人工智能研究的机器感知包括？

一、人工智能研究的机器感知包括？

1 视觉感知

视觉系统由于获取的信息量更多更丰富，采样周期短，受磁场和传感器相互干扰影响小，质量轻，能耗小，使用方便经济等原因，在很多移动机器人系统中受到青睐。

视觉传感器将景物 的光信号转换成电信号。目前，用于获取图像的视觉传感器主要是数码摄像机。

在视觉传感器中主要有单目、双目与全景摄像机3种。

单目摄像机对环境信息的感知能力较弱，获取的只是摄像头正前方小范围内的二维环境信息；

双目摄像机对环境信息的感知能力强于单目摄像机，可以在一定程度上感知三维环境信息，但对距离信息的感知不够准确；

全景摄像机对环境信息感知的能力强，能在360度范围内感知二维环境信息，获取的信息量大，更容易表示外部环境状况。

但视觉传感器的缺点是感知距离信息差、很难克服光线变化及阴影带来的干扰并且视觉图像处理需要较长的计算时间，图像处理过程比较复杂，动态性能差，因而很难适应实时性要求高的作业。

2 听觉感知

听觉是人类和机器人识别周围环境很重要的感知能力，尽管听觉定位精度比是决定为精度低很多，但是听觉有很多其它感官无可比拟的疼醒。听觉定位是全向性的，传感器阵列可以接受空间中的任何方向的声音。机器人依靠听觉可以工作在黑暗环境中或者光线很暗的环境中进行声源定位和语音识别，这是依靠视觉不能实现的。

目前听觉感知还被广泛用于感受和解释在气体（非接触感受）、液体或固体（接触感受）中的声波。声波传感器复杂程度可以从简单的声波存在检测到复杂的声波频率分析， 直到对连续自然语言中单独语音和词汇的辨别，无论是在家用机器人还是在工业机器人中，听觉感知都有这广泛的应用。

3 触觉感知

触觉是机器人获取环境信息的一种仅次于视觉的重要知觉形式, 是机器人实现与环境直接作用的必需媒介。 与视觉不同, 触觉本身有很强的敏感能力可直接测量对象和环境的多种性质特征。 因此触觉不仅仅只是视觉的一种补充。 触觉的主要任务是为获取对象与环境信息和为完成某种作业任务而对机器人与对象、环境相互作用时的一系列物理特征量进行检测或感知。机器人触觉与视觉一样基本上是模拟人的感觉, 广义的说它包括接触觉、压觉、力觉、滑觉、冷热觉等与接触有关的感觉, 狭义的说它是机械手与对象接触面上的力感觉。

机器人触觉能达到的某些功能, 虽然其它感觉如视觉也能完成, 但具有其它感觉难以替代的特点。 与机器人视觉相比, 许多功能为触觉独有。 即便是识别功能两者具有互补性，触觉融合视觉可为机器人提供可靠而坚固的知觉系统。

二、感知智能包括图像识别

感知智能包括图像识别在当今的科技大潮中扮演着愈发重要的角色。随着人工智能技术的不断发展和普及，图像识别作为其中一个重要领域，已经在各个行业得到了广泛应用。本文将就感知智能和图像识别的相关概念、发展历程以及未来趋势进行探讨。

感知智能的概念

感知智能指的是通过模拟和超越人类的感知系统，使计算机系统能够感知和理解周围的环境，进而做出相应的决策和行动。图像识别作为感知智能的一个重要分支，主要通过对输入的图像进行处理和分析，从而识别出图像中的物体、场景、情感等信息。

图像识别的发展历程

图像识别作为人工智能领域的重要研究方向，经历了多年的发展和探索。早期的图像识别技术主要基于传统的特征提取和模式匹配算法，虽然取得了一定的成就，但受限于算法和计算能力的局限，精度和效率并不高。

随着深度学习技术的兴起和发展，图像识别领域迎来了新的突破。深度学习的神经网络结构可以自动从数据中学习特征和规律，使得图像识别的准确率和速度大幅提升。特别是卷积神经网络（CNN）的提出和应用，使得图像识别在识别复杂物体和场景方面取得了显著进展。

近年来，随着计算机视觉和机器学习技术的不断演进，图像识别已经广泛应用于人脸识别、智能驾驶、医学影像分析、智能安防等领域，为人类的生活和工作带来了诸多便利。

未来趋势展望

随着感知智能和图像识别技术的不断发展，未来的发展趋势将会更加多样化和智能化。首先，随着深度学习技术的不断深入和应用，图像识别系统的准确率和泛化能力将得到进一步提升，为各行业带来更多创新应用。

其次，随着计算机视觉和机器学习交叉领域的蓬勃发展，图像识别将与语音识别、自然语言处理等技术进行有机结合，构建更加智能化和全面化的感知系统，实现更加智能的人机交互体验。

此外，随着5G、物联网、云计算等技术的快速发展，图像识别将更加依托于强大的计算和存储能力，实现实时处理和大规模应用，进一步拓展其在智能城市、智能制造等领域的应用场景。

总的来说，感知智能和图像识别作为人工智能技术的重要分支，将会在未来的科技发展中发挥越来越重要的作用。通过不断的创新和研究，图像识别技术将会向着更加智能、高效、可靠的方向发展，为人类社会带来更多的惊喜和改变。

三、智能感知的特点？

智能感知技术特点:

1.自动插入结束标记、右大括号和值引用。

2.上下文相关的快捷菜单，列出与代码中的当前点兼容的代码，并且可以插入这些代码

3.上下文相关的屏幕提示，列出与代码中的当前点兼容的变量、函数或参数。

3.代码超链接，单击这些指向类、外部 CSS 文件和脚本函数的超链接或引用可以打开或转到这些项的来源。

四、智能感知的概念？

感知智能即视觉、听觉、触觉等感知能力。人和动物都具备，能够通过各种智能感知能力与自然界进行交互。

感知智能是指将物理世界的信号通过摄像头、麦克风或者其他传感器的硬件设备，借助语音识别、图像识别等前沿技术，映射到数字世界，再将这些数字信息进一步提升至可认知的层次，比如记忆、理解、规划、决策等等。而在这个过程中，人机界面的交互至关重要。

五、智能感知的意义

智能制造经常提的那一套说法，第一步就是智能感知。这个东西说多了，有时候就容易忽视其中内在的本意，所以说，想细究智能感知这个事情。

（1）感知的核心是对生产异常或问题的感知

制造运行是一个系统性关联的运行，一般意义上来说，很难说制造系统运行能够按照我们预定的方式持续稳定的完成运行，其中必然会出现各种各样的突发事件或者生产扰动。所以我感觉所谓的感知，很大程度上是对生产异常的感知。

（2）智能性主要体现在时间和关联两个维度

如果等到生产异常发生了，制造系统感知到这种异常，其实这是一种事后的。在这种情况下，我们一般按照一个既定的流程进行处理，其实就可以，这个其实称不上什么智能的。因此，从时间维度上面来说，智能感知的智能性应该体现在事先。

从制造运行各个环节所产生的这种状态。一般来说都是相对孤立的，或者说我们是一个一个上来的。但是由于制造系统的运行是属于关联性比较强的那种方式，因此这些独立环节之间的状态关联，综合起来对于制造系统运行可能会产生影响。因此，相对于单一环节单一状态的显式感知，这种多环节多状态关联的隐式感知是智能性的集中体现。

（3）智能感知需要系统性的思维

一般来说我们做事情都是希望这个事情在自己的一个严谨严密的体系下面，也就是说是希望能够预先知道要感知哪些东西。虽然现在有所谓的大数据分析，能够发现一些之前难以明显感知到的那种规律或者规则，但这个毕竟可操作性不强。我认为这个方面的系统性思维主要体现为可靠性制造运行整体思维。

应该立足于形成制造系统运行的可靠性思维，建立业务运行的关联因素图谱，可以采用各种现成的分析工具，甚至可靠性工程中那种FMEA、故障分析树及其求解方法（例如求解最小割集等），都可以拿来用。

六、智能汽车感知层关键技术

智能汽车感知层关键技术在汽车行业中扮演着重要的角色。随着人工智能和自动驾驶技术的快速发展，智能汽车感知层的技术不断创新和进步。此技术是实现智能汽车在道路上感知和识别周围环境的核心要素。

1. 传感器技术

传感器技术是智能汽车感知层的基础。智能汽车通过搭载各种传感器实现对周围环境的感知和数据采集。例如激光雷达、毫米波雷达、摄像头等。激光雷达能够通过发射激光束进行精准测距和三维重建，而毫米波雷达可以实现对目标的运动检测和识别。摄像头则可以捕捉图像和视频数据，并通过计算机视觉算法进行目标识别和分析。

2. 多模态数据融合

智能汽车感知层需要将来自不同传感器的数据进行融合分析，以提高对周围环境的理解和判断能力。多模态数据融合是指将来自不同传感器的数据进行整合和处理，形成更加全面和准确的环境模型。例如，将激光雷达的距离数据和摄像头的图像数据进行融合，可以实现对目标的精准定位和识别。

3. 目标检测和识别

目标检测和识别是智能汽车感知层的核心任务之一。通过深度学习和计算机视觉算法，智能汽车能够对周围的交通标志、行人、车辆等目标进行实时检测和识别。这项技术对于实现自动驾驶、交通安全和智能导航等功能至关重要。

4. 地图数据更新

智能汽车感知层需要依靠准确的地图数据进行定位和导航。随着道路和交通环境的不断变化，地图数据的时效性和准确性也需要保持更新。因此，智能汽车感知层关键技术也包括了地图数据的获取、处理和更新等方面。

5. 实时决策与规划

智能汽车感知层需要根据对周围环境的感知和分析结果，进行实时的决策和规划。例如，当感知到前方有行人横穿马路时，智能汽车应该及时采取相应的避让和减速措施。实时决策与规划技术能够保证智能汽车在复杂的交通场景中保持安全和高效的行驶。

6. 智能算法和深度学习

智能汽车感知层的关键技术离不开智能算法和深度学习的支持。智能算法和深度学习可以提取和分析传感器数据中的特征，并进行目标检测、识别和跟踪等任务。通过不断优化和训练算法，智能汽车感知层的性能和准确度得到了大幅提高。

7. 安全性与可靠性

智能汽车感知层的关键技术必须具备高度的安全性与可靠性。作为实时驾驶决策的基础，智能汽车感知层需要确保在各种复杂、多变的交通场景中能够准确地感知和理解周围环境。同时，该技术还需要能够对异常情况进行处理和应对，以保证行车安全。

结论

智能汽车感知层关键技术的发展将为自动驾驶、交通安全和出行体验等领域带来巨大的变革。随着技术的不断创新和突破，智能汽车感知层的性能和能力将进一步提升，为智慧出行提供更加可靠、高效和安全的解决方案。

七、人际感知的过程不包括（？

不包括对自己的感知进行求证、反省。

人际感知过程四阶段

1、定向阶段

在这个阶段，主要是初步确定要交往并建立关系的对象，包含对交往对象的注意、抉择和初步沟通等。人们对人际关系具有高度的选择性。生活中，人自然而然地特别关注那些在某些方面能够吸引自己兴趣的人。

2、情感探索阶段

在这个阶段，双方主要是探索彼此在哪些方面可以建立真实的情感联系。尽管已经有了一定的情感卷入，但还是避免触及私密性领域，表露出的自我信息比较表面，因此仍然具有很大的正式性。

3、情感交流阶段

在此阶段，双方的人际关系开始出现由正式交往转向非正式交往的实质性变化。表现在彼此形成了相当程度的信任感、安全感、依赖感，可以在私密性领域进行交流，能够相互提供诸如赞赏、批评、建议等真实的互动信息，情感卷入较深。

4、稳定交往阶段

这是人际关系发展的最高水平。双方在心里上高度相容，彼此允许对方进入自己绝大部分的私密性的领域，分享自己的生活，成为“生死之交”。但是实际上，能够达到这一层次的人际关系的人很少，人们在与自己的亲朋好友的关系大多都处于第三阶段的水平上。

八、感知智能是由谁提出的？

是全国政协副主席、中国科协主席万钢在第五届世界智能大会上作出的判断。

九、人工智能中问题求解的目的包括哪些？

人工智能问题，求解的目的包括，每个客户的个性化差异，需求的不同，以及人工智能运算等等

十、计算智能和感知智能的关键技术？

计算智能、感知智能、认知智能。计算智能,即机器“能存会算”的能力;感知智能,即机器具有“能听会说、能看会认”的能力,主要涉及语音合成、语音识别、图像识别、多语种语音处理等技术;认知智能,即机器具有“能理解会思考”的能力,主要涉及教育评测、知识服务、智能客服、机器翻译等技术。