11、应用机器视觉与物联网及数据表示与推理

应用机器视觉与物联网及数据表示与推理

1. 算法分析：准确率与帧率

在机器视觉和物联网应用中，不同算法的性能评估是关键。常用的评估指标是准确率（Accuracy）和每秒处理帧数（FPS）。以下是几种算法的准确率和帧率数据：
| 算法 | 准确率（%） | FPS |
| — | — | — |
| Yolo v3 | 82.5 | 45 |
| SSD Mobilenet | 60.9 | 46 |
| SSD Mobilenet | 69.5 | 27 |
| RCNN Inception | 98.5 | 11 |
| RCNN Inception | - | - |
| RCNN Resnet | - | - |
| RCNN Resnet | - | - |

平均精度（AP）的定义为等间隔召回值的平均精度：
[AP = \frac{1}{11} \cdot \sum_{recall\in[0.0,0.1,\ldots,1]} \max(precision(\tilde{r})), \tilde{r} \geq recall]
交并比（IoU）表示数据集的真实边界框与模型预测之间的重叠比例。通过这些参数作为算法性能的主要衡量工具，我们可以直观地看到不同算法在准确性和处理速度上的差异。

2. 最佳实践

• 数据融合与反馈机制 ：在传统机器视觉系统中，数据融合（结合不同传感器的信息）和反馈机制的集成仅在有限的情况下被有效利用，以减少特定环境中的不确定性和噪声。例如，热成像相机可以为视觉信息添加热信息