2、智能相机:历史演变

智能相机:历史演变

1 引言与初始定义

传统意义上,相机是一个前端有开口(至少是一个小孔径的针孔,更常见的是镜头系统),后端有镜子或聚焦平面的中空暗室。在聚焦平面上,可以有漫射屏、胶卷或用于接收相机前方场景投影图像的数字传感器设备。“Camera”一词源于拉丁语,意为“房间”或“暗室”,而“smart”可追溯到中古英语,意为“敏锐而快速的思考”,简单来说就是“智能的”。因此,“智能相机”基本指的是一种不仅仅能拍照的相机。

由于业内缺乏精确且统一的定义,开发者和制造商们提出了许多不同的定义。自动化成像协会(AIA)给出了一个实用的定义,他们认为智能相机具有以下三个基本特征:
- 关键功能集成到设备中(如光学、照明、图像捕捉和图像处理)。
- 利用处理器和软件来实现一定程度的计算智能。
- 无需手动操作即可执行多种应用程序的能力。

此外,AIA 根据集成程度将视觉系统分为三类产品:
|产品类别|描述|
| ---- | ---- |
|智能相机|作为一个完整或接近完整的视觉系统,包含在相机机身内。照明和光学元件可能集成也可能不集成,但图像处理和软件程序必须在相机机身内。|
|视觉传感器|主要是低端智能相机,也可能接近高端智能相机的性能。|
|嵌入式视觉处理器|相机与外部计算系统相连。|

下面通过 mermaid 流程图展示 AIA 对视觉系统的分类:

graph LR
    A[视觉系统] --> B[智能相机]
    A --> C[视觉传感器]
    A --> D[嵌入式视
通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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