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类别：: 全部专家综述技术前沿专业论文

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标签：: 全部机器视觉图像处理机器人人工智能模式识别其他

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基于图像的三维重建

当前，对于一个场景的快速重建是重要的，目标是实现一个快速的、全面的三维重建模型。可以应用于野外的林业资源保护、火灾和地震的灾后抢救、边境安防、油田或者海上平台油气设施、电力设施监测都有十分重要的价值。现在对于野外覆盖常用卫星。对卫星来说，存在分辨率不足的问题，无法清晰构建出野外的三维场景。而对于较精确的雷达激光扫描重建，既有造价昂贵的缺点，又十分笨重，在野外环境中进行三维重建十分不方便。

专业论文 2020-09-29 |

5770
综述：目标检测二十年

以2014年为分水岭，作者将过去二十年的目标检测发展进程分为两个阶段：2014年之前的传统目标检测，以及之后基于深度学习的目标检测。接下来，文章列举了二十年来目标检测领域的关键技术，思路非常清晰。

专业论文 2020-09-22 |

5654
AOI光学自动检测技术 | 基本原理与设备构成

AOI检测技术应运而生的背景是电子元件集成度与精细化程度高，检测速度与效率更高，检测零缺陷的发展需求。AOI检测的最大优点是节省人力，降低成本，提高生产效率，统一检测标准和排除人为因素干扰，保证了检测结果的稳定性，可重复性和准确性，及时发现产品的不良，确保出货质量。在人工智能技术与大数据发展进步的今天，AOI检测不仅仅是一部检测设备，对大量不良结果进行分类和统计，可以发现不良发生的原因，在工艺改善和生产良率提升中也正逐步发挥着更重要的作用，因此，可以预期未来AOI检测技术将在半导体与电子电路检测中将会发

专业论文 2020-09-16 |

5582
基于深度学习的图像分割：网络结构设计

利用CNNs进行图像语义分割时，有一些针对网络结构的创新点，这些创新点主要包括了新神经架构（不同深度、宽度、连接和拓扑结构）和新组件或层的设计。本文总结了利用CNNs进行图像语义分割时，针对网络结构的创新，这些创新点主要包括新神经架构的设计（不同深度、宽度、连接和拓扑结构）和新组件或层的设计。前者是利用已有的组件组装复杂的大型网络，后者是更偏向于设计底层组件。首先介绍一些经典的语义分割网络及其创新点，然后介绍网络结构设计在医学图像分割领域内的一些应用。

专业论文 2020-09-01 |

5956
目标检测二十年间的那些事儿——从传统方法到深度学习

在计算机视觉领域中有几个基本的任务：图像分类[3]、目标检测[4]、实例分割[5]及语义分割[6]，其中目标检测作为计算机视觉中最基本的任务在近年来引起了广泛关注。某种意义上，他在过去二十年内的发展也是计算机视觉发展史的缩影。如果我们将今天基于深度学习的目标检测技术比作一场“热兵器革命”，那么回顾20年前的技术时即可窥探“冷兵器”时代的智慧。

专业论文 2020-08-31 |

4370
综述国内外三维视觉测量系统的发展现状

与二维图像信息相比，三维信息能够更全面、真实地反映客观物体，提供更大的信息量。近年来，各种技术应用于三维信息测量中，由此形成了各类三维测量系统。经过几十年发展，三维视觉测量系统已具有较成熟的理论和技术基础，生产实践也不断证明这类系统操作简便、适应性强、精度高。

专业论文 2020-08-18 |

4326

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