計算機視覺的主要任務

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計算機視覺的主要任務范文第1篇

關鍵詞：計算機工程；視覺領域；深度學習技術

引言

計算機視覺簡言之即是依靠電子設備成像來代替生物視覺系統，隨后依靠提前寫好的程序對獲取的圖像信息實施處理。該技術的短期應用目的在于完成相對簡單的智能視覺工作，而深度學習技術在計算機視覺領域的應用，在很大程度上豐富了其功能，提高了識別效率，讓其能夠在更多行業發揮出自身價值。

1計算機視覺領域的深度學習技術

1.1圖像分類中的深度學習技術

基于深度學習技術，卷積神經網絡得到了進一步的發展，其應用范圍也更為寬泛，例如說在圖像分類中的運用。圖像分析需要對圖像實施掃描分析，隨后對其具體類別予以劃分，更加注重其整體語義。目前相對普遍進行圖像分類的數據集為ImageNet，其中囊括了非常豐富的內容，存儲了近1500萬個圖像的URL并將圖像劃分為數萬余個類型。ImageNet每年組織開展的大規模視覺識別挑戰賽（ILSVRC）中，圖像分類算法與技術也不斷創新，圖像分類的準確性也持續提升。ImageNet數據集表現出規模大、類型多的突出特點，所以更加適用于遷移學習，即是把部分核心技術或結構拓展應用到各個領域，對于視覺領域的深度模型來說，能夠把模型內的網絡結構和參數直接共享到其他數據集，從而對數據實施微調。圖像分類屬于計算機視覺領域最為基礎的環節，對于圖像分類模型創建和數據分析處理經驗也能夠遷移應用到其他領域中。

1.2目標檢測中的深度學習技術

目標檢測相對于圖像分類而言表現出更多的復雜性，主要任務是在囊括多種不同類型物體的圖像內精確定位和識別某一物體，恰恰是出于這一目的，深度學習技術在目標檢測中的應用更為復雜，要實現更加精準的效果也相對更難。近年來針對目標檢測的算法日益更新，如優化后的R-CNN算法，是借助于卷積神經網絡思想，對物體進行分類，提取物體特征。而SelectiveSearch算法的出現有了進一步的創新和突破，有效促進了檢測準確性的提高，這也給通過卷積神經網絡進行目標檢測帶來了更多可能性，隨后的FastR-CNN算法極大地促進了目標檢測效率的提升，該算法對提取候選區的問題予以優化，大大減少了候選區提取和目標檢測過程的時間。目標檢測網絡以FastR-CNN算法作為支撐，于輸出位置設置滑動窗同時和候選區域網絡實施連接，目標檢測的關鍵在于卷積神經網絡，依靠它把各個點的特征進行提取，再借助回歸算法獲得對應范圍出現目標的概率[1]。

1.3人臉識別中的深度學習技術

人臉識別主要是借助相應算法對人臉特征實施提取，因為其建立的人臉模型表現出一定的不穩定性，因此模型建立往往也表現出一定的難度，相對于建立剛體模型而言更為困難。人臉識別通常來說涉及人臉檢測定位以及特征提取兩個方面，人臉檢測定位是基于背景圖像中將人臉目標分割出來，實施歸一化處理，而人臉特征提取算法不變。前者存在的技術難點是人臉目標具有多樣性以及背景圖像具有復雜性，所以對背景情境實施合理假設并予以簡化是十分關鍵的。與此同時，高維空間人臉模型的建立較為復雜，精確度估算難度較大，人臉特征提取的技術難度是因為人臉屬于彈性模型，其難度超過剛體模型。一般來說，較為常見對人臉特征實施提取與識別的方法有幾何特征法、特征臉算法以及彈性模型法，CNN算法和過去的特征提取算法比起來表現出更高的穩定性和適用性，同時能夠有效抵抗外部干擾，促進人臉識別技術的推廣應用。

2應用實例

2.1安防領域的應用

深度學習技術在計算機視覺領域中的應用可以為安防行業提供更佳的解決方案，比如說人臉識別技術的應用，很多大型企業如Facebook、騰訊、阿里巴巴等都將非常關注和重視。作為深度學習技術在計算機視覺領域應用的重要內容，人臉識別在安檢以及反恐等領域中也能夠發揮出很好的效果。與此同時，對行人角度的REID技術實施研究，依托于深度學習強化目標檢測，對目標特征實施提取和刻畫，能夠為異常行為監控和跟蹤帶來支持[2]。

2.2無人駕駛領域的應用

對于無人駕駛領域來說，選擇激光或雷達這類傳感器的成本更高，基于深度學習的計算機視覺技術也能夠提供新的解決方案。依靠攝像機對視頻畫面進行采集，對獲取到的圖像實施分析，提供類似于前車碰撞預警等功能。在這一過程中，計算機視覺技術可以實現對目標的檢測識別、對目標車輛的跟蹤分析、對車道線是否偏離進行檢測等。基于深度學習技術的檢測識別表現出更加強大的優勢，現階段深度學習芯片日益增多，對于無人駕駛技術的發展也帶來了更加有力的支持。

2.3智能家居領域的應用

過去的很多智能家居產品一般都是依靠智能手機藍牙或者WiFi等途徑來實現對家居產品的控制，這一方案即便能夠做到家居智能化，但其水平依舊有待提高。基于深度學習技術，能夠有效促進智能家居行業的更新發展，除開語言、語音識別之外，還能夠利用計算機視覺技術實現人際交流與互動，比如說手勢識別控制。2.4教育領域和圖片搜索領域的應用基于深度學習的計算機視覺技術也能夠在智慧教育中得以普及應用，如近年來很多新的拍照解題App，使用者只需要利用手機相機拍照上傳即可獲得相關題目的分析解答，促進學習者學習效率的提升。此時視覺技術包括了對文字的檢測與識別，另外針對個人簡歷識別、文檔識別等方面也能夠進行拓展應用。同時計算機視覺技術還可以在圖片搜索領域中得以應用，使用者通過拍攝上傳相應的圖片，即可從數據庫中找出與原圖相似的圖片，深度學習屬于一種非常高效的技術手段，能夠提供更加快速高效的圖像檢測功能，結合圖像搜索引擎，為用戶帶來更加便捷的服務[3-5]。

2.5醫療影像數據中的應用

醫學影像直接關系到對患者疾病診斷的準確性，對于放射科的醫務人員來說，依靠醫學影像能夠促進診斷效率的提升。現階段國內外諸多醫學專家隊伍，在心血管、腫瘤、神經內科以及五官科等都建立了精準深度學習模型，極大地推動醫療水平的提升，為廣大患者帶來了更加便捷和高效的醫療服務。基于深度學習技術的計算機視覺在醫療影像數據中的應用主要集中在如下幾個方面：（1）能夠提供臨床診斷輔助等醫療服務；（2）依靠數據分析技術，能夠在很大程度上促進醫療機構經營管理水平的提升；（3）在醫學影像中的應用，能夠讓醫務工作者更加直觀便捷地獲取患者影像；（4）深度學習技術能夠為醫療大數據的可視化帶來便利；（5）在藥企研發工作中的應用，可以處理好過去一直以來藥物研發周期長和成本居高不下的問題；（6）在健康管理領域中的應用，借助于可穿戴設備來對個人健康數據實施監測，進而對疾病風險予以提前預測。

計算機視覺的主要任務范文第2篇

關鍵詞：計算機技術 應用范圍 自動化技術 發展趨勢

1 電力系統自動化概述

上世紀中期電力系統自動化技術被應用于電力系統中，隨著現代社會不斷發展和進步的科學技術，電力系統自動化技術也加快了自身的發展速度。電力系統自動化技術結合了計算機技術之后，加快了自動化進程，如下幾點是電力自動化技術中所包含的重點。

1.1 電網調度自動化 電力系統自動化基石便是電網調度自動化。現今我國電網調度標準是：國家電網、區域電網、省份電網以及地區電網和縣鎮電網調度這五級標準。計算機技術在電網調度中聯系緊密，計算機網絡接口、打印機以及儲存器和顯示器等都屬于計算機終端設備，計算機系統在整合這些設備之后，設備在對電網運行狀態檢修以及參數測量過程中，必須在電力系統局域網中進行。在電力調度過程中電網的運行狀態以及電網的負荷等的檢測都需要計算機評估系統來檢測和評估，并且計算機評估系統能夠實施監控電網的運行狀態，在電網運行出現故障后能夠及時修復，對電網的運行和用電需求都有良好的保證作用。電力調度效率因為計算機技術的應用得到了顯著提高。

在我國五級電網調度標準中，自動化調度要求最低的是縣鎮級電網，PC機便是調度過程中使用的服務器，最高機構便是國家電網，在國家電網中，對各級電網調度的監控都會使用計算機網絡進行監控，對各級電網調度的適時監控能保障用電安全。

1.2 配電網系統自動化 電網改造是計算機技術升級的重要途徑，在計算機技術升級之后能夠良好的實現配電的智能化，現今配電系統一般都劃分為三級：主站、子站、終端，配電系統在進行三級結構劃分之后能夠在溝通過程中更加順暢，電網中的信息資源共享也能夠得到更好的實現，配電系統的自動化以及高效運行的狀態都能夠得到良好的保持。

1.3 變電系統自動化 用戶所使用的電能是變電系統通過輸電線路和變電站輸送的，先前變電站中沒有結合計算機技術，聯系發電站和用戶都是通過人工來進行，浪費大量人力資源的同時，取得的工作效率也比較低下，不能適時監控輸送過程，對于輸送過程中的問題也不能夠及時反映。電力系統自動化因為計算機技術的應用，工作效率得到了顯著提高，變電站在運行過程中出現故障能夠在第一時間被發現，還能夠幫助檢修工程師以最快速度制定出解決方案，變電系統因此在運行過程中更具穩定性。計算機電纜和計算機光纖是變電站自動化系統中計算機技術的重要媒介，也是計算機信息和數據重要的傳輸通道，取代了傳統電纜，使計算機傳輸通道的敷設更為簡單。變電站系統對運行檔案的管理還能夠通過計算機觸摸屏技術進行管理，給日后審查工作帶來了諸多方便。電力系統的發展必然會向著自動化趨勢發展，現今變電站系統中的重要組成部分便是計算機技術。

2 電力系統自動化在未來的發展

計算機技術經過前期積累和演化之后才運用于電力系統中，計算機技術在未來電力系統中的作用將越來越重要，計算機技術的價值和作用也會隨著電力系統自動化的深化越來越明顯。如下是對計算機技術今后的發展趨勢和特點的分析。

2.1 智能電網技術 在電力系統自動化中，智能電網技術已經突顯出了自身的重要作用，也是電力系統自動化中的典型代表，智能電網在對電網智能系統的控制中，自動化控制技術得到了充分體現，對發電、輸電、配電、調度以及用戶的管理等環節進行了有效的整合，能夠嚴密監控電力系統進程，使電力系統在運行過程中更具穩定的保障。計算機技術和電力調度的融合是智能變電技術的主要目的，智能變電技術還能夠控制柔流電的輸出，使系統在運行過程中更加穩定，還能夠對變電站運行進行自動調節。現今我國電網建設的重點之一便是智能電網技術。

計算機技術在智能電網中發揮著重要的作用，電網在進行實時通信的過程中就充分利用了計算機技術，需要利用計算機技術將穩定的網絡通信平臺迅速建立起，使信息在傳遞過程中更加高效、準確。對信息的收集、整理和篩選是計算機技術在信息管理系統中的主要任務，同時計算機技術還需要對電網運行情況進行仔細分析，將電網運行過程中的故障和問題及時糾正，保障電網系統的運行能夠更安全、穩定。

2.2 光試互感器 在輸電線路中的重要參數包含了電流負荷和電壓負荷，要保證這項任務能夠良好完成就需要充分利用廣電互感器。廣電互感器在工作的過程中能夠將線路中的電流和電壓按照一定的比例進行調節，使電力和電流達到可讀范圍，使測量設備不會存在過載等情況，能夠使測量之后的數據更準確，對電力損耗有良好的降低作用，并且使電力調度的經濟效益得到了明顯增高。近幾年對光電護感技術的研究已經成為了很多科研單位的重點研究對象，因為其自身的信號能量小于傳統電磁互感器，對輸出設備進行轉換的過程中要就地設置數字信號，數字信號的輸出一般都通過光纖接口進行，以此將模數轉換迅速完成，因此在轉化過程中需要對輸出信號進行設備轉換。光電互感器滋生就具有很好的絕緣性，并且有良好的兼容性，對輸電線路的安全性有良好的提升作用，能夠使電網調度運行的速度迅速提高。

2.3 計算機視覺技術 現今電力系統中對視屏技術和紅外成像技術的運用也越來越普遍，電力自動化系統中圖像信息的作用越來越明顯，因為對圖像的分析和信息的處理本身就擁有較高的要求，在很多情況下都必須由計算技術來完成，傳統的人工很難完成圖像解讀和分析的要求，處理時間一般很短，甚至需要在一微秒內完成，因此對于出現的問題也需要在一微妙之內解決，若不能夠按照要求解決，很可能造成無法彌補的損失。若在電力系統中應用計算機圖像識別技術，電力運用過程中的圖像智能化分析能夠得到良好的實現，呈現在人們眼前的直觀性也能得到顯著提升。

3 結束語

隨著現今計算機技術的飛速發展，在電力系統自動化技術中越來越廣泛的應用到了計算機技術。電力系統自動化和計算機技術完整結合成一個整體之后，電位在調度的過程中能夠更具安全、穩定保障，電網調度運行的效率也得到了顯著提高。計算機技術在電網調度自動化、配電網系統自動化、變電系統自動化中的應用非常廣泛，并且在今后智能電網技術、光試互感器、計算機視覺技術中有著非常良好的應用前景。

參考文獻：

[1]張作剛.計算機技術在電力系統自動化中的應用分析[J].廣東科技，2008（4）：124-125.

[2]劉穎.計算機技術在電力系統自動化中的應用分析[J].城市建設理論研究（電子版），2013（16）.

計算機視覺的主要任務范文第3篇

（國防科學技術大學 計算機學院，湖南 長沙 410073）

摘 要：針對信息化戰爭的發展趨勢和基礎合訓類學員的任職需求，以提高學員的綜合實踐能力和激發學員的學習興趣為目的，介紹基于AR.Drone四軸飛行器開展飛行器控制軟件的合訓類本科畢業設計的探索實踐。

關鍵詞 ：基礎合訓；本科畢業設計；四軸飛行器；AR.Drone

第一作者簡介：徐建軍，男，講師，研究方向為軟件工程、程序分析、軟件容錯，jianjun.xu@yeah.net。

0 引 言

畢業設計是高等院校培養高素質綜合型人才的最后一個階段，也是學員在任職前經歷的一個綜合性、實踐性很強的教學環節。在畢業設計過程中，學員在導師的指導下，綜合運用本科期間所學的專業知識和基本技能分析、研究和解決一個實際問題，從而提高學員的實踐能力和綜合素質，其質量是衡量高等院校教育教學水平的一項重要指標[1-2]。

基礎合訓類學員的教學目標是培養適應軍隊現代化建設、打贏信息化戰爭需要的懂技術、會 管理、能指揮的高素質初級指揮軍官。作為從院校走向部隊工作崗位的一個過渡，合訓類本科畢業設計應該反映作戰方法研究和工程技術研究的雙重特點[3-4]，題目要具有一定的應用性和前瞻性，例如各種新型武器裝備在作戰應用中的現實問題和直接需求[5-6]。

圍繞“院校教育向部隊靠攏”這個主題，針對如何適應部隊未來信息化作戰需要以及如何培養學員實踐動手能力和激發學習興趣等問題，筆者所在教研室在AR.Drone四軸飛行器的基礎上開展了合訓類本科畢業設計的探索，從選題、開題、指導、演示到答辯等整個環節采取了一系列措施。

1 AR.Drone飛行器和選題介紹

當前，無人作戰平臺、自治系統在現代化戰爭中得到廣泛應用，無人飛行器憑借成本低、適應力強、出勤率高、零傷亡等特點成為現代戰爭的重要組成部分。無人飛行器如何完成作戰任務、如何進行技術革新是現代軍人面臨的問題。作為未來信息化戰爭的主力軍，合訓學員應該了解、應用、革新無人飛行器等新型武器裝備。

近兩年來，我們以 AR.Drone 四軸飛行器為平臺，開展面向無人飛行器控制軟件創新實驗的合訓類本科畢業設計，旨在提高學員對信息化裝備的操控能力和技術革新能力，并了解信息化裝備戰斗力生成的一般模式和創新思維。

AR.Drone 是法國 Parrot 公司開發的一款遙控四軸飛行器（如圖 1 所示），計算機、平板電腦和智能手機等設備可以通過 Wi-Fi 網絡對其進行遠程控制。AR.Drone 有 4 個無刷內轉馬達以及陀螺儀、加速度計、磁強計、超聲波等傳感器，配備兩個攝像頭，使用 ARM A8 CPU 和 Linux 操作系統。計算機可以通過網絡發送指令控制飛行器動作以及獲取狀態、角度、海拔、速度等飛行數據和傳感器獲取的各種數據，尤為重要的是 AR.Drone 還提供豐富的二次開發接口和成熟的 SDK 開發環境。

在 AR.Drone 平臺上，我們圍繞飛行器控制軟件革新這個主題，結合現代戰爭對無人飛行器的應用需求開展合訓類本科畢業設計，已有選題如表1所示。由表1可知，這些畢業設計選題具有鮮明的軍事特色，可有效提高無人飛行器的軍事應用價值和智能化水平，所涉及的技術內容與本科階段學習的很多計算機專業課程密切相關（例如網絡、嵌入式設備、計算機圖形學、人工智能等），從而能夠進一步深化與升華所學基礎理論和專業知識并提高學員的綜合實踐能力。

2 主要采取的措施

這些題目公布之后，立刻在學校合訓類學員中引起很大反響，很多學員主動要求參加四軸飛行器的畢業設計。但是合訓類學員為了適應第一任職的需要，本科學習期間在軍事指揮及體育訓練方面花費了很多時間，相比技術類學員而言，合訓類學員在專業基礎和實踐能力上有所不足；合訓類學員在畢業學期還面臨繁重的畢業聯考任務，從事畢業設計的時間和精力不能得到有效保障。

相比以前的畢業設計題目，這些題目的難度和工作量明顯增加。為保證完成質量，我們從選題、開題、指導、成果演示、論文撰寫到答辯的整個過程都采取了一些針對性措施，取得了較好的效果。

2.1 選題和前期準備

在擬定題目時，教研室組織相關指導教員集中討論，以技術專題形式給出一組有軍事應用背景、難度適中的題目，而且要求指導教員清晰明了題目的主要工作量、技術路線和難點；然后，在教務統一組織下進行畢業設計題目宣講，介紹題目的主要任務和所需的基礎知識等，使學員能夠針對自身情況進行選題，并請學員隊推薦一些基礎好、動手能力強的學員。為了保證前期準備更加充分，這些工作提前到第七學期完成。

在學員選定題目后，導師與學員見面，進一步介紹課題并提供相應資料，并要求學員在第七學期（包括寒假期間）預先準備好一些工作，包括學習相關的專業知識和閱讀 AR.Drone 的技術文檔等。

2.2 開題及開發平臺搭建

開題是讓學員在導師指導下通過查閱資料和初步的研究工作進一步加深對課題的理解，了解國內外的現狀和相關發展趨勢，明晰課題需要解決的關鍵理論問題和實際問題，并確定研究的基本方法、技術路線和實驗方案。學員要與導師一起確定研究計劃，并估計可能遇到的困難和擬采取的解決措施。由于資料較多，且主要為英文材料，這個階段鼓勵同一專題的學員分工閱讀，然后再通過報告、討論的形式在組內交流，一方面減少工作量，另一方面鍛煉口頭表達能力。

由于AR.Drone自帶的SDK規模較大，并且涉及飛行器的很多技術細節問題，學員難以快速理解和掌握。我們在AR.Drone SDK的基礎上，結合一些開源項目構建了一個二次開發平臺。這個平臺把AR.Drone的常用功能進一步封裝成一些API，主要分為飛行器控制和傳感器數據接收兩個模塊，同時還把需要用到的第三方資源（例如計算機視覺庫 OpenCV）一并打包。這個平臺在很大程度上減少了畢業設計的工作量，使學員將精力集中到課題本身的研究上。

2.3 全程指導

學校要求合訓類畢業設計以技術專題的形式組織，每個專題包括 5~7 個子課題，由一個導師組負責，導師組中每位老師指導1~2名學生。每位導師的專業方向有所差異，這樣對學員的指導更加全面。每個導師組由一名正高職教員任負責人，進行該組的整體協調，并對畢業設計整體進度進行檢查、督促。學校要求學員每個星期都要向導師匯報工作進展，每個月向導師組匯報一次，使整個過程中每名學員的畢業設計進度可控，不會被聯考等任務所干擾而滯后。

“授人以魚不如授之以漁”，導師指導不是直接告訴結果或幫學員調試程序，而是介紹原理、傳授經驗和啟迪思想，盡量培養學員的自學能力，這樣才會在畢業設計的后期發揮重要作用，對學員今后的成長也大有裨益。教員還要注意培養一種組內團結協作的氣氛，鼓勵學員之間的相互學習和探討，基礎好的要多幫助基礎稍差的，彼此形成一種良性的競爭。

2.4 成果演示及論文撰寫

學校規定合訓類畢業設計在答辯前必須進行成果演示，由導師組之外的教員構成專家組現場評審，演示不通過則不能答辯。為確保演示成功，要求學員在完成程序編寫和調試外，還要進行嚴格的測試，并做異常情景處理預案，這也是培養綜合素質的一方面。

撰寫論文是畢業設計本身的要求，表達和寫作能力對今后工作來說也非常重要。但是，由于學員之前并沒有接受過這方面的系統訓練，科技論文寫作的基礎比較薄弱，還有部分學員把畢業設計局限為寫好程序和做好實驗，對論文不夠重視。導師應幫學員認識到撰寫畢業論文的意義，介紹論文撰寫方法和規范，梳理論文主要提綱。論文經常出現的問題是：工作重點不突出，內容邏輯性不嚴謹，圖表、公式和

參考文獻引用不規范等。所以，學員需要在導師的指導下對論文反復修改。目前，學校對本科畢業論文還有的要求，這就需要在撰寫論文時一定要用自己的語言進行表述。

2.5 論文評閱及答辯

在論文提交后，由兩名教員對論文進行評閱，給出評定結果和具體修改意見，并責令指導教員督促學員修改論文。論文評閱要在答辯前兩周完成，目的是給論文修改留下足夠時間。

在論文答辯階段需要學員完成報告片的制作和試講，導師要讓學員明白答辯的重點是在有限的時間內圍繞自己的核心工作和關鍵環節進行介紹，重點要突出，思路要清晰，這樣才能給答辯專家留下深刻印象。由于臨場經驗欠缺等主觀因素，很多學員答辯報告的質量仍然不夠理想。答辯前導師需要組織答辯試講，通過反復的練習、點評提高學員的臨場表達能力和對報告進度的控制能力。

3 成果和不足

基于AR.Drone飛行器進行合訓本科畢業設計的效果總體較好。筆者所在導師組指導的 12 名學員中，基本上順利完成了任務書預定的目標，成績優秀、良好和中等各有 2 名、8 名、2 名。圖 2 給出了在基于手勢識別的飛行指揮課題中，進行手勢識別的測試截圖。

學員們普遍反映，通過畢業設計，個人的自學能力、動手實踐能力和論文寫作能力等都有明顯提高。學員們自己動手編寫一個控制程序，使飛行器能夠完成一些軍事特色的應用，覺得很有成就感。

主要存在的問題是畢業設計題目的難度相比以前有所增加，有些題目涉及網絡、硬件、軟件等多個方面，合訓類學員基礎較薄弱、動手實踐能力不強，而且他們還需要在畢業聯考上投入不少時間，這導致很多學員在畢業設計的前期進展非常緩慢，后面的時間比較緊張，有的學員由于遲遲沒有進展而產生了放棄的想法。在導師的鼓勵和指導下，雖然最后基本上完成任務，但是完成的質量還不夠理想。所以，結合基礎合訓類學員的特點， 設計一些難度適中的課題是我們未來的工作重點。

4 結 語

結合新型武器裝備和現代化戰爭的發展，著眼增強合訓類學員培養的針對性、實效性和指向性，努力提高合訓類畢業設計的軍事應用特色是學校始終追求的目標。在 AR.Drone四軸飛行器的基礎上，我們圍繞無人飛行器控制軟件革新開展了合訓類本科畢業設計的探索和實踐，并具體在畢業設計的整個環節采取了一系列措施，取得了較好的效果。下一步我們將結合前期經驗和存在的不足，從選題、指導等方面加強對關于新型武器裝備的合訓本科畢業設計的研究和改革。

參考文獻：

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[2] 楊帆. 本科畢業設計教學模式創新研究[J]. 計算機教育, 2010(7): 74-77.

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[5] 占榮輝, 魯敏. 基礎合訓本科畢業設計教學改革與實踐[J]. 高教論壇, 2011(2): 63-65.

計算機視覺的主要任務范文第4篇

人工智能的研究領域分支較多，從研究角度來分有三大分支：知識工程、模式識別與機器人學。當今社會，許多以機器人為題材的電影受到人們的喜愛，如《異形》，《終結者》，《銀翼殺手》等。這些電影也表現出人們對機器人領域的重視。“機器人”一詞起源于捷克語，意為強迫勞動力或奴隸。這個詞是由劇作家 Karel Capek 引入的，他虛構創作的機器人很像Frankenstein 博士的怪物-化學和生物學方法而不是機械方法創造的生物。但現在流行文化中的機械機器人和這些虛構的生物創作物沒多大區別。基本上，一個機器人包括：機械設備，如可以與周圍環境進行交互的車輪平臺、手臂或其它構造；設備上或周圍的傳感器，可以感知周圍環境并向設備提供有用的反饋；根據設備當前的情況處理傳感輸入，并按照情況指示系統執行相應動作的系統。在制造業領域，機器人的開發集中在執行制造過程的工程機器人手臂上。在航天工業中，機器人技術集中在高度專業的一種行星漫步者上。不同于一臺高度自動化的制造業設備，行星漫步者在月亮黑暗的那一面工作－沒有無線電通訊，可能碰到意外的情況。至少，一個行星漫步者必須具備某種傳感輸入源、某種解釋該輸入的方法和修改它的行動以響應改變著的世界的方法。此外，對感知和適應一個部分未知的環境的需求需要智能（換句話說就是人工智能）。從軍事科技和空間探索到健康產業和商業，使用機器人的優勢已經被認識到了這種程度 － 它們正在成為我們集體經驗和日常生活的一部分。它們能把我們從危險和枯燥中解脫出來。智能機器人本身能夠認識工作環境、工作對象及其狀態，根據人給予的指令和自身的知識，獨立決定工作方式，由操作機構和移動機構實現任務，并能適 應工作環境的變化。智能機器人只要告訴它做什么，而不用告訴怎么做。它共有四種基本功能，分別是：(1)運動功能，類似于人的手、臂和腿的基本功能，對外界環境施加作用。(2)感知功能，獲取外界信息的功能。(3)思維功能，求解問題的認識、判斷、推理的功能。 (4)人機通信功能，理解指示，輸出內部狀態，與人進行信息交流的功能。智能機器人是以一種“認知——適應”方式進行操作的。著名的機器人和人工智能專家布拉迪(Brady)曾總結了機器人學當前面臨的30個難題，包括傳感器、視覺、機動性、設計、控制、典型操作、推理和系統等幾個方面，指出了機器人學當 前急需解決的難題。只有在這些方面有所突破，機器人應用和機器人學才能更適應社會的要求，成為開發人類智力的幫手。今天，在仿真人各種外在功能的各個方面，機器人的設計都有很大的進展。現在有一些科學家在研究如何從生物工程的角度去研制高逼真度的仿真機器人。目前的機器人離人們心目中的能夠做各種家務活，任勞任怨，并會揣摩主人心思的所謂“機器仆人”的目標還相去甚遠。因為機器人所表現的智能行為都是由人預先編好的程序決定的，機器人只會做人要他做的事。人的創造性、意念、聯想、隨機應變乃至當機立斷等都難以在機器人身上體現出來。要想使機器人融入人類的生活，看來還是比較遙遠的事情。

2 相關理論研究現狀

2.1 理論1  機器學習

2.1.1 描述

機器學習在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一個不具有學習能力的智能系統難以稱得上是一個真正的智能系統，但是以往的智能系統都普遍缺少學習的能力。例如，它們遇到錯誤時不能自我校正；不會通過經驗改善自身的性能；不會自動獲取和發現所需要的知識。它們的推理僅限于演繹而缺少歸納，因此至多只能夠證明已存在事實、定理，而不能發現新的定理、定律和規則等。隨著人工智能的深入發展，這些局限性表現得愈加突出。正是在這種情形下，機器學習逐漸成為人工智能研究的核心之一。它的應用已遍及人工智能的各個分支，如專家系統、自動推理、自然語言理解、模式識別、計算機視覺、智能機器人等領域。其中尤其典型的是專家系統中的知識獲取瓶頸問題，人們一直在努力試圖采用機器學習的方法加以克服。 目前，已有許多不同的機器學習方法。可將這些學習方法中體現的基本學習策略總結為機械式學習、指導式學習、類比學習、歸納學習、解釋學習五種。

2.2 理論2  模式識別

2.2.1 描述

在模式識別方面，主要研究方向有:①數據挖掘；②醫學圖像聚類分析；③視頻圖像的目標檢測與跟蹤；④視頻事件語義分析；⑤人臉識別；⑥小波理論在圖像信號處理中的應用。

目前，在國家自然科學基金及多個省部級基金項目的支持下，深化研究這些智能技術和模式識別技術，并將其應用到智能交通系統、基于內容的視頻/圖像檢索系統、虛擬現實環境等問題中。特別是，近年來與鎮江江濱醫院合作采集了近兩年來的CT圖像和MIR圖像，并按照人體部位分類構建了由頭部、四肢等九部分組成的圖像總數達20余萬幅規模的分布式醫學圖像數據庫。基于該數據庫，開展了基于內容檢索技術、基于醫學圖像感興趣區域特征提取以及數據壓縮等方面的研究，并開發了一個基于內容的腹部醫學圖像數據庫管理系統。同時，研制開發了疲勞駕駛檢測軟件系統、電子病歷書寫器與嵌入式電子病歷系統。這些系統可獲得實際應用，有望產生較大的經濟效益和社會效益。

2.3 理論3  語音識別

2.3.1 描述

 提起語音識別，最容易想到的例子可能是不會講笑話的Siri，而像Siri這類語音助手是科技巨頭們竟相爭奪的領域，Google有Assistant，亞馬遜有Alexa，微軟有Cortana，Facebook有Jarvis，它們當中已經與應用場深度結合的當屬亞馬遜配備智能助理Alexa的Echo音響。除了智能家居領域外，未來語音技術在很多應用場景都有很好的機會。在智能車載場景中，用語音代替手勢來控制汽車中的功能（比如控制 GPS 導航、信息收發、電話接打、社交網絡更新等），將可避免司機過度分散注意力，保證行車安全；教育領域，語音識別輔助英語教學和中英文同聲翻譯，你只需對著手機說出想要翻譯的句子，即可得到中英文雙重語音播讀結果和可視的文本結果。

2.4 理論4  人臉識別

2.4.1 描述

在人工智能中，人臉識別是其中發展較為成熟的應用領域。同時，人臉識別是符合國家政策趨勢、惠及民生的領域，國家863計劃、國家科技支撐計劃、自然科學基金都會拔出了專款資助人臉識別的相關研究。在國家政策的支持和完善下，人臉識別技術將會被推向更廣闊的日常領域。

如今，“刷臉”已經成了人們生活中的日常事務，從移動支付、解鎖手機到學校、公司、小區門禁等，都運用到了人臉識別技術。人臉識別技術產品已廣泛應用于金融、司法、軍隊、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫療及眾多企事業單位等領域。

人臉識別在手機端行業中，掀起了人臉識別解鎖技術熱潮，各大手機廠商也蜂擁擠入，其中最有影響力的便是iPhone X的Face ID。面對日益激烈的行業競爭，如何在強敵林立之下找到自身的立足之地，創新、突破技術顯得尤為重要，在這一點上，曠視科技Face++憑借其核心的人臉識別技術 ，成為行業中的“佼佼者”。

2.5 理論5  機器視覺技術

2.5.1 描述

我們所說的機器視覺技術，就是用機器代替人眼來做測量和判斷，其最大的特點是速度快、信息量大、功能多。機器視覺作為全球智能的“慧眼”,很大程度上影響著人工智能的進步，無人駕駛、無人機、智能機器人等近期熱點中的熱點也以機器視覺的發展為前提。作為人功能智能發展前提的機器視覺技術，其主要有五大典型應用：

(1) 圖像識別應用：圖像識別，是利用機器視覺對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象。圖像識別在機器視覺工業領域中最典型的應用就是二維碼的識別。將大量的數據信息存儲在二維碼中，通過條碼對產品進行跟蹤管理，通過機器視覺系統，可以方便的對各種材質表面的條碼進行識別讀取，大大提高了現代化生產的效率。

(2) 圖像檢測應用：檢測是機器視覺工業領域最主要的應用之一。幾乎所有產品都需要檢測，而人工檢測存在著較多的弊端，因此，具有諸多優點的機器視覺在圖像檢測的應用方面也非常的廣泛，例如：2000年10月新發行的第五套人民幣中，壹圓硬幣的側邊增強了防偽功能，鑒于生產過程的嚴格控制要求，在造幣的最后一道工序上安裝了視覺檢測系統。

(3) 視覺定位應用：視覺定位要求機器視覺系統能夠快速準確的找到被測零件并確認其位置。在半導體封裝領域，設備需要根據機器視覺取得的芯片位置信息調整拾取頭，準確拾取芯片并進行綁定，這就是視覺定位在機器視覺工業領域最基本的應用。

(4) 物體測量應用：機器視覺工業應用最大的特點就是其非接觸測量技術，同樣具有高精度和高速度的性能，但非接觸無磨損，消除了接觸測量可能造成的二次損傷隱患。常見的測量應用包括齒輪、接插件、汽車零部件、IC元件管腳、麻花鉆、羅定螺紋檢測等。

(5) 物體分揀應用：實際上，物體分揀應用是建立在識別、檢測之后一個環節，通過機器視覺系統將圖像進行處理，實現分揀。在機器視覺工業應用中常用于食品分揀、零件表面瑕疵自動分揀、棉花纖維分揀等。

表2-1  機器視覺技術

圖像識別應用

圖像檢測應用

視覺定位應用

物體測量應用

物體分揀應用

3 研究發展及應用

1 工業機器人 

所謂工業機器人就是面向工業領域的多關節機械手或多自由度機器人。如：機械手。能模仿人體某些器官的功能（主要是動作功能）、有獨立的控制系統、可以改變工作程序和編程的多用途自動操作裝置。工業機器人在工業生產中能代替人做某些單調，頻繁和重復的長時間作業，或是危險、惡劣環境下的作業，例如在沖壓、壓力鑄造、熱處理、焊接、涂裝、塑料制品成形、機械加工和簡單裝配等工序上，以及在原子能工業等部門中，完成對人體有害物料的搬運或工藝操作。

2“先行者”類人型機器人 

經過十年攻關，國防科技大學研制成功我國第一臺仿人型機器人——“先行者”，實現了機器人技術的重大突破。“先行者”有人一樣的身軀、頭顱、眼睛、雙臂和雙足，有一定的語言功能，可以動態步行。

人類與動物相比，除了擁有理性的思維能力、準確的語言表達能力外，擁有一雙靈巧的手也是人類的驕傲。正因如此，讓機器人也擁有一雙靈巧的手成了許多科研人員的目標。

在張啟先院士的主持下，北京航空航天大學機器人研究所于80年代末開始靈巧手的研究與開發，最初研究出來的BH－1型靈巧手功能相對簡單，但填補了當時國內空白。在隨后的幾年中又不斷改進，現在的靈巧手已能靈巧地抓持和操作不同材質、不同形狀的物體。它配在機器人手臂上充當靈巧末端執行器可擴大機器人的作業范圍，完成復雜的裝配、搬運等操作。比如它可以用來抓取雞蛋，既不會使雞蛋掉下，也不會捏碎雞蛋。靈巧手在航空航天、醫療護理等方面有應用前景。

3 探索機器人

機器人對于探索的應用，即在惡劣或不適于人類工作的環境中執行任務。主要有2種探索機器人：自主機器人和遙控機器人。自主機器一直是人類的研究難題，很多專家都在盡最大可能的使機器人自主化。最為出名的是水下機器人和空間機器人。隨著海洋事業的發展，水下機器人可以代替人類在深海中進行探索，發現了好多不為人知的深海生物。空間機器人主要任務分為兩大方面：1.在月球、火星及其他星球等非人居住條件完成勘探；2.在宇宙代替宇航員做衛星的服務（主要是捕捉、修理和補給能量），空間站上的服務及空間環境的應用試驗。

4 總結

機器人技術領域已經創造了很多種具有基本的物理和導航功能的機器人。同時，社會發展的趨勢也開始成為將機器人結合到從娛樂到衛生保健的日常生活中。而且，機器人可以將很多人從危險的情況中解脫出來，本質上就是讓機器人作為人類的替代品來使用。AI機器人技術研究人員所研究的很多應用程序已經開始實現這種可能了。另外，機器人還可以用于更普通的工作，如看門工作。然而機器人最初是開發用于骯臟、枯燥和危險的應用程序，現在它們已經被看作是人類的助手了。不管是什么應用程序，隨著未來科技發展到一個新的境界，機器人將會需要更多而不是更少的智慧，從而會對我們的社會形成巨大的影響。

參考文獻

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[7]Stuart Russell,Peter Norvig.Artificial Intelligence: A Modern Approach.1995

計算機視覺的主要任務范文第5篇

受新型智慧城市建設的趨勢帶動融合了道路照明、充電樁、Wi-Fi覆蓋、環境監控、廣告牌和微基站等功能的智慧燈桿在國內多地進行了試點，但這還遠遠不夠，隨著新技術的革新發展，AI人工智能、無人駕駛、物聯網等等都可以納入需求清單內。將桿體劃分為多個系統平臺，每個平臺規劃出需求屬性，同時依靠良好的網絡環境來實現各平臺的數據傳輸與共享。

（1） 車路協同與5G

道路如同城市的血管，血管的通暢程度與城市活力息息相關。隨著城市規模越來越大，人口不斷增長，交通擁堵的程度日益加劇，僅僅靠道路的建設等方式來構建高效的交通體系已經變得越來越難。5G時代的來臨，作為城市和車輛的連接點，道路也將成為通信網絡、云計算、智能傳感器融合創新的交匯點，如何利用新技術來提升城市智能化水平，增強城市路網與車輛的協同效率和安全性，從而降低城市擁堵、改善出行體驗，成為技術改變生活的新挑戰和新機遇。

車路協同是將道路、車輛以及技術進行有效的融合，通過先進的無線通信和互聯網技術，實現車與車、車與路、車與人、車與網絡的實時數據交互，幫助乘客和車輛選擇更好的出行路徑，改善傳統道路規劃建設和管理的不足，從而提升道路交通的效率。

我們希望連接人與人、人與物以及人與服務，讓萬物互聯成為產業互聯網的基礎。5G的來臨正好順應了萬物互聯的趨勢，同時它還具有大帶寬、低時延、高可靠等特性，將5G網絡看作一把鑰匙，它能夠幫我們解鎖原先難以數字化的現實場景，讓數字技術以更小的顆粒度重塑現實世界。通過多部門（電信運營商、交通部門、車企、IT大廠）的協同合作，推出車路協同的整體解決方案，這能夠有效地解決4G時代難以實現的“毫秒級低時延”，以及高精定位等問題，將大幅度的提升車輛的運行效率和安全性。

近年來，車路協同已經成為全球關注的焦點。各個國家通過戰略、規劃、標準等多個層面進行布局，積極搶占本輪產業發展的制高點。隨著5G的到來，5G+人工智能、5G+移動邊緣計算等技術融合方案，將能夠更好的感知環境的變化，充分實現人、車、路的有效協同實現整個道路和城市的數字化、智能化水平。

車路協同落地實施的關鍵，需要產業上下游企業協同。這背后涉及車載智能終端、網絡連接、移動邊緣計算、路側智能與傳感設備的普及應用，各模塊背后又有復雜的供應鏈和渠道商。如何把高速公路公司、無線網絡設備商、數據中心設備商、電信運營商、內容提供商組織在一起是一件紛繁復雜的產業協同工作。將致力于做好“連接器”為車路協同的相關企業進入“數字世界”提供最豐富的“數字接口”。

隨著技術創新的快速普及應用，智慧交通與汽車智能化成為未來發展的必然趨勢，車路協同則成為智慧交通的核心，也是解決交通出行安全暢通的有效切入點。

根據美國國家公路交通安全管理局( NHTSA)的官方數據顯示，車輛與車輛通信技術能預知即將發生的交通事故并對潛在危險發出實時預警，它的廣泛應用能幫助避免高達81%輕型碰撞事故。根據中國汽車工程學會(SA- China)的研究表明，智能網聯汽車技術的廣泛應用可使普通道路的交通效率提高30%以上。目前，車路協同主要涉及車載系統、路側系統以及數據交互系統等三個主要部分。

車載系統有效強化車輛行駛安全。車載系統主要負責對車輛自身狀態信息的控制和對周圍行車環境的感知，協助駕駛員完成車輛的安全駕駛，比如車車避撞、人車避撞、交叉口安全通行、換道輔助駕駛等。

路側系統將有效提高道路通行能力。通過路側系統與各個傳感設備之間進行通信，可以獲得當前的道路情況。包括交叉口行人信息采集、突發事件快速識別與定位、密集人群信息采集、多通道交通流量監測、通道異物侵入信息的獲取、處理、分析和發送。

數據交互系統保證人車路的有效通信。實現路側設備與車載單元之間的交互，以及各種行車安全、交通控制和信息服務應用的打通，最終確保整個車路協同系統快速穩定運行。

車路協同需要構建新的產業鏈格局，通過生態協作、利益分享實現多方的共贏。一是連接公路公司，加快路側基礎能力建設，基于高速公路設備感知道路信息，提供實施精細化道路信息分發，實現分鐘級以下車道路況更新。二是連接無線網絡設備商和數據中心設備商，為道路提供穩定的5G網絡和邊緣計算設備，將碎片化道路信息進行連接，形成規模優勢。三是連接內容服務商，基于移動互聯網發展積累的技術、用戶洞察以及用戶體驗方面的經驗，為出行乘客提供高品質內容服務。四是連接基礎電信運營商，提升頻譜利用率，搭建電信運營商與道路建設公司的合作橋梁，支持商用智能終端（4G/5G）接入。

在車路協同推進過程中，企業間通過生態協作的方式，連接車路協同的相關企事業單位，將移動互聯網的服務無縫連接到整個汽車出行的場景下，實現人和車、設備。服務之間的連接，多個終端場景的打通。

車路協同需要加快打破信息孤島，打造統一的信息內容分發平臺，為用戶提供一致性的體驗。

作為交通智能化的核心，業界一直在探索車路協同的解決方案，未來的車和路會具備更好、更高的智能，能夠更實時、更細的感知環境，并且把這些環境的數據以及車流、人流的數據為未來的城市規劃、道路規劃、交通管理和疏導提供更好的幫助。

（2） 公共服務

在新型智慧城市建設新階段，以服務為基礎、以成效為標尺為核心，持續優化改善城市居住環境，提供惠民便企服務成為近年來的工作重點。

隨著社會的高速發展，人們似乎也越發重視周圍環境的變化，PM2.5的檢測、風力檢測、天氣檢測等也成為了人們出行的主要關注點，具備這樣功能的公共基礎設施也是未來城市規劃建設的必要環節。

智慧路燈桿系統，集合環境監測、控制照明、車流量監測、視頻監控、道路積水監測、LED信息、公共廣播、充電樁、無線WIFI等功能于一體，美化城市、園區道路建設，打造智能、便捷、安全的生活環境。智慧路燈桿系統頂部配置一系列傳感器，對空氣質量進行監測，并將相關數據通過智慧路燈桿專用網關上傳至云平臺，并多路發送相關管理部門。

（3）新型城市管理

智慧型城市發展下如何管理好人與人、人與物之間的連接性也是一個很重要的課題，所謂智慧，必然要舍去一些依靠人力去解決問題的辦法，轉而依靠智能化的設備或智能語音系統來實現數字化的管理。

（4） 新基建建設

隨著新基建概念的提出，工信部《關于加快培育共享制造新模式新業態促進制造業高質量發展的指導意見》，提出加強5G、人工智能、工業互聯網、物聯網等新型基礎設施建設，這其中的建設范圍包含了智能交通基礎設施，也是多桿合一后的解決方向。

車聯網的生態：人，車，環境。其中車和環境是新基建建設的關鍵點。

車：高精度地圖、超視距決策、車輛監控、車輛救援、車輛診斷、車況信息用于車輛研發、保養。

環境：路況信息、道路收費、事故監測、實時調度。

以上的功能實現都要基于車廠研發，各數字化模塊、傳感器的組合才能實現，也是未來道路交通發展的主要任務。

（5） 新技術的驅動

基于新一代信息技術（人工智能，云計算，區塊鏈，物聯網，5G與邊緣計算，模擬仿真，高精地圖，自動駕駛，工業互聯網，大數據中心等）可以構建一套完整的信息基礎設施來更好的服務于城市和人民。

對于驅動多桿合一工程的主要技術還是在于5G的部署，大數據的計算能力以及人工智能的識別偵測上。

視頻監控：終端智能轉為云上智能，依賴的是5G邊緣上行帶寬和安全；同時通過人工智能（AI）的數據處理分析能力可以更好地搭建平安城市，讓一切犯罪無所遁尋。

車聯網：依賴的也是5G安全、可靠、低延遲和高寬帶連接。

車路協同成為智慧城市建設新的切入點，當前我國智慧城市建設步伐加快，隨著高清智能攝像頭和城市物聯網智能傳感器的快速普及，城市道路的信息化、數字化加速到來，隨著車路協同體系的逐步完善，道路交通數據收集與分析、實時交通路況監測與預警、交通信號配時調整與優化等方面的能力大幅提高。