人工智能视觉识别技术，什么是AI行为识别技术

本文目录一览

1，什么是AI行为识别技术
2，人工智能和人脸识别是什么关系有什么区别
3，机器人如何进行视觉识别

1，什么是AI行为识别技术

AI行为识别分析技术，基于神经网络的深度学习算法，从图像或者视频中，识别出预先定义的行为。

什么是AI行为识别技术

2，人工智能和人脸识别是什么关系有什么区别

可以这样理解：用机器来代替人眼做一些测量跟判断，称为机器视觉，人脸识别技术就是机器视觉所研究的一个方面。而人工智能的研究范围就很大了，机器视觉就是其中之一。

人脸识别属于人工智能的一个重要分支，人工智能主要是指技术行业，是一整个ai大环境，大平台，人脸识别属于其中一部分，和指纹、虹膜等类似，基本上御用身份确认。视觉伟业提供全行业人脸识别解决方案

人工智能和人脸识别是什么关系有什么区别

3，机器人如何进行视觉识别

1、单目视觉是无法准确获得深度信息的，即他只能得到平面信息。不能得到立体信息。深度信息，不一定指目标到相机之间的距离，也可以反应其它的信息，如某个物体的百度、相对位置之类的。不过一定都是跟光轴方向的深度有关。单目视觉可以测量距离，是指测量水平宽或水平高上的距离，与相机、镜头的光轴是垂直的平面上的距离测量。其实你可以不用超声波测距，现在双目视觉也在应用于实践，可以考虑使用双目视觉测量立体信息。2、得到信息，如果是避障的话，主要就是指轮廓、宽、高，宽可能更重要些，因为只要前面有东西，需要绕开，要绕多远，只需要有轮廓就可以了，其它的信息是不需要的。当然也可以获得其它信息，如颜色、类别等。3、看需要，像图像增强、灰度化、滤波、二值化等，都是属于预处理，如果图像效果好，可以不需要。而边缘查找、模式匹配、几何匹配、圆、直线、粒子分析、字符识别、颜色识别等，是特征提取类的，不一定所有的都会用，选择你自己需要的用即可。4、标定，如果仅仅只是为了处理数据，不标定也可以，这样出来的数据只是以像素为单位的；一般人们可能不太好理解像素，因此需要转换成世界坐标，这样是为了便于人们理解距离到底有多少。如一个物体宽1000像素，高750像素。这样人们可能比较难理解，而其世界坐标可能是长100mm、宽75mm，这样像素坐标系与世界坐标第的转换当量就为100mm/1000pixel=0.1mm/pixel，其它再测量得到某个像素值时，只需要乘以这个当量，就可以得到世界坐标了。

这个感觉是从论坛上大家所问的问题得出来的。因为。在论坛中看到不少朋友所问的问题，是相当可笑的。说可笑并非指所提问题过于简单幼稚，而是所问的问题一看就是从书本上抄来的，而不是在实际情况下所遇到的。换句话说，论坛中的朋友大多只是在纸上谈兵，极少有人真正自已动手开发视觉系统。这样说是因为自己搞开发的人绝对问不出某些奇怪问题来的。往深了说一点，好象国内的朋友们只喜欢啃书本，并不愿意(也可能是懒得)动手。一句话，国外机器视觉发展到今天，已经可以清清楚楚分为三个部分： 1，底层开发部分。 2，二次开发部分。3，最终使用部分。于是在国外，从事这一行业的人现在也就可以简单而清楚地分成三种人： 1，底层开发的人(从事底层开发工作的人)。2，二次开发的人(从事二次开工作的人)。3，使用及操作机器视觉系统的人(从事最终使用工作的人)。第一类人。就是我们常说的，开发通用视觉系统(如：dvt，西门子，欧姆龙，evision，cognex等等)的开发人员，也就是dvt，cognex这些公司开发部的技术职工。第二类。就是大家所说的oem用户。是专门用第一类人所开发出的系统，给第三类人搞二次开发，开发各种专为第三类人所用的系统。第三类人，就是用户(enduser)。这类人是真正将机器视觉系统应用到各个领域中的人，他们不仅在各自的行业中使用种种已经开发成型的机器视觉系统。而且负责对各类系统进行测试及评估。举个实际例子，这里有不少朋友问过这类问题：如何检测某一工件；检测光盘表面的系统该如何配置ccd相机、镜头及灯源等。问这些问题的朋友应该算是第三类人。他们公司要他们寻找一个系统可以用来检测本公司的产品。但由于第一类人所开发的，只是通用的系统以及视觉系统开发工具的软件包。并没有哪家公司专门开发一套系统来检测光盘或是某种特定的工件。所以，这些朋友就应该来找我，因为我是第二类人。我的工作就是，专门用dvt，evision，cognex等的视觉卡，以及视觉系统开发工具软件包为他们专门开发一套他们所需要的光盘检测系统或是工件检测系统。绕了老大一圈，其实要说的问题就是一个----我所发现的问题：这里80%以上朋友把自己的身分混淆了，越俎代庖。不客气的说，目前国内搞这行的朋友似乎都有些好高骛远。不少从事第二部分工作朋友(搞二次开发的第二类人)对于机器视觉有关知识的了解，尚不如国外第三类人的知识水平(我是从大家所问的问题感觉到的)。而国内第三类朋友知识水平就更可想而知。可是奇怪的是，每个人所问的却都是第二类人要问的，有些甚至是一类人才会问的问题。好象，机器视觉是个十分简单的技术，凭大家随便问几个“关键性”的问题，再由所谓的“专家”三言两语的回答一下。大家就一夜之间都可以自己搞底层开发，成第一类人了。要成为第一类人，又分硬件及软件两种。要对自己所负责的这个模块非常了解，搞软件要知道算法及运行速度；搞硬件要明白公司所选用芯片的特点等等。同时还要清楚对手公司的优缺点以及机器视觉这一行的种种动态和最新技术。总结一下。这三种人相比，第一类人一定要专业，对机器视觉的某一领域非常非常了解；第二类人虽比不上第一类人那么专业，但更加全面；第三类人更熟悉各个应用系统开发公司(第二类人)的优缺点。现在大家可以看得出，机器视觉发展到今天，其分工已经越来越细，每个部分的工作其实是很难相互取代的。大家不要以为第三类人就比第一类人低一等，这是一个错误的等级概念。我本人过去曾属于第一类人，现在作的是第二类工作。而我的几个“师弟师妹”(当初曾一起作第一类人时的同事)现在就在干第三类工作。大家别小看第三类工作，以为这是小儿科，你能真作好这一行也不是很容易。毕竟这也是一门行当也是一个饭碗！另外，以我个人来看：以国内现在机器视觉的水平，对于那些想作第一类人的朋友我在这里劝一句：还是算了吧。国内的机器视觉水平打根子上就差，您还打算搞底层？算法本身都是抄人家的，就只能和对手拼程序的写法了。不过我觉得那更没戏。这样说我绝没有看不起初学者的意思。我说过：所问的问题再简单，我都不会笑话你。对于每样事物我们都是从无知开始的。但是，对于那些极不实际的好高骛远的问题，我还是要说，希望大家踏实下来，戒浮躁，从最基本地学起----先确定自己的身份。

机器人如何进行视觉识别