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在當今智能化時代，場景感知技術正逐漸成為推動各行業自動化與智能化發展的關鍵力量。寧波中電集創作為該領域之一，通過整合多種傳感器、算法和技術手段，成功將場景感知技術應用于自動駕駛、機器人導航、智能家居、安防監控等多個領域，為設備賦予了“感知”環境的能力。
視覺感知技術是場景感知的核心組成部分之一。寧波中電集創采用多種類型的攝像頭，如RGB攝像頭用于捕捉可見光圖像，適用于物體識別和場景重建；紅外攝像頭則在夜間或低光照條件下發揮優勢，通過捕捉熱輻射圖像實現物體檢測；深度攝像頭獲取三維深度信息，助力距離測量和場景建模；全景攝像頭則提供360度視野，實現全監控。在圖像處理與分析方面，寧波中電集創運用目標檢測技術識別圖像中的特定對象，語義分割將圖像中的每個像素歸類到不同類別，實例分割不僅識別對象類別，還能區分同一類別中的不同個體，而場景理解則進一步深入，能夠理解圖像中的場景布局和物體關系。
雷達感知技術同樣在寧波中電集創的場景感知解決方案中占據重要地位。毫米波雷達以其強大的穿透能力，在惡劣天氣條件下依然能夠準確檢測物體，廣泛應用于自動駕駛車輛中的障礙物檢測和測距；激光雷達（LiDAR）則以其高精度測距能力，生成高分辨率的三維點云圖，為自動駕駛車輛提供精確的環境建模和障礙物檢測。
聲學感知技術也不容忽視。寧波中電集創利用麥克風陣列捕捉聲波，實現聲音的方向定位，應用于智能音箱中的語音識別和聲源定位；超聲波傳感器則通過發射和接收超聲波信號測量距離，在機器人導航中用于障礙物檢測和距離測量。
寧波中電集創還積極拓展其他感知技術的應用。慣性測量單元（IMU）包括加速度計和陀螺儀，用于測量物體的姿態和運動狀態，在無人機和機器人中實現姿態估計和運動控制；定位系統（GPS）通過衛星信號獲取地理位置信息，為自動駕駛車輛提供導航和定位服務；磁場傳感器則測量磁場強度和方向，應用于無人機和機器人中的航向測量。
在環境感知算法方面，寧波中電集創采用深度學習技術，如卷積神經網絡（CNN）用于圖像分類和目標檢測，循環神經網絡（RNN）處理序列數據，如視頻幀序列，生成對抗網絡（GAN）用于圖像生成和數據增強。計算機視覺技術包括特征提取、目標跟蹤和場景重建，而多傳感器融合技術則通過卡爾曼濾波和粒子濾波等方法，融合不同傳感器的數據，提高精度，并確保傳感器之間的數據一致性。
無線感知技術也是寧波中電集創關注的重點。Wi-Fi感知利用Wi-Fi信號的變化檢測物體的存在和運動，在智能家居中用于入侵檢測和人體姿勢識別；藍牙感知通過藍牙信號的強度變化判斷物體的距離，應用于室內定位和資產追蹤。
紅外感知技術在安防監控領域發揮重要作用。寧波中電集創的紅外傳感器通過檢測紅外輻射感知物體的存在，適用于夜間監控和入侵檢測。
點云處理技術是寧波中電集創的另一項創新應用。通過LiDAR等傳感器獲取三維點云數據，實現自動駕駛車輛中的環境建模和障礙物檢測；點云匹配與融合技術則將不同時間或不同傳感器獲取的點云數據進行匹配和融合，應用于高精度地圖構建和環境感知。
寧波中電集創的場景感知技術涵蓋了多種傳感器、算法和技術手段，旨在通過多種方式獲取并理解環境信息。這些技術在不同的應用場景中發揮著關鍵作用，能夠幫助設備更好地理解和適應周圍的環境，提高自動化和智能化水平。未來隨著技術的不斷進步和發展，寧波中電集創將繼續拓展場景感知技術在更多領域的應用和推廣。
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