基于视觉传感器的标定和目标检测的实现及应用文献综述

随着计算机视觉技术的快速发展，基于视觉传感器的标定和目标检测技术在工业自动化、机器人视觉、自动驾驶等领域展现出巨大的应用潜力。

本文首先介绍了视觉传感器标定和目标检测的基本概念，包括相机模型、标定方法、目标检测算法等。

然后，重点概述了国内外在视觉传感器标定和目标检测技术方面的研究现状，详细分析了传统方法和基于深度学习方法的优缺点，并对不同方法的性能进行了比较。

此外，本文还探讨了视觉传感器标定和目标检测技术的典型应用场景，如工业检测、机器人导航、无人驾驶等，并分析了其未来发展趋势。

最后，对全文进行了总结，并展望了该领域未来的研究方向。

关键词：视觉传感器；标定；目标检测；深度学习；计算机视觉

视觉传感器作为一种重要的感知手段，可以获取丰富的环境信息，为机器理解和感知世界提供基础。

视觉传感器标定是计算机视觉领域的基础任务，其目的是确定相机内部参数和外部参数，建立图像像素坐标系与世界坐标系之间的映射关系，为后续的三维重建、目标跟踪、图像理解等任务提供保障。

目标检测作为计算机视觉的另一个重要任务，旨在从图像或视频中识别和定位特定类型的物体，其应用范围涵盖了工业自动化、机器人视觉、智能安防、自动驾驶等诸多领域。

近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的视觉传感器标定和目标检测方法取得了显著进展，相较于传统方法，深度学习方法能够自动学习图像特征，具有更高的精度和鲁棒性，极大地推动了计算机视觉技术的应用和发展。