10、物联网中机器视觉与深度学习的应用及发展

物联网中机器视觉与深度学习的应用及发展

1. 机器视觉基础技术概述

1.1 3D 重建

在机器视觉领域，3D 重建是一项重要技术。通过在不同图像的物体点之间建立对应关系，可以将 2D 位置转换为 3D 坐标。经典的方法包括立体视觉（使用两张图像）和多视图对应（使用两张以上图像），这些方法能够实现场景 3D 结构的重建。除了对应关系方法，还有基于阴影、聚焦等的重建方法，以及用于重建特定物体（如头部、身体、建筑物等）的专用模型。近年来，深度学习方法的出现极大地促进了视野中多个真实世界 3D 元素的识别和精确重建。

1.2 物体识别

物体识别是机器视觉中最具挑战性的任务。此前的特征识别、区域分割、运动检测和 3D 重建等操作都有助于物体识别，但要准确标记视野中的所有元素仍面临巨大挑战。物体的多样性、相互遮挡以及无限的姿态变化，使得物体识别变得复杂。传统上，物体识别问题通常通过多方向分解任务来解决，例如通过匹配扫描图像中的特定形状进行物体分割，对于非刚性形状则提取特定特征。近十年来，深度学习方法在图像元素的类别识别方面取得了显著进展，许多公司和研究会议为此举办了年度竞赛，以提高对不同物体的识别精度。

2. 物联网中机器视觉的发展趋势

2.1 感知能力提升

• 成像技术进步 ：新型 3D 成像组件使低分辨率下能获得较大视野，高光谱和多光谱成像设备也在不断提高分辨率。
• 多传感器数据融合 ：在物联网框架下，融合多个传感设备的数据可显著提高检测性能。不同传感器的数据结合物联网结构的能力，能为系