检测模型无监督学习、自动编码、Gan、矩阵分解半监督学习、强化学习混合（hybrid），特征提取 + 传统算法单分类神经网络（3）异常检测应用欺诈检测网络入侵检测医疗异常检测传感器网络异常检测视频监控物联网大数据异常检测日志异常检测

机器视觉（AOI）之异常检测（Anomaly Detection）（2）

根据定义，异常检测是一种识别异常情况和挖掘非逻辑数据（也称为异常值）的技术。例如，在计算机视觉的应用中，有人在豆印上发布视频屏幕，骑自行车时打电话，这是一个不符合规格的视频屏幕。在数据挖掘领域，异常检测的应用越来越广泛

机器视觉（AOI）之异常检测（Anomaly Detection）（2）

根据定义，异常检测是一种识别异常情况和挖掘非逻辑数据（也称为异常值）的技术。例如，在计算机视觉的应用中，有人在豆印上发布视频屏幕，骑自行车时打电话，这是一个不符合规格的视频屏幕。在数据挖掘领域，异常检测的应用越来越广泛

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