目標(biāo)識(shí)別一直以來(lái)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中備受關(guān)注的一項(xiàng)重要技術(shù),目標(biāo)識(shí)別的過(guò)程可以理解為視覺(jué)算法賦予計(jì)算機(jī)類似于人類的視覺(jué)辨識(shí)能力，使其通過(guò)傳感器獲得的圖像信息來(lái)識(shí)別目標(biāo)類別，并獲得成像環(huán)境中目標(biāo)的幾何形狀、位置和姿態(tài)等信息，目標(biāo)識(shí)別涉及模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)科學(xué)、圖像處理及機(jī)器視覺(jué)等多門(mén)學(xué)科的知識(shí)。而三維目標(biāo)識(shí)別是實(shí)現(xiàn)機(jī)器對(duì)三維環(huán)境進(jìn)行感知和理解的關(guān)鍵技術(shù)之一，其在智能交通系統(tǒng)與控制、生物醫(yī)學(xué)設(shè)備、工業(yè)自動(dòng)化、航天導(dǎo)航及遙感等各大領(lǐng)域的都有大量應(yīng)用需求，同時(shí)也被廣泛地應(yīng)用于室內(nèi)機(jī)器人視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)室內(nèi)復(fù)雜場(chǎng)景的理解和交互。
隨著三維傳感器等硬件設(shè)備的快速發(fā)展,相較于以前,三維數(shù)據(jù)的采集和獲取成本越來(lái)越低,三維目標(biāo)識(shí)別的技術(shù)路線也逐漸由人工設(shè)計(jì)的三維特征與支持向量機(jī)等分類算法配合的方法轉(zhuǎn)向基于深度學(xué)習(xí)的三維目標(biāo)識(shí)別方法，對(duì)于三維目標(biāo)識(shí)別的任務(wù)，設(shè)計(jì)一個(gè)快速、高識(shí)別率的識(shí)別算法具有關(guān)鍵意義。
WIMI微美全息(NASDAQ:WIMI)開(kāi)發(fā)了基于深度學(xué)習(xí)的三維目標(biāo)識(shí)別算法系統(tǒng)。深度學(xué)習(xí)模擬人腦視覺(jué)系統(tǒng)，其具有從具體到抽象，多層傳遞的特點(diǎn)，通過(guò)構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將原始信息進(jìn)行逐層的特征提取和抽象，使分類、識(shí)別和預(yù)測(cè)變得更加容易和準(zhǔn)確。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在圖像處理、自然語(yǔ)言處理等人工智能領(lǐng)域發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，具有巨大的社會(huì)價(jià)值和經(jīng)濟(jì)效益。
WIMI微美全息基于深度學(xué)習(xí)框架下的三維目標(biāo)識(shí)別算法以大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，從大量的數(shù)據(jù)中逐層學(xué)習(xí)特征，充分提取三維目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征，很大程度上保留三維目標(biāo)圖像質(zhì)量的特征，從而將圖像中高級(jí)語(yǔ)義信息充分表達(dá)，極大地提升了檢測(cè)精確度，改善了三維目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別算法的效果。同時(shí)提升了在多類復(fù)雜任務(wù)中的適用性，在復(fù)雜任務(wù)中表現(xiàn)較好，能夠?qū)颖緮?shù)據(jù)中的特征進(jìn)行充分的學(xué)習(xí)，訓(xùn)練出的模型能夠?qū)Ω黝惸繕?biāo)進(jìn)行檢測(cè)與識(shí)別，既加快了三維目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別的速度，又提升了準(zhǔn)確率。
隨著三維數(shù)據(jù)獲取技術(shù)的進(jìn)步、計(jì)算能力的增強(qiáng)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展以及應(yīng)用需求的增加,三維視覺(jué)技術(shù)的研究和應(yīng)用受到了越來(lái)越多的關(guān)注。三維目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別是三維場(chǎng)景理解的關(guān)鍵技術(shù),是機(jī)器理解世界并與世界交互的基礎(chǔ),在自動(dòng)駕駛、智能機(jī)器人、ARVR、遙感制圖、生物醫(yī)療等領(lǐng)域具有極其廣闊的應(yīng)用前景，微美全息也將不斷拓展其基于深度學(xué)習(xí)的三維目標(biāo)識(shí)別算法的運(yùn)用領(lǐng)域。
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