利用神经网络模型科尔多瓦大学改善低光照条件下的机器视觉和物体检测

在物流方面，屋顶上的摄像头可以使用这些标记自动识别包裹的位置，从而节省时间和成本。到目前为止，该系统的弱点是照明条件，因为经典的机器视觉技术无法准确定位和解码标记，因此在低光照条件下无法发挥作用。

据外媒报道，为了解决这个问题，科尔多瓦大学机器视觉应用研究小组的研究人员Rafael Berral、Rafael Mu?oz、Rafael Medina和Manuel J. Marín开发出新系统，首次能够使用神经网络在困难的照明条件下检测和解码基准标记。该论文发表在期刊《Image and Vision Computing》上。

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