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計算機視覺識別技術范文1
1 計算機視覺定義
人類天生具有五感，視覺便是其中之一，而計算機視覺，就是讓計算機網絡能夠睜開眼看世界。讓計算機有一定的視覺能力，可以從各個方面幫助人們進行監督、檢驗檢測。利用計算機視覺科學可以使工作變得更加簡便。計算機視覺主要應用于對二維碼、條形碼、照片、視頻資料如片段等進行智能處理。
2 計算機視覺研究在醫療、交通中的作用
隨著醫學成像技術的發展與進步，圖像處理在醫學研究與臨床醫學中的應用越來越廣泛。最常見的有癌細胞顯微圖像分割與識別、基于多特征融合的血紅細胞識別和乳腺癌細胞計算機的自動識別等。計算機視覺技術的迅猛發展，為醫療診斷帶來了很大的方便，同時促進了臨床醫學的發展。另外，在各大綜合醫院慢慢發展起的體檢體系中，計算機視覺技術起到了決定性因素。隨著體檢的人數上升，對醫院體檢的管理、速度、準確性都提出了更高的要求。視覺識別輕而易舉的解決了這個問題，只需要去識別體檢人員的身份證，就可以將體檢人員對號入座，檢查過的項目，沒有檢查的項目一目了然。理化指標的檢驗，只需要在采血試管或采尿瓶上粘貼與體檢者對應的條形碼即可，利用視覺技術對號入座，方便而準確的確定每一位體檢人員的血樣及尿樣。及提高了醫院的工作效率，又將錯誤率降到最低。
計算機視覺在交通上同樣得到了廣泛的應用及發展。交通安全是交通運輸中的重大問題，隨著近年來機動汽車數量的迅猛增長，交通事故的發生也隨之越來越頻繁，給人類社會帶來的危害也日趨嚴重，使很多的家庭失去親人，甚至家破人亡。全國一線城市例如：北京、上海、廣州、深圳等交通道路供需的矛盾日趨嚴重，交通安全、交通堵塞及環境污染已成為困擾我國交通領域的三大難題?；趫D像處理的計算機視覺技術是通過攝像機獲取場景圖像，并借助于計算機軟件構建一個自動化或半自動化的圖像、視頻理解和分析系統，并提供及時準確的圖像、視頻處理結果，以模仿人的視覺功能。主要功能如下：
一是基于計算機視覺技術的車輛牌照自動識別： 車輛牌照是車輛的唯一身份，對車輛牌照的有效檢測與識別在車輛違章檢測、停車場管理、不停車收費、被盜車輛稽查等方面有著重要的應用價值。盡管針對車牌識別技術的研究相對成熟，然而在實際的應用場景中，受到天氣、光照、拍攝視角、車牌扭曲等因素的影響，車牌識別技術仍然有一定的改善空間。
二是基于計算機視覺技術的車輛檢測與流量統計：目前城市交通路口的紅路燈間隔時間是固定的，而不同路段、不同時間段交通流量是隨機變化的。若能根據各個交通路口的交通狀況輔以計算機進行自動分析，并判斷與預測交通流量，無疑為交通警察出警，紅綠燈時間間隔的動態設置等提供技術支持。
三是基于計算機視覺技術的公交專用道路非法占道抓拍：公共交通是每個城市交通的重中之重，城市的公共交通為老百姓提供了便捷的出行方式。公共交通的發展，有利于城市的節能減排，有利于降低城市的空氣污染指數。由于城市公共交通具有運量大、相對投資少、人均占有道路少等優點，解決城市交通問題必須優先發展城市公共交通。然而目前擁擠、緩慢的公交出行方式已成詬病，因此發展“快速公交”將是未來公交的一種運行模式。道路暢通則是發展“快速公交”的前提，相應地，公交專用車道的設定必不可少。為防止其他社會車輛的駛入，并對違規駛入的其他社會違規車輛進行抓拍與懲罰是保證公交車道公交車專駛的一種重要手段。因此在公交車前部裝置攝像頭并輔以其他處理設備，從而可以使得每一輛公交車成為了一個流動的監控設備。
3 計算機視覺在條形碼檢測中的應用
條形碼是將寬度不等的多個黑條和空白，按照一定的編碼規則排列，用以表達一組信息的圖形標識符。在中國，由中國物品編碼中心賦予制造廠商代碼。那么最常見的計算機視覺應用與條形碼檢測就是在超市中。超市中每樣產品都有自己的條形碼，當人們選擇了自己需要的物品后，來到收銀臺進行結賬，我們會看見收銀人員會用掃碼器對物品的條形碼進行掃描，掃描后就會出現產品的信息及價錢。記錄以及掃描條形碼的技術就是計算機視覺技術。
4 計算機視覺重要技術——智能識別
近年來，基于生物特征的鑒別技術得到了廣泛重視，主要集中在對人臉、虹膜、指紋、聲音等特征上，這其中大多都與視覺信息有關。指紋、人臉功能已經大范圍在生活中應用，其中很多單位的打卡制度就是依據面部識別、指紋識別來實現的。社會飛速發展的今天，很多的單位都實行了上下班打卡制度，這一制度已經被作為單位管理制度中的重要一條。購買的打卡機就是采用計算機視覺的重要技術——智能識別來實現的。利用打卡機的儲存功能，記錄每個職工的指紋或面部容貌，規定在某一個時間范圍內對應識別指紋或面部容貌，視為打卡。在上下班打卡的過程中，員工將面部或指紋對應在打卡機的制定位置上，讓打卡機進行識別，當識別的結果與存儲結果相同時，打卡成功。這樣看起來十分簡單的打卡機可以使單位的工作有序化，制度化，而實現這個功能的技術就是計算機視覺技術中的重要技術之一：智能識別。
5 計算機視覺技術的發展過程及未來
計算機視覺技術研究經歷了近40年的過程，20世紀50年代的統計模式識別、60年代的Roberts的三圍積木世界、70年代的Marr為代表的計算理論、80年代的主動視覺，但是仍然面臨許多的問題。主要由于計算機視覺是一個逆問題，視覺信息多種多樣，視覺知識的表達很困難，圖像數據量巨大，信息存儲于檢索困難，對生物學、神經生物學等的研究有待深入。
計算機視覺技術的未來必定會朝著高科技發展，航空遙感測控地形地貌、電影特效制作、工業生產自動化檢測、醫學影像檢測，再到天文領域等，在這些科學領域中計算機視覺將無法取代，成為主流的技術之一。
作者簡介
計算機視覺識別技術范文2
【關鍵詞】計算機；視覺系統；框架構思
在現代計算機技術的支持下，對人類視覺功能進行模擬的計算機系統被稱為計算機視覺系統，因為視覺系統本身兼具科學性和應用性，所以計算機視覺系統本身既具有科學學科的特性又具有工程學科的特性。對其的研究不僅能夠進一步了解人類本身，而且能夠在工業生產領域發揮更大的作用。
1 計算機視覺系統現有理論框架
1.1 計算機世界理論框架
20世紀80年代，麻省理工學院教授Marr在視覺理論研究領域獲得突破，提出了利用計算機實現視覺能力的理論框架――計算機視覺理論，這一理論主要特點是以現代信息處理的方式對人類視覺能力作用機制進行了分析，并以人類的視覺能力為基礎在計算機技術的支持下形成了三個不同的計算機層次。分別是計算機理論層次、表示層次和算法層次。這三個層次分別對應著人類對視覺信息進行處理的三個環節，通過各個環節的仿生設置，計算機視覺系統就能夠將初步的視覺處理能力賦予計算機。這一理論中的核心是計算機理論層次，Marr認為人類的視覺能力主要是從圖像中建立物體形狀和位置的描述，所以在這一層次中設計者設計的主要環節是從初步獲取的二維圖像中提取和細化物體的三維結構和位置，并將這些信息在一個二維平面上反映出來，即三維重建。
1.2 基于知識的視覺理論框架
基于知識的視覺理論框架最早產生于20世紀90年代，最早的提出者是Lowe。認為在人類的視覺能力發揮過程中，對三維物體的實際測算是不必要的，人類的視覺能力與三維測算能力沒有直接的關系，雖然使用三維測算技術也能夠實現計算機視覺系統的功能，但并不是對人類視覺功能的模仿。Lowe認為在人類的視覺活動中，會將三維物體看成二維物體，也會將二維物體看成三維物體。這種現象本身并不是偶然性的，而是一種視覺作用機制的必然。既然人類肉眼能夠借助一定的作用機制和處理能力實現二維的三維化，在計算機視覺系統中就完全有可能設計出這種對人類肉眼直接模擬的機制。以感知系統感知物體的二維特性，并在其基礎上直接生成三維圖像，而不需要借助復雜的測量過程。
1.3 主動視覺理論框架
主動視覺理論是在現有計算機理論的基礎上形成的新型理論框架，是根據人類視覺功能實現的主動性提出的。在人類實現視覺功能的過程中，人類的視覺系統并不是被動的，而是會根據視覺系統的要求調動身體的其他部位進行配合的、具有主動性的，所以在人類視覺功能的發揮過程中，視覺系統是具有主動性的，人類視覺系統的視角、關注點都會是動態變化的。
基于這一理論，主動視覺理論框架認為人類的視覺活動是一種“感知――動作”過程。根據這一原則，主動視覺理論框架認為計算機視覺系統并不需要精準的三維測算系統。而應該以計算機視覺獲取系統為核心，設置主動的視覺系統。這一理念在實際的應用中主要通過對圖像獲取系統技術參數的調整和控制來實現，例如攝像機的位置、取向、焦距、光圈等，通過對這些參數的調整圖像信息獲取系統就能夠從不同的視角對物體進行觀察，進而獲取物體的三維圖像信息。
2 計算機視覺理論框架中存在的問題
計算機視覺理論框架的產生極大的支持了計算機視覺系統的研發工作，但是在計算機視覺系統的實際研發工作中，也逐漸暴露出了計算機理論框架的缺陷。當前主流的計算機視覺系統框架中，計算機視覺理論是最早產生的也是唯一一種被動的計算機視覺技術。在其理論系統中更多的強調人類視覺系統的測算能力，而沒有意識到人類的視覺系統是一種主觀性很強的、目的性很強的信息獲取系統，完全建立在測算基礎上的計算機視覺理論框架是不必要的。
基于知識的理論框架，認為人類視覺系統的功能實現主要環節是反饋，強調了人類視覺活動中主觀意識的指導作用。但是它過于強調系統的目的性和主觀性，完全否定了計算機視覺理論，認為人類視覺系統是個完全脫離計算機的認識過程，這種認識顯然是錯誤的，在判斷物體尺寸大小、距離遠近時，測算無疑是極為必然的。
主動視覺理論并不完全排除三維重建，認為計算機視覺系統的三維重建應該建立在圖像獲取系統的主動性上。通過改變圖像獲取攝像機的角度、參數對時間、空間和分辨率等進行有選擇的感知，解決了計算機視覺系統認知過程中的不穩定問題，降低了計算機視覺系統實現的難度。但是在其理論框架內部缺乏主觀、高層的指導，從整體上看并不完善。
3 計算機視覺系統框架的新構思
在計算機視覺系統的研究領域，三種理論構建各有優劣。但是無疑反應了當前計算機視覺系統研發的主流思想，因此計算機視覺系統框架的新構思應該在其基礎上進行，致力于克服各個理論的缺點。綜合比較三種理論框架，筆者認為計算機視覺理論雖然存在某些問題，但是從整體上看這一理論框架是最具實踐性和操作性的，其存在的問題完全可以借助其他理論框架加以解決，因此筆者以計算機視覺理論為主體，結合基于知識的視覺理論和主動視覺理論，提出一個更加完善和通用的計算機視覺系統構架。
計算機視覺系統視覺功能實現的主體結構還是建立在計算理論結構的基礎上的，將計算理論框架中的早期視覺處理環節分為圖像預處理、圖像分割和二維模式識別兩個部分，因為圖像的預處理是在平面圖像基礎上的簡單處理，不需要主觀主導意識和目的性的參與，同時圖像分割和二維模式識別能夠最大限度的提升后繼圖像處理的效果。
在早期處理完成以后，后繼的中后期處理還是分別情調了二維模式識別和三維模式識別，雖然這兩種模式本身的識別原理是一樣的，但是其面對的對象不同，物體的模型也不同。一般來講，在我們的世界中二維信息具有很強的重要性，圖形、文字、指紋等關鍵二維信息在通常情況下作用更大、應用范圍更廣，所以計算機視覺系統礦建的新思路中，要對二維信息進行進一步的處理。
模型庫提供具體物體模型的表示。知識庫不但要對物體進行抽象表示而且還要對抽象知識進行推理。人類經驗的積累和知識的獲取是通過學習而得到的，所以加人模型庫、知識庫管理，并讓其從輸出結果中進行學習。這將使模型庫和知識庫更加豐富和完善。
視覺活動本身是帶有目的性的，所以在有些時候視覺系統的應用確實需要視物體的實際情況來決定，有時只需識別場景中存在的是什么物體或某物是否存在，而不要求定量恢復場景中的物體。因此，在計算機視覺系統中引人視覺目的來判斷輸出是否滿足要求。同時，用視覺目的對圖象分割和二維模式識別、中期視覺處理、后期視覺處理和三維模式識別加以控制。如果需要三維重建則由主動視覺控制成象來獲得景物更完整的信息。
計算機視覺系統框架是支持計算機視覺系統實現的重要基礎，所以在計算機視覺系統的研發、設計工作中，對理論框架的研究具有鮮明的現實意義，本文簡單介紹了現有框架思想，并分析了其各自的優缺點，最后再這些理論框架的基礎上形成了計算機視覺系統框架的新構思。認為計算機視覺系統構架應該以計算機理論為基礎，以視覺活動的主觀性和目的性為指導，以具體的視覺實現形式為方法。
【參考文獻】
計算機視覺識別技術范文3
關鍵詞：計算機視覺；案例推理；圖像處理；圖像描述
中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2007)04-11102-03
1 引言
基于案例推理(case-base reasoning)是人工智能中正不斷發展的一項重要推理技術?；诎咐评砼c類比推理方法相似，案例推理將舊經驗或教訓轉換為知識，出現新問題時，首先查找以前是否有相似的案例，并用相似案例解決新問題。如果沒遇到相似案例的,經過推理后解決新問題的方法，又會成為新的案例或新經驗，下一次再遇到相同問題時，就可以復用這些案例或經驗。
這與人遇到問題時，首先會用經驗思考解決問題的方式相似，這也是解決問題較好的方法?；诎咐评響糜诠I產品檢測或故障診斷時具有以下特點：
CBR智能化程度較高。利用案例中隱含的難以規則化的知識，以輔助規則推理的不足，提高故障診斷系統的智能化程度。
CBR較好解決“知識獲取”的瓶頸。CBR知識表示以案例為基礎，案例的獲取比規則獲取要容易，大大簡化知識獲取的過。
CBR求解效率較高。是對過去的求解結果進行復用，而不是再次從頭開始推導，可以提高對新問題的求解效率。
CBR求解的質量較高。CBR以過去求解成功或失敗的經歷，可以指導當前求解時該怎樣走向成功或避開失敗。
CBR持續不斷的學習能力，使得它可以適應于將來問題的解決。
所以基于案例推理方法正不斷應用在產品質量檢測和設備故障診斷方面，并取得較好的經濟效益。為了產品檢測和設備故障診斷中，更為智能化，更容易實現現場檢測和診斷，計算機視覺技術起到很大的作用。
計算機視覺是研究用計算機來模擬人和生物的視覺系統功能的技術學科，使計算機具有感知周圍視覺世界的能力。通過計算機視覺，進行圖像的獲取預處理、圖像分割與特征抽取、識別與分類、三維信息理解、景物描述、圖像解釋，讓計算機具有對周圍世界的空間物體進行傳感、抽象、判斷的能力，從而達到識別、理解的目的。
計算機視覺隨著科學技術發展，特別計算機技術、通信技術、圖像采集技術、傳感器技術等，以及神經網絡理論、模糊數學理論、小波的分析理論等計算機視覺理論的不斷發展和日趨成熟，使計算機視覺從上世紀60年代開始興起發展到現在，取得快速發展，已經從簡單圖像質量處理發展到圍繞著紋理分析、圖像編碼、圖像分割和濾波等研究。圖像的分析與處理，也由靜止轉向運動，由二維轉向三維，并主要著眼于對圖像的識別和理解上，也使計算機視覺的應用領域更為廣泛，為案例推理中運用計算機視覺打下基礎。
2 案例推理系統的主要關鍵技術
（1）案例的表示與組織
案例的表示與組織即是如何抽取案例的特征變量，并以一定的結構在計算機中組織存儲。如何將信息抽取出特征變量，選擇什么語言描述案例和選擇什么內容存放在案例中，案例按什么組織結構存放在存儲器中，這關系到基于案例推理方法的效率，而且對于案例數量越來越多，結構十分復雜的案例庫，尤其重要。
（2）案例的索引與檢索
案例的索引與檢索即是為了查找最佳相似案例，如何建立案例索引和相似度算法，利用檢索信息從案例庫中檢索并選擇潛在可用相似案例。后面的工作能否發揮出應有的作用，很大程度上依賴于這一階段得到的案例質量的高低，因此這一步非常關鍵。
（3）案例的復用和調整
案例的復用即是如何根據舊案例得出新解，涉及到找出案例與新問題之間的不同之處，案例中的哪些部分可以用于新問題，哪些部分不適合應用于新問題的解決。而復用還分案例的結果復用，案例的求解方法復用。
（4）案例的學習
案例的學習即是將新解添加到案例庫中，擴充案例庫的案例種類與數量，這過程也是知識獲取。此過程涉及選取哪些信息保留，以及如何把新案例有機集成到案例庫中，包括如何存儲，如何建立索引等等。
針對案例推理的關鍵技術，根據檢測和故障診斷系統的特點，計算機視覺主要解決如何將產品圖像輸入系統，如何將產品圖像特征進行抽取和描述，如何區別產品不同之處。以便案例推理系統進行案例建模，確立案例的表示形成和案例相似度的計算。本文主要從計算機視覺如何運用在案例推理系統進行探討。
3 產品輸入系統
產品輸入系統在不同產品類型和生產環境可能有不同之處，主要應有傳感器單元和圖像采集單元。如圖1。
圖1 產品輸入系統結構
傳感器單元主要判斷是否有產品存在，是否需要進行圖像采集，是否繼續下一個產品圖像的采集。這簡單傳感器可使用光電開關，配合光源，當產品經過時，產品遮擋住光源，使光電開關產生一個0值，而沒有產品經過時，光電開關產生相反的1值，系統通過判斷光電開關的值，從而判斷是否有產品。
圖像采集單元簡單地說是將產品拍攝并形成數字化圖像，主要包括光源、反射鏡、CCD相機和圖像采集卡等組成。光源和反射鏡作用主要使圖像中的物體和背景之間有較大灰度。CCD相機主要是拍攝設備。圖像采集卡主要是將圖像數字化。通過傳感器判斷有產品后，光源發出的光均勻地照在被測件上，CCD相機拍攝，拍攝圖像經過圖像采集卡數字化后輸入存儲設備。存儲設備即為計算機硬盤。存放原始圖像、數據、處理結果等。
這是案例推理系統的原始數據,是圖像處理、圖像特征抽取描述的基礎。
4 圖像處理
在案例推理系統中，需要對案例的組織和案例建模，案例的組織即案例的表示，相對計算機而言，即圖像特征的抽取，即某圖像具有與其它圖像不同之處，用于區別其它圖像，具有唯一性。同時，又能完整地表示該圖像。所以案例的表示要體現案例的完整性、唯一性、操作容易性。
圖像中有顏色區別、又有物體大小之分以及圖像由不同的物體組成。如何表示圖像，或說圖像內部包含表示的本質，即圖像的描述。根據圖像特點，確立圖像案例的表示，以圖像的像素、圖像的數字化外觀、圖像物體的數字組成等屬性。這需要對產品輸入的原始圖像進行處理。
在計算機視覺技術中，對原始圖像主要進行圖像增強、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識別與理解等內容。經過這些處理后，輸出圖像的質量得到相當程度的改善，既改善了圖像的視覺效果，又便于計算機對圖像進行分析、處理和識別。具體工作流程如圖2所示：
圖2 計算機視覺的任務與工作流程
圖像預處理是將產品的數字圖像輸入計算機后，首先要進行圖像的預處理，主要完成對圖像噪聲的消除以及零件的邊緣提取。預處理的步驟為：圖像二值化處理；圖像的平滑處理；圖像的邊緣提取。
圖像二值化處理主將灰度圖形二值化的關鍵是閾值的選取，由于物體與背景有明顯的灰度差，可以選取根據灰度直方圖中兩峰之間的谷值作為閾值來分割目標和背景。
圖像的平滑處理技術即圖像的去噪聲處理，主要是為了去除實際成像過程中因成像設備和環境所造成的圖像失真，提取有用信息。
圖像邊緣提取是為了將圖像中有意義的對象與其背景分開，并使之具有某種指定的數學或符號表達形式，使計算機能夠理解對象的具體含義，檢測出邊緣的圖像就可以進行特征提取和形狀分析了?？刹捎枚喾N算法，如采用Sobel算子提取邊緣。
圖像預處理是為下一步的特征描述打基礎，預處理的好壞直接影響案例推理的結果和檢測診斷的效率。
特征提取是對圖像進行描述，是案例建模關鍵，案例建模是根據案例組織要求抽取圖像特征，是建立案例索引和檢索的關鍵。如果圖像沒有特征，就談不上進行檢索。圖像特征可通過圖像邊界、圖像分割、圖像的紋理等方法，確定圖像特征，包括是什么產品、產品形狀大小、產品顏色，產品有什么缺陷、產品缺陷在什么位置等特征，根據這些圖像特征進行描述，形成計算機中屬性值，并從數據庫查找相應信息資料，從而確定產品之間的關系，相似度，也就是案例推理的方向。
5 系統的檢索
根據案例推理原理和相應算法，建立案例推理系統模型，如圖3所示。
圖3 案例推理系統
對話系統：完成人機交互、問題描述、結果顯示和系統總控制。
案例庫系統：由案例庫及案例庫管理系統組成。
數據析取系統：對各種已有的源數據庫的數據通過轉換而形成所需的數據。
多庫協同器：根據問題求解的需要，按照一定的數據抽取策略，完成問題求解過程中對模型庫系統、方法庫系統、知識庫系統和數據庫系統等資源的調度與協調。
知識庫系統：由產生式規則組成，這些知識包括專家經驗和以規則形式表示的有關知識，也可以是數據挖掘結論，支持案例檢索、案例分析、案例調整等。 模型庫系統：由模型庫、算法庫、模型庫管理系統組成。完成模型識別和調用，并把結果綜合，送入對話系統顯示，作為補充信息供案例檢索、調整使用。
數據庫系統：存放待決策支持的所有問題，并完成其維護與查詢等功能。
由于系統主要應用產品的現場實時檢測監控或故障診斷，所以系統的檢索時，也必須輸入檢索值，即輸入現場產品的圖像，在通過產品預處理、圖像的二值化、分割和邊界處理后，進行圖像特征描述，根據圖像描述進行分類識別。根據案例推理的算法檢索案例庫中，是否有相似的案例。即確定相似度。相似度確定主要由案例推理的算法確定，如貼近分析法。確定相似度最大作為結果，并將案例的解輸出，給相關控制系統進行決策。如產品質量檢測，確定產品質量是否合格，是否有不合格產品，不合格產品是什么原因造成，故障源是什么，如何解決和排除故障，等等。
6 結論
案例推理方法有效地解決計算機視覺技術中圖像檢索問題。對提高圖像檢索的效率和準確度提供了平臺。
計算機視覺技術也為案例推理系統實現產品現場實時檢測、監控、診斷提供技術支持。計算機視覺技術現場的數據采集、處理為案例推理打好基礎。
兩者的結合設計的系統適用范圍很廣，只要產品需要進行質量檢測、監控，或設備需要進行故障診斷和維護，都可以適用。
系統提供的實時檢測、監控和診斷功能，提高企業的生產效益，降低了生產成本。
參考文獻：
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計算機視覺識別技術范文4
關鍵詞：計算機視覺；課堂考勤；深度學習；MCV架構
前言
隨著國家標準《智慧校園總體框架》（Smartcampusoverallframework）的，智慧校園的規劃與設計成為了校園建設的重點項目[1]。而課堂考勤作為學校教學管理、學生評價的重要組成部分，隨著物聯網技術、人工智能和移動通信技術的水平的提高與發展，更應該向著智能化、準確化的方向發展[2]。本文研究了的當前應用的課堂考勤方式，并做了進一步的分析，最終根據社會技術的革新與發展[3]，提出了一種基于計算機視覺的實時課堂考勤系統的設計。我們的主要工作是搭建了整個系統框架，包括數據庫系統、服務器、計算機視覺模型、網絡通信、圖像采集系統、客戶端和網絡通信系統。
1課堂考勤方式現狀
目前校園中主要的課堂考勤方式存在為兩種，分別是傳統的考勤方式和生物識別的考勤方式。如圖1所示，其中傳統的考勤方式包括點名考勤和通過校園卡進行考勤，點名考勤的方式仍然是高校中最常用的考勤手段，因它不受場地的限制，可以根據點名冊直接核對現場的學生信息，但這種方式存在的缺點就是花費時間，影響上課效率，為此有些教師不進行點名，因此影響了考勤的效果。校園卡考勤解決了點名占用課堂時間的問題，但這種方式具有學生代考勤的漏洞，因為學生可以拿著別人的校園卡進行考勤。生物識別的考勤方式包括指紋考勤和人臉識別考勤，這些方式有效解決了傳統考勤方式代考勤的弊端，但這種方式受設備硬件的影響，識別能力太慢，尤其是在下課后學生較多，考勤簽退時容易發生擁擠等現象，具有安全隱患[4]。因此，為解決當前考勤方式存在的一些弊端，本文設計了一種基于計算機視覺的實時課堂考勤系統。
2系統設計基礎
2.1系統開發環境
本文設計的實時課堂考勤系統主要是使用Python開發語言，Python是目前最流行開發語言之一，主要應用于Web服務設計、大數據、人工智能等領域，它的主要優點是開發效率高、可擴展性強、跨平臺和具有可移植性等，滿足了本文系統的設計要求。另外，在開發過程還用到了基于Python的第三方軟件開發包，包括Flask用于搭建系統的Web服務器；PyQt5用于搭建系統的客戶端；OpenCV用于系統中對圖像視頻的處理；Tensoflow用于開發計算機視覺模型，搭建深度學習模型，完成人臉檢測和識別任務；Mysqlclient用于管理、訪問、查詢和更新Mysql數據庫。
2.2系統開發框架
本文設計的實時課堂考勤系統通信基于Web應用，因此選擇一個合適的服務架構有利于提高系統的開發和部署效率。目前較流行的Web應用主要有MVC（ModelViewController）和CMS（ContentManagementSystem）兩種架構。本文使用了基于Python和Flask搭建的MVC架構[5]，該架構如圖2所示，主要包括模型層、視圖層和控制器。使用該框架的優點是可將視圖層和業務邏輯層進行分離開發，提高開發效率，方便系統的部署、維護和管理。
3系統設計方式
3.1系統總結構設計
本文設計的實時課堂考勤系統的總體結構如圖3所示。根據MVC構架的設計，我們將該系統分為了模型層、控制器層和視圖層，另外還包括網絡通信設備。
3.2模型層設計
模型層主要是關系型數據庫模，MySQL是目前使用最多的關系型數據庫系統，也是學校管理系統使用最多的數據系統，為了更好地與學校管理系統兼容，我們選擇了MySQL數據庫，數據表之間的關系如圖4所示。
3.3控制器層設計
控制器層主要包括服務器應用軟件和計算機視覺模型，服務器應用軟件的功能包括系統通信配置、數據業務處理和系統各模塊間的調度。計算機視覺模型是實時課堂考勤系統的核心模塊，基于深度學習卷積神經網絡實現[6]，主要作用是進行人臉檢測和識別兩個部分，計算機視覺模型的工作流程如圖5所示。在人臉檢測階段使用VGG16檢測器作為主干網絡，為提高模型的檢測準確率，通過引入注意力模型和多尺度特征融合對網絡進行了優化，有效地從輸入圖片中提取人臉位置信息，得到人臉圖像。在人臉識別階段首先使用FaceNe人臉識別網絡提取人臉圖像的特征圖，然后通過決策樹算法與待檢測的人臉特征進行匹配，從而識別圖片中的學生信息。
3.4視圖層設計
本文設計的實時考勤系統的模型層主要包括圖像采集系統和客戶端。目前各學校教室內都安裝有監控設備，因此為節約成本和安裝消耗，圖像采集系統使用教室內的監控設備作為圖像采集系統，負責采集教室現場圖片。客戶端設計首先在本系統中采用應用程序接口，然后在教學管理系統中設計圖形化用戶界面，通過應用程序接口調用本系統的功能，從而減少資源浪費，方便維護和管理。
4實時考勤功能的實現
實時考勤功能的實現方式如圖6所示，首先系統啟動后，用戶可以隨時更新考勤信息，比如在數據庫中創建新的考勤表等。接著系統會自動讀取考勤表的信息，比如課程所在教室、上課時間。然后啟動考勤程序，進行簽到、簽退操作，并將考勤數據保存到考勤數據表中。整個系統啟動完成后可以自動運行，直到關閉系統，而且可以實時進行課堂考勤。
計算機視覺識別技術范文5
關鍵詞： 食品物流； 運作模式； 計算機視覺； 實時監控
中圖分類號：TP393 文獻標志碼：A 文章編號：1006-8228（2013）08-87-02
0 引言
為了加強食品安全的有效追蹤和監控，山東省自2011年5月以來，建成了黃河三角洲高效生態冷鏈產業物聯網管理運營中心，開通了“冷鏈產業物聯網管理平臺”。黃三角冷鏈產業物聯網管理平臺依托食品產銷對接系統和食品品質安全管理系統，實現了食品全程監控和追溯。然而，目前這一管理平臺只能實現食品運輸流程的監控和出現安全問題之后的追溯，而不能實現食品質量的實時監管。對消費者健康的保障和對社會穩定、經濟發展的需求日益增長，通過一個可視化的食品物流信息化監控體系運作模式來進行食品安全監控的重要性日益突出[1]。
1 監控體系運作模式
監控體系運作模式利用計算機視覺技術，通過圖像分析，提取食品數字圖像中的特征信息，實現食品品質安全信息的快速、客觀、準確檢測，能為食品生產、加工、物流和銷售過程的自動化跟蹤和監管提供信息支持，讓食品行業徹底實施食品的源頭追蹤以及在食品供應鏈中提供完全透明度的能力[2]。
1.1 食品圖像的分析
計算機圖像處理步驟包括圖像預處理、目標邊緣、檢測與圖像分割、特征提取以及模式識別，為后續圖像特征提取提供分析對象。食品圖像質量檢測流程如圖1所示。
[進行食品邊緣檢測][圖像處理和模式識別軟件][獲取食品顏色][食品圖像][食品分析系統]
圖1 食品質量檢測流程
為了在食品物流中實時監控食品的品質，我們利用計算機視覺技術實現直觀可視化的監控。通過計算機視覺技術可以對食品進行像素級的圖像獲取，并能根據食品的形狀變化和表面顏色的識別實現對食品外觀的初步檢測。同時在物流運輸過程中能夠實時對檢測不合格的食品進行篩選和處理，避免了消費者購買到腐爛變質和表面缺陷的食品。實現實時物流跟蹤，建立信息追溯和信息共享機制，成為當前食品物流配送的關鍵。物流可視化運作模式可以大大加快數據的處理速度，使時刻都在產生的海量數據得到有效利用；可以在人與數據、人與人之間實現圖像通信，從而使人們能夠觀察數據中隱含的現象，為發現和理解食品流動過程中出現的問題和及時解決問題提供了有力工具。
1.2 建立智能移動貨倉
在本物流可視化運作模式中，設計了在移動貨倉上安裝攝像頭并連接到信息管理平臺，通過攝像頭對貨倉打開次數及貨物的提取、裝載情況等進行記錄。當在運輸過程中需要對食品進行提取、調換等其他操作時，只有工作人員向物流信息平臺發送請求指令，主管人員確認身份后，指令下達到貨倉，方可進行工作。這樣可以有效避免在運輸過程中遺漏、丟失或者更換貨物，管理流程如圖2所示。
為了在食品生產、加工、運輸、銷售過程中及時了解食品物流的情況，給食品原料中夾帶了RFID標簽；在RFID標簽中對食品的倉儲過程、入庫、出庫情況進行標示，物流信息管理平臺可以根據計算機視覺處理系統得出的數據與RFID信息進行比對，避免了貨物在物流過程中出現異常情況[3]。
2 可視化食品物流功能結構
在食品物流監控體系中，通過攝像頭CCD獲取食品圖像，傳送到計算機視覺系統。系統對圖像進行處理和分析，然后將分析結果提交到物流信息管理平臺。食品質量管理員可以根據信息系統給出的信息通知到貨倉告知物流現有情況；同時，在顧客購買食品時可以通過RFID技術，采用系統提供的終端接口，對貨物的生產、加工、運輸、分發、銷售等情況進行追溯查詢。系統結構圖如圖3所示。
可視化食品物流運作系統基于B/S體系架構，并且利用軟件自動采集圖像信息，并將貨物信息、條碼信息、尺寸信息和重量信息合成到圖片中，同時這些信息也記錄在服務器的關系數據庫中。通過服務器端的Web服務，可以實現用戶在局域網/廣域網內，查詢相應的信息內容[4]。
3 結束語
利用計算機視覺技術可以獲得食品品質的空間位置信息，能夠減少傳統人工檢測帶來的高強度勞動，減少檢測主觀性和人工成本，釋放人力資源。通過獲取食品的數字圖像，可以傳輸給遠距離的分析者或者分析系統，從而實現食品品質信息的區域分析和共享。利用計算機視覺技術無縫地實現對貨物的全程可視化追溯，是今后食品物流方面研究的重點，為實現食品便捷的反向查詢，進一步保證食品的安全奠定了基礎。
參考文獻：
[1] 全英華.我國現代食品物流發展現狀和對策[J].物流科技， 2011.5：67-68
[2] 陳非.物流可視化信息平臺探究[J].科技創新導報，2011.31：198-120
計算機視覺識別技術范文6
關鍵詞：計算機；交通監管系統；視覺
中圖分類號：TP277
近年來，道路交通安全問題因公路交通事業的快速發展而受到越來多關注。據2002年世界銀行統計，全球平均每年死于道路交通事故高達117萬人。而在中國，據2008年公安部交通管理局公布的數據顯示，全國道路交通事故多達265204起，死亡人數為73484人。
全國道路交通事故防御工作隨公路里程、機動車保有量、道路交通流量、駕駛人數的增加成遞增趨勢。而通過必要的技術手段構建交通安全保障機制，降低交通事故是重中之重。若要好的為基礎的交通違規行為檢測技術的不斷更新，市場上已出現了自動檢測與記錄的商業化產品，能實時記錄出闖紅燈、違規超車、違規停車、超速、逆行等違規行為。然而，我國高速交通監控體系仍比較落后，大多在交叉路口設置電子警察系統以此檢測車輛闖紅燈的違規行為。交通管理部門并不能對出現違規行為的車輛進行及時的交通管制和處理，概括來說管理與檢測仍處于管理誤區與盲目狀態。針對該現象，文本研究了基于計算機的交通監管系統設計與實現。
1 智能交通管理系統簡介
ITS系統，該系統綜合先進的現代計算機網絡技術、信息電子通訊技術、現代信息技術以及自動控制技術等，并將其在整個交通運輸管理體系進行有效的運用，為此建立起一種實時、有效、準確、范圍廣的全方位發揮作用的交通運輸控制體系和綜合管理系統。近幾年人流、車流隨著城市發展而猛增，交通職能部門對更加智能的交通管理系統的需求越來越急迫。所以，ITS成為21世紀地面交通管理、運輸科技、運營的主要研究方向，帶領著交通運輸一場偉大的變革。北美、西歐、日本自上世紀80年代末就開始競相發展智能運輸系統，并制定相應的開發計劃加以實施，而發展中國家也開始對ITS系統的全面研究與開發。
2 認識基于計算機視覺的智能交通監控系統
2.1 計算機視覺技術
所謂計算機視覺，理解為使用可替代人眼的高清攝影機設備或其他現代高清電子影像攝錄裝備進行觀察，實現對目標的追蹤定位、圖像識別、模擬數據測量等，并對采集的視覺數據信息送達遠端計算機服務器，通過計算機服務器的信號圖形圖像處理技術對視頻數據信息進行進一步加工，實現三維重現現實情景的計算機觀察呈現技術。
2.2 智能交通監測系統
通過使用現有的、先進的計算機智能化、視覺化、信息化科技對國內各大路況交通運輸實施監測，為工作于交通運輸人員呈現數據信息的自動化采集、分析、處理等的智能化服務，且該交通管理系統存在一定自作能力和指揮能力，即為智能交通系統。隨著道路、車輛的飛速發展，人民生活水平及國民生產總值的不斷提高，智能交通系統，在國內外受到越來越多的青睞。近幾年，各道路關鍵路段、路口隨著道路監控機制的普遍建立，也都基本完成了視頻監控。
2.3 基于計算機視覺的智能交通監控機制
根據前面2.1對計算機視覺技術和2.2對智能化交通監控系統概念的解析與理解，可總結出以計算機視覺為基礎的智能化交通監控機制，其是通過現代高端計算機對視覺信息收集、提取、處理、分析等技術，實現對城市道路交通信息的實時監控、視頻數據的收集、信息分析處理，并對城市交通狀況使用智能交通機制狀況，并通過視頻影像引導車輛行駛，以此降低或避免各種各樣交通事故發生的智能化交通監控機制。
3 構建以計算機視覺為基礎的智能交通監控機制及配套措施
3.1 基于計算機視覺的智能交通監控機制的構建
監控指揮系統、實時交通信息收集系統、高質量信息傳輸系統是基于計算機視覺的智能交通監控的三大系統。實時交通信息收集系統由多套信息收集裝置組成，通過這些信息采集裝置實時監控不同位置交通現狀。實時交通信息收集系統不僅能進行路段監控與實時交通信息采集的工作，還能將收集數據信息，經由高質量信息傳輸系統實施輸送，或在服務器中存儲已處理的信息；一個中央數據庫與一個中央服務器是高質量信息存儲傳輸系統核心部分，其中中央數據庫對獲取到的實時交通路況信息進行存儲。而為了便于工作者能通過界面對中央數據庫實施提取、查詢、查看等操作，因此該界面就由中央服務器來提供，此外該服務器還能將已處理的實時路況數據通過高質量的傳輸系統輸送到監控指揮機制，達到對各路段的交通進行管制、部署及指揮的目的。
3.2 專業技術人員的儲備
以計算機視覺技術為基礎的智能交通監控機制是一個龐大的系統，具有突出點的優點，該系統集自動化、信息化、智能化為一體，只有專業的技術人才才能使該系統高效工作，因此開展培訓儲備相關技術人員至關重要。實時交通信息借助于先進的高清裝置的正常采集工作，所以儲備一批針對高清裝置安裝、檢測、調試及故障修復的技術人員極為重要?，F代基于計算機視覺的智能交通監控機制雖然本身具有一定的圖形圖像分析及處理能力，然而有些工作人是永遠被替代的，所以培養儲備一批專業的圖形圖像處理技術人員也是重要的。儲備服務器維護技術工，每天以計算機視覺技術為基礎的智能交通監控機制都會獲取大量的監控信息數據，然而只有大型的服務器才能存儲這些數據，可想而知一旦服務器癱瘓就會引發整個機制的崩潰，造成嚴重的后果，因此專業服務器維護工作者的儲備與培養也尤為重要。基于計算機視覺技術的智能交通監控機制并不能取代交通指揮員，其僅是用來采集實時交通信息的系統，僅為了協助交通指揮員監管及疏導城市交通，因此要求儲備一批高素質、高質量的交通指揮員也極為必要。
3.3 交通知識的宣傳
大城市的交通問題，并不是依靠單純的開發先進的計算機視覺智能交通監控系統就能處理解決，也不是單單要求市政建設增加公交數量、增鋪幾條公路或增開通幾條地鐵就能解決的，以上這些僅是輔助方法。關鍵在于開展交通知識的宣傳與教育工作，強化駕駛員的素質，倡導不酒駕、不逆行、不超速、限號行駛等，自覺遵守道路交通規則，提倡公交地鐵出行，減少私家車輛行駛，齊心協力共同打造和諧的交通環境。
3.4 獲取政府支持
市政建設的主要問題之一即是交通問題，政府的支持是萬萬不可缺失的。由于構建以計算機視覺技術為基礎的智能交通管制機制，涉及面廣，包括道路勘測、先進裝置的引進、專業技術人員的儲備、裝備組織安裝與調試、后期維護等等多方面，這些都需要投入大量的人力、財力、物力，而對于任何一個單位、部門或幾個市政部門來說都無法獨自承擔，由此可知政府的大力支持是必不可少的，以政府的力量為媒介，將各部門進行協調、協作，只有這樣才能構建成較健全的交通監控體系。
4 結束語
道路交通雜、亂是國內城市交通最突出的特點之一，對于我國的交通事業來說進行行人識別勢在必行。而我國對于行人識別的研究仍處于起步階段，還較落后。且基于計算機的交通監管系統設計較為復雜，涵蓋點較多，因此本文僅對設計進行簡要介紹，希望達到拋磚引玉的效果。
參考文獻：
[1]康曉麗.無線網絡技術在交通管理中的應用[J].科技情報開發與經濟，2011（21）.
[2]鐘振，賴順橋，肖熠琳，張沛強.RFID車輛智能管理系統[J].機電工程技術，2011（02）.
[3]文軍.視頻監控系統軟件現狀與技術分析[J].金卡工程，2007（08）.
[4]張玉風.簡述視頻監控系統的發展歷程[J].鐵道通信信號工程技術，2006（06）.
[5]馬伏花，朱青.基于射頻識別技術的車輛自動識別系統的實現[J].中國儀器儀表，2006（11）.
