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关于帮助和指导视障人士的人工智能和基于视觉的方法的最新进展的调查
方法 % 至论文参考。到论文 SLAM 16.7 [ 19 , 26 , 29 , 38 , 40 ] 编码器/解码器 16.7 [ 22 , 28 , 40 , 46 , 48 ] RANSAC 16.7 [ 23 , 24 , 26 , 29 , 47 ] A* 16.7 [ 19 , 25 , 26 , 29 , 30 ] 卡尔曼滤波器 16.7 [ 23 , 25 , 26 , 30 , 39 ] YOLO 16.7 [ 32 , 33 , 35 , 42 , 45 ] VGG 13.3 [ 25 , 28 , 36 , 44 ] Inception 10 [ 37 – 39 ] 特定算法 20 [ 28 , 30 , 41 , 42 , 47 , 48 ]
职位描述：项目助理 - 使用计算机视觉的2D零件检查
精通Python和计算机视觉库，例如OpenCV，TensorFlow或Pytorch。图像处理技术和机器学习算法的经验。相机校准，原型制作和单板计算机（SBC）的知识。
视觉的元构基准
近年来，变形金刚[9]在各种计算机视觉任务[10]，[11]，[12]，[13]中表现出了不前期的成功。变压器的能力长期以来一直归因于其注意力模块。因此，已经提出了许多基于注意力的令牌混合器[4]，[5]，[14]，[15]，[16]，目的是为了增强视觉传输（VIT）[11]。尽管如此，一些工作[17]，[18]，[19]，[20]，[21]发现，通过用空间MLP [17]，[22]，[23]或傅立叶变换[18]等简单操作员更换变压器中的注意模块，结果模型仍然会产生令人鼓舞的性能。沿着这条线，[24]将变压器摘要为一种称为元构造器的通用体系结构，并假设是元构造者在实现竞争性能中起着至关重要的作用。To verify this hypothesis, [24] adopts embarrassingly simple operator, pooling, to be the token mixer, and discovers that PoolFormer effectively outperforms the delicate ResNet/ViT/MLP-like baselines [1], [2], [4], [11], [17], [22], [25], [26], which con- firms the significance of MetaFormer.
基于视觉的语音控制机械臂用于处理...
摘要： - 该项目概述了基于视觉的语音控制机器人系统，该系统涉及牙科工具，旨在提高牙科服务的质量和卫生。使用带有网络摄像头的 Raspberry Pi 上的 OpenCV 和带有麦克风的 Google Speech API 进行语音识别，实现实时计算机视觉。机器人知道需要哪种牙科器械，并在牙医要求时自行拾取牙科器械，从而最大限度地减少接触。该应用程序还通过提供工具的实时视觉反馈来改善与工具相关的工作条件，包括准确定位和握持工具。这种方法增强了仪器的可达性，提高了清洁度，并使牙科手术能够持续进行而不会频繁中断。
基于视觉的人类行动质量评估-ORCA
人类行动质量评估（AQA）旨在自动评估人类执行的行动的表现，是人类行动分析的一个新兴领域。尽管已经为人类行动分析领域（例如行动识别和行动预测）进行了许多评论文章，但缺乏与AQA相关的最新和系统评价。本文旨在提供有关基于视觉的人类AQA的现有论文的系统文献综述。这项系统的审查是按照Scopus，IEEE Xplore和Web of Science的数据库进行严格进行的，于2024年7月。96个研究文章进行最终分析。本评论概述了AQA的各个方面，包括现有应用程序，数据采集方法，公共数据集，最新方法和评估指标。我们观察到自2019年以来的AQA研究数量增加，这主要是由于深度学习方法和运动捕获设备的出现。我们根据所使用的数据模式将这些AQA方法分类为基于骨架和基于视频的方法。各种AQA任务的评估指标不同。src是最常用的评估度量标准，在96个选定的论文中，有56个使用它来评估其模型。体育赛事评分，手术技能评估和康复评估是根据现有论文在这个方向上最受欢迎的三种情况，并且正在探索更多新的情况，例如钢琴技能评估。此外，还提供了现有的挑战和未来的研究方向，这可能是研究人员探索AQA的有用指南。
一种基于计算机视觉的航空视频中准确提取车辆轨迹的方法
车辆轨迹数据拥有有价值的信息，用于高级驾驶开发和交通分析。虽然无人机（UAV）提供了更广泛的视角，但视频框架中小规模车辆的检测仍然遭受低精度的折磨，甚至错过了。本研究提出了一个全面的技术框架，以进行准确的车辆轨迹提取，包括六个主要组成部分：视频稳定，车辆检测，车辆跟踪，车道标记检测，坐标转换和数据denosing。为了减轻视频抖动，使用了冲浪和绒布稳定算法。仅一旦使用X（Yolox）进行多目标车辆检测，就只能看一下一个增强的检测器，并在检测头中包含一个浅特征提取模块，以提高低级和小规模特征的性能。有效的通道注意力（ECA）模块在颈部之前集成，以进一步提高表现力。此外，在输入阶段还应用了滑动窗口推理方法，以防止压缩高分辨率的视频帧。Savitzky-Golay过滤器用于轨迹降低。验证结果表明，改进的Yolox的平均平均精度（地图）为88.7％，比原模型的增强5.6％。与Advanced Yolov7和Yolov8模型相比，所提出的方法分别将MAP@50增加到7.63％和1.07％。此外，已经开发了车辆轨迹数据集，并且可以在www.cqskyeyex.com上公开访问。大多数跟踪（MT）轨迹度量达到98.9％，单侧定位的根平方误差约为0.05 m。这些结果证实，所提出的框架是交通研究中高准确性车辆轨迹数据收集的有效工具。
I2P注册通过学习从像素到点相似性的基本对齐特征空间 通过滚动曲线在大规模点云中的全局本地化... ct-lvi：一个朝着连续的激光 - 视觉的框架... AI和大型模型的基础 对象重新识别的功能聚合和连接性 混合现实可视化和人脑的交互式血流动力学计算 Guihua Wang 实时的表面识别系统，用于可变的双头机器人步行速度 lcnet.pdf-科学技术学院
估计相机和激光雷达之间的相对姿势对于促进多代理系统中复杂的任务执行至关重要。尽管如此，当前的方法论遇到了两个主要局限性。首先，在跨模式特征提取中，它们通常采用单独的模态分支来从图像和点云中提取跨模式特征。此方法导致图像和点云的特征空间未对准，从而降低了建立对应关系的鲁棒性。第二，由于图像和点云之间的比例差异，不可避免地会遇到一到一对像素点的对应关系，这会误导姿势优化。为了应对这些挑战，我们通过学习从p ixel到p oint sim Imarlities（i2p ppsim）的基本对齐特征空间来提出一个名为i Mage-p oint云注册的框架。I2P PPSIM的中心是共享特征对齐模块（SFAM）。 它是在粗到精细体系结构下设计的，并使用重量共享网络来构建对齐特征空间。 受益于SFAM，I2P PPSIM可以有效地识别图像和点云之间的共同视图区域，并建立高可责任2D-3D对应关系。 此外，为了减轻一对一的对应问题，我们引入了一个相似性最大化策略，称为点最大。 此策略有效地过滤了异常值，从而确立了准确的2D-3D对应关系。 为了评估框架的功效，我们进行了有关Kitti Odometry和Oxford Robotcar的广泛实验。I2P PPSIM的中心是共享特征对齐模块（SFAM）。它是在粗到精细体系结构下设计的，并使用重量共享网络来构建对齐特征空间。受益于SFAM，I2P PPSIM可以有效地识别图像和点云之间的共同视图区域，并建立高可责任2D-3D对应关系。此外，为了减轻一对一的对应问题，我们引入了一个相似性最大化策略，称为点最大。此策略有效地过滤了异常值，从而确立了准确的2D-3D对应关系。为了评估框架的功效，我们进行了有关Kitti Odometry和Oxford Robotcar的广泛实验。结果证实了我们框架在改善图像到点云注册方面的有效性。为了使我们的结果可重现，源代码已在https://cslinzhang.github.io/i2p上发布。
基于Edgeml和计算机视觉的印刷电路板中的缺陷检测
在工业环境中，生产高质量的印刷电路板（PCB）对于确保可靠的产品到达最终客户至关重要[1]至关重要。质量控制部门旨在根据预先建立的标准确保和执行工业过程的每个阶段的合规性。部门负责通过采样来对产品进行功能测试和视觉检查，这是一项经常手动的任务，依赖于员工的重点和解释。这可能会导致人类错误或未发现的缺陷，这些缺陷落在抽样之外[2]。行业4.0技术的集成，例如物联网（IoT），人工智能（AI）和云计算，在优化和确保过程中的可靠性方面起着重要作用[3]。机器学习模型处理和分析大量数据和识别模式的技术能力使得能够准确区分有缺陷的和非缺陷的PCB，检测到未安装的或错误安装的组件，甚至识别痕迹中的缺陷，例如开路通行器或短路或短路。这项技术使基于样本的检查不必要，因为可以单独分析每个生产的董事会。这项工作旨在调查不同的卷积神经网络架构，以表征工业过程中PCB中的组装缺陷。
深度学习与计算机视觉的生成AI
PDPM IIITDM JABALPUR电子和信息技术部（MEITY），印度政府已于2015年建立了电子和ICT学院。在第二阶段，PDPM IIITDM Jabalpur的学院旨在在电子和ICT的利基领域进行可扩展的培训计划，以开发所需的知识库，技能和工具，以释放印度人口的才华。除了有关电子，信息和通信技术基本和高级主题的教师发展计划（FDP）外，该学院还针对新兴地区的学生，公司部门和研究促进研讨会进行定制的培训计划。学院被元素确定为培训，实习，研究和咨询计划的活动中心。
缩回注意：基于计算机视觉模拟系统中计算机视觉的光传感器的设计
在调查包括此文章在内的几篇文章中提出了多个问题后，出版商已撤回了本文。这些担忧包括但不限于本文的文章，同行评审过程不符合教育策略，不适当或无关紧要的参考文献或使用非标准短语。出版商和主持人不再对本文的结果和结论充满信心，并且已经同意应撤回。作者没有回应出版商关于此回答的信件。