运动图像识别模块产品设计_运动图像识别模块产品设计原理

发布时间：2023-03-26 作者：定制工业设计网 0

大家好！今天让小编来大家介绍下关于运动图像识别模块产品设计_运动图像识别模块产品设计原理的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

文章目录列表:

1、无人机图像智能算法赋能电力精细化巡检
2、机器人的智能模块包括哪些？
3、机器视觉在应用过程中是如何识别图片的？
4、现阶段的图像识别技术可以运用到哪些行业呢？

一、无人机图像智能算法赋能电力精细化巡检

2019年5月23日，由中国电力企业联合会科技开发服务中心、电力行业输配电技术协作网主办，广东会国研（北京）电力科学研究院承办的“2019第五届电力行业无人机巡检技术交流会”在浙江杭州拉开帷幕。来自各省(市)电力公司，无人机科技公司，高校科研院所等电力行业无人机领域相关专家学者、管理技术人员共计300余人出席本次会议，普宙飞行器也被邀请，并做主题分享。

会议围绕“智能高效、广东会发展”主题而展开，设置了权威而核心的主旨论坛，“电力行业航空作业图像识别与处理专题”、“电力行业无人机深化应用广东会专题”两场专题论坛，以及“电力领域无人机应用拓展”为主题的技术沙龙，旨在通过主旨报告、专题研讨、技术沙龙、现场观摩等多种与会形式，在电力行业无人机领域把脉动向、分享成果、探索前沿。

普宙飞行器科技（深圳）有限公司的总经理武巍先生阐述了无人机图像智能算法在电力巡检的开发及应用，带来AI人工智能和多传感器融合的全栈式电力运维解决方案。

快速拼接，实时预览，

高精度的3D重建

普宙SAGA通过云端3D建模，空间测高、测距、测面积扽空间标识，RTK技术将定位精度提至厘米级。

深度 + 迁移学习，自主训练，

正射 + 红外的计算机视觉

深度学习

普宙SAGA可快速选择并自动跟踪移动目标，辅助精准定位从而实现智能巡逻，深度学习后可识别多达30种目标。

30倍可见光变焦云台可以

清晰聚焦杆塔中的零部件细节

而在电力领域的精细化巡检里，普宙SAGA采用RTK（Real - time kinematic，实时动态）载波相位差分技术，实现厘米级定位，通过机器学习或智能识别杆塔部件，自动生成感塔精细化巡视航线。

在普宙无人机自主巡检中，深度学习算法被两次应用，实现可见光对杆塔本体精细化巡检的拍照点自动化精准选定以及精确识别存在缺陷隐患的照片及缺陷位置。

SAGA的三轴机械增稳云台不仅能大幅降低抖动（相机抖动控制在 0.005°以内），还能补偿无人机姿态的变化，让相机保持水平，在高速运动中捕捉稳定、流畅的影像。

电力精细化巡视—AI目标识别

普宙SAGA配置的红外云台的红外分辨率及帧频达800*600@25Hz,测温范围-20~150℃，并且支持10种伪彩模式切换，支持画中画及双光切换，有红外、可见光、红外画中画、可见光画中画四种显示模式。

普宙的红外图像解析系统，可快速对红外图像进行分类、命名、红外图像解析。并根据温度、温差等条件快速筛选出异常发热点，快速标记缺陷及隐患，一键生成红外测温报告。

红外云台的AI识别

红外挂载上的目标检测识别系统可以快速选择并自动跟踪移动目标，深度学习后可识别多达30种目标，从而实现夜间的智能巡逻。

而普宙SAGA 的通信对接方案主要包括近期方案和远期方案。近期方案主要在地面站使用4G通信模块接入后端数据服务器，或者通过标准化的手持客户端，接入统一接口标准的大系统。可以及时获取荷载中的影像资料，将真实场景转化为数字资产。

普宙SAGA通信对接方案

普宙专业飞行器高度稳定可靠，安全有保障；多款云台相机可选，满足不同场景下的巡检需求；多项AI 人工智能应用：可预设巡查路线，后续无需人工干预即可实现全自动巡查作业。不仅可用于电力精细化巡检，更可以在电力通道巡视管理、电力植被管理及夜间巡视等环节大显身手。

关于普宙飞行器科技（深圳）有限公司进入企业商铺

普宙飞行器科技 (深圳)有限公司（GDU）是一家专注于研发，生产和销售无人机的高科技企业。总部位于深圳，研发中心设在武汉。公司生产了全球第一台折叠无人机，其折叠设计被提名2016美国CES广东会产品大奖。公司在无人机飞行控制，图像稳定，动力系统设计，红外图像技术方面拥有多年的积淀，为无人机产品技术的持续研发和无人机应用的不断完善提供坚实后盾。让人们畅享无人机乐趣的同时，也让它能真正成为人们生活中的亲密伙伴。

我们的价值观：用一流的工匠精神，做服务于社会、引领全新生活方式、刷新未来行业应用的消费级无人机领航者。

我们的服务理念：始终将用户体验放在第一位，致力于将便携出行和个性开放融入无人机使用体验，从而带给人们生活更多可能。

我们的人才理念：尊重每个人的个性，让每个人的优势得到充分发挥，帮助他们成为优秀品质与专业技能兼备的高新人才。

公司荣誉

2016年度亚洲消费电子展最佳无人机提名奖

中国最具潜力无人机公司TOP5

搜狐首届中国无人机摄影大赛唯一无人机赞助商

2016年度International Consumer Electronics Show（CES）广东会产品提名

中国航空器拥有者及驾驶员协会（AOPA）理事单位

企业信用评价AAA级信用单位

二、机器人的智能模块包括哪些？

整个服务机器人产业建立在三大核心技术模块：人机交互及识别模块、环境感知模块、运动控制模块。依托于三大模块，机器人有基础的硬件：电池模组、电源模组、主机、存储器、专用芯片等，还有操作系统：整个服务机器人产业建立在三大核心技术模块：人机交互及识别模块、环境感知模块、运动控制模块。依托于三大模块，机器人有基础的硬件：电池模组、电源模组、主机、存储器、专用芯片等，还有操作系统：ROS、Linux、安卓等；由硬件和操作系统构成机器人整机，整合基础硬件、系统、算法、控制元件，形成满足一定行走能力和交互能力的机器人整机；在此基础上形成各种基础应用开发，基于机器人操作系统开发的控制类APP、管理员APP和各类应用程序App等；产生的数据将有群组服务、云服务、大数据服务等。

三、机器视觉在应用过程中是如何识别图片的？

🌹🌹🌹人工智能的“慧眼”——机器视觉技术💫

🍅机器视觉在电气工程和工程数学中的应用十分广泛，而这两门课程在大学阶段是有的专业必修课程，机器视觉在应用过程中识别图像，🌺也就是计算机视觉系统的工作识别图像过程，都要借助大数据的可视化分析和计算机在神经元领域的研究，而机器视觉则运用机器来观察图像📸，从而传导计算机识别。那么一起来看看到底是如何识别图片的呢💕💕！

一：🍅提取图像特征📸

🌺🌺🌺机器视觉系统分为硬件设备和软件算法两部分，一组图片图像进入计算机的机器视觉系统会有计算机的特定器件来进行一些预处理，当然这处理的过程也分为许多步骤，但总的来说需要先通过特征提取来达到第一步的计算机视觉初层的识别效果📸。

二：🍅连接大数据进行对比，再进行计算机网络深度提取💕

🌺🌺🌺计算机系统广东会过对提取特征的一些模型预测写出一些编码来形成一些主要的图像识别，进入21世纪，那益于我们互联网的发展和一些数据的信息的提升。机器的一些识别图像的方法也更加简便，但总是要由计算机视觉系统来进行多规模的处理，👁‍🗨👁‍🗨👁‍🗨机器自动从一些海量的一些图片中总结出物体的特征，网络系统会进行大幅度的详细识别，然后在总结了一些事物的基本特征以后，就会借助计算机的视觉技术然后进行进一步的神经网络图像识别📸，但在这之前，计算机中需要有大量的图片信息匹对输入的图片信息⏰。在电脑系统的视觉第一层管理下，摄取图片最边缘的部分，然后在计算机的神经操作下，神经系统中的深度网络继续提取更加复杂的结构。最后再把整个结构提取，然后再输出对比。但是有一些计算机的输出图像跟你所搜索的图像视觉不一样，这样的技术，在医学生活和军事都有显著的应用💕💕💕。

三：🍅仿照眼球识别图像原理，传达图片信息💕

🌺🌺🌺归根结底，我们是通过计算机的网络识别来传达机器视觉的应用，通过深度的计算机网络，来识别一些图像📸，在当今时代技术突破下，人脸识别甚至能做到广东会分之一的误差。可见技术识别图像的技术已经发展到了一个很高的层次，总的来说我们机器的图像识别和人类的眼球图像识别原理相近。它的发展和研究也是以人类眼球识别图像的方式作为铺垫，而发展技术的进步，会使得机器识别的难度大大降低，从而更多的应用于生活💕💕💕。

🍅总的来说，机器视觉在应用过程中识别图像可以分为以下步骤。第一，首先要提取基本的信息特征来在数据库中进行对比，其次要在庞大的大数据库中进行数据的分析📸，提取一些特殊的特点，最后要通过对图像分类的重复处理，来找出大数据中与其图像最相近的图像。得益于互联网时代的高速发展🌺🌺，现在的机器视觉在识别图片的过程中，有的错误率已经降到了广东会分之一⏰，在未来的发展中有望达到机器识别图片完全零误差的程度🌼🌼🌼🌼。

四、现阶段的图像识别技术可以运用到哪些行业呢？

图像识别这个领域长期属于科研人士的领域，工业化的应用相对较少，因此在学术圈和工业界有很大的鸿沟。搞科研的不知道这些技术能做些什么，他们理想的应用场景大多不靠谱。工业界也不了解图像技术，遇到问题也不会想到通过图像算法来解决。楼主提到的这位老师，掌握了很多图像相关技术，并做了很多demo场景，大多都是科研圈里经常讨论的应用场景。基本所有搞图像研究的人都能想到这些应用方向。个人觉得首先要定大方向。然后找合作人，建团队。只是做一点技术外包，太浪费技术了。有两个最常见的大方向，一是2B的整体解决方案，二是2C的移动互联网应用。如果选2B的整体解决方案，相对比较稳定，但发展不会很快。需要找一个公关很强的合伙人，然后一个简单的外包技术团队。产品不是简单的提供技术和接口，要做成一个完整的系统或解决方案，才能卖出价钱。现在很多国企事业单位都有一些项目需要用到图像相关算法技术，价格也不错，关键是能不能谈下来。如果选2C的移动互联网应用，可能发展很快，也可能有很大风险，但只要选定这条路，后面机会还是很多的。同样需要合伙人，需要一个执行力很强的互联网团队，还需要一个启动idea。搞科研的人，自己组团队比较难，打包加入或者合并到一个团队中相对机会多一些，最关键的是转变成互联网思维。对于2C的项目，聚焦很重要，不能搞这么多方向，选一个点做到极致，市面上NO.1的水平。

不要选那种大而牛的项目，也不要选得太科研前沿，一定要简单实用。科研上很成熟的技术，到了实际场景中大多数都会挂掉，还是要根据实战情况来定制。前面有人提到过名片全能王，就是一个非常好的例子。看起来简单的图像矫正和文字识别，可以做成上亿的用户量。产品还是以图像识别技术为核心，但他们做到了业内最好的水平。其实技术也不难，但需要全力以赴做这一个点到极致。千万别去做什么自然场景物体识别搜索一类的大方向，一是大公司都在盯着，二是大公司投入那么多都还没做出来呢。垂直的小方向，几十亿的蛋糕，那些大公司也看不起，小公司做不成，但你做成了足够你吃了。

前面还有匿名用户表示悲观，他看到的和那些整天在屋子里搞科研的博士看到的一样多，很多科研人士对用户需求和工业界发展了解太少，在那些谁都能想到的理想场景中当然只能看到绝望。如果想创业，就要走出去，和各种各样的人打交道，要行动起来，在实战中才能找到突破点。移动互联网给了图像算法大量的新的应用场景，几年后回头看，你会发现很多机会只是现在没发现。

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