了解机器视觉的多传感器融合技术

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多传感器融合(Multi-sensor Fusion, MSF)这个主题越来越受到重视,这个技术常见于自动驾驶领域,系统处理多个不同传感器的信号,并即时获得结果。当单独的传感器无法自行确认或验证结果,同时每个传感器拥有其他传感器不可替代的功能,从而多个相互协作的传感器进行多层次,多空间的信息互补和优化组合处理,产生对观测环境的一致性解释。譬如,光平台的多次测量并将结果与成分进行比较,得到高质量的判断结果。

常见的算法有后端融合算法和前端融合算法。后端融合算法,又被称为松耦合算法,本质上是对融合后的多维综合数据进行感知,我们先以我们熟悉的机器人领域为例,譬如对于AMR(Automated Mobile Robot的缩写,“自主移动机器人”)机器人采用多传感器(激光雷达、景深摄像机、超声波雷达等等)多维综合数据融合定位解决自主导航、自主决策问题。前端融合算法,本质上就是将多个传感器作为组成部分,融合成一个传感器系统,从整体上来考虑信息,这样做的好处是在前端时候即可融合数据,让这些数据具有关联性,譬如机器人的vSLAM技术就常用前端融合,以提高即时定位与地图构建的稳定性。

对于机器视觉在检测应用上,根据应用和环境,采用后端融合算法或前端融合算法,或两种算法同时采用,来进行数据处理。翰宁智能是多相机传感器融合技术的专家,在硬件系统方面,基于我们对传感器融合技术长期积累,熟悉2D相机、3D相机、激光雷达,以及各种类型工业级传感器,在软件系统方面,我们积累了大量后端融合算法和前端融合算法开发经验,并搭建了通用平台,打通了数据采集、样本训练、数据融合处理、模型推理以及结果呈现的整体流程。

我们的机器视觉专家将根据客户的应用以及现场环境,选择适合的硬件系统,采用2D或3D传感器,或两者结合的数据,应用我们自研的后端融合算法和前端融合算法,将融合处理后的数据采集进一步处理,通过深度学习为客户训练出适合的模型。客户将会得到基于机器视觉、传感器融合技术的高性能、高可靠性检测系统解决方案。   

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文章来源: 懿力创新 翰宁智能