物体检测算法

❶ 想用opencv识别图像中特定物体的个数，怎么做到

要看具体的情况才能判断难度。比如如果图像中物体形状大小都是固定的，跟你给出来的一模一样，那么直接模板匹配就可以搞定，如果有变形或者尺寸差别过大，那就要用训练过的物体识别算法了。

❷ 各类场景应用中涉及的AI算法汇总

整理了各类场景应用中AI算法

一、图像CV

内容安全，目标检测，图像识别，智能视觉生产，图像搜索，图像分割，物体检测，图像分类，图像标签，名人识别，概念识别，场景识别，物体识别，场景分析，智能相册，内容推荐，图库管理，网红人物识别，明星人物识别，图像搜索，商品图片搜索，版权图片搜索，通用图片搜索，车牌识别，垃圾分类，车辆检测，菜品识别，车型识别，犬类识别，实例分割，风格迁移，智能填充，智能识图，拍照搜商品，精准广告投放，电商导购，图像分析，图像理解，图像处理，图像质量评估，场景识别，物体识别，场所识别，图像自训练平台，图像分类，目标检测，图像分割，关键点检测，图像生成，场景文字识别，度量学习，图像识别，图像比对，图像分类使用手册，图像分类API文档目标检测使用手册，目标检测API文档Logo检测使用手册，Logo检测API文档，通用图片搜索，车牌识别，垃圾分类，车辆检测，车型识别，犬类识别，实例分割，风格迁移，智能填充，车牌识别，相册聚类，场景与物体识别，无限天空，图像识别引擎，黄色图片识别，暴力图像识别，工业轮胎智能检测，肋骨骨折识别，显微识别，图像处理，广告识别，人脸算法，人体算法，图像识别，图像增强，OCR，图像处理，ZoomAI，智能贴图，智能制作，质量评价，图像识别，智能鉴黄，图像识别，实时手写识别，唇语识别，通用文字识别，手写文字识别，图像技术，图像识别，图像审核，图像搜索，图像增强，图像特效，车辆分析，图像生成，绘画机器人独家，动漫化身独家，像素风独家，超清人像独家，图像融合，换脸技术，神奇变脸，图像风格化，证件照生成，线稿图像识别，宝宝检测，图像分类，圉像深度估计，天空分割，食物分割，猫狗脸技术，食物识别独家，图像美学评分，车辆分析，车型识别，车型识别（含指导价），车型识别（含配置参数），车标识别，人脸识别（活体），车牌识别，表情识别，安全帽识别，计算机影像，计算机视觉，聚焦光学字符识别、人脸识别、质检、感知、理解、交互，图像视频分析，Logo检测，内容审核，智能批改，笔记评估，思维导图评估，物体检测，物体识别。

二、人脸、体态、眼瞳、声音、指纹

人脸分割人脸识别，无，人体分析HAS，识别人的年龄，性别，穿着信息，客流统计分析，智能客服，热点区域分析，人体检测，人脸口罩识别，人脸对比，人脸搜索，人脸检测与属性分析，人脸活体检测，人体关键点检测，行人重识别，细粒度人像分割，人像分割，人脸解析，3D人体姿态估计，人脸融合，人脸识别，换脸甄别，人脸支付，人脸核身，人像变换，人脸试妆，人脸融合，人体分析，手势识别，人脸验证与检索，人脸比对，人脸比对sensetime，人脸水印照比对，静默活体检测，静默活体检测sensetime，人脸检测和属性分析，人脸特征分析tuputech，配合式活体检测，人脸安防，计算机视觉，智能应用服务，人脸查询人脸分析人脸统计名单库管理人脸布控，人脸应用，人体应用，人体查询，车辆查询车辆分析车辆统计车辆布控车辆名单库管理，车辆应用，人脸图像识别人体图像识别车辆图像识别，图像识别，图像比对，人脸比对，人体检测，人脸口罩识别，人脸对比，人脸搜索，人脸检测与属性分析，人脸活体检测，人体关键点检测，行人重识别，细粒度人像分割，人像分割，人脸解析，3D人体姿态估计，人脸融合，人脸识别，人脸检测，人脸比对，人脸搜索，人脸关键点，稠密关键点，人脸属性，情绪识别，颜值评分，视线估计，皮肤分析，3D人脸重建，面部特征分析人体识别，人体检测，人体关键点，人体抠像，人体属性，手势识别人像处理，美颜美型，人脸融合，滤镜，声纹识别支付，语音合成，语音合成，声纹识别，语音唤醒，人脸识别引擎，摄像头人脸识别，图片人脸检测，身份识别，人脸识别，人脸属性，人体识别，声纹识别，衣服检索及聚类，语音分析，声纹识别，说话人归档，人脸和人体识别，人脸检测，手势识别，人脸与人体识别，人脸识别云服务，人脸识别私有化，人脸离线识别SDK，人脸实名认证，人像特效，人体分析，人脸技不，皮肤分析独家，头部分割，宏观人脸分析，人脸关键点检测，微观人脸分析独家，头发分析独家，五官分割，头发分割人体技术，人体外轮廓点检测独家，精细化人像抠图，人体框检测，肢体关键点检测，人像分割，服饰识别，手势识别，皮肤分割，人脸，说话人识别，人脸检测识别，人脸1：1比对，人脸检测，AI人脸/人形车辆，大数据人像图片防伪，QoS保障，CDN，表情识别，举手动作识别，人脸检测，网络切片，边缘计算，人脸分析，人脸检测，人脸搜索，人体分析，手势识别，着装检测，人脸识别，行为检测，人脸识别，人形检测，行为分析，人脸检测，人脸跟踪，人脸比对，人脸查找，人脸属性分析，活体检测，声音指纹，声纹识别。

三、视频

视频分割、视频处理、视频理解、智能视觉、多媒体，视频内容分析，人体动作监控，视频分类，智能交通，人/动物轨迹分析，目标计数，目标跟踪，视频编辑-，精彩片段提取，新闻视频拆分，视频摘要，视频封面，视频拆条，视频标签-，视频推荐，视频搜索，视频指纹-，数字版权管理，广告识别，视频快速审核，视频版权，视频查重，视频换脸，车辆解析， 体育 视频摘要，视频内容分析，颜色识别，货架商品检测， 时尚 搭配，危险动作识别，无，无，视频，视频换脸，车辆解析， 体育 视频摘要，视频内容分析，颜色识别，货架商品检测， 时尚 搭配，危险动作识别，菜品识别，视频识别引擎，结肠息肉检测，胃镜评估系统，视频标签，场景识别，客流分析，手势识别，视频技术，短视频标签，视觉看点识别，动态封面图自动生成，智能剪辑，新闻拆条，智能插帧，视频技术，多模态媒资检索公测中，媒体内容分析，媒体内容审核，视频生成，视频动作识别，

四、ocr文字识别

手写识别，票据识别，通用文档，通用卡证，保险智能理赔，财税报销电子化，证照电子化审批，票据类文字识别，行业类文字识别，证件类文字识别，通用类文字识别，通用文字识别，驾驶证识别，身份证识别，增值税发票识别，行驶证识别，营业执照识别，银行卡识别，增值税发票核验，营业执照核验，智能扫码，行业文档识别， 汽车 相关识别，票据单据识别，卡证文字识别，通用文字识别，手写文字识别，印刷文字识别，银行卡识别，名片识别，身份证识别intsig，营业执照识别intsig，增值税发票识别intsig，拍照速算识别，公式识别，指尖文字识别，驾驶证识别JD，行驶证识别JD，车牌识别JD，身份证识别，增值税发票识别，营业执照识别，火车票识别，出租车发票识别，印刷文字识别（多语种），印刷文字识别（多语种）intsig内容审核，色情内容过滤，政治人物检查，暴恐敏感信息过滤，广告过滤，OCR自定义模板使用手册，OCR自定义模板API文档，通用文字识别，驾驶证识别，身份证识别，增值税发票识别，行驶证识别，营业执照识别，银行卡识别，身份证识别，驾驶证识别，行驶证识别，银行卡识别，通用文字识别，自定义模板文字识别，文字识别引擎，身份证识别，图片文字识别，通用文字识别，身份证识别，名片识别，光学字符识别服务，通用文字识别，手写体文字识别，表格识别，整题识别（含公式），购物小票识别，身份证识别，名片识别，自定义模板文字识别，文字识别，通用文字识别，银行卡识别，身份证识别，字幕识别，网络图片识别， 游戏 直播关键字识别，新闻标题识别，OCR文字识别，通用场景文字识别，卡证文字识别，财务票据文字识别，医疗票据文字识别， 汽车 场景文字识别，教育场景文字识别，其他场景文字识别，iOCR自定义模板文字识别，通用类OCR，通用文本识别(中英)通用文本识别(多语言)通用表格识别，证照类OCR，身份证社保卡户口本护照名片银行卡结婚证离婚证房产证不动产证，车辆相关OCR，行驶证驾驶证车辆合格证车辆登记证，公司商铺类OCR，商户小票税务登记证开户许可证营业执照组织机构代码证，票据类OCR，增值税发票增值税卷票火车票飞机行程单出租车发票购车发票智能技术，票据机器人证照机器人文本配置机器人表格配置机器人框选配置机器人，文字识别，行驶证识别，驾驶证识别，表单识别器，通用文本，财务票据识别，机构文档识别，个人证件识别，车辆相关识别，通用表格，印章识别，财报识别，合同比对，识别文字识别，签名比对，OCR识别，教育OCR，印刷识别，手写识别，表格识别，公式识别，试卷拆录

五、自然语言NPL

文本相似度，文本摘要，文本纠错，中心词提取，文本信息抽取，智能文本分类，命名实体，词性标注，多语言分词，NLP基础服务，地址标准化，商品评价解析智能短信解析，机器阅读理解，金融研报信息识别，法律案件抽取，行业问答推理，行业知识图谱构建，文本实体关系抽取，搜索推荐，知识问答，短文本相似度，文本实体抽取， 情感 倾向分析，兴趣画像匹配，文本分类-多标签，文本分类-单标签，定制自然语言处理，语言生成，语言理解，自然语言处理基础，文本摘要，数据转文字，文本生成，智能问答系统，内容推荐，评价分析，文本分类，对话理解，意图理解， 情感 分析，观点抽取，中文分词，短文本相似度，关键词提取，词向量，命名实体，识别依存，句法分析， 情感 分析，评论观点抽取，短文本相似度，机器翻译，词法分析，词义相似度，词向量，句法分析，文本分类，短语挖掘，闲聊，文本流畅度，同义词，聚类，语言模型填空，新闻热词生成，机器阅读理解，商品信息抽取，词法分析， 情感 分析，关键词提取，用户评论分析，资讯热点挖掘，AIUI人机交互，文本纠错，词法分析，依存句法分析，语义角色标注，语义依存分析（依存树），语义依存分析（依存图）， 情感 分析，关键词提取，NLP能力生产平台，NLP基础技术，中文词法分析-LAC，词向量—Word2vec，语言模型—Language_model，NLP核心技术， 情感 分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答，信息检索、新闻推荐、智能客服， 情感 分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答，机器问答、自然语言推断、 情感 分析和文档排序，NLP系统应用，问答系统对话系统智能客服，用户消费习惯理解热点话题分析舆情监控，自然语言处理，文本分类使用手册，文本分类API文档， 情感 分析，评论观点抽取，短文本相似度，机器翻译，词法分析，词义相似度，词向量，句法分析，文本分类，短语挖掘，闲聊，文本流畅度，同义词，聚类，语言模型填空，新闻热词生成，机器阅读理解，商品信息抽取智能创作，智能写作，搭配短文，种草标题，卖点标题，社交电商营销文案，自然语言处理能力，基础文本分析，分词、词性分析技术，词向量表示，依存句法分析，DNN语言模型，语义解析技术，意图成分识别， 情感 分析，对话情绪识别，文本相似度检测，文本解析和抽取技术，智能信息抽取，阅读理解，智能标签，NLG，自动摘要，自动写文章，语言处理基础技术，文本审核， 情感 分析，机器翻译，智能聊天，自然语言，基于标题的视频标签，台词看点识别，意图识别，词法分析，相关词，舆情分析，流量预测，标签技术，自然语言处理，语义对话，自然语言处理，车型信息提取，关键词提取，语义理解，语义相似度，意图解析，中文词向量，表示依存，句法分析，上下文理解，词法分析，意图分析，情绪计算，视觉 情感 ，语音 情感 ， 情感 分析，沉浸式阅读器，语言理解，文本分析，自然语言处理，在线语音识别，自然语言理解火速上线中， 情感 判别，语义角色标注，依存句法分析，词性标注，实体识别，中文分词，分词，

6、知识图谱

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7、对话问答机器人

智能问答机器人，智能语音助手，智能对话质检，智能话务机器人，无，电话机器人，NeuHub助力京东智能客服升级，腾讯云小微，智能硬件AI语音助手，对话机器人，无，问答系统对话系统智能客服，Replika对话技术，客服机器人，智能问答，智能场景，个性化回复，多轮交互，情绪识别，智能客服，金融虚拟客服，电话质检，AI语音交互机器人，中移云客服·智能AI外呼，人机对话精准语义分析

8、翻译

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9、声音

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十、数据挖掘AI硬件

算法类型：包括二分类、多分类和回归，精准营销，表格数据预测，销量预测，交通流量预测，时序预测，大数据，无，机器学习使用手册，机器学习API文档，大数据处理，大数据传输，数据工厂，大数据分析，数据仓库，数据采集与标注，数据采集服务，数据标注服务，AI开发平台，全功能AI开发平台BML，零门槛AI开发平台EasyDL，AI硬件与平台，GPU云服务器，机器人平台，度目视频分析盒子，度目AI镜头模组，度目人脸应用套件，度目人脸抓拍机，人脸识别摄像机，昆仑AI加速卡，智能预测，购车指数，数据科学虚拟机，平台效率，云与AI，抗DDoS，天盾，网站漏洞扫描，网页防篡改，入侵检测防护，弹性云服务器，对象存储服务，云专线（CDA，AI计算机平台—360net深度学习基础模型，AI算法训练适配主流AI框架

十一、其他

内容审核，智能鉴黄，特定人物识别，通用图片审核，文本智能审核，广告检测，Logo检测，商品理解，拍照购，商品图片搜索，通用商品识别，疫情物资识别，酒标识别，细分市场划分，品牌竞争力分析，老品升级，新品定制，商品竞争力分析，商品销量预测，商品营销，用户评论占比预测，商品命名实体识别，商品颜色识别，强化学习，智能地图引擎，内容审核，智能鉴黄，特定人物识别，通用图片审核，文本智能审核，广告检测，Logo检测商品理解，拍照购，商品图片搜索，通用商品识别，疫情物资识别，酒标识别，细分市场划分，品牌竞争力分析，老品升级，新品定制，商品竞争力分析，商品销量预测，商品营销，用户评论占比预测，商品命名实体识别，商品颜色识别，个性化与推荐系统，推荐系统，舆情分析，舆情标签，智慧教育，智能语音评测，拍照搜题，题目识别切分，整页拍搜批改，作文批改，学业大数据平台，文档校审系统，会议同传系统，文档翻译系统，视频翻译系统，教育学习，口语评测，朗读听书，增强现实，3D肢体关键点SDK，美颜滤镜SDK，短视频SDK，基础服务，私有云部署，多模态交互，多模态 情感 分析，多模态意图解析，多模态融合，多模态语义，内容审查器，Microsoft基因组学，医学人工智能开放平台，数据查验接口，身份验证（公安简项），银行卡验证，发票查验，设备接入服务Web/H5直播消息设备托管异常巡检电话提醒，音视频，视频监控服务云广播服务云存储云录制，司乘体验，智能地图引擎，消息类产品，视频短信，短信通知/验证码，企业挂机彩信，来去电身份提示，企业固话彩印，模板闪信，异网短信，内容生产，试卷拆录解决方案，教学管理，教学质量评估解决方案，教学异常行为监测，授课质量分析解决方案，路况识别，人车检测，视觉SLAM，高精地图，免费SDK，智能诊后随访管理，用药管家，智能预问诊，智能导诊，智能自诊，智能问药，智能问答，裁判文书近义词计算，法条推荐，案由预测，

❸ 一幅图像中的多个物体用什么算法识别出来

应该是对这三个rgb分量分别进行滤色
分别将黑色取出
然后把他们叠在一块
然后底下垫上一张纯黑

❹ opencv 如何检测特定形状的物体

将现有图像和样本图像的特征点进行匹配，然后判断是否有钩子上的特征点匹配上了，若有，则为有钩子的图像，若无，则为无钩子的图像。

OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#,Ch, Ruby的支持。

所有新的开发和算法都是用C++接口。一个使用CUDA的GPU接口也于2010年9月开始实现。

❺ yolo算法是什么

Yolo是一种目标检测算法。

目标检测的任务是从图片中找出物体并给出其类别和位置，对于单张图片，输出为图片中包含的N个物体的每个物体的中心位置（x,y)、宽（w)、高（h)以及其类别。

Yolo的预测基于整个图片，一次性输出所有检测到的目标信号，包括其类别和位置。Yolo首先将图片分割为sxs个相同大小的grid。

介绍

Yolo只要求grid中识别的物体的中心必须在这个grid内（具体来说，若某个目标的中心点位于一个grid内，该grid输出该目标类别的概率为1，所有其他grid对该目标预测概率设置为0)。

实现方法：让sxs个框每个都预测出B个boungding box，bounding box有5个量，分别为物体的x,y,h,w和预测的置信度；每个grid预测B个bounding box和物体类别，类别使用one-hot表示。

❻ 请问，机器人视觉抓取关键技术有哪些，各有哪些实现方法，有何优缺点

首先，我们要了解，机器人领域的视觉（Machine Vision）跟计算机领域（Computer Vision）的视觉有一些不同：机器视觉的目的是给机器人提供操作物体的信息。所以，机器视觉的研究大概有这几块：

物体识别（Object Recognition）：在图像中检测到物体类型等，这跟 CV 的研究有很大一部分交叉；

位姿估计（Pose Estimation）：计算出物体在摄像机坐标系下的位置和姿态，对于机器人而言，需要抓取东西，不仅要知道这是什么，也需要知道它具体在哪里；

相机标定（Camera Calibration）：因为上面做的只是计算了物体在相机坐标系下的坐标，我们还需要确定相机跟机器人的相对位置和姿态，这样才可以将物体位姿转换到机器人位姿。

当然，我这里主要是在物体抓取领域的机器视觉；SLAM 等其他领域的就先不讲了。

由于视觉是机器人感知的一块很重要内容，所以研究也非常多了，我就我了解的一些，按照由简入繁的顺序介绍吧：

0. 相机标定

这其实属于比较成熟的领域。由于我们所有物体识别都只是计算物体在相机坐标系下的位姿，但是，机器人操作物体需要知道物体在机器人坐标系下的位姿。所以，我们先需要对相机的位姿进行标定。内参标定就不说了，参照张正友的论文，或者各种标定工具箱；外参标定的话，根据相机安装位置，有两种方式：

Eye to Hand：相机与机器人极坐标系固连，不随机械臂运动而运动

Eye in Hand：相机固连在机械臂上，随机械臂运动而运动 两种方式的求解思路都类似，首先是眼在手外（Eye to Hand）

只需在机械臂末端固定一个棋盘格，在相机视野内运动几个姿态。由于相机可以计算出棋盘格相对于相机坐标系的位姿 、机器人运动学正解可以计算出机器人底座到末端抓手之间的位姿变化 、而末端爪手与棋盘格的位姿相对固定不变。这样，我们就可以得到一个坐标系环

而对于眼在手上（Eye in Hand）的情况，也类似，在地上随便放一个棋盘格（与机器人基座固连），然后让机械臂带着相机走几个位姿，然后也可以形成一个 的坐标环

1. 平面物体检测

这是目前工业流水线上最常见的场景。目前来看，这一领域对视觉的要求是：快速、精确、稳定。所以，一般是采用最简单的边缘提取+边缘匹配/形状匹配的方法；而且，为了提高稳定性、一般会通过主要打光源、采用反差大的背景等手段，减少系统变量。

目前，很多智能相机（如 cognex）都直接内嵌了这些功能；而且，物体一般都是放置在一个平面上，相机只需计算物体的 三自由度位姿即可。另外，这种应用场景一般都是用于处理一种特定工件，相当于只有位姿估计，而没有物体识别。 当然，工业上追求稳定性无可厚非，但是随着生产自动化的要求越来越高，以及服务类机器人的兴起。对更复杂物体的完整位姿 估计也就成了机器视觉的研究热点。

2. 有纹理的物体

机器人视觉领域是最早开始研究有纹理的物体的，如饮料瓶、零食盒等表面带有丰富纹理的都属于这一类。当然，这些物体也还是可以用类似边缘提取+模板匹配的方法。但是，实际机器人操作过程中，环境会更加复杂：光照条件不确定（光照）、物体距离相机距离不确定（尺度）、相机看物体的角度不确定（旋转、仿射）、甚至是被其他物体遮挡（遮挡）。

幸好有一位叫做 Lowe 的大神，提出了一个叫做 SIFT （Scale-invariant feature transform）的超强局部特征点：Lowe, David G. "Distinctive image features from scale-invariant keypoints."International journal of computer vision 60.2 (2004): 91-110.具体原理可以看上面这篇被引用 4万+ 的论文或各种博客，简单地说，这个方法提取的特征点只跟物体表面的某部分纹理有关，与光照变化、尺度变化、仿射变换、整个物体无关。因此，利用 SIFT 特征点，可以直接在相机图像中寻找到与数据库中相同的特征点，这样，就可以确定相机中的物体是什么东西（物体识别）。

对于不会变形的物体，特征点在物体坐标系下的位置是固定的。所以，我们在获取若干点对之后，就可以直接求解出相机中物体与数据库中物体之间的单应性矩阵。如果我们用深度相机（如Kinect）或者双目视觉方法，确定出每个特征点的 3D 位置。那么，直接求解这个 PnP 问题，就可以计算出物体在当前相机坐标系下的位姿。

↑ 这里就放一个实验室之前毕业师兄的成果当然，实际操作过程中还是有很多细节工作才可以让它真正可用的，如：先利用点云分割和欧氏距离去除背景的影响、选用特征比较稳定的物体（有时候 SIFT 也会变化）、利用贝叶斯方法加速匹配等。而且，除了 SIFT 之外，后来又出了一大堆类似的特征点，如 SURF、ORB 等。

3. 无纹理的物体

好了，有问题的物体容易解决，那么生活中或者工业里还有很多物体是没有纹理的：

我们最容易想到的就是：是否有一种特征点，可以描述物体形状，同时具有跟 SIFT 相似的不变性？不幸的是，据我了解，目前没有这种特征点。所以，之前一大类方法还是采用基于模板匹配的办法，但是，对匹配的特征进行了专门选择（不只是边缘等简单特征）。

这里，我介绍一个我们实验室之前使用和重现过的算法 LineMod：Hinterstoisser, Stefan, et al. "Multimodal templates for real-time detection of texture-less objects in heavily cluttered scenes." Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011.

简单而言，这篇论文同时利用了彩色图像的图像梯度和深度图像的表面法向作为特征，与数据库中的模板进行匹配。由于数据库中的模板是从一个物体的多个视角拍摄后生成的，所以这样匹配得到的物体位姿只能算是初步估计，并不精确。但是，只要有了这个初步估计的物体位姿，我们就可以直接采用 ICP 算法（Iterative closest point）匹配物体模型与 3D 点云，从而得到物体在相机坐标系下的精确位姿。

当然，这个算法在具体实施过程中还是有很多细节的：如何建立模板、颜色梯度的表示等。另外，这种方法无法应对物体被遮挡的情况。（当然，通过降低匹配阈值，可以应对部分遮挡，但是会造成误识别）。针对部分遮挡的情况，我们实验室的张博士去年对 LineMod 进行了改进，但由于论文尚未发表，所以就先不过多涉及了。

4. 深度学习

由于深度学习在计算机视觉领域得到了非常好的效果，我们做机器人的自然也会尝试把 DL 用到机器人的物体识别中。

首先，对于物体识别，这个就可以照搬 DL 的研究成果了，各种 CNN 拿过来用就好了。有没有将深度学习融入机器人领域的尝试？有哪些难点？ - 知乎 这个回答中，我提到 2016 年的‘亚马逊抓取大赛’中，很多队伍都采用了 DL 作为物体识别算法。 然而， 在这个比赛中，虽然很多人采用 DL 进行物体识别，但在物体位姿估计方面都还是使用比较简单、或者传统的算法。似乎并未广泛采用 DL。 如@周博磊所说，一般是采用 semantic segmentation network 在彩色图像上进行物体分割，之后，将分割出的部分点云与物体 3D 模型进行 ICP 匹配。

当然，直接用神经网络做位姿估计的工作也是有的，如这篇：Doumanoglou, Andreas, et al. "Recovering 6d object pose and predicting next-best-view in the crowd." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016.

它的方法大概是这样：对于一个物体，取很多小块 RGB-D 数据（只关心一个patch，用局部特征可以应对遮挡）；每小块有一个坐标（相对于物体坐标系）；然后，首先用一个自编码器对数据进行降维；之后，用将降维后的特征用于训练Hough Forest。

5. 与任务/运动规划结合

这部分也是比较有意思的研究内容，由于机器视觉的目的是给机器人操作物体提供信息，所以，并不限于相机中的物体识别与定位，往往需要跟机器人的其他模块相结合。

我们让机器人从冰箱中拿一瓶‘雪碧’，但是这个 ‘雪碧’ 被‘美年达’挡住了。我们人类的做法是这样的：先把 ‘美年达’ 移开，再去取 ‘雪碧’ 。所以，对于机器人来说，它需要先通过视觉确定雪碧在‘美年达’后面，同时，还需要确定‘美年达’这个东西是可以移开的，而不是冰箱门之类固定不可拿开的物体。 当然，将视觉跟机器人结合后，会引出其他很多好玩的新东西。由于不是我自己的研究方向，所以也就不再班门弄斧了。

机器人家上有关于这个很详细的图文讲解，你可以看下，希望对你有用

❼ c++ 游戏碰撞检测怎么做

在游戏开发中，经常需要进行碰撞检测算法的实现，例如判断前面是否有障碍以及判断子弹是否击中飞机，都是检测两个物体是否发生碰撞，然后根据检测的结果通过碰撞检测算法做出不同的处理。

进行碰撞检测算法的物体可能有些的形状和复杂，这些需要进行组合碰撞检测，就是将复杂的物体处理成一个一个的基本形状的组合，然后分别进行不同的检测。

下面简单介绍一下两种最基本的形状进行碰撞的时候进行的处理。

1、矩形和矩形进行碰撞检测算法

一般规则的物体碰撞都可以处理成矩形碰撞，实现的原理就是检测两个矩形是否重叠。我们假设矩形1的参数是：左上角的坐标是(x1,y1)，宽度是w1，高度是h1;矩形2的参数是：左上角的坐标是(x2,y2)，宽度是w2，高度是h2。

在检测时，数学上可以处理成比较中心点的坐标在x和y方向上的距离和宽度的关系。即两个矩形中心点在x方向的距离的绝对值小于等于矩形宽度和的二分之一，同时y方向的距离的绝对值小于等于矩形高度和的二分之一。下面是数学表达式：

x方向：| (x1 + w1 / 2) – (x2 + w2/2) | < |(w1 + w2) / 2|

y方向：| (y1 + h1 / 2) – (y2 + h2/2) | < |(h1 + h2) / 2|

在Java ME程序中，只需要将上面的条件转换成代码就可以实现了。

但是矩形碰撞只是一种比较粗糙的碰撞检测算法，因为很多实际的物体可能不是一个规则的矩形。

下面介绍一下圆形碰撞。

2、圆形和圆形的碰撞检测算法

圆形和圆形的碰撞应该说是一种最简单的碰撞，因为在数学上对于两个圆形是否发生重叠，有计算两个圆心之间的距离的公式。那么条件就变为：计算两个圆心之间的距离是否小于两个圆的半径和。

假设圆形1的左上角坐标是(x1,y1)，半径是r1，圆形2的左上角的坐标是(x2,y2)，半径是r2。

因为MIDP1.0中没有浮点数，而且浮点数的运算比较慢，所以我们将条件做一个简单的变换：对于条件的两边都进行平方，这样就去掉了开方的运算步骤。

下面是数学表达式：

(x1 – x2)2 + (y1 – y2)2 < (r1 + r2)2

在Java ME程序中，只需要将上面的条件转换成代码就可以了。

上面介绍的只是最基本的碰撞检测算法的实现，而实际的编程过程中遇到的碰撞检测问题要比这些复杂很多，还需要其他形式的检测，还需要进行更加深入的学习。

❽ AI视频中提到哪些AI技术

1、物体检测：它是一种计算机视觉形式，可以识别图像或视频中的对象并找到它们。物体识别可以使用这种识别和定位的方法计算场景中的物品，并确定和标注它们的确切位置。2、物体识别：物体识别是一种计算机视觉形式，用于识别图片或视频中的物体。深度学习和机器学习算法的主要结果是物体识别。就类似当人类看图像或看电影时，我们可以快速发现和甄别人物、事物、场景等信息。3、目标跟踪：目标跟踪是机器视觉领域的重要课题，被广泛应用于智能监控、动作与行为分析、自动驾驶等应用领域。例如在足球比赛中，目标不仅仅是人，也可能是生物、汽车或其他重要物体，例如足球。4、实时视频分析，摄像机会产生大量视频数据，人工有时无法手动查看存储的图像以进行相关事件的处理。因此需要借助AI智能识别分析，以此来发现监控图像中的重要信息，如周界入侵、危险行为、烟火、可疑人脸等等。5、触发实时警报：AI通过在视频图像中检测到异常行为时，便做出响应，如：向管理员发出告警信息。视频识别技术提高了态势感知的能力。

❾ 如何通过活体检测

活体检测是[1]在一些身份验证场景确定对象真实生理特征的方法，在人脸识别应用中，活体检测能通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，使用人脸关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为真实活体本人操作。可有效抵御照片、换脸、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击手段，从而帮助用户甄别欺诈行为，保障用户的利益。
手机刷脸解锁
2018年，几乎所有中高端手机均配备了“刷脸”解锁功能[1]，而其中都会应用活体检测技术来防范“假脸”攻击，保护手机安全[3]。
身份验证
刷脸支付
支付场景对人脸识别的精度要求极高，活体检测是保障安全及识别精准度的关键。在杭州[1]，人脸识别及活体检测技术，已经实现刷脸支付商业落地。
远程身份验证
在银行证券、金融保险、民生社保、在线教育、汽车金融、房屋租住、共享服务、新闻媒体、区块链等场景[1]，有时需要用户进行远程身份验证来确认身份信息，人脸识别和活体检测技术是其中成熟的方案。
刷脸解锁
检测方式
立体性活体检测
用 Depth 图像判断人脸的 3D 性，可以防御2D攻击如手机、电脑等显示屏和打印照片。
立体性检测
亚表面检测
利用亚表面散射性不同判断人脸皮肤，可以防御非(类)人脸材质假体。
红外FMP检测
在暗光环境下，基于红外摄像头及IR泛光图检测。
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❿ 计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法

第一章介绍运动的分类、计算机视觉领域中运动分析模型、计算机视觉领域运动检测和目标跟踪技术研究现状、计算机视觉领域中运动分析技术的难点等内容；
第二章介绍传统的运动检测和目标跟踪算法，包括背景差分法、帧间差分法、光流场评估算法等；
第三章介绍具有周期性运动特征的低速目标运动检测和跟踪算法，并以CCD测量系统为例介绍该算法的应用；
第四章介绍高速运动目标识别和跟踪算法，并以激光通信十信标光捕获和跟踪系统为例介绍该算法的应用；
第五章介绍具有复杂背景的目标运动检测过程中采用的光流场算法，包括正规化相关的特性及其改进光流场评估算法，并介绍改进光流场算法的具体应用；
第六章介绍互补投票法实现可信赖运动向量估计。