設計了一種智能噴涂工作站 ,基于搬運與噴涂的多機器人協(xié)作 , 利用python結(jié)合0pencv編寫視覺系統(tǒng) , 實現(xiàn)了取料 、視覺識別 、噴涂 、放料的智能化生產(chǎn)。
在當今汽車行業(yè),智能化浪潮正以前所未有的速度席卷而來,智能駕駛無疑成為了這場變革中的核心戰(zhàn)場。隨著科技的不斷進步,智能駕駛技術日新月異,其中純視覺和激光雷達這兩條技術路線脫穎而出,成為了人們關注和爭論的焦點。那么,究竟哪條技術路線更有未來呢?要回答這個問題,我們需要從多個維度對這兩種技術進行深入剖析。
在自動駕駛技術蓬勃發(fā)展的當下,純視覺和激光雷達作為兩大核心感知技術路線,引發(fā)了廣泛的關注與激烈的討論。二者各有千秋,究竟哪條路線能引領自動駕駛的未來,成為行業(yè)內(nèi)的焦點話題。
在當今數(shù)字化時代,數(shù)據(jù)如同流淌在信息高速公路上的血液,驅(qū)動著各個領域的創(chuàng)新與發(fā)展。而在嵌入式視覺領域,高速數(shù)據(jù)傳輸正扮演著越來越關鍵的角色,它不僅是實現(xiàn)實時、精準視覺感知的基礎,更是開啟未來智能應用無限可能的鑰匙。
距百度19年夏天公布阿波羅精簡版——城市道路視覺L4自動駕駛解決方案過去了整一年,Apollo Lite在過去的一年里實現(xiàn)了許多傲人成績,累積閉環(huán)測試里程提升13倍,單位里程交互機動車/非機動車/行人個數(shù)提升了2倍。同時,MPI提升2.5倍,點到點送達成功率提升60%。
我們看電影的時候總是有3D和4D電影之分,那么這兩者之間到底有什么區(qū)別呢?
近日,深慧視(深圳)科技有限公司研發(fā)出國內(nèi)首款大視野激光3D工業(yè)相機HV2000L,有效解決了傳統(tǒng)3D工業(yè)相機在高反光、暗光以及強環(huán)境光干擾環(huán)境下難以成像的問題。
本文作者魏秀參,本文首發(fā)于作者的知乎專欄《欲窮千里目》, AI研習社獲其授權發(fā)布。 計算機視覺 (Computer Vision, CV) 是一門研究如何使機器“看”的科學。1963年來
當你打算生孩子的時候就是一個冒險的開始,值得注意的事情有很多,如:早產(chǎn),很多疾病都是由于早產(chǎn)造成的。據(jù)世界衛(wèi)生組織報告,每年約有15萬個早產(chǎn)兒,其中5%的早產(chǎn)兒有喪失視力的可能。目前,研究人員正
科學家們知道,處于微重力環(huán)境的宇航員如果肉眼看到另一個物體“移動”,即使它們實際上是保持不動,宇航員都常常認為它們正在移動,而這種現(xiàn)象使得深度感知變得更加困難。在使用機器人Canadarm2捕獲
眾所周知,盲人看不見東西,是否有技術讓盲人看見東西?但最近有科學家真的實現(xiàn)了這一技術。研究利用一種被稱作“視幻覺”的現(xiàn)象,通過植入電極和電刺激,就可以使盲人“看見”研究者繪制的圖案。
眾所周知,盲人看不見東西,是否有技術讓盲人看見東西?但最近有科學家真的實現(xiàn)了這一技術。研究利用一種被稱作“視幻覺”的現(xiàn)象,通過植入電極和電刺激,就可以使盲人“看見”研究者繪制的圖案。
?盡管iOS 11.2解決了計算器的bug,但是如果輸入速度太快,則會導致輸入丟失。 但是,IOS 11.3恢復了顯示和隱藏按鈕的動畫效果,而無需重新引入此問題。 “錯誤”是設計錯誤:計算器在動畫期間阻止所有輸入來防止按鈕褪色。 如果輸入速度太快,則無法記錄某些按鍵。
近年來,SLAM技術取得了驚人的發(fā)展,領先一步的激光SLAM已成熟的應用于各大場景中,視覺SLAM雖在落地應用上不及激光SLAM,但也是目前研究的一大熱點,今天我們就來詳細聊聊視覺SLAM的那些事兒。 SLAM主要是基于相機來完成環(huán)境的感知工作,相對而言,相機成本較低,容易放到商品硬件上,且圖像信息豐富,因此視覺SLAM也備受關注。