机器人视觉是机器人技术和计算机视觉的交叉学科,可以应用于许多领域。评价机器人视觉的性能需要考虑多个指标,以下是一些常见的评价指标:
检测率是指机器人视觉检测到目标的准确率,通常使用准确率、召回率、F1-score等指标来评估。
定位精度是指机器人视觉对目标位置的估计精度,通常使用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等指标来评估。
多目标跟踪是指机器人视觉在复杂场景中跟踪多个目标的能力,通常使用跟踪准确率、跟踪漏报率等指标来评估。
处理速度是指机器人视觉处理图像和视频的速度,通常使用帧率、处理时间等指标来评估。
鲁棒性是指机器人视觉在不同环境下的稳定性和可靠性,通常使用失效率、误检率等指标来评估。
人机交互性是指机器人视觉与人类用户的交互效果,通常使用用户满意度、交互响应时间等指标来评估。