AI和深度学习后，让我们来解决几十年来的机器视觉趋势：人工智能，机器学习和深度学习。人工智能或人工智能是计算机科学的一个分支，涉及计算机模仿人类行为的方式。作为一门学科，人工智能自上世纪中叶以来一直存在。AI没有描述任何特定技术，3d视觉识别，只描述目标;任何编程逻辑都可能被称为AI，甚至是简单的if-then规则和决策树。机器视觉搜索算法被称为人工智能。机器学习是AI的一个子集，深度学习是机器学习的一个子集。这些术语是通过学习算法实现AI的技术的名称。机器学习是与系统相关的一般概念，其基于初始数据输入可以在给定任务中学习和改进它们的性能。深度学习是机器学习，它使用“深层”***网络，允许计算机基本上“通过实例”进行学习。该技术已被证明在图像识别，声音识别和语言处理等任务中表现优异。深度学习是高度计算密集型的，通常需要特殊的处理器硬件（例如GPU，具有深度学习核心的图形处理单元），特别是在学习过程中。在过去几年中，可用于执行机器视觉深度学习的软件和硬件平台迅速扩展。毫无疑问的深度学习将对机器视觉产生长期持续影响，并在当前的通用产品中具有以下实际意义。 次数用完API KEY 超过次数限制

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镶入修复法崩刃的深度大于10mm或刃口面在厚度方向有裂纹时，可以用镶入法来修复，3d立体视觉，由于这种裂纹不能用倒置法或加垫块方法修理，故用线切割方法把有缺陷的部位切除，再镶入一个同样大小的刃块来修复。为了保证刃块修复后有足够的强度，应用此修理方法的模具凸凹模拼块尺寸不能过小。配合的方式一般采用无间隙配合，为防止镶入后拼块胀裂，镶入时不能有过盈，如果有间隙时，3d视觉，可用粘结剂粘牢。配合部分的形状一般有圆形和燕尾形两种。

镶块在镶入前先要油修一下，再轻轻压入。镶块的材料可利用其他报废模具的刃块。（5）金属圈紧固修复法当整体式凹模出现裂纹时，可在外表面用一个金属圈紧固使其***原尺寸。对于有些尺寸较小的组合式凹模拼块松动时也可采用此方法。紧固金属圈的材料可用Q235A钢，厚度低于凹模5mm左右。为便于加工和装配，金属圈与凹模可采用0.1mm左右的间隙配合，金属圈套入凹模后用螺钉固定于模座上，四周配合处用扁錾铆紧，使凹模***到要求尺寸。

3D物体检测实现方案：相机的内外参标定；对动态物体的检测，尤其是车辆的检测，是需要给出车辆的3D bounding box的（给出一个伪3D也是可以的），所以在***网络的训练打标签时与普通的2D检测有区别，3D的好处在于能给出车的一个heading信息，以及车的高度信息。车辆及行人都要给出对应的id号，要加入多目标跟踪算法，遮挡情况下的id难以维持，这是一个难点。另外***网络提取特征能力再强大，也不能cover掉所有的动态物体检测，可以依据现实场景增加一些几何约束条件（如汽车的长宽比例固定，卡车的长宽比例固定，3d视觉测量，车辆的距离不可能突变，行人的高度有限等），增加几何约束的好处是提高检测率，降低误检率，如轿车不可能误检为卡车；方案是训练一个3D检测模型（2.5D也行）加后端多目标优化加基于单目视觉几何的测距方法。 次数用完API KEY 超过次数限制

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