在实际应用中,目标检测与条码识别技术往往需要结合具体场景进行定制和优化。例如,在自动驾驶领域,可以利用目标检测技术识别道路上的行人、车辆等目标物体,提高行驶安全性;在商品管理领域,可以利用条码识别技术实现商品的快速入库、出库和盘点。 3.2 案例分析 以基于深度学习的条形码识别系统为例,该系统通过构建包含各种类型...
目前, 目标识别主要有以下几个应用场景: ① 安全领域:指纹识别、人脸识别等,代表项目如Face++、依图科技、深醒科技等。 ② 军事领域:地形勘察、飞行物识别等,代表项目全悉科技。 ③ 交通领域:车牌号识别、无人驾驶、交通标志识别等,代表项目纵目科技、TuSimple(图森科技)、驭势科技等。 ④ 医疗领域:心电图、B超...
第7章 目标检测与识别 7.1 目标检测与识别技术 目标检测用来确定图像的某个区域是否包含要识别的对象 本章用到的技术: 梯度直方图 图像金字塔 滑动窗口 7.1.1 HOG描述符 HOG是一个特征描述符,与SIFT、SURF、ORB类型相同。 目标检测的内部机制都差不多:将图像划分为多个部分,计算各个部分的梯度。 HOG是基于梯度计...
图像识别和目标检测是计算机视觉领域中的两个相关但不同的任务。它们在处理图像数据时的目的和方法上有所区别。以下是图像识别和目标检测之间的主要区别: ### 图像识别(Image Recognition): 1. **目的**:图像识别的主要目标是确定整个图像的内容属于哪个类别。它关注的是图像中的主要对象或场景,并将其分类到预...
识别:在识别的基础上,再给出位置和大小。 我的理解: 检测: 1、传统的方式:通过特征匹配(如边缘检测等算法),提取出图像中的目标。这样的话,只是提取出了目标,并不知道目标是什么,因此需要“识别”来进一步知道是什么物体。如人脸检测,是个人脸都给框出来。
卷积神经网络CNN已经帮我们完成了图像识别(判定是猫还是狗)的任务了,我们只需要添加一些额外的功能来完成定位任务即可。 定位的问题的解决思路有哪些? 思路一:看做回归问题 看做回归问题,我们需要预测出(x,y,w,h)四个参数的值,从而得出方框的位置。
计算机视觉中目标检测、跟踪、识别是最基本的几个task,尤其又以检测最为重要和基础。同时基本上所有的检测任务都需要在给出物体的bounding box之后,给出物体的类别(也就是给识别物体),所以文章中不区分检测和识别任务。笔者从事计算机视觉中目标检测相关的工作还比较多,将自己看到的,学到的,以及相关的一些理解总结如下...
关于图像分类、图像识别和目标检测异同 计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支,它旨在构建能够理解和处理图像、视频等视觉信息的计算机系统。在计算机视觉领域中,图像分类、图像识别和目标检测是三个重要的任务,当然目标跟踪、图像生成也是新的方向和延伸。 其实下面这幅图已经非常准确地说明图像分类、图像识别和目标检测...
目标检测和目标识别都是计算机视觉领域中的重要问题,但它们之间有着明显的区别。 目标识别是指在给定的图像中找到特定物体的位置并对其进行分类,例如在一张图片中找到猫的位置并判断它是否是一只猫。目标检测则更进一步,不仅要找到物体的位置和类别,还要确定该物体在图像中的具体位置和大小,例如在一张图片中找到多只猫...
视觉目标检测和识别之过去,现在及可能(2017.06.28) 计算机视觉中目标检测、跟踪、识别是最基本的几个task,尤其又以检测最为重要和基础。同时基本上所有的检测任务都需要在给出物体的bounding box之后,给出物体的类别(也就是给识别物体),所以文章中不区分检测和识别任务。