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视觉识别技术（视觉识别技术的基本概念和目的）
发布时间：2023-04-26 19:38:02
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于视觉识别技术的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、什么是机器视觉技术
机器视觉是用机器模拟人的视觉功能，即通过机器视觉产品(图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统进行各种运算处理来提取信息并加以理解，最终用于实际识别、检测、测量和控制的技术。
二、科沃斯地宝T10 TURBO体验：3.0时代实力成果，“语”众不同的AI扫拖机器人
现如今，市面上大多数的扫地机器人产品还仅仅停留在简单的扫地、拖地功能以及并不智能的体验上。但用户的需求却在悄然发生转变，越来越多的用户开始希望扫地机器人智能高效，增添更先进的交互功能或是更精确的场景划分识别，提升原本低效单一的家庭清洁体验。为了满足用户日益增长的需求，近日，科沃斯推出了全新T系列旗舰地宝T10 TURBO AI扫拖机器人，带来了全自动功能基站、OK YIKO语音交互以及更精准的TrueMapping2.0全局规划与AIVI3.0人工智能视觉识别技术，从产品理念，到功能设计，这款全新的AI扫拖机器人为用户提供了不同于以往更加智能的使用方式以及深度清洁系统，让扫地机器人进化成为一款全能型的智能家居服务机器人。
外观--精妙设计，不仅优雅出众更能方便使用。
在设计上，地宝T10 TURBO在保持简约设计风格的同时，延续了一贯的科技感和高品质。圆润精妙的一体化曲面设计，大面积珍珠白配色点缀着一些银色的细节，突显了整机的一个高端质感。
在dToF激光扫描模块上有三个小孔，这是三个麦克风，支持着开头所提到的语音操控功能，帮助地宝T10 TURBO更好地接受用户的语音指令。机身内侧也配备了高质量的扬声器，对用户指令的语音反馈也十分的清晰。
地宝T10 TURBO配备了一个大尺寸的多功能基站，包含了清洗拖布、烘干拖布以及充电的功能。打开基站的顶盖可以看到两个水箱，分别是清水箱和污水箱，在清洗拖布的时候使用清水搓洗拖布，再将污水回收到污水桶中。污水箱与清水箱采用了不同的颜色，便于区分。
基站还具备自清洁功能，可以对基站底座进行冲洗，并将污水收集到污水箱中。整个过程有着很高的封闭性设计，完全不用担心污水外漏。地宝T10 TURBO的基站内贴心的配备了附件收纳盒，可以放置官方的清洗剂和毛刷。
这一次地宝T10 TURBO还针对充电部分进行了改进，将原本位于机身底部的充电片改变至机身顶部的侧方。一方面让水箱的自清洁系统不影响正常的充电，另外可以减少充电片的污损，充电片的两个小触点在清洁时也非常简单，触点中间的长方形区域为回充传感器，用于寻找充电底座的位置。
使用--专注考虑用户需求，将功能化繁为简，带来轻松上手的真AI扫拖机器人，实现真智能的全局清扫。
01.身藏聪明的语音助手，下达指令即刻解放双手！
在使用扫地机器人的过程中，相信以往我们能够与手机连接或支持智能音箱进行中转操控就可以已经感觉很智能。但现在，在地宝T10 TURBO上，科沃斯实现了AI扫地机器人真正的智能化操作。
因为地宝T10 TURBO的身体内自带“YIKO语音助手”，用户可以通过“OK，YIKO”来唤醒地宝T10 TURBO，实现更智能便捷的人机交互。
当“YIKO语音助手”收到指令后，不仅能够控制地宝T10 TURBO完成指定区域的地面清洁工作外，还可以利用YIKO语音助手实现个性化清扫的全能操控，例如自动清洁、基站自清洁、返回基站、设置吸力、音量等，同时实现与目前主流智能音箱相同的对话功能，可以通过语音的方式询问地宝T10 TURBO时间、天气、进行互动聊天。在使用的过程中可以完全脱离手机操控，直接进行语音就能完成。
也就是说，地宝T10 TURBO的智能语音操控其实对于家中的老人小孩来说非常友好，无论身在家中何处，只需轻松呼唤“OK YIKO”下达指定，地宝T10 TURBO 就能快速响应并完成指令动作。不需要增加扫地机器人的使用学习成本就能通过语音完成所有的操作，大大降低了产品的使用门槛和难度，让人与科技的默契更加简单。
地宝T10 TURBO还支持声源定位技术，用户可以随时将设备召唤到自身附近来执行地面清洁的工作，地宝T10 TURBO根据声音来判断用户所在的方向，从而实现诸如“来我这清洁一下”“到我这来”等语音操作。
02.AIVI3.0视觉识别再度升级 犹如无人驾驶，避障更流畅！
地宝T10 TURBO的避障能力在这一次也进行了再度升级，识人辩物更加出色。得益于搭载了自动驾驶级别的地平线旭日3芯片及专用AI加速器，目前地宝T10 TURBO已具备5TOPS的超高算力，算力较先前更是提升16倍。算力飙升的同时，AIVI3.0人工智能与视觉识别技术也带来了优秀的图像处理能力，960P星光级摄像头能够快速采集物体图像信息，物体单帧识别准确度提升20%，识别速度提升20倍！这让地宝T10 TURBO拥有了强大的视觉避障能力，从而更加准确的识别室内环境在屋内顺畅行走，并对障碍物体进行灵敏绕行。
除了能识别常见的地面障碍物识别之外，地宝T10 TURBO此番还新增了垃圾桶，地垫、体重秤等障碍物识别，甚至连人形、宠物等动态障碍物也能做到精准避让。不止于此，地宝T10 TURBO还能够自动识别地板、瓷砖、地毯等不同材质的地面。当检测到不同材质的地面时，地宝T10 TURBO也可以调整吸力，匹配最佳的清洁方案。
实际测试中即使是较细的桌子腿，地宝T10 TURBO也能轻松躲避。在智能躲避障碍物的同时，还可以将周围的地面做到高覆盖的清洁，不会存在有死角或者遗漏的问题。
03.TrueMapping2.0全局精准规划，建图快存图稳！
地宝T10 TURBO还搭载了TrueMapping 2.0全局规划技术以及dToF传感器，因采用了调制光信号，波长更长，所以针对不同的亮光或暗光环境下，都可以灵活行走精准导航，从而实现更快速稳定的建图。
在配对设置之后，T10 TURBO就可以直接进行快速建图，升级之后的建图精度能够提升4倍，扫描范围也扩大到2倍，扫描完成之后会进行自动保存首次的建图，若发生叠图或不想更新区域也可通过APP一键恢复地图！
从上面所说的AIVI 3.0人工智能与视觉识别技术和TrueMapping2.0全局规划技术的组合可以看出，地宝T10 TURBO的清扫效果和使用体验已再次进化，更有意思的是，它支持在APP端将2D地图转化为3D地图，用户可以在3D地图的基础之上，根据自己家庭的家具摆设情况进行实际的调整，在APP中有丰富的家具供用户选择，可以打造一个更接近真实情况的3D地图。
3D地图的优势在于对家具位置的识别会更加的精准，地宝T10 TURBO在清扫时就可以更好的识别家具以及线材。
04.24小时全屋智能巡航 打扫省心还能安防！
前文说到地宝T10 TURBO支持配合手机APP的使用，下载ECOVACS Home就可以完成手机与地宝T10 TURBO的配对连接。
在手机APP中，用户可以通过远程操控对不同的房间进行设置，从打扫顺序到不同的打扫模式，以及自定义区域的清扫都可以在APP上实现设置。地宝T10 TURBO在清洁过程中，清扫线路以及状态都可以通过APP查看。同时还可以在手机APP上也可以进行一系列的预约操作，设置完成之后地宝就可以按照每日的清扫流程进行打扫，非常省心。
通过ECOVACS Home，用户还可以连接地宝T10 TURBO的摄像头，通过地宝T10 TURBO来观察家里的情况，配合24小时全屋智能巡航功能，起到家庭安防的作用。用户还可以将视频小窗口播放，配合扫地机器人的清扫线路图，没准可以发现一些丢失在家里的小物件，也能带来一些小的惊喜。另外，地宝T10 TURBO还获得莱茵隐私认证，机器人的摄像头工作指示灯，视频启动时指示灯同步显示，同时每15分钟还会进行“视频中”的语音提示，数据安全性值得保证。
05.3000Pa大吸力，无缝不入清洁彻底！
地宝T10 TURBO配备了3000Pa超大吸力。同时双边刷的设计可以将地面的垃圾聚拢在一起，再经由浮动滚刷送入风口，大吸力能够将地面缝隙内的灰尘也清理干净，可以对地面进行较为彻底的清洁。
浮动滚刷采用了软胶和双边毛刷的组合，对于灰尘以及毛发的清洁效果都很不错。针对其清扫效果，我们也进行了清扫测试，使用砂糖以及食物碎屑来测试下扫拖机器人的清扫能力。
很轻的砂糖及食物碎屑有着容易被风吹散的问题，有些扫地机器人并不能够很彻底的对其进行清理。地宝T10 TURBO在打扫的时候，先通过双边刷将地面上的砂糖、碎屑进行聚拢，再通过贴近地面的浮动滚刷直接清理干净，整个过程简单高效。清扫过程中边刷的力度非常适中，起到了很好的到聚拢的效果，完全没有出现把碎屑全部打散的情况。
06.旋转加压擦地系统 拖地轻松顽渍无踪！
地宝T10 TURBO配备了OZMO Turbo 2.0旋转加压擦地系统，这个模块使用了简单拆卸的魔术贴设计，可以更稳固的将两块拖布贴在拖布支架上，这一次地宝T10 TURBO拖布的直径增加了200px，提供了更大的清洁面积。清洁地面时，两块拖布在旋转的同时向下加压，有着非常显著的清洁效果。
我们也对地宝T10 TURBO的拖地功能进行了测试，使用咖啡、饮料作为污渍洒在地面上。通过语音指令让地宝T10 TURBO前去打扫。面对这些污渍，地宝T10 TURBO可以非常顺利的清理干净。
在拖地清扫模式下，只需要经过一次就能够将整个污渍清理干净，比使用拖布来回清扫要更加的便捷高效。如果地面不慎沾染一些污渍，这时只需要配合T10 TURBO的智能语音功能进行定位清洁，更是省去了自己清理的烦恼。
07.基站一键自清洁，“10”分洁净呵护全家健康！
地宝T10 TURBO提供了自动回洗、烘干拖布的功能，实现了自动化自清洁方式，非常的方便，有了地宝T10 TURBO，用户就可以彻底的解放双手。
地宝T10 TURBO的全自动功能基站提供了4L大容量清水、污水箱分离设计，搭配地板专用清洁剂，可以更强效的去除拖布和地面污渍。
清洗之前的拖布
清洗之后的拖布
地宝T10 TURBO不但具备较为出色的清洗效果，清洗拖布也非常的省水，一次清洗所消耗的水量非常的少，要比人工清洗更加省水。
返回基站对拖布进行清洗之后，地宝T10 TURBO还提供了热风烘干功能，自动鼓入的热风，只需要两个小时就能够快速烘干拖布，有效杜绝了细菌异味的滋生。当然，考虑到有小孩或宠物的家庭对卫生环境有更高的要求，用户还可以选配银离子除菌模块，实现对拖布、水箱、地面全方位99.9%的除菌，家里更洁净，才能更安心！
小编总结：
地宝T10 TURBO的出现将扫地机器人的体验提升到了新的高度，不但具备更好的清洁效果，同时智能性也做到了行业天花板的水平。通过智能语音的方式来操控地宝T10 TURBO，在解放双手完成一站式清洁的同时，也让整个清扫过程更为高效。智能的语音交互也无须太多的学习成本，即便是不太会使用智能产品的老人也可以直接呼唤T10 TURBO进行指定的清扫。
可见，科沃斯T10 TURBO已然跳脱出普通的扫地机范畴，进化成为一个智能化的服务机器人。科沃斯在产品技术上的不断研发、迭代升级解决了许多用户在实际使用的体验问题，更是通过智能AI功能的融合致力实现“机器人服务全球家庭”的愿景。相信在未来，一直潜心于钻研服务机器人技术的科沃斯，也能给千家万户的消费者带来更多的服务机器人智能产品。
三、中国视觉技术指的是什么？通过视觉技术，人们能了解什么？
机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等多个领域的交叉学科。 机器视觉主要用于计算机模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，处理理解，最终用于实际检测、测量、控制。 机器视觉技术的最大特点是速度快、信息量大、功能多。 目前手机端应用的3D传感器技术方案主要是3D结构光和TOF (光飞行时间法)，苹果、OPPO Find X、小米以及华为Mate20 Pro设计中使用的3D结构光技术、OPPO R17 Pro、华为mate。
基于3D传感APP应用的创新体验彻底打开了人们想象的空间。 手机厂商加速布局的原因是重视赋予智能终端“看”世界的能力。 机器视觉主要使用计算机模拟人类的视觉功能，但重要的不是人眼的简单扩展，而是拥有人脑某些功能从客观事物的图像中提取信息，处理和理解，最终用于实际的检测、测量和控制。 将机器视觉技术应用于禽蛋质量检测具有人工检测无法比拟的优势。 表面缺陷和大小、形状是鸡蛋质量的重要特征，机器视觉检测不仅可以排除人的主观因素的干扰。
3D视觉技术在许多领域具有极高的战略意义，国内一些技术雄厚的企业鳞次栉比，在此领域展开了深入的研究，目前我国3D人脸识别的落地应用处于世界领先水平。 值得一提的是，国内3D视觉技术独角兽中光是唯一能够实现量产结构光3D传感相机的中国企业，3D传感器专利数量与苹果、微软等并列世界前三，其3D视觉模块、算法及辅助解决方案例如，OPPO Find X、支付宝脸刷支付是一种使用奥比中光3D视觉模组的方案。
四、先驱者(5) AI巨头如何跨界自动驾驶？
[汽车之家 技术] 有这样一家成立于2014年，旋即成为该领域“独角兽”的高科技企业，说起它的名字大部分人可能以为是历史课本某一章节的名称，但不夸张的说，如今我们几乎每天都离不开它的产品或技术。它赋予机器超过人类的辨别能力，并且在还会创造出更多来自于科幻小说的未来场景，那么TA与我们的《先驱者》系列内容又有什么联系呢？且听我娓娓道来。
这篇《先驱者》将要聊到：
1、如今大部分主流智能手机都装载了TA的技术；
2、这家公司汇集了计算机视觉领域的顶尖人才；
3、TA让管理大型城市就像玩电子游戏一样简单直观；
4、TA可能是未来自动驾驶领域一家顶尖的技术供应商。
●你不知道的商汤
不知你有没有发觉如今的机器正在变得“聪明”起来：早晨你抬起手机，当屏幕亮起的刹那就会自动解锁，想回顾一下昨天郊游的精彩照片，手机相册会根据不同的主角把相册中海量的照片自动分类；在地铁站台旁的无人售卖机旁，可以直接刷脸支付购买饮料；在机场无需工作人员，只要用身份证和你的人脸进行比对就可以完成值机手续；特殊时期，公司入口的摄像头就能够自动侦测访客的体温……
在这些“聪明机器”的芯片内，可能都写入了这家公司的代码，创始人汤晓鸥教授将这家公司命名为“商汤”，它是中国有据可考的第一个朝代商的开国君主的名称，也意味着这家公司将要在一片新的领域开疆拓土。
说到计算机视觉技术，在如今大家可能耳熟能详，但是在上世纪90年代初，大部分人还没接触过电脑的年代，汤晓鸥就已经开始投身与相关领域的研究了。
基于多年深耕，汤晓鸥教授在计算机视觉以及人工智能领域成就卓著，2001年，他建立了香港中文大学多媒体实验室，这也是最早应用深度学习进行计算机视觉研究的华人团队。在2016全球GPU技术大会（GTC）上，多媒体实验室与来自麻省理工、斯坦福以及加州大学伯克利分校等实验室并列为10大顶尖AI先锋。如今，它仍然是计算机视觉以及深度学习领域最为活跃的实验室，每年在该领域的顶级学会上发表百余篇重量级论文。实验室吸引了诸多顶尖人才的加盟，也被业内誉为计算机视觉界的“黄埔军校”。
人脸识别是计算机视觉技术的一个主要应用场景，同时也被业内认为是一项挑战性非常高的技术，因为首先不同人的面部关键特征位置类似，其次即便一个人，在不同时间和环境下，TA的面部特征也因光线和情绪等不同而有着不小的变化。
人脸识别技术获得广泛应用的里程碑事件发生在2014年：Facebook首先发布了自己的DeepFace面部识别技术，在750万人脸数据的基础上，达到了接近于人类的识别率；而仅仅几个月后，汤晓鸥团队开发了一个基于高斯过程的人脸识别技术GaussianFace (高斯脸)，取得了98.52%的识别率，首次超越了人类，随后团队发表的DeepID系列算法，将准确率逐步提升到了99.55%。这意味着计算机面部识别技术已经可以应用于金融以及重要的工业应用领域。
2014年，汤晓鸥教授正式开始自己的创业，获得IDG资本数千万美元的A轮投资之后，与徐立、王晓刚等一起创建了商汤科技。商汤科技成立之后，迅速“笼络”了多媒体实验室朋友圈的各路精英“学霸”，成为了将前沿尖端科技向产品落地转化的孵化基地。
凭借着在AI领域强大的技术优势，商汤科技创立以来受到了资本市场的格外青睐，是目前全球总融资额及估值最高的人工智能创新企业。
在文章的开头我们说过，我们几乎每天都在接触着商汤的技术：诸如智能手机上的面部识别解锁、手机照相美颜及AR特效、美图软件、直播视频平台，以及我们在银行柜台、支付软件、火车站、机场等场合使用的面部识别身份认证系统等等。在我们看不见的地方，商汤还在与各地政府合作建立智慧城市解决方案，诸如通过分析遍布城市的上百万个摄像头所采集的信息，可以迅速发现出在城市各个角落发生的异常情况，诸如共享单车违规停放、垃圾随意堆放、突发火情等，相当于削减了大量人力巡视成本，同时提升了城市管理效率。基于深度学习技术，智慧城市还会根据需求延伸出多种应用场景。
● 跨界自动驾驶：竟源于偶然？
2017年12月，一家国际一线车企宣布与商汤合作研发L4级以上的自动驾驶技术，并为商汤自动驾驶团队投入了一笔大额启动资金用于后续项目的研究开发。这在业界掀起了不小的波澜：一家蜚声世界的大型国际车企为何要选择与这样一家仅仅成立3年，且之前在汽车界没有任何声量的企业进行合作？
事实上这家国际车企的决定绝非草率：在前期招标期间有十余家国际一流企业竞标，最终商汤团队凭借着其算法的高识别率、准确和稳定性一路过关斩将，凭硬实力最终赢得了甲方的信赖。在2016年，商汤便与这家车企合作推出了基于四个摄像头的自动驾驶解决方案，并且成功完成特定场景下的自动驾驶挑战，并且在大雨天气下仍然表现出色。这对于高度依赖感知技术的自动驾驶汽车来说，无疑是一个令人侧目的突破。
说到商汤的自动驾驶团队，究竟聚集了多少业界的“大牛”能做到这样的成绩？在《先驱者》采访期间，我们有幸在商汤位于北京中关村的办公地点遇到了商汤自动驾驶团队负责人本尊，令我们没想到的是，她竟然是一位“准九零后”姑娘——初次见面说她是一名在校大学生绝对没人怀疑，不过言行举止间透露着当年班中那位“学霸”的气质。
如同香港中文大学的其他师兄弟姐妹们一样，石建萍有着一份令人瞩目的履历。攻读博士期间，她专注图像模糊评估领域，发表了12篇顶级会议和期刊论文。
16年商汤开始着手研究自动驾驶时，她与团队提出了仅依赖摄像头实现特定场景下的自动驾驶技术所需的所有感知的方案。当时这样的想法在业内尚无先例，在非常短的时间内，他们从零开始，快速完成了数据标注、模型提升、数据多样性增强等多个方面的快速迭代，顺利实现了依靠摄像头达到特定场景下自动驾驶驾驶的要求。在毫无经验可言的未知领域探索，大概也只有像她这样天赋异禀的年轻人才能如此充满创造力吧。
随后，商汤自动驾驶团队迅速壮大，由10余人发展到了超过200人规模，这些都是在相关领域的尖端人才。凭借着人才和技术优势，相继攻克了多传感器信息融合、人车行为分析预测与决策系统等多重难题，建立了完整的自动驾驶/辅助驾驶解决方案，迅速实现了商业化落地。
说到与当前在辅助驾驶领域深耕多年并且占据绝大部分份额的国际巨头相比较，石建萍表现得相当自信：“在感知的核心算法性能，我们肯定是超越他们的。”——一种被学霸支配的恐惧感油然而生。不仅如此，在与主机厂进行合作时，商汤还有着本土化优势，无论沟通成本还是深度定制化能力，都是国际供应商所不能及的。
那么做好对一座大型城市的感知之后，做自动驾驶是否是一种“降维打击”呢？石建萍也坦言，即便是“学霸团队”，面对新事物仍然需要一个学习过程。相比智慧城市的相关感知，做自动驾驶对于精度和准确性无疑有着更高的要求——因为这与车上成员的安全息息相关，安全正是自动驾驶的第一要素。而与国际一线的汽车厂商合作，也让商汤的自动驾驶团队深入了解了汽车厂商的研发流程和思维方式，从而也为今后与更多的OEM合作打下了基础。
除了与国际厂商合作之外，商汤的高级驾驶辅助系统解决方案在国内的落地步伐也在逐渐加速——在今年的北京车展上，搭载商汤辅助驾驶解决方案的哪吒汽车正式与公众见面。
在上海临港智能网联测试园区以及周边开放道路，商汤科技的L4级自动驾驶车队正在进行着紧锣密鼓的路测，在这里测试车型收集的数据，将要在商汤的深度学习模型中进行积累训练，从而“培养”出更聪明的自动驾驶汽车“大脑”。
相比已经开始项目落地的L2级驾驶辅助功能，商汤的自动驾驶技术团队同时也在投入相当的精力用于L4级多传感器融合感知以及决策的研究。在石建萍看来，L4和L2之间并没有天然的壁垒，两者从技术角度来看有着一定的共通性：一方面L2的数据通过有效积累可以为L4打下基础；同时L4测试的数据可以积累回溯到L2的场景中。L2的视觉感知对于L4是不可或缺的部分，也是对于激光雷达一个必要的补充。石建萍颇有些自豪地说，对于商汤这个体量的公司而言，做自动驾驶不需要讲故事来吸纳风险投资，所以可以按部就班，潜心研究技术的迭代。这无疑是让许多自动驾驶公司眼红的地方。
通过多传感器感知算法的研究，目前商汤在该领域已经积累了相当的经验，在不久前，商汤与我们在《先驱者》第四期聊到的国内激光雷达头部公司禾赛共同推出了集成算法的PandarMind激光雷达产品，大大降低了客户的研发成本。
2020年“新基建”是一个热度非常高的话题，国家对于5G以及城市智能化基础设施的投入，对于自动驾驶而言绝对是个利好消息。除了车端之外，石建萍团队也在着手进行路端感知技术的推进工作——将传感器集成在路端，同时通过5G信号低时延地将海量感知数据传输给自动驾驶车辆，这相当于在路上的自动驾驶车辆可以“共享”传感器，对于自动驾驶车型而言也会降低单车成本，同时作为传感器的冗余，也可以提升车辆自身的安全性。
除了自动驾驶之外，以感知见长的商汤科技自然还会将自己的AI技术拓展到新的用车场景：在上海商汤总部，我们体验了商汤定义的智能车舱。通过视觉识别技术，相当于为车辆安设了双眼——以金融级的识别准确率来分辨车主，可以实现面部解锁、千人千面个性化设置，而在车内的摄像头，则可以识别驾驶员各种手势命令以及对不规范的驾驶行为进行识别和提醒等等。得益于商汤对于视觉识别技术的深厚积累，我们在现场体现各项识别功能可谓准确而流畅。据悉，商汤已经与另外一家欧洲豪华车厂达成合作协议，不久的将来就可以看到更多车内智能感知功能面世。配合驾驶辅助系统，商汤可以为主机厂提供一套完整的智能汽车解决方案，不同部门之间形成良好的协同效应。
写在最后：
往期回顾：
先驱者（4）激光大战中的中国高端玩家
先驱者（3）中国激光雷达企业逆袭记
先驱者（2）机器视觉领域的中国挑战者
先驱者（1） 一文了解世界自动驾驶格局
以上就是关于视觉识别技术相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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