智能教育解決方案

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智能教育解決方案范文第1篇

（南京林業大學信息科學技術學院 江蘇 南京 210000）

摘 要：智能交通系統（Intelligent Transport System，ITS）是一種旨在提供更優質高效的交通管理模式的先進系統， 致力于運用較為科學的算法，結合強大的OpenCV庫，實現對道路通過的車流量較為準確的實時檢測，從而實時掌握城市的交通狀況，助力智慧城市的建設。

關鍵詞 ：車輛識別；視頻處理；智慧交通

中圖分類號：T27 文獻標識碼：A doi：10．3969／j．issn．1665－2272．2015．14．047

智能視頻分析技術是解決上述交通問題的一項新興技術。它利用機器視覺，對視頻畫面監控判斷，并進行數據分析，將提煉的特征形成算法植入機器，形成“機器腦”對視頻畫面自動檢測分析，并做出相應動作，從而使攝像機不但成為人的眼睛，也使計算機成為人的大腦，在很大程度上節省了人力物力，高效地對道路信息進行有效分析及對道路環境進行管理。

1 相關研究

從20世紀50年代開始，美國等一些發達國家就開始了對智能交通系統的探索。1990年，美國開發出了智能車輛公路系統（IVHS），以提高交通運輸效率，促進國家經濟。2005年11月，美國運輸部與密歇根州運輸研究所（UMTRI）合作建成防追尾車輛安全系統，功能包括前方碰撞預警（FCW），車道偏離警告（LDW），車道變更警示（LCW）和曲線測速預警（CSW）。

歐洲和日本對這一領域的研究起步也較早，政府在早期斥巨資研究和開發智能交通系統，現在技術已經比較成熟。

我國在這一領域的發展起步較晚，盡管在智能監控領域已經取得了一定的進展，但是還是過去的研究還是存在運動分割、遮擋處理、多攝像機的綜合與運用等難點問題。

2 架構與布局

智慧交通系統包括前段設備、傳輸部件和聯網平臺。前段設備包括攝像頭、紅外接收器、傳感器網絡等，中間部件通常為電纜等進行數據傳輸。聯網平臺通常為公安系統的監控管理系統。監控攝像頭采集到視頻后，會實時傳輸回數據中心，進行運算與分析（見圖1）。通過計算機視覺和視頻分析技術，可以實時監測城市的交通狀況，及時發現并解決潛在的問題。同時這些信息可以有針對性得商業化和提供給民眾，為生活帶來便利。

通常，在一條道路上會架設兩個攝像頭，將這兩個攝像頭的數據匯總在一起，就能了解這條路上的交通狀況。將城市中所有道路的數據匯總到一起就可以反應城市實時的交通狀況（見圖2）。

3 技術及其實現

3．1 視頻文件的提取

視頻預處理是采用等間隔的方法抓取視頻，使之成為靜態圖像，幀率為每秒鐘24幀，與原視頻相同，不會造成信息缺失。

3．2 灰度化處理

彩色圖像一個像素點有1 600多萬個（255×255×255）取值，而一個灰度圖像的取值只有255個。處理彩所用的時間和空間成本比灰度圖像高很多，對于車輛識別來說灰度化圖片像素已經足夠。我們將監控視頻進行灰度轉換，運用如下公式：

Gray＝0．299R＋0．587G＋0．114B（1）

R＝G＝B＝Gray（Gray－灰度值、R－紅色分量、G－綠色分量、B－藍色分量）

3．3 利用haar算法提取樣本特征

計算機可以通過學習和歸納，模擬或實現人類的行為，代替人們進行高效的勞動。通過充分訓練的機器可以識別監控視頻中的車流量。訓練過程是從Haar特征中選取出一些，并對AdaBoost分類器進行訓練。

Haar－like features，即Haar特征，它是計算機視覺領域一種常用的特征算子。最早用于人臉描述，通常分為四類：線性特征、邊緣特征、點特征（即中心特征）、對角線特征（見圖3）。

（1）矩形特征的計算。在m×m大小的子窗口（見圖4）中，可以計算其中存在多少個矩形特征。

以像素分辨率為m×m的檢測器為例，在m×m的子窗口中，只要確定左上頂點A（x1，y1）和右下頂點B（x2，y2） ，這個矩形便可以確定；如果矩形的大小是w×h的話，矩形特征的數量為：

把W／w、H／h稱為條件矩形（相當于縮放）。

矩形特征的通式為：

（2）用積分計算Haar－like特征。由于計算一個60×60的圖像就能算出遠遠大于像素數的矩形特征數，同時在計算特征值時要計算矩形內的像素和，所以計算一個矩形特征就要計算一遍像素和，會造成運算量相當大。Viola等提出的利用積分圖求特征值的是解決這個問題的突破，這種方法簡化了特征值的計算。

圖5中，坐標A（x1，y1）的積分圖是其左上角的所有像素之和（圖5中的陰影部分）。定義為：

式（4）中，i（x，y）表示原始圖像，ii（x，y）表示積分圖，如果是彩色圖像，得出的結果表示這個點的彩色值；如果是灰度圖像，得出的結果是其灰度值，范圍為0～255。

圖5中，點（x，y）的積分圖可以用A（x，y）表示；點（x，y）的y方向的所有原始圖像之和用s（x，y）表示。積分圖也可以用公式（5）和公式（6）得出：

根據積分圖像算出特征值。

（3）樣本的選取。手動截取了7 000張正樣本——汽車的圖片，還有5 000張負樣本（即與車輛無關的物體），包括行人、騎摩托車者、騎自行車者、路燈、建筑物、樹等的圖片，然后開始訓練分類器。

3．4 AdaBoost分類器的構成

1995年，Freund和Schapire提出了Adaboost算法，是對Boosting算法的一大提升。Adaboost是Boosting家族的代表算法之一，全稱為Adaptive Boosting Adaptively，即適應地，該方法根據弱學習的結果反饋適應地調整假設的錯誤率，所以Adaboost不需要預先知道假設的錯誤率下限。也正因為如此，它不需要任何關于弱學習器性能的先驗知識，而且和Boosting算法具有同樣的效率，所以在提出之后得到了廣泛的應用。

算法如下：

訓練后得到一個弱分類器，之后Adaboost是一種迭代算法，之后通過更新樣本權值來評估當前分類器的分類性能。當誤識率控制在一定范圍內后，即可得到強分類器。

3．5 監控視頻目標檢測

Haar特征的分類器訓練完成后，可以通過加載這個文件而省去自己建立聯表的過程。有了級聯表，只需要將待檢測圖片和級聯表一同傳遞給OpenCV的目標檢測算法即可得到一個車輛的集合。

4 實驗結果

為了驗證以上的算法及，在windows環境下實現了軟件的開發（見圖6、 圖7），在導入城市道路監控攝像頭拍攝的視頻（時長：15min）后，可以自動識別出機動車，以矩形框出，并自動計算出車流量，交通部門可以根據其結果實時了解各道路交通狀況。同時市民可以根據其顯示較為直觀得選擇出行路線（見表1）。

參考文獻

1 N．Vapnik，Statistical Learning Theory［J］．John Wiley ＆ Sons Inc，1998（3）

2 王亮，胡衛明，譚鐵牛．人運動的視覺分析綜述［J］．計算機學報，2002（3）

智能教育解決方案范文第2篇

智慧城市的頂層架構設計著眼于整體的城市規劃、布局以及相關的信息系統整體框架建設。從整體上對城市信息化建設制定一個完整性的規劃，能夠前瞻性地確定可實施的整體戰略目標，可進行統籌對管理和整體運營設計考慮，能夠實現整體的最佳效果，提高投入產出比。

大唐電信“智慧城市”頂層架構設計解決方案將通過城市運營管理中心與公眾服務與體驗中心的組合，通過物聯化、互聯化和智能化城市建設手段，加強政府機關、企業以及公眾間的信息交互與協同，從而整體提升城市綜合管理能力，為市民提供更加人性化的便民服務，樹立新形象，打造城市新品牌。通過智慧城市的建設，能夠提升社會生產效率，減少不必要社會成本的浪費，打造城市級運營環境的良性循環。

年度“智慧城市”獎IBM智慧城市——“慧典先鋒計劃”

IBM軟件集團基于整體規劃設計、關鍵技術和實施保證這三大優勢，針對中國智慧城市的切實建設需求，推出了全新的“慧典先鋒計劃”。該計劃旨在通過整合全球可復用的最佳實踐模型，以及適用于不同行業和信息化水平的IBM智能運營中心、智能交通、智能水管理、和諧城市、應急等解決方案，為市民和企業提供最佳的智慧城市軟件和服務支持，全面促進全國建設具有國際化水平的智慧城市，真正提高城市居民的生活質量，提升城市運營效率。IBM軟件集團將針對當下與即將實施的智慧城市發展工程，注入五大智慧源動力，全面推動城市智慧化發展進入嶄新階段。

年度“智慧城市”獎超圖智慧城市解決方案

超圖“智慧城市”解決方案遵循“總體規劃，持續發展”的原則，以資源共享智慧應用為主線，構建區域發展總體框架，通過信息資源共享帶動應用系統建設，通過應用系統建設促進和完善信息資源共享與更新。

超圖智慧城市解決方案從“智慧城市”全局出發，以地理空間為框架，整合城市的各類信息資源，實現自然資源、市政設施、稅務工商、人口、社會、經濟等方方面面資源一體化集成管理；以物聯網、互聯網、通信網為基礎，實現系統互聯互通，實現網絡服務一體化；以資源共享、網絡互通為基礎，全面實現城市規劃-建設-管理-服務全過程的一體化，實現城市的信息化、精細化管理，打造透明、安全、便捷、高效的智慧城市，達到業務大協同的目標。

年度“智慧物聯網”獎大唐電信基于物聯網技術的煤炭綜合自動化系統

大唐電信基于物聯網技術的綜合自動化網絡平臺具有如下特點：

首先，利用工業以太網形式在煤礦構建具有環網冗余技術的礦井綜合自動化網絡平臺模式，根據我國煤礦井下采煤實際情況，選用1000Mbps工業以太網構建煤礦井下自動化控制網絡平臺，并采用環網冗余技術，保證信息傳輸的可靠性。

其次，井下監測監控系統實現了安全監測與生產監測兩系統的合二為一，實現了生產方面各類重要設備運行狀況的自動實時監測。

再次，通過接口和協議的標準化，實現各系統的互連，保證了原系統的穩定、安全運行。

最后，以信息集成平臺為核心，基于分布式實時數據庫、OPC技術、工控組態技術，自主開發了組態軟件，實現了各子系統的無縫集成和安全生產實時數據的web瀏覽。

目前，西安大唐電信公司的綜合自動化軟件平臺已應用于多個項目：包括寶鋼南京梅山鐵礦綜合自動化系統、中煤西川煤礦綜合自動化系統、神華寧煤汝箕溝煤礦綜合自動化系統、山東古城煤礦綜合自動化系統。

年度“智慧醫療”獎戴爾醫院集成信息平臺解決方案

為了幫助醫療機構更好的應對挑戰，戴爾遵照中國衛生部2011年頒布的《基于電子病歷的醫院信息平臺建設技術解決方案》，結合在國內外醫療行業的深入實踐與技術能力，提出了醫療信息領域端到端的解決方案和服務。

戴爾醫院集成信息平臺解決方案，能夠對醫療業務流程進行有效的監管和優化，能夠以病人為中心整合與利用信息資源，以電子病歷為核心建設醫院數據中心，以臨床路徑和知識庫為基礎支持臨床決策，以醫療與人財物運營為內容支持管理決策，以信息交換與共享為支撐協同區域醫療，全面支持醫院管理和業務提升。

智能教育解決方案范文第3篇

10月14日，“聚合領先優勢 共建智慧教育”——聯想、英特爾、微軟SMILE（Strategic Microsoft Intel Lenovo Education）戰略合作啟動會在京舉辦。在來自教育部和部分省、市、自治區的教育信息化主管部門負責人的見證下，三家公司宣布：將在教育部相關主管部門的指導下，攜手在教育信息化領域開啟全面戰略合作，共同開發基于云技術的數字校園等解決方案，以多樣的數字化工具和創新的云平臺，助力打造未來教育信息化環境。啟動會上，三方戰略合作的首期成果——SMILE數字校園解決方案也一同亮相。

教育部教育信息化推進辦公室副主任、中央電教館副館長蔡耘，聯想集團副總裁、中國區大客戶事業部總經理童夫堯，英特爾公司副總裁、新興業務項目部總經理約翰戴偉升（John E. Davies），微軟Windows中國戰略總經理Javier Arrupea Gitlin出席會議并講話。

為解決我國教育裝備和教育資源的長期不平衡發展，縮小“數字鴻溝”，教育部將教育信息化事業提升到全新的戰略高度，大力推進“三通兩平臺”建設（即寬帶網絡校校通、優質資源班班通、網絡學習空間人人通，以及建設教育資源公共服務平臺和教育管理公共服務平臺），為我國今后十年教育信息化事業進入快速發展階段奠定了堅實的政策基礎。

通過SMILE戰略合作，聯想、英特爾、微軟三家全球知名的信息技術廠商，將在教育部等主管部門的指導下，以教育理念創新為先導，致力于推動優質教育資源和信息化學習環境的建設，從而實現學習方式和教育模式的全面創新。同時，SMILE戰略合作還將著重助力推進信息技術與教育教學的全面深度融合，不斷為全國各級教育主管部門、教育機構和中小學師生提供全面的端到端的整體解決方案，幫助他們利用先進的云計算技術手段實現自主性學習、探究式學習和交互式學習等創新教學模式，推動教與學的“雙重革命”。 SMILE戰略合作的三方也會通過共同舉辦市場活動，開展教師和學生的培訓班，推廣教育軟件，推行項目試點等舉措來全面深入布局。

聯想作為SMILE智慧教育端到端解決方案的提供者，將把性能強勁的英特爾處理器和微軟的云計算平臺，部署于聯想的服務器、存儲等企業級產品和PC、移動互聯設備等終端產品中，打造一系列創新、可靠、智能的教育云計算解決方案。三方還將深度整合SI、ISV等全價值鏈合作伙伴，最終形成完備的教育產業生態環境。除本次的SMILE數字校園解決方案外，未來三方還將陸續SMILE混合云解決方案、SMILE大數據解決方案等更為全面的智慧教育解決方案，以支持我國的“三通兩平臺”建設。

智能教育解決方案范文第4篇

AI最先商業化的項目，應數2011年初次亮相的IBM人工智能認知系統Watson。2016年，借助商務領域的積累切入具體應用，Watson的商業模式逐漸明朗，并為IBM的第四次轉型貢獻了亮麗業績。

然而還不夠快。受傳統業務下滑拖累，IBM 2017年一季度營收繼續下滑。

拖著鉛球，Watson在與未來賽跑。

百年商業帝國的第四次轉型

與眼下最熱的圍棋AI等通用人工智能不同，IBM的“人工智能”一開始便是為解決商業問題而生，其方向是商業領域的增強人工智能（Intelligence Augmentation）。2007年8月，幾個人工智能專家告訴IBM高級副總裁約翰？凱利，他們要創建世界上第一個處理非結構化數據、可與人互動的人工智能系統。2011年人工智能認知系統Watson初次亮相，就打敗了美國問答游戲電視節目《危險邊緣》的連勝紀錄保持者和最高獎金得主。2014年，IBM專門組建Watson部門，并陸續投入數十億美元。

2011年IBM百年之際，《經濟學人》周刊曾撰文總結IBM三次重大轉型：從機械制造到計算機制造、從大型機制造到包括個人電腦在內的分布式計算機系統、從計算到服務。2016年初，IBM董事長兼CEO羅睿蘭宣布IBM正式進入第四次轉型，目標是成為一家認知解決方案云平臺公司，“未來五年，我們所作的每一個決策，無論個人或專業機構，都將受到Watson的協助。”

2017年4月，“天工開物 人機同行”2017 IBM中國論壇在北京舉行，IBM展示了其作為認知解決方案和云平臺公司在全球范圍內的突破性進展，及與中國本地伙伴在電子、能源、教育、汽車、醫藥、高性能材料及相關服務等行業或領域的合作成果：

神思電子采用IBM 的Watson Explorer，在金融和醫療行業鎖定“智能客服”、“實體服務機器人”和“自助設備智能升級”領域，提升服務質量與效率。與杭州認知合作，應用IBM Watson腫瘤解決方案幫助中國醫生獲得循證型癌癥診療的決策支持，從而為患者提供個性化治療方案。隆基泰和與IBM共同合作，借助Watson平臺構建綜合能源云平臺，為工業商業企業構建完整的客戶能耗視圖、用能預測及能效水平的分析和洞察能力打造智慧能源服務體系。

此外，IBM為上海世外教育集團打造“兒童英語口語辨識及評價系統”幫助6-15歲學生學習英語，與禾嘉股份共同推出基于區塊鏈的醫藥采購供應鏈金融服務平臺，在精細化工行業，默克正在利用IBM IoT技術打造全新智能物流與智能工廠，而一汽大眾也將采納IBM大數據、云計算、認知計算等技術打造佛山創新中心，建立智能工廠。

除了垂直行業，IBM“商業人工智能”也在為專業人士提供增強智能，提高工作效率和業務水平。目前，Watson系統已進入法律、醫療、教育、金融，零售，服b設計等60多個職業領域示范人機協作，將專業人士從重復勞動中解放出來。論壇上，IBM大中華區董事長陳黎明表示，“我們相信，企業大規模采用人工智能技術的爆發期就在當下，并將為各行業和專業帶來巨大的創新價值。”

拖著鉛球賽跑

商業的殘酷在于，僅憑方向正確，未必能贏得賽跑。除了亞馬遜、微軟、谷歌這樣的外部競爭者，IBM對云計算和Watson孤注一擲，更大的壓力來源于自身：新興業務的增速能否超越傳統業務下滑的速度。

4月19日，IBM2017年一季度財報，其“戰略業務小組”（IBM重點發展的云計算、分析、社交、安全及移動產品）營收增長12%，至78億美元。Watson所屬的認知解決方案業務板塊營收同比增長逾2%，達41億美元；云計算業務營收增長33%至億美元，凈收入為23億美元。

與戰略業務表現亮麗形成對比的是，受傳統硬件和軟件業務增長停滯的拖累，IBM整體業績依然繼續在下滑：公司一季度營收同比下滑2.8%，降至181.6億美元，低于預期的184億美元。其公司營收連續20個季度下滑，并創下2002年一季度以來最低水平。

財報后，IBM股價下跌超過8美元，跌幅近5%。其大股東伯克希爾哈撒韋2016年報顯示持有8120萬股IBM，也就是說，如果巴菲特一季度沒有減倉，將損失約6.5億美元。

有趣的是，之前盡管和比爾？蓋茲關系很好，巴菲特開始嘗試購買科技股的時候，并沒有買微軟的股票，而是選擇了IBM，幾乎全程體驗了一把IBM轉型帶來的緩慢復蘇。

2015年，巴菲特入股IBM時正是其收入連年下滑之際，2016年初，IBM股價已跌至不足120美元。一年之后，2016年IBM財報顯示，IBM云業務當年實現137億美元營收，同比增長35%，占IBM全年總營收的17%；云業務年化營收達86億美元，同比大幅增長63%；計入“技術支持及云平臺”項目的年毛利率達41.9%；以Watson為主的IBM認知解決方案營收達182億美元，毛利率高達81.9%。2016年，IBM股價上漲了20%。

2014-2016年，IBM猶如傳統企業轉型的一個縮影：借助自身在商務領域的積累，在云服務和人工智能領域大力投資，切入具體應用，商業模式逐漸明朗。

并購與合作

IBM對云服務和Watson期許甚高，Watson的十年布局也逐漸步入收獲季。隨著醫療、物聯網、金融、零售、時尚、教育等多個行業標志性樣本的出現，Watson的商業版圖正在擴張。

Watson成為全球醫療健康第一人工智能系統，其秘籍是不斷吸收大量非結構化數據并加以學習。為了“喂飽”Watson， IBM不斷收購醫療健康領域的公司，兩年間花費超40億美元。除了加大并購，IBM為拓展商務版圖同時也采用了更實際的方式：與垂直領域巨頭合作，補充基礎數據和垂直行業領域的專業知識。

2016年10月，IBM宣布與通用汽車合作，Watson為其新版車機系統OnStar提供技術支持；與全球教育機構培生合作，Watson為其學生提供自然語言下的學習指導。今年3月19日，IBM認知商業戰略在中國正式落地一年之際，萬達網絡科技集團與IBM在北京簽訂戰略合作協議。萬達網絡科技集團正式進軍公有云業務領域，萬達也將成為Watson在中國落地的重要基礎設施。

從另一方面來看，萬達選擇IBM，很大程度上是由于IBM這部分業務的體量。IBM云業務在2016年實現137億美元營收。亞馬遜AWS 2016年營收122億美元；微軟未透露Azure云業務的實際營收，摩根大通分析師估算約26億美元；谷歌也未披露云計算業務營收，外界估算在10億美元左右。從總體營收規模來看，IBM云計算業務其實并不輸于AWS、微軟云和谷歌云。

智能教育解決方案范文第5篇

行業信息化

標桿企業獎

2012年度中國

金融行業信息化

最佳解決方案獎

(福建星網銳捷

通訊股份有限公司)

星網視易引領KTV行業應用潮流與技術革新，在數字標牌領域擁有聯網與分屏兩大類尖端技術，在智能家居領域構建高效的住宅設施與家庭日程事務的管理系統。

福建星網視易信息系統有限公司是國內領先的視頻信息應用產品及解決方案供應商，多年來始終秉承“科技創新，融合應用”的經營理念，堅持以自主創新和行業應用為基礎，致力于中國的視頻信息化事業發展。

早在1998年，當時還是星網銳捷視訊產品事業部的星網視易就專注于VOD領域的系統開發。此后的十幾年里，星網視易始終致力于視頻信息應用技術領域的產品研發和生產。2004年，星網視易公司正式成立，從最初單純的設備供應商迅速成功轉型為集硬件、軟件和服務于一體的應用方案與服務提供商。

目前，星網視易已擁有三大事業部：數字娛樂事業部、數字標牌事業部和數字家居事業部。產品與服務涉及KTV數字娛樂、家庭數字娛樂、酒店視頻點播、DMB聯網視頻信息廣告、有軌交通信息系統、遠程教育終端、KTV多媒體移動播器、網絡DVD影音播放器和網絡高清播放機等，產品廣泛應用在娛樂、家庭、電信、銀行、酒店、教育、交通、醫療、政府、企業等各個行業的視頻信息化建設領域。

星網視易數字娛樂是中國最大的KTV視頻應用產品和系統解決方案提供商，連續5年穩坐KTV娛樂點播市場第一。多年來，星網視易數字娛樂始終引領KTV行業應用潮流與技術革新，保持技術與應用領先優勢，同時不斷開拓新興的領域與探索新的細分市場，成為KTV娛樂行業的領跑者。

作為中國聯網視頻信息平臺的創建者，數字標牌事業部開創客戶“觸點與路徑”傳播核心理念，擁有聯網與分屏兩大尖端技術，形成包括DMB聯網信息系統、遠程多媒體培訓系統、有軌交通信息系統、多媒體營銷傳播系統等四大產品線。

目前，星網銳捷數字標牌躋身國內數字標牌市場的前三強，是中國唯一數字標牌全行業信息整體解決方案供應商，在中國金融市場占有率第一，有軌交通信息系統、遠程多媒體培訓系統亦位列全國前列，成為令人矚目的新星。