传统的工业机器视觉采用本地数据存储和处理， 通过本地总线连接，每台设备搭载一台性能强 大的电脑进行数据的存储和处理 ➢ 现在的机器视觉系统通过有线（光纤/铜缆） 或无线（WiFi/4G/5G）连接至PC端，PC端无 需放置在本地。由于图像的数量与精度快速攀升，对网络传输的低 延迟需求愈发强烈，5G技术是解决网络问题的关 键节点。未来5G网络传输与云计算将成为处理工 业机器视觉数据的最佳方案： 1. 数据存储云化 机器视觉一直是围绕大数据的业务，图像获 取与决策都会产生极大的数据量，5G 可以 保证大数据实时传输的需求。 2. 数据计算云化 从触发图像采集到最后的控制系统向执行器 发送动作指令，

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数字图像处理与机器视觉：Matlab与Visual C++实现 包含书中部分代码，以及书中用到的图片

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关于行为检测的算法有很多,但针对教室场景下的学生行为检测算法却略显缺乏。为了使学生行为检测算法具有较好的准确率和实时性,在MTCNN的基础上改进了网络结构,并提出了一种新的激活函数和损失函数以检测学生图像和关键点。同时,提出了通过图像分类网络和关键点分类网络对学生行为进行联合分类的策略。实验结果表明,所提出的改进措施均有效提升了学生行为检测的准确率,最终模型的检测准确率为78.6%。在嵌入式开发板Jetson TX2上,所提算法的实时检测准确率和速度优于YOLOv3和SSD等算法。

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机器视觉（第二章）二值图像分析.pdf

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