计算机视觉通过提供空间感知和物体检测功能来帮助机器人导航。机器人使用相机捕获环境和算法来处理数据，以进行障碍物检测和路径规划。
像SLAM (同时定位和映射) 这样的技术结合了视觉和传感器数据来创建地图并跟踪机器人在其中的位置。对于自主机器人，基于视觉的导航提高了动态环境中的精度和适应性。
应用包括优化物流的仓库机器人，导航房屋的机器人吸尘器以及执行检查或交付的无人机。
我该如何构建一个实时的羽毛球检测系统？
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PIM系统中AI应用案例的一些例子是什么？
目标检测和跟踪系统是优秀的计算机视觉项目。您可以使用OpenCV和YOLO等框架构建一个实时识别和跟踪对象的系统。项目可能包括跟踪交通画面中的车辆，对空间中的人员进行计数或监视生产线以进行质量控制。这些项目教授图像处理、神经网络架构和实时视
什么是嵌入可视化？
嵌入可视化是指将高维数据表示为低维空间（通常是二维或三维）的过程，以帮助用户理解数据中的结构和关系。这种技术通常用于机器学习和数据分析，以解释复杂的模型或数据集。通过将原始数据转化为可视化格式，开发者可以更容易地识别模式、簇和异常值，从而使
AutoML 能否识别特征重要性？
“是的，AutoML可以识别特征重要性。特征重要性指的是一种技术，用于确定数据集中哪些特征或输入变量对模型的预测贡献最大。许多AutoML框架都集成了计算特征重要性的方法，使开发者能够理解哪些特征在他们的模型中最具影响力，而无需进行广泛的手