摘要：
一、引言：长尾分布，视觉模型的“隐形陷阱” 在工业质检、智能安防、交通监控等真实场景中，视觉识别模型经常面临一个棘手的问题：训练集和测试环境中类别分布极度不均衡，这就是所谓的“长尾分布”现象。 少数主流类别（如正常样本、常见行为）数据丰富，而大量重要却稀有的“异常”样本（如瑕疵、越界、违规行为）极为 阅读全文
posted @ 2025-07-09 12:39
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一、引言：工业自动化的“智能眼睛” 随着智能制造、工业4.0的持续推进，计算机视觉逐渐取代人眼，成为工业自动化场景中不可替代的“感知系统”。 从生产线上的缺陷检测，到仓储机器人中的定位与导航，再到高危场所的远程识别与告警，图像识别技术已经从实验室走向生产线核心。 但现实问题是，工业视觉系统在部署时往 阅读全文
posted @ 2025-07-09 12:27
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摘要：
一、引言：为什么选择 OpenCV + 视频流？ 在人工智能的众多子领域中，计算机视觉无疑是最贴近“感知智能”的一环。而 OpenCV，作为最经典、最广泛应用的视觉库之一，提供了丰富的图像处理、目标检测、特征提取与几何变换工具，成为深度学习、边缘识别、嵌入式AI等场景中不可或缺的基础工具。 但在工程 阅读全文
posted @ 2025-07-09 11:10
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摘要：
一、引言 在各种移动端与边缘端视觉应用中，图像抖动、画面晃动、拍摄不稳定等问题普遍存在，极大影响了用户观看体验与后续分析任务（如目标检测、追踪、超分等）的准确性。 因此，“稳像处理”（Video Stabilization）作为视觉图像预处理中的关键环节，已成为安防监控、直播采集、远程视频通话、智能 阅读全文
posted @ 2025-07-09 10:48
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摘要：
近年来，Transformer 架构在计算机视觉（CV）领域的崛起推动了视觉模型的性能革命。从 ViT（Vision Transformer）到 Swin Transformer，再到各种混合卷积-Transformer 模型，Transformer 以其卓越的建模能力被广泛应用于图像分类、检测、分 阅读全文
posted @ 2025-07-09 10:31
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