
工业检测
处理目标
从产品图像中发现缺陷、偏差和异常区域
输出结果
输出合格判定、缺陷位置和尺寸测量结果
应用领域
真实场景中的视觉输入经过处理后,形成目标、位置、尺寸、类别和运动线索。
具体任务





领域矩阵
军事与遥感

低对比度目标、复杂背景抑制、噪声与虚警控制
预存数字景像图、飞行过程区域相关、偏离航线判定
辐射校正、几何纠正、投影变换、特征提取
多时相对齐、多源信息融合、专题图像生成
工业检测

区分目标类别和对象模式
发现器件瑕疵和异常区域
确认零件位置和姿态
非接触式尺寸与距离估计
按视觉结果完成分类流转
交通监控

路口、路段、停车场目标检测
车牌、人脸、车辆特征比对
事故、违章、异常行为检测
车辆、行人、障碍物、道路标识识别
热红外灰度与温度映射
医学/热成像

X 光影像分析、内窥镜影像分析、组织边界增强
红外测温、热区定位、非可见光成像
噪声抑制、细节增强、异常区域提示
无人平台感知系统

摄像头、激光雷达、惯性测量和定位设备共同采集道路信息,系统再把这些输入转为可用于定位、检测与决策的环境状态。
车道线、红绿灯、交通标志、行人、车辆
目标距离、空间轮廓、障碍物位置
视差、深度、三维几何信息
姿态变化、加速度、角速度
平台定位、路径累计、运动约束
关键技术地图
先保证输入可信:标定、畸变和非均匀校正决定后续测量是否可靠。
先增强可见证据:灰度、直方图、滤波和边缘为检测提供稳定线索。
再把证据转成目标判断:颜色、纹理、模板和点匹配分别适合不同目标。
最后跨帧维持对象身份:搜索和滤波负责把当前目标延续到下一帧。