優(yōu)創(chuàng)幫剖析三維視覺的發(fā)展趨勢

時間：2019-08-14作者：東莞市均勝智能科技有限公司瀏覽：145

       趨勢1：幾何與學(xué)習(xí)方法融合
       在深度學(xué)習(xí)一統(tǒng)天下的計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，三維視覺方向主導(dǎo)算法仍然是傳統(tǒng)的多視角幾何方法，但是深度學(xué)習(xí)方法也是一種重要而有效的輔助，比如在解決單目初始化純旋轉(zhuǎn)問題上。

       趨勢2：多傳感器融合
       目前基于普通攝像頭的視覺傳感器仍然是主導(dǎo)，但是工業(yè)界對算法的魯棒性要求比較高，純視覺方法很難保證在復(fù)雜的環(huán)境下保持魯棒的效果。所以，用廉價的激光傳感器、IMU（慣性測量單元）等與視覺傳感器進(jìn)行融合，是一種比較靠譜的方法。比如在移動端目前基于攝像頭+IMU方法越來越多。

       趨勢3：算法與硬件的結(jié)合
       比如深度相機(jī)廠商在盡力把一些視覺算法嵌入到相機(jī)**，提升相機(jī)的本地處理能力。2018年發(fā)表在Robotics & Autonomous Systems 的一篇論文 《Embedding SLAM algorithms: Has it come of age? 》討論了嵌入式SLAM算法的可能性，并給出了一種在低功耗嵌入式系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)SLAM的算法：FastSLAM2.0。

       趨勢4：算法與具體應(yīng)用結(jié)合
       三維視覺算法目前比較好的商業(yè)應(yīng)用主要集中在無人駕駛、無人搬運(yùn)車（Automatic Guided Vehicle，簡稱AGV）、AR（教育、影音游戲）、機(jī)器人等領(lǐng)域，其與具體用用的結(jié)合，較快地推動了算法的進(jìn)步。

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