6. 计算机视觉电子课件

人工智能通识基础——计算机视觉行业PPT模板/hangye/Sora2

物理精确视频生成1960sblack-and-whiteBBCreportonSora2videogenerationmodellaunch.Grainyvideotomatchthetime行业PPT模板/hangye/动作识别手势识别计算机如何从一张图片提取出我们所关心的信息？计算机视觉技术目录计算机视觉的发展历程计算机图像预处理技术任务与技术路线未来方向本章小结典型应用12345601计算机视觉的发展历程行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展视觉是人类观察世界、认知世界的重要功能手段，人类从外界获得的信息约有75%来自视觉系统：视觉可分为视感觉和视知觉：视感觉中主要研究的内容有：光的物理特性、光刺激视觉感受器官的程度、光作用于视网膜后经视觉系统加工而产生的感觉；视知觉是在神经中枢进行的一组活动，它把视野中一些分散的刺激加以组织，构成具有一定形状的整体以认识世界。视知觉主要论述人们从客观世界接收到视觉刺激后如何反应以及反应所采用的方式视感觉视知觉视觉视觉的最终目的从狭义上说是要能对客观场景做出对观察者有意义的解释和描述。计算机摄像机计算机视觉行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展计算机视觉(Computervision,CV)一门研究如何使机器“看”的科学，进一步的说：指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。(维基百科)同：在技术和应用领域上他们都有着相当大的重叠，这些学科的基础理论大致是相同的；异：各研究机构、学术期刊、会议等往往把自己特别的归为其中某一个领域，于是各种各样用来区分这些学科的特征便被提了出来。相近领域的异同计算机视觉、图像处理、图像分析、机器人视觉和机器视觉是彼此紧密关联的研究领域。行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展计算机视觉的发展历程行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展传统视觉阶段（20世纪80年代-2012年）1.技术核心：特征工程主导，依赖人工设计特征提取算法2.代表性技术：HOG（方向梯度直方图）：通过统计局部区域梯度方向直方图构建特征，适用于目标轮廓描述；SIFT（尺度不变特征变换）：具有尺度、旋转、光照不变性，实现特征点匹配3.技术局限：泛化能力弱，对复杂场景、遮挡、变形鲁棒性差案例：基于HOG+SVM的行人检测系统行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展技术突破：CNN（卷积神经网络）崛起，自动提取特征，端到端训练里程碑模型：AlexNet（2012）：ImageNet竞赛冠军，证明深度CNN在图像分类中的有效性，引入ReLU、DropoutResNet（2015）：提出残差跳跃连接，解决超深网络梯度消失问题，网络深度突破千层技术优势：特征自动学习，泛化能力、准确率远超传统方法行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展计算机视觉的发展历程深度学习革命（2012年-2018年）AlexNet在ImageNet分类任务中以16.4%的错误率在所有模型中一骑绝尘每张图像下方都标注了正确标签，并为正确标签分配了概率。行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展技术方向：跨模态融合与生成式建模成为核心标志性技术：Transformer（2017）：基于自注意力机制，突破CNN局部感受野限制，应用于ViT（图像分类）、DETR（目标检测）DiffusionModel（扩散模型）：通过加噪-去噪过程生成高质量图像，代表模型如StableDiffusion、Sora技术特征：多模态统一建模（文本-图像-视频）、可控生成、高保真度行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展计算机视觉的发展历程多模态与生成式视觉阶段（2018年-至今）案例StableDiffusion实现文本到图像的精准生成行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展02计算机图像预处理技术行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展照明设备：光源成像设备：相机处理设备：主机算法软件：视觉处理系统一般的视觉系统构成要素行业PPT模板/hangye/光源：室内光线或专用照明。放在机械臂前端，单相机。主机：台式计算机或嵌入式处理器。使用C++或其他语言编写的视觉识别算法及程序。相机：算法软件：工业机器人视觉系统行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展行业PPT模板/hangye/光源：日光+路灯+补光灯相机：多个相机，分别对应全局（整个路口）和局部（各个车道）主机：台式计算机或嵌入式处理器算法软件：使用C++或其他语言编写的视觉识别算法及程序。实际系统中的各要素交通监控视觉系统行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展行业PPT模板/hangye/交通监控视觉系统光源：日光+LED补光（白光、红外）相机：多个相机，分别完成着陆（1）、导航（4）、避障（8）、成像（2）、机械臂控制（1）、化学分析（1）等用途主机：嵌入式处理器算法软件：在火星车操作系统VxWorks下，使用C/C++语言编写的视觉识别等算法及程序实际系统中的各要素火星车视觉系统行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展行业PPT模板/hangye/交通监控视觉系统视觉传感系统通常基于光电转换原理，将光信号转化为电信号，进而通过数字信号处理等技术将其转换为计算机能够理解和处理的数字图像信息。视觉传感系统主要包括：光学镜头视觉传感器转换电路控制模块视觉传感与表示行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展行业PPT模板/hangye/交通监控视觉系统视觉传感与表示视觉传感器按照光电转换单元类型可以分为两大类：电荷耦合器件（CCD）传感器和互补金属氧化物半导体（CMOS）传感器。视觉传感器CCDCMOS特点高灵敏度、低噪声、良好的图像质量但是成本较高、功耗较大成本低、功耗小、集成度高、读取速度快、逐渐取代CCD应用场景数码相机、摄像机手机摄像头、监控摄像头、工业视觉检测设备等图例行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展行业PPT模板/hangye/交通监控视觉系统

视觉数据表示：视觉数据从模拟信号到数字信号的转换，主要包括采样与量化两个步骤。行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展视觉传感与表示行业PPT模板/hangye/交通监控视觉系统为了保证视觉感知认知的准确性，常会在处理图像数据之前加入一些图像预处理操作。行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展视觉数据处理行业PPT模板/hangye/交通监控视觉系统图像去噪：图像噪声通常由传感器缺陷、环境干扰等因素引起，影响图像的质量和后续处理的准确性。常用的去噪方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展视觉数据处理行业PPT模板/hangye/交通监控视觉系统图像增强：图像增强的主要目标是改善图像的可视性，使得图像中的特征更加明显。常见的增强方法包括直方图均衡化和对比度拉伸。行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展视觉数据处理行业PPT模板/hangye/交通监控视觉系统边缘检测：边缘检测是图像预处理中的重要步骤，它有助于提取图像中的重要特征。常用的边缘检测算法包括Canny边缘检测算子和Sobel边缘检测算子。示例：右图给出了使用Sobel算子对简单十字灰度图像进行边缘检测的操作过程。Sobel算子包含两组

3×3

的滤波器，分别对水平及垂直方向上的边缘敏感，水平方向和垂直方向的Sobel算子分别如右图的（a）和（b）所示。行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展视觉数据处理行业PPT模板/hangye/视觉特征提取尺度不变特征变换（SIFT）：通过求取图像中特征点及其相关的尺度和方向描述子来提取特征SIFT特征匹配示意图HOG特征示意图方向梯度直方图（HOG）：通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展视觉数据处理03任务与技术路线视觉任务4目标追踪在视频序列中实时跟踪特定对象，输出对象在每一帧中的位置。3目标检测在图像中定位和识别多个目标，输出目标的类别和边界框。5视频动作理解判别视频中发生的人类动作类别，发生的时间，完成的质量等。6其他2图像分类将输入图像分配到预定义的类别中，如识别猫、狗等不同物体。1语义分割将图像划分为不同的区域，为每个像素分配类别标签，实现细粒度的图像理解。行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展任务描述

给定一组带有类别标签的图像数据集，用其对分类器模型进行训练，使分类器模型可以对其它图像进行分类，将其判别为参与训练的某个类别。图像分类(ImageClassification)：是计算机视觉中三大任务之一，其集中在将输入图像分配到预定义的类别中，通常使用深度学习实现自动提取特征并分类。行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展深度分类网络基本结构

深度分类网络通过损失函数引导的训练过程得到较好的一组网络参数（固定模型）。测试阶段，输入图片进入模型，经过多个卷积、池化，连接全连接层，将特征图映射到标签（类别），可知输入图片属于每个标签的概率值，选取概率值最大的标签作为预测的结果。特征提取类别映射分类网络损失函数？

行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展任务描述语义分割(Segmentation)：简单来说就是给定一张图片，对图片中的每一个像素点进行分类，实现细粒度的图像理解。把图像分解成构成它的部件和对象的过程；有选择性地定位感兴趣对象在图像中的位置和范围。图像语义分割是AI领域中一个重要的分支，是计算机视觉领域的关键问题之一，是为完整场景理解铺平道路的高级任务之一。行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展经典的图像语义分割网络模型包括全卷积网络（FullyConvolutionalNetworks，FCN）、SegNet、U-Net和DeepLab系列等。U-Net结构呈对称的U型，由编码器（下采样）和解码器（上采样）两部分组成。编码器通过卷积层提取特征并压缩分辨率，解码器通过反卷积逐步恢复细节，并通过跳跃连接（skipconnections）融合浅层局部信息与深层语义特征，有效提升分割精度。基于深度学习的语义分割行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展目标检测任务描述目标检测不仅要找出图像中人们感兴趣的目标，同时要检测出目标的位置和大小。目标检测与图像分类不同，目标检测包括分类和定位两个任务，属于多任务问题通俗地讲，目标检测就是在分类的基础上用方框把目标标注出来，如右图所示。行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展目标检测处理流程给定一张待检测图片；对这张图片进行候选框的提取。候选框的提取通常采用滑动窗口的方法进行；对每个窗口中的局部信息进行特征提取；对候选区域提取出的特征进行分类判定；4.1对于单类别目标检测只需要区分当前的窗口中所包含的对象是背景还是目标；4.2对于多分类问题需要进一步的区分当前窗口中对象的类别；对重叠较多候选框进行合并，使用NMS策略（非极大值抑制）；输出检测结果（目标框的位置，大小）。行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展一阶段（One

Stage）算法：不用产生候选框，直接将目标边框列作为定位的问题并转化为回归问题处理。两阶段（TwoStages）算法：先由算法生成一系样本的候选框，再通过卷积神经网络进行样本分类。深度目标检测网络常将检测和识别两个任务联合同时进行学习，检测出目标框的同时，可以给出目标类别的预测结果。深度检测网络基本结构行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展目标跟踪任务描述视觉目标跟踪(ObjectDetection)：是计算机视觉领域的一个基本任务，目标跟踪旨在基于初始帧中指定的感兴趣目标(一般用矩形框表示)，在后续帧中对该目标进行持续的定位。应用于智能监控、运动分析和自动驾驶等。行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展目标跟踪基本流程输入初始化目标框；在下一帧中产生众多候选框（MotionModel）；提取这些候选框的特征（FeatureExtractor）；然后对这些候选框评分（ObservationModel）；最后在这些评分中找一个得分最高的候选框作为预测的目标（PredictionA）或者对多个预测值进行融合（Ensemble）得到更优的预测目标；根据这一帧的结果更新目标模型，跳转第二步。行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展任务描述处理对象：剪辑好的短视频目标：对视频中的动作进行分类处理对象：未剪辑视频、长视频目标：确定动作发生时间区间及类别处理对象：剪切好的短视频目标：对视频中的动作进行定量评估动作识别动作质量评估

视频动作理解中的三大问题：分辨动作类别、定位动作发生时间和评估动作完成质量。动作识别是动作智能分析的基础！时序动作检测行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展处理流程——动作识别

人体动作识别：利用视觉数据（视频，图像、骨骼数据）对发生的人类动作进行动作类别预测，其本质是一个分类问题。简单理解就是将人体动作的视频序列输入到计算机，计算机通过识别算法识别出不同的动作。行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展处理流程——时序动作检测时序动作检测是一项旨在从视频数据中检测和识别出特定动作及其发生的时间顺序的技术。与传统的动作识别不同，时序动作检测强调动作的时间性质，即它不仅关注“是什么动作”，还关注“何时发生”。行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展视觉问答任务描述视觉问答（VQA）是一种典型的跨模态理解任务，目标是让模型根据输入图像和自然语言问题，自动输出正确的自然语言答案。行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展视觉问答=多模态感知+跨模态融合+语义推理视觉问答的挑战与探索多模态语义对齐难：不同模态的特征分布差异大，需精准对齐。视觉推理与常识理解不足：对复杂问题（如“为什么...”）推理能力弱。泛化性与鲁棒性：在不同数据集、场景下性能下降明显。知识增强与外部记忆融合：将视觉理解与知识图谱/LLM结合（VQA-KG、LLaVA、VILA）。评测体系不完备：难以全面衡量推理、解释、逻辑一致性。未来研究方向将聚焦于：多模态大模型统一架构（Vision-LanguageFoundationModels）知识增强VQA（视觉+外部知识+逻辑推理）人机协同问答系统（VQAAgents）行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展视觉重建任务描述视觉重建是指从一张或多张图像中，恢复出对应场景的三维几何结构、表面纹理及空间布局的过程。其目标是让机器通过视觉感知，重建出真实世界的三维场景。几何重建（GeometryReconstruction）：恢复场景的三维形状与深度结构。外观重建（AppearanceReconstruction）：恢复表面纹理、光照、反射等视觉属性。时序一致性（TemporalConsistency）：在视频或多帧场景中保持重建结果的连贯性。行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展视觉重建的挑战与探索场景技术路线应用自动驾驶深度估计+稠密重建3D环境感知与定位工业检测结构光/双目立体精密三维测量文化遗产SfM+MVS+NeRF文物数字化医学成像体积重建CT/MRI重建AR/VR神经场重建实景数字孪生、虚拟空间渲染动态场景重建（DynamicNeRF/4DReconstruction）：处理运动物体与时间变化。多模态融合（RGB+Depth+LiDAR）：提升深度精度与光照一致性。实时与轻量化重建：高速渲染、移动端部署、低能耗计算。可编辑与语义重建：将几何重建与语义理解结合（SemanticNeRF）。通用视觉重建模型（Unified3DModels）：结合大模型与生成模型（如3DDiffusion、DreamFusion）。智能化（学习驱动）、真实感（光照/材质一致）、可交互（语义控制与生成）行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展04经典应用自动驾驶中主要通过目标检测、语义分割、SLAM等计算机视觉技术实现对车辆驾驶场景的全方位、多层次感知认知，支撑自动驾驶系统实现长时间安全驾驶。自动驾驶中的计算机视觉技术行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展1基于目标检测环境感知在环境感知与目标检测阶段，需要通过视觉模型（如YOLOv8、DETR等）实现车辆、行人、交通标志等目标的实时检测与分类，以帮助车辆做出决策。特斯拉Autopilot采用多摄像头融合的目标检测系统，结合BEV（Bird’sEyeView）Transformer消除透视畸变，实现360°环境感知，根据特斯拉2023年安全报告，搭载Autopilot的车辆在高速公路场景下，因车道偏离引发的事故率比人类驾驶低约40%。Waymo的第6代无人车配备了4个激光雷达，通过3D点云生成高密度环境模型，结合3D目标检测技术，可识别200米内的微小障碍物。Waymo的第6代无人车行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展自动驾驶中的计算机视觉技术

语义分割在自动驾驶中起着关键作用。它能将图像或点云数据中的每个像素点分类到不同语义类别中，使自动驾驶车辆对周围环境有着更细致、精确的理解。百度的Apollo自动驾驶平台采用了多种先进的语义分割模型，结合激光雷达点云数据和摄像头图像数据进行融合处理，不仅能够对道路场景进行高精度的分割，还能对不同类型的物体进行细致的分类和跟踪。在北京、长沙等城市的自动驾驶测试和商业化运营中，其能够准确识别交通信号灯的颜色和状态，以及交通标志的含义，确保车辆遵守交通规则。行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展2基于语义分割的场景理解自动驾驶中的计算机视觉技术

在特斯拉的Autopilot和FSD（完全自动驾驶）系统中，视觉SLAM用于实时定位和环境建模，支持车道保持、自动泊车等功能。此外，在无高精度地图的乡村道路，SLAM通过连续帧图像匹配确定车辆位置，同时构建临时局部地图，辅助车辆避开障碍物。同步定位与地图构建SLAM（同步定位与地图构建，SimultaneousLocalizationandMapping）是自动驾驶的核心技术之一，其核心目标是让车辆在未知环境中通过多传感器数据（如视觉图像、激光点云等）实时构建三维环境地图，并同步确定自身位置。这一技术对无高精度地图覆盖的场景（如复杂城市道路、动态变化区域）至关重要，为路径规划、障碍物检测和决策提供基础支撑。行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展3基于SLAM的3D重建自动驾驶中的计算机视觉技术城市遥感中的计算机视觉技术的落地与场景需求贴合非常密切，具有非常大的实用价值。城市遥感中的计算机视觉技术也经历着不断地更新发展，从影像分类等基础感知技术逐渐迈向场景理解、监测（变化检测）、管理（实时监控）全流程。遥感中的计算机视觉技术行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展1基础感知技术：图像分类与目标检测地物分类是基础的城市遥感图像解译任务之一。遥感图像分类任务通过神经网络对遥感图像中的的地物进行分类（这里分类的粒度比较粗，主要为图像级别）更进一步，基于FasterR-CNN、YOLO系列等目标检测算法，可以对遥感图像中的点状（如烟囱、信号塔）或面状（如桥梁、运动场）目标进行精确检测。中国“高分七号”卫星搭载亚米级分辨率传感器，利用ResNet改进模型可以对城市遥感影像进行地物分类，识别住宅区（规则建筑群）、工业区（大型厂房+裸露土地）、商业区（密集高层建筑+停车场），辅助城市规划部门评估土地利用效率。目前，有很多公开的遥感图像分类及目标检测数据集支撑该任务研究，如：NWPUDataSet、DIOR、RSOC、Million-AID等。行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展遥感中的计算机视觉技术城市遥感场景中的语义分割技术旨在对遥感影像进行像素级分类，识别建筑物、道路、植被等地物类别，为城市规划、灾害监测、环境评估等提供数据支持。行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展在中国高分辨率遥感项目中，针对城市复杂地表覆盖的精细化识别需求，利用高分卫星与无人机采集的多源遥感数据，通过语义分割模型了实现建筑植被、水体、道路等地物的像素级分类。右图的遥感图像语义分类结果图以不同颜色标示出了5种地物类型：植被、房屋、道路、背景、其它地物的语义分割结果。2场景理解技术：语义分割遥感中的计算机视觉技术城市遥感中的动态监测技术通过分析多时态遥感数据或连续影像序列，实现对城市环境变化的量化评估与移动物体的实时追踪，为城市治理、灾害响应、生态保护等提供动态决策支持。遥感图像变化检测基于双时相或多时相遥感影像，利用深度学习模型（如Siamese网络、FC-EF网络等）检测地物的新增、消失或状态变化（如建筑拆除、植被破坏、水体污染）。遥感图像变化检测最初针对于将变化区域检测出来，并不关心具体的变化类型。现在该方向研究着重于细粒度的变化检测任务，不仅要检测出变化的区域，还要能识别出变化的类型，对遥感图像理解的要求正逐步提高。图中给出了某地区2017年和2019年的遥感图像，同过变化检测算法分析，可以发现该地区左侧土地变为了住宅区，湖水水体面积减少，成了裸露的土地。行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展遥感中的计算机视觉技术3动态检测技术：变化检测与目标跟踪遥感视频目标跟踪针对数据主要包括遥感卫星视频和无人机遥感视频数据，通过使用目标跟踪算法，实现车辆、船舶、人群等移动物体的实时定位与轨迹预测。目标跟踪结果的示例，绿色框为真实的目标标注框，黄色、红色、蓝色代表三种跟踪算法的预测目标框，很明显，在跟踪过程中由于数据以及算法性能的影响，预测框会与真实框存在一定差异。行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展遥感中的计算机视觉技术3动态检测技术：变化检测与目标跟踪医疗图像分析在计算机视觉领域中应用了许多先进的技术：图像分割：将图像分割成多个区域或对象，以识别和定位感兴趣的结构，如肿瘤、器官等。特征提取：从图像中提取有助于分类和识别的特征，包括形状、纹理、颜色等。模式识别：利用机器学习算法识别图像中的模式，以辅助诊断，如识别病理特征。3D图像重建：从多个2D图像中重建3D模型，用于手术规划和复杂结构的分析。图像配准：将不同时间点或不同模态的图像对齐，以便进行比较和分析。多模态融合：结合来自不同成像技术（如CT、MRI、PET）的数据，提供更全面的诊断信息。医学中的计算机视觉技术行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展制造业中质量控制与缺陷检测自动化检测流程：传统的质量检测依赖于人工视觉检查，这不仅耗时，而且容易受到人为错误的影响。计算机视觉系统可以自动化这一过程，减少对人工的依赖。与人类操作员相比，计算机视觉系统可以连续工作而不会疲劳，从而实现24/7的不间断检测。高精度检测：计算机视觉系统可以非常精确地测量产品尺寸，包括长度、宽度、高度等，确保产品符合规格要求。大数据分析与优化：通过收集和分析大量的检测数据，企业可以识别生产过程中的潜在问题和趋势，从而优化生产流程。适应性强：计算机视觉系统可以通过软件更新快速适应新产品的检测需求，无需昂贵的硬件更换。即使在光线变化或背景复杂的环境中，先进的计算机视觉算法也能保持稳定的检测性能。成本效益：自动化的质量控制可以显著降低因缺陷产品导致的成本，包括废品率、返工和客户退货。通过提高检测速度和准确性，计算机视觉系统有助于提高整体生产效率。工业中的计算机视觉技术行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/预处理技术任务与技术典型应用未来小结概念与发展智能制造与自动化计算机视觉技术通过图像识别、物体检测、图像分类等技术，实现了对生产过程中的各种环节进行自动化、智能化的监控和管理。案例一：PCBA焊点缺陷自动检测电子制造企业通过部署高精度相机和定制化光源，实现了对PCBA焊点缺陷的自动检测。该系统能够实时捕捉焊点的图像，并通过深度学习算法进行图像分析和缺陷检测。经过训练和优化，该系统的准确率提升至98%，大大提高了产品质量和生产效率。案例二：芯片焊接质量全检在半导体制造过程中，芯片焊接质量直接影响产品的可靠性和使用寿命。传统的人工检测方法不仅效率低下，而且难以保证检测精度。某制造企业采用自动化视觉检测系统，对芯片焊接质量进行全检。该系统通过高精度相机捕捉焊接区域的图像，并利用计算机视觉算法进行图像分析和缺陷检测。经过优化和改进，该系统将产品合格率提升至99.5%，显著提高了产品质量和企业的市场竞争力。行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hangye/行业PPT模板/hang