VirtualReality”来自英文单词“VirtualReality”，简称VR技术。它是由美国的乔·拉尼尔在20世纪80年代初首先提出的。虚拟现实技术(ⅵ)是集计算机技术、技术、人类心理和生理于一体的综合技术。它通过使用计算机模拟系统来模拟外部环境。主要对象有环境、技能、传感设备和感知等。，为用户提供多信息、三维动态、交互式的仿真体验。VR技术可以应用在很多领域。目前，杜广泛应用于医疗、工程、军事、航空、航海等领域。比如在航空领域，航天飞行员在训练舱内的屏幕上进行各种驾驶操作，模拟舱外场景的屏幕图像随之变化，使飞行员获得模拟训练体验。
此外，在娱乐、游戏、教育等领域，增强现实VR技术的应用前景更加广泛。物理课上，学生可以自己制作降雨、水汽等自然景观，直观、有趣、生动。这种新颖的教学方式也是通过VR技术实现的。可以说，VR可以创造一个未来的、现在的、过去的、真实的或梦幻的世界。
/Image-5/1969年，第一台CCD image 传感器在贝尔实验室诞生，开启了数码影像产业发展的新大门。从此，人们的日常生活和生产都与图像有关，视觉。机器的世界视觉也在萌芽，从黑白到彩色，从低分辨率到高分辨率，从静态到动态。现在，我们希望机器能够理解真实的3D世界，让3D图像出现在我们面前。这就是所谓的“第四视觉革命”。
机视觉已经从以前的2D平面发展到3D立体“视觉”。我们常见的人脸支付、FaceID、VR、无人便利店、智能机器人等产品技术背后的关键技术是3D 视觉 technology。第四次视觉革命与工业互联网的结合，也让实体经济和技术的价值最大化，开始逐步走向真正的工业场景、生产效率和工业可行性。可以用一个词来形容3D机器视觉与工业网络的联系。最贴切的描述是:“未来的工业网络将以3D机器视觉和人工智能的认知系统为基础。
5、 视觉 传感器的全天候工作能力是强还是弱视觉传感器的全天候工作能力是强是弱都是相当强的。从输出维度来看，基于视觉传感器的感知方式可以分为2D感知和3D感知。专栏之前的文章也详细介绍了这两个感知任务。视觉 传感器: 2D感知算法视觉传感器:3D感知算法来自传感器、-2的编号。2D感知任务通常采用单目系统，这也是计算机视觉和深度学习结合最紧密的领域。
在深度学习成功之前，通常的做法是根据目标的先验大小和目标在地平面上的假设来推断目标的深度(距离)，或者利用运动信息进行深度估计。在深度学习的帮助下，从大数据集和单目深度估计中学习场景线索已经成为一种可行的方案。但这种方案严重依赖模式识别，很难处理数据集外的CornerCase。
