本文深入探討了“復雜場景二維碼檢測”的關鍵技術及其應用。二維碼在物流、交通、零售、安防等多個領域廣泛應用，但在復雜場景中，其識別面臨光照不均、遮擋、形變、模糊等挑戰。針對這些挑戰，本文綜述了基于深度學習、圖像處理、多模態融合和局部特征匹配的二維碼檢測方法，并提供了相應的代碼和圖片示例。深度學習技術如YOLOv5能夠自動學習二維碼特征，適應復雜場景；傳統圖像處理方法如OpenCV計算復雜度低，適合資源受限場景；多模態融合技術通過結合RGB與深度圖像提高檢測準確性；局部特征匹配技術如SIFT對形變和遮擋具有較強魯棒性。復雜場景二維碼檢測技術在智能物流、智能交通、智能零售和智能安防等領域具有廣泛應用前景。未來，算法優化、數據集擴展、多模態融合和應用拓展將是該領域的重要研究方向，推動智能化社會的全面發展。

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