Computer Vision - Erforschung intelligenter Wahrnehmung und Entscheidungsfindung in autonomen Systemen
Fouad Sabry
Traductor Daniel Hueber
Editorial: Eine Milliarde Sachkundig [German]
Sinopsis
1: Computer Vision: Dieses Kapitel führt in das Feld der Computer Vision ein und erörtert, wie Maschinen visuelle Daten verarbeiten, um das menschliche Sehen nachzuahmen. 2: Machine Vision: Konzentriert sich auf industrielle Anwendungen von Vision-Systemen, wie Qualitätskontrolle und Automatisierung. 3: Bildanalyse: Erforscht Techniken zur Interpretation und Manipulation von Bildern, von einfachen Transformationen bis hin zu komplexen Segmentierungsaufgaben. 4: Optischer Fluss: Erläutert im Detail, wie optische Flussmethoden zur Bewegungsverfolgung in Videos und Bildern verwendet werden, was für Robotik und Animation unerlässlich ist. 5: Gestenerkennung: Behandelt die Technologie hinter der Erkennung menschlicher Gesten, ein Schlüsselelement der Mensch-Computer-Interaktion. 6: 3D-Scannen: Erörtert Methoden zur Erfassung dreidimensionaler Daten von Objekten, grundlegend für virtuelle Realität und Modellierung. 7: Pose (Computer Vision): Untersucht Algorithmen zur Bestimmung der Position und Ausrichtung von Objekten im 3D-Raum. 8: Stereokameras: Erforscht Stereovisionstechniken zur Erstellung von 3D-Tiefenkarten aus 2D-Bildern, die in der Robotik weit verbreitet sind. 9: Artikulierte Körperhaltungsschätzung: Untersucht Methoden zur Schätzung der Körperhaltung, ein entscheidender Bereich in der Überwachung und interaktiven Technologie. 10: Aktives Sehen: Bespricht Systeme, die ihren eigenen Blickwinkel steuern können, um die Qualität des Sehens zu verbessern und so eine bessere Entscheidungsfindung bei Robotern zu ermöglichen. 11: Aktivitätserkennung: Untersucht, wie Computer-Vision-Systeme menschliche Aktivitäten interpretieren können, und wendet dies auf Überwachung, Gesundheitswesen und mehr an. 12: 3D-Rekonstruktion: Konzentriert sich auf die Umwandlung von 2D-Bildern in 3D-Modelle, was für virtuelle Umgebungen und Simulationen von entscheidender Bedeutung ist. 13: Structuredlight 3D-Scanner: Beschreibt Techniken für 3D-Scans mit strukturiertem Licht, die eine hohe Genauigkeit für detaillierte Modelle bieten. 14: Visuelle Odometrie: Erklärt, wie Systeme ihre eigene Bewegung durch die Analyse visueller Eingaben verfolgen, was für autonome Fahrzeuge unerlässlich ist. 15: Timeofflight-Kamera: Stellt diese Technologie vor, die in der Tiefensensorik für Anwendungen wie Robotik und Augmented Reality verwendet wird. 16: Finger Tracking: Befasst sich mit den Techniken zum Verfolgen von Fingerbewegungen, die für interaktive Systeme und Mensch-Roboter-Schnittstellen von entscheidender Bedeutung sind. 17: Schachbretterkennung: Erklärt, wie Computer Vision Schachbretter zur Kamerakalibrierung und Merkmalsextraktion in der Robotik erkennen kann. 18: Visual Computing: Bespricht das interdisziplinäre Feld, das Computer Vision und Computing kombiniert und für KI- und Robotersysteme von entscheidender Bedeutung ist. 19: Smart Camera: Befasst sich mit der Verwendung fortschrittlicher Kameras, die Bilder verarbeiten und autonom Entscheidungen treffen können und so den Weg für intelligente Systeme ebnen. 20: Flexibles Fertigungssystem: Untersucht die Rolle von Computer Vision bei der Verbesserung von Flexibilität und Effizienz in der automatisierten Fertigung. 21: InspecVision: Behandelt die Anwendung von Computer Vision für Präzisionsprüfungen in industriellen Umgebungen, wodurch Qualitätskontrolle und Effizienz verbessert werden.
Disponible desde: 18/12/2024.
Longitud de impresión: 221 páginas.
