37、工业应用中的技术知识：从神经网络到景深计算

工业应用中的技术知识：从神经网络到景深计算

1. 硬件与操作系统的优势

使用PC硬件和操作系统能借助成熟的标准组件，极大地便利了服务与维护工作。标准化使得现场人员操作和配置系统更加轻松，因为他们可以将日常使用PC的经验运用到这些系统中。特别是在需求频繁变化的情况下，操作人员通过配置来调整图像处理系统的能力，对系统性能起着至关重要的作用。

2. 神经网络的发展与特性

神经网络是一种尝试通过连接大量简单处理单元来解决特定信息处理任务的系统，其计算能力源于处理单元连接结构的复杂性。
- 发展历程
- 1943年，McCulloch和Pitts对神经元进行了形式化描述，虽简单但包含了非线性这一重要特性。
- 1949年，Hebb引入了使人工神经网络具备适应能力的方法，其变体至今仍在使用。
- 1958年，Rosenblatt提出了感知机这一自包含模型，但之后神经网络的研究热度有所下降。
- 20世纪80年代，取得了显著进展，如Hopfield的自联想网络、Teuvo Kohonen的自组织网络，以及Rumelhart和Hinton提出的广义delta规则。
- 特性
- 鲁棒性 ：神经网络对失真或有噪声的输入信号不会突然失效，而是性能逐渐下降，适用于模式识别任务。其硬件解决方案也能在个别单元故障时保持一定的稳定性。
- 并行化 ：原则上，网络的所有处理单元可以同时处理问题。
- 适应性 ：神经网络能够利用训练