解决方案:采集器的自动识别算法与码率是否匹配，仅仅与质量有关

　　解决方案:采集器的自动识别算法与码率是否匹配，仅仅与质量有关

　　采集器的自动识别算法与码率是否匹配，仅仅与质量有关，并不是距离传感器测量的距离有关。选择高质量的采集器，对图像质量有很高的要求。对于客户群体，在节能减排大行其道的今天，绝大多数客户，都是比较节能减排的。因此要考虑数据和模型产品，能否与节能减排直接挂钩。采集器自动识别匹配性能，对于节能减排，是极为重要的。

　　例如:采集一个外部高点，自动识别出一个内部斜线。而判断这个斜线是否在高点对应点。这是采集器自动识别匹配质量需要把握的一点。另外，采集器图像质量越高，自动识别的精度越高。如果离散化过程中图像比较大，采集到的图像数据也不会太精确。对于离散化不佳的情况，考虑定位和缩放。如果不需要进行自动缩放，也需要考虑内容均匀性。

　　谢邀。

　　1、我们已经讲了，采集器和图像匹配过程是较为复杂的过程，在对如何准确分析图像匹配不到位置进行尝试之前，应对采集器的结构进行了解。

　　2、由于通常不同采集器之间存在着图像重叠区域，以及有可能每个采集器以不同的方式对不同的图像进行了采集，因此在进行图像匹配之前，图像级别之间有很大的跨越特性，导致如何进行准确匹配成为了问题。我们的解决方案是：当要匹配的图像，在同一种采集器中可以正确识别时，即可进行检测；如果该图像被多种采集器检测出不匹配，或者该图像在不同种采集器中无法正确识别，则需要检测不同种类的采集器了。

　　3、在采集器识别过程中，原则上，距离应尽可能保持匹配的一致性。即便在图像源可能存在不同类型的采集器之间的匹配图像，需要对不同种类的采集器进行匹配，我们仍然建议，将采集器中的图像长度保持匹配。

　　4、建议在检测匹配到位的情况下，采用某种单位图像/像素形式进行匹配：例如1像素内的同类型图像以相同的边界方式进行匹配，而1像素的不同类型的图像以相同的模式进行匹配。

　　5、在确定上述方案后，可以在整个匹配过程中进行采集器的图像重复点击，这样匹配的边界变化就会比较大。注意，重复点击只能在同种图像匹配到位以后才能进行。

　　6、在原始的图像级别中存在灰度值不匹配的现象，这样会导致重复匹配失败。这时需要进行灰度校正后再进行下一轮匹配，但由于这种方式的匹配过程可能会比较困难，我们并不建议经常对灰度值不匹配进行图像匹配。

　　7、同时，也要注意采集到的原始图像不要超过3格图像长度。