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計算機視覺研究的目的范文1
（廣東農工商職業技術學院，廣州 510663）
（Guangdong AIB Polytechnic College，Guangzhou 510663，China）
摘要： 本文就計算機視覺的理論框架進行闡述，對計算機視覺理論框架存在的問題進行分析，提出計算機視覺理論框架的新發展，以確保通過計算機視覺獲得的景物信息更加完整。
Abstract： This paper expounds the theory framework of computer vision, analyzes the problems of theory framework of computer vision, and puts forward new development of the theory framework of computer vision to ensure that the scene information obtained through computer vision is more complete.
關鍵詞 ： 計算機視覺；理論框架；問題；新發展
Key words： computer vision；theory framework；problems；new development
中圖分類號：TP391.4 文獻標識碼：A
文章編號：1006-4311（2015）02-0209-02
0 引言
在計算機系統中，計算機視覺是通過模擬人類視覺，從而對不同事物進行相關描述，以獲得更全面的信息。隨著計算機視覺在文字識別、漫步機器人和導航中的成功應用，計算機視覺的理論框架研究顯得越來越重要，對于促進我國計算機應用技術水平不斷提升具有重要意義。
1 計算機視覺的理論框架
隨著計算機視覺的不斷研究和總結，從二維景物圖像發展到三維景物圖像，計算機視覺的理論框架主要有如下三個：
1.1 計算視覺理論框架 在七十年代中期，有關研究人員提出了第一個計算機視覺理論框架，即計算視覺理論，將視覺過程看作是信息處理過程，并將信息處理過程分為三個不同的層次，它們分別是計算理論層次、數據結構層次和硬件實現層次，從而對計算機視覺進行全面分析。根據相關數據和資料顯示，視覺是對圖像的位置、形狀和特征等進行描述，因此，計算理論層成為了研究的重點，進而將視覺過程看作是從二維圖像信息中對圖像進行重塑，從而將三維物體的形狀、位置和空間等反映出來，最終形成三維圖像。由此可見，早期的視覺處理是從輸入的二維圖像中獲得二維要素圖，即圖像中強度變化較強時的位置和幾何分布情況、結構等；中期的視覺處理是從二維要素圖中獲得二點五維圖，即以觀察者為中心，對表面的法向、深度和不連續的輪廓等進行觀測。雖然二點五維包含的深度信息比二維要多，但還不是真正意義上的三維表示，而僅僅是有多個相對獨立的視覺模塊組成的，在相關研究中被稱作是“shape from X”模型，將運動視覺、立體視覺等融入到其中；后期視覺處理是指從二點五維圖中獲取物體的三維描述，從而將場景中的物體識別處理，確定物體的確切位置和姿態。
1.2 基于知識的視覺理論框架 在計算機視覺理論中，基于知識的視覺理論框架，是圍繞感知特征群集來進行相關研究的，從而通過人類感知的經驗來描述目標，最終確定物體在場景中的真正位置、形態等。相關研究人員認為，基于知識的視覺理論可以通過知識的引導來直接完成三維重建，以將相對應觀察方向保持不變動二維特征稱作是非偶然性聚類，而人體中視覺識別發揮重要作用的一種感知組織，通過對非偶然性聚類的檢測，可以有效辨別出目標。因此，首先是利用感知組織來提取圖像中相對于觀察方向大范圍變化，并且保持不變的分組和結構等；然后，利用概率排隊的方法來進行模型匹配，從而縮小檢測空間；最后，通過對觀察點的未知求解和尋找模型參數對應關系，使三維模型的投影和圖像得到最合適的匹配，最終完成三維重建。
1.3 主動視覺理論框架 第三種計算機視覺理論框架是中東視覺理論礦坑，是根據人類視覺的主動性特征提出的。由于人類視覺會根據自己的意識選擇視野范圍內所看見的事物的主次，從而移動身體、轉向或者改變視角，因此，人們的視覺過程是與所在環境交互感知和動作的過程。在計算機視覺理論框架的主動視覺框架中，視覺行為不需要三維物體的相關精確信息，就可以完成物體重建。主動視覺系統根據所需的物體對象特征、分析結果和當前要求等，通過控制攝像機的相關操作，如取向、位置、焦距等，就可以完成相關處理任務和信息交換。與此同時，主動視覺還可以用改變攝像機的參數和處理攝像后的數據等，使圖像的時間、空間和分辨率等發生變化，從而增強圖像的感知效果。
2 計算機視覺理論框架存在的問題
現展中，計算機視覺理論框架的提出，是計算機視覺領域研究的重要突破，而在這個發展過程中，存在著如下一些問題，影響計算機視覺理論框架的更完善構建。由于視覺過程是成像過程的逆過程，存在著混合、投影、噪音和畸變等干擾因素，使圖像三維重建存在不穩定性和不確定性，因此，從一幅景象到多幅景象的重建存在很多困難，使三維圖像的準確性和通用性大大降低。并且，計算視覺理論認為輸入是被動的，整個視覺過程自下而上不存在反饋，處理目的沒有發生任何改變，因此，對物體的確切位置和形狀有一定要求。另外，有關學者提出計算機視覺理論框架沒有充分運用知識，對知識表達沒有給以高度重視，從而忽略知識推理和知識庫的構建，沒有對空間約束和場景假設進行充分考慮，從而使場景假設受到局限。并且，沒有進行多次的分析和試驗，致使計算機視覺理論框架構建存在很多問題。
基于知識的理論框架忽略了計算視覺理論的重要性，認為人類視覺和重建無關，然而，在進行物體尺寸判斷、物體距離估算等情況時，光靠識別是不夠的，必須要依靠三維重建，才能將物體的確切位置、形狀等準確地描述出來。
主動視覺理論沒有排除三維重建，通過改變攝像機的參數和角度等，來改變物體空間、時間和分辨率的感知效果，從而對圖像出來過程進行相關約束，使很多不穩定和不合適的問題得到有效解決，最終完成三維重建。運用主動視覺理論框架，可以大大降低問題的難度，但主動視覺理論框架仍存在缺乏高層知識指導的問題，導致主動視覺框架還不夠完整，使計算機視覺理論框架構建受到一定影響。
3 計算機視覺理論框架構建的新發展
在計算機視覺理論框架的構建過程中，計算視覺理論比較系統地解釋了從二維圖中獲取三維物體形態的方法和可能性，而基于知識的實際理論和主動視覺理論則對計算視覺理論進行了補充和進一步提升。因此，計算機視覺理論框架的新發展，可以以計算視覺理論為主，將基于知識的視覺理論和主動視覺理論結合到一起，從而使計算機視覺系統框架變得更加完善。
在實際應用過程中，將早期視覺處理分為圖像分割、圖像預處理和二維模式識別等，以對二維圖像進行濾波降噪和圖像增強等，因此，不需要知識引導和控制視覺目的。在圖像分割、二維圖像模式識別、中期處理、后期處理和三維模式識別的過程中，沒有知識引導和模型匹配，最終得出的圖像效果會更好、更完整。在早期視覺處理和后期視覺處理中，二維模式和三維模式的識別，需要根據物體的實際情況來確定，由于特征、模型等各不一樣，所以，二維物體和三維物體的描述方式也各不相同。由于二維信息的質量會影響三維信息的效果，因此，在計算機視覺中，二維信息應當給以高度重視。而模型庫和視覺目的的應用，為計算機視覺理論框架構建提供了更多的信息。由此可見，在計算機視覺系統中，通過視覺目的來進行物體形象、位置等的輸出判斷，同時，運用視覺目的可以對圖像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等進行有效控制，最終使三維重建的圖像信息更加完整。
4 結束語
隨著高科技信息技術的不斷推廣，計算機視覺理論框架的研究已經成為目前重點關注對象之一，雖然取得了一定的成績，但計算機視覺理論框架構建還不夠完善。因此，計算機視覺理論框架未來的發展，需要對計算實際理論、基于知識的視覺理論和主動視覺理論進行更深層次的研究，將理論和實踐應用緊密結合在一起，從而使計算機視覺理論框架研究的成果可以更加輝煌。
參考文獻：
[1]尹宏鵬.基于計算機視覺的運動目標跟蹤算法研究[D].重慶大學,2009.
計算機視覺研究的目的范文2
【關鍵詞】農產品 計算機視覺技術 品質檢測
農產品品質檢測工作中除了采取人工檢測法以外，還可以采取半自動或自動檢測法，如在水果分級檢測工作中的質量分級檢測法、光電分選法以及大小分級法等。然而農產品品質會受到自然生長環境或人為因素等方面的影響，農產品的色澤、大小及形狀等并不相同，無法采取單一指標進行檢測。因此充分應用計算機視覺技術，對農產品的品質進行檢測，極為重要。
1 計算機視覺技術
計算機視覺技術又被稱為機器視覺技術，指的是通過人類設計，在計算機環境下，達到再現或模擬人類視覺相關的職能行為的一種技術，包括了印刷和手寫文字的識別技術，圖像模式識別技術，物體三維表面形狀識別技術、距離識別以及速度感知等技術。該技術是諸多學科的結合與交叉，涉及到數學、生理學、信息處理、物理學、光學以及計算機等多種學科。探究計算機視覺技術的目的在于實驗人類視覺的再現及延伸，即再現高等動物的視覺系統，并對物體形狀以及類別進行識別。
此外，計算機視覺技術處理的原始資料多是圖像，所以該技術和圖像處理以及模擬識別等有著緊密的聯系?，F階段，計算機視覺技術在諸多領域有著較為廣泛的運用，包括了醫學輔助診斷、資源調查、衛星圖像解釋、軍事指導、災害監測、氣象以及工業產品的外觀篩選及檢測等。同時研究該技術在農業工程領域中的應用，也成為了熱門話題。
2 在農產品品質檢測中，計算機視覺技術的具體應用
筆者在查閱相關文獻資料的基礎上，探究在農產品品質檢測工作中，計算機視覺技術在產品表面缺陷以及損傷識別工作中的具體應用；果形識別工作中的具體應用；農產品尺寸以及面積檢測工作中的具體應用。
2.1 在產品表面缺陷以及損傷識別工作中的具體應用
在對農產品進行分級的過程中，依然存在著一大問題，即農產品表面缺損以及損傷識別。而早在1984年就已經出現了采取線掃描和模擬攝像機針對蘋果表面損傷進行檢測的實驗報道，實驗結果顯示，采取數據技術能夠檢測出蘋果表面損傷，其檢測結果完全能夠達到人工分級的精度。與此同時，還出現了一種機器視覺系統，該系統將不規則的圖像信息與正常的圖像信息區分開來，在去除蔬菜內的雜物以及檢測農產品的污點等方面能夠取得較好的應用效果。此外，在1989年，國外出現了一種全新的計算方法，即運用紅外線掃描攝像機，處理蘋果表面的灰度圖像，既能夠確定蘋果表面的損傷面積，還能夠區分不同損傷區。然而還技術是以機械裝置的設定為基礎，需要消耗2s的時間，對一個蘋果進行檢測，蘋果表面缺陷分級精度以及損傷分級進度并不高。
我國在1997年，出現了運用計算機圖像處理技術對蘋果損壞自動化檢測的試驗研究，該試驗結果顯示，該技術的損壞檢出率較高，能夠規避果梗區以及花萼區對于壞損區域識別的具體影響，且該檢測技術的魯棒性較強。
2.2 在果形識別工作中的具體應用
果形識別是影響水果質量的重要因素之一，對于水果品質檢測有著重大意義。當水果成熟后，水果的外形將會發生巨大的改變，且無法采取數學方法進行鑒別，采取其他方式進行果形識別極為重要。
在1981年，有研究人員就針對形狀識別中的圖像特征進行了探討，提倡采取結構分析法以及外形輪廓曲線檢測法，針對水果外形進行識別。并在1985年，以數字圖像分析技術以及模式識別技術為依據，針對番茄定向、番茄形狀、表面缺陷以及尺寸進行分類的特殊算法，運用灰度梯度曲線，明確番茄表面缺陷以及花萼位置等。而我國則在2000年，按照果實形狀分析，通過連續性指標、半徑指標、連續指標對稱性、半徑指標對稱性等特征參數，表示果形，并首次采取參數形狀分析法。
2.3 在農產品尺寸以及面積檢測工作中的具體應用
農產品分級中，以農產品外形尺寸為依據。在1987年，國外就已經開始研究機械視覺技術在牡蠣肉分級以及尺寸檢測工作中的具體應用。并在1992年，針對人工檢測以及機器視覺檢測進行進行了對比分析，試驗結果顯示，和人工檢測技術相比，采取視覺檢測技術，能夠提高檢測的精確度，減少檢測消耗時間；同時在評價以及推廣種質資源中，準確的測量以及詳細的記錄種質形態的指標，有著極為重要的意義。為了能夠精確、快速地計算出玉米種質尺度，在1995年，有研究人員就提出了自動化選擇技術，該技術在處理玉米種質圖像中，其辨別精度極高。
而我國在2002年，有研究人員就針對水果品質進行動態、實時監測的智能化分級生產線進行了研究，該生產線，首先通過水果輸送翻轉系統，利用滾筒式輸送翻轉裝置，將水果往前輸送，在輸送過程中，以水平軸為中心，保證水果表面能夠被系統檢測到，以此獲得圖像信息。然后利用計算機視覺識別系統，對水果等級進行判斷，明確圖像信息。該系統具備了視覺識別功能。最終通過分級系統，完成水果分級工作。
3 結語
在二十世紀七十年代以后，計算機視覺技術就已經得到了較為迅速的發展，在我國，該技術在農產品品質檢測中的具體應用也得到了人們的高度關注，同時也取得了一定的成效。計算機視覺技術作為人眼的延伸技術之一，其具備了人腦功能，運用該技術代替以往的人工操作技術，已經成為了農產品品質檢測工作的必然發展趨勢。
參考文獻
[1]朱從容.計算機視覺技術在水產養殖中的應用[J].浙江海洋學院學報（自然科學版），2008，10（04）：191-192.
[2]王勃，徐靜.計算機視覺技術在蘋果葉片營養診斷上的應用[J].農機化研究，2008，（03）：887-888.
[3]李朝東，崔國賢，盛暢，等.計算機視覺技術在農業領域的應用[J].農機化研究，2009，10（12）：667-668.
作者簡介
陳超（1995-），男，福建省福州市人?，F為北京交通大學在校學生。研究方向為電子科學與技術。
計算機視覺研究的目的范文3
關鍵詞 模式分析 計算機視覺 教學改革
中圖分類號：G643.2 文獻標識碼：A DOI：10.16400/ki.kjdkz.2016.03.015
Research and Practice on Course Group of Pattern Analysis and
Visual Processing for Graduated Students
SUN Han， CHEN Songcan， LIU Ningzhong， HUANG Yuanyuan， ZHU Qi
（College of Computer Science and Technology， Nanjing University of
Aeronautics and Astronautics， Nanjing， Jiangsu 210016）
Abstract By analyzing the teaching status of pattern analysis and visual processing course group， this paper puts forward the new teaching goal， which includes improving students' international vision， the ability of linking theory with practice， and promoting the engineering practice ability and innovative consciousness. Then this paper discusses the whole process of course group reform. Firstly the structure of teachers' group is optimized. And then the knowledge system of course group is sorted and the teaching mode is improved. Finally the practice system of course group is optimized and the assessment system is reformed.
Key words pattern analysis； computer vision； teaching reform
1 背景
我校模式分析與智能計算研究所師資團隊是江蘇省“青藍工程”創新團隊，主要研究領域包括智能數據分析、圖像處理和機器視覺等方向，承擔研究生和本科生的模式識別、機器學習、數據挖掘、智能信息檢索、數字圖像處理、計算機視覺等課程的教學任務。以往的教學過程中雖然積累了豐富的教學經驗，但當前新知識不斷涌現、新技術發展迅猛，對模式分析與視覺處理課程群的知識體系、實踐體系改進提出了新的挑戰。
近年來，國內外高校在該類課程教學上，已涌現出眾多新理念、新方法。Coursera聯合創始人Andrew Ng推出的機器學習課程，開啟了教育領域的MOOC時代，引領了教育教學方法的新革命。①深圳大學、②江蘇科技大學③分別進行了基于CDIO工程教育理念的計算機視覺課程教學改革實踐，實現多層次項目設計的教學模式改革，講座式、討論式、實踐式教學方法的探索。國防科技大學④在計算機視覺課程中引入研討式教學模式，通過案例教學、小組研討的方式來替代傳統的教學方式。華中科技大學⑤從教學內容國際化、教學方式國際化、教學成果國際化三個方面開展了計算機視覺課程的國際化建設。另外，也有高校進行了圖像工程課程群建設，⑥基于圖像分析與計算機視覺應用課程結合的項目協同創新能力培養實踐。⑦
在分析上述國內外高校該類課程改革的基礎上，我們重點以模式分析與視覺處理課程群的實踐教學體系改革為切入點，優化師資隊伍結構，梳理課程群知識體系，優化課程授課模式，完善課程群實踐體系，改革實踐考核模式，實現學生國際化視野、理論聯系實際、工程實踐和創新能力全面提升的目標。
2 模式分析與視覺處理課程群特點
模式分析與視覺處理課程群涵蓋了模式識別、機器學習、數據挖掘、數字圖像處理、計算機視覺等多門課程。該類課程存在以下特點。
（1）該類課程屬于多學科交叉，涉及的知識面既廣又深。由于該方向涉及計算機科學與技術、應用數學、自動化、電子科學與技術、信息工程等多學科內容，而學生在大學本科階段很難學習和了解如此多的知識模塊，這對研究生階段學習來說，具有相當大的挑戰。同時，對于每個知識模塊，所要求的數學基礎較高，理論具有相當的深度，理解和掌握不容易。
（2）該類課程既重視扎實的基礎理論，也強調良好的工程實踐能力。該類課程的基礎理論教學一直受到各高校的重視。隨著近年來產業界的迅猛發展，計算機視覺應用層出不窮，對學生的工程實踐也提出了更高要求，需要能夠在系統層次上有整體認知，同時要能對各功能模塊進行優化，提升系統的整體性能。
（3）該類課程所面向的選修學生面廣。該類課程既是多學科交叉，也面向計算機應用、電子科學與技術、自動化、應用數學等不同研究方向、不同水平層次的研究生開設。這對課堂教學和實驗實踐也帶來更大挑戰。
3 模式分析與視覺處理課程群改革舉措
針對上述分析的課程群特點，我們重點以實踐體系改革為突破口，通過優化師資隊伍結構，梳理課程群知識體系，優化課程授課模式，完善課程群實踐體系，改革實踐考核模式等舉措，實現學生國際化視野、理論聯系實際、工程實踐和創新能力全面提升的目標。
3.1 師資隊伍結構優化
為了學生能夠適應模式分析與視覺處理產業的快速發展，在課程群建設過程中更強調學生的工程實踐和創新能力培養。這首先對師資隊伍結構提出了新的要求。
近年來，課程教學團隊引進海內外具有深厚理論功底和較強工程能力的高水平師資4名，大大充實了機器學習、數據挖掘、圖像處理等課程的教學力量。對于現有教師隊伍，鼓勵教師跟產業一線企業廣泛合作，目前已與華為、中興等企業在視頻檢索、智能交通視覺處理等方面開展了實質合作。這些來源于產業界的高質量課題對科研和教學起到了良好的促進作用。
與此同時，通過研究生工作站、企業短期實習等渠道，鼓勵企業高級研發人員參與到學生實踐能力培養環節中，將實際項目進行適當切分或提煉，實現該類課程實踐環節的模塊化、專題化訓練。
綜上，通過引培并舉，優化校內師資隊伍結構；通過校企合作，積極吸引企業師資參與。良好的師資隊伍為該類課程的實踐體系改革提供了有力支撐。
3.2 課程群知識體系梳理與授課模式改革
模式識別、機器學習、數據挖掘、智能信息檢索、數字圖像處理、計算機視覺等課程既有一定的邏輯關系，也存在相互交叉的混雜關系。一般認為，模式識別、機器學習是模式分析與視覺處理領域的基礎理論課程，數據挖掘是建立在模式識別、機器學習和數據庫基礎上的應用類課程，智能信息檢索則是數據挖掘基礎上更為具體的應用實現。數字圖像處理為計算機視覺課程提供了基礎支撐，計算機視覺則是在綜合利用模式識別、機器學習、數字圖像處理、數據挖掘等知識模塊基礎上面向應用的系統實現。但是，這些課程也存在著知識點的交叉或重復。例如，模式識別和機器學習中都有貝葉斯參數估計、支持向量機模型等知識點，但視角和側重點有所不同；圖像處理、計算機視覺中都有顏色模型、成像模型等知識點，也同時存在與模式識別、機器學習交叉的知識點。
我們針對來自不同研究領域的學生群體，對該課程群的知識點進行系統梳理，既避免知識點的重復講授，也防止重要知識點的缺漏。課程教師集體討論，形成每門課程的核心知識集，和針對不同研究領域的選講知識集。學生在學習課程時，在掌握核心知識集的基礎上，結合自己的研究方向選擇相關的選講知識集學習。
在課程教材和參考書的選擇上，注重挑選國際上有影響力的教材。例如，模式識別的參考書為Richard O. Duda等人編著的Pattern Classification；機器學習的參考書為Tom M. Mitchell編著的Machine Learning和Christopher M. Bishop編著的Pattern Recognition and Machine Learning；數據挖掘的參考書為Jiawei Han等人編著的Data Mining：Concepts and Techniques；數字圖像處理的參考書為K. R. Castleman編著的Digital Image Processing；計算機視覺的參考書為D. A. Foryth編著的Computer Vision： A Modern Approach和Richard Szeliski編著的Computer Vision： Alogrithms and Applications。這些教材已被國內外著名大學普遍采用。同時，每門課程都提供相關的國內外頂級會議和期刊的列表，供學生課后追蹤研究領域的熱點問題。
在課堂授課環節上，注意采用靈活多樣的授課方式。對于核心基礎知識模塊，以教師講授為主，同時提供國內外該類課程的熱門MOOC網址給學生參考。對于選講知識模塊，鼓勵學生事先結合各自研究方向有目的自學，在學生報告的基礎上進行課堂討論方式進行。充分發揮學生學習的主體作用，也便于教師了解學生的水平和學習狀況。
除此以外，不定期邀請國內外著名學者來校做學術報告，讓學生充分了解該研究領域的最新前沿動態，并就熱點問題進行專題討論。
3.3 課程群實踐體系完善與考核方式改革
工程實踐和創新能力的培養是該課程群改革的重要目標。我們在上述師資隊伍結構優化、課程群知識體系梳理與授課模式改革的基礎上，著力進行課程群實踐體系的改革與完善。我們通過多層次菜單式的實驗項目選擇、項目牽引的創新能力訓練、學生綜合研究能力的全面考查等方面來實現。
首先，整合和優化課程群實踐內容，實現多層次菜單式靈活選擇。根據各研究領域的要求進行靈活搭配，根據學生個體的能力與水平選擇適當規模和難度的實踐內容，通過課程內的基礎實驗、課程間的綜合實驗、課程群的創新實驗來選擇和組合，如圖1所示。
圖1 多層次菜單式實驗內容示意圖
基礎型實驗內容主要是各課程核心知識點的實驗驗證，主要包括模式識別，機器學習，數據挖掘，圖像處理與分析，計算機視覺等課程的實驗。要求選課學生對這些基礎實驗必做，打下良好的研究基礎。
綜合探索型實驗在基礎型實驗基礎上，既有單門課程內總的綜合實驗，也有課程間知識的綜合應用。主要分為兩大塊，包括模式分析與機器學習方向的綜合實驗，以及圖像處理與機器視覺方向的綜合實驗。實驗目的主要是針對這兩大塊方向重點知識的綜合分析和比較，能夠熟練掌握和靈活應用。例如模式分析、機器學習、數據挖掘等方向都用到的線性判別分析、支持向量機、均值聚類等內容；圖像處理與機器視覺中的圖像特征抽取、視覺系統選型、目標檢測、特定平臺的算法優化等內容。學生可根據各自研究方向有目的的選擇兩塊綜合實驗的大部分內容。
在綜合型實驗基礎上，該課程群通過若干創新型實驗來檢驗學生理論知識掌握程度和實踐方法應用能力，為后續的研究課題開展打下良好的科研素養。主要內容包括人臉識別、二維條碼識別、車輛屬性識別、智能視覺監控、以及企業來源的關鍵技術等。這些項目實踐既涉及用到圖像處理與機器視覺的內容，也涉及模式分析與機器學習方向的知識。并且需要學生在綜合運用相關知識的基礎上有創新能力。
其次，重視各類項目牽引的創新能力訓練。一方面，鼓勵教師從國家自然科學基金、企業合作項目等研究中提煉出問題規模和難度適中的訓練項目，作為課程群的綜合能力訓練項目。另一方面，鼓勵學生參加挑戰杯、全國研究生智慧城市技術與創意設計大賽等各類具有挑戰性的競賽項目，以賽代練，提升學生的工程實踐和創新能力。同時，也鼓勵學生利用百度、微軟等相關研究領域的企業實習機會，參與產品一線的工程實踐能力訓練。
再次，注重考核環節，實現科研素養和實踐能力的全面考查。只有嚴格、公平、公正的考核，才能保證實驗實踐的質量和水平，才能提升學生的科研素養和實踐能力。我們主要在手段、方式方法上進行了改進。在題目選擇上，根據學生個體水平和研究領域要求的差異，在選題上有適當的難易區分度，讓每位學生都有鍛煉和提升的機會；在考核方式上，采用結題書面報告來檢驗學術論文的寫作能力，采用程序演示檢驗系統的設計與實現水平，采用上臺匯報的方式檢驗學生的表達能力，多管齊下全面檢查學生的綜合科研素養；在考核成績評定上，采用現場教師和學生共同評分的方式，公平合理；最后，通過網站展示、發表學術小論文、專利、軟件著作權等方式展示和公開優秀成果，激發學生的學習熱情，并由此形成積累，有利于學生實驗實踐氛圍的傳承。
4 結語
本文在分析國內外高校模式分析與視覺處理類課程群改革現狀的基礎上，以學生國際化視野、理論聯系實際、工程實踐和創新能力全面提升為目標，重點開展了師資隊伍結構優化、課程群知識體系梳理、課程授課模式改革、課程群實踐體系完善和實踐考核模式改革等工作，取得了良好的效果，并為校內其他課程群的教學改革作為示范推廣。
注釋
① https：///learn/machine-learning/
② 郭小勤，曹廣忠.計算機視覺課程的CDIO教學改革實踐.理工高教研究，2010.29（5）：98-100，148.
③ 史金龍，白素琴，龐林斌，錢強.研究生機器視覺課程的CDIO教學改革實踐.計算機教育，2013.9：40-43.
④ 陳芳林，劉亞東，沈輝.在《計算機視覺》課程中引入研討式教學模式.當代教育理論與實踐，2013.5（7）：112-114.
⑤ 王岳環，桑農，高常鑫.計算機視覺課程的國際化教學模式.計算機教育，2014.19：101-103.
計算機視覺研究的目的范文4
關鍵詞：計算機視覺；智能交通；監控系統
中圖分類號：TP277
近些年來，隨著我國人民生活水平提高，使私家車輛的數目急劇增長，并且車輛的增長速度遠遠超出市政建設的力度。這樣的事實導致城市交通擁堵、違規通車、車禍增加，所以迫切的要求加快市政建設，實施高效率的交通監控措施，基于計算機視覺的智能交通監控系統也由此得到了相應的廣泛的發展和應用。那么，計算機視覺技術下的智能交通監管系統究竟應該如何設計與實現呢？
1 計算機視覺下的智能交通監控系統
1.1 計算機視覺技術
計算機視覺技術即利用各種圖像攝錄設備將通過對視覺目標進行識別、跟蹤、測量并將由此獲取的視覺信息傳輸至計算機并進而利用圖像技術進行視覺信息處理以達到進一步進行智能化處理的視覺處理技術。
1.2 智能交通系統（ITS）
智能交通系統（ITS）是指通過現代化的網絡信息技術、自動控制技術等有效綜合手段在一定范圍內建立的全方位發揮作用的交通運輸綜合管理和控制系統。作為交通運輸管理體系的一場新的革命，近年來，由此技術進一步開發形成的監控系統已經在各個道路的關鍵路口、路段和其他交通繁忙地域普遍建立，為交通運輸管理提供了自動化、智能化的信息收集和處理等多方面的服務。但是，隨著城市建設的迅猛發展和人流、車流量的猛增，更加智能化的交通管理系統的開發和利用顯然也成為了當務之急。
2 計算機視覺下的智能交通監管系統的建立
正是基于新的發展需要，我們有必要把計算機視覺和智能交通監控系統進一步結合起來，首先通過計算機視覺分別對各個道路的關鍵路口、路段和其他交通繁忙地域等相應位置實時進行交通信息采集，然后，通過信息傳輸系統、或者進行處理后存入服務器并將處理過的實時交通信息及時傳輸到監控指揮系統，以實現對于各個道路的關鍵路口、路段和其他交通繁忙地域的實時監控和管理。由此，顯然就需要設計以下各個子系統并共同構建為一個完整的體系。
計算機視覺下的智能交通監管系統
實時交通信息收集系統
監控指揮系統
高質量信息存儲傳輸系統
圖1 計算機視覺下的智能交通監管系統工作程序示意圖
3 智能交通監控系統的實現
計算機視覺下的智能交通監管系統實現的第一步是通過實時交通信息收集系統實時進行交通信息采集，即通過對于運動物體的分割，在圖像找出有意義的部分，抽出運動目標的特征，進而通過連續畫面間的變化判斷目標的運動狀況。在這一系統運行中，首先可以“攝像頭讀入”的初始視頻，使用相應的算法提取“背景”，然后通過原圖與背景運算形成相應的“前景”，由此即可進一步通過矩形框的使用來達到“運動目標檢測”與信息采錄的目的。
圖2 視覺監控系統原理圖
3.1 系統功能實現
對運動物體的檢測主要有光流法以及差分法兩種方法，由于光流法比較復雜和耗時，實時檢測很難實現，因而，現有實時交通信息收集系統一般通過差分法的應用來進行開發和實現。
3.1.1 幀間差分法
幀間差分法對運動目標進行分割處理過程中使用較多也最為簡單實用的一種方法，其基本原理就是通過在連續的圖像序列中兩個或三個相鄰幀間采用基于像素的幀間差分并且閾值化來提取圖像的運動區域，進而通過逐象素比較獲取前后兩幀圖像之間的差別來判斷運動物體的移動狀況。在實際操作中，一般可以假設用于獲取序列圖像的視頻設備為靜止物體，設視頻中連續兩幀的圖像為It（x，y）和It+1（x，y），然后通過對連續兩幀的圖像相應的像素進行比較，利用Dt（x，y）=It+1 （x，y）-It（x，y）這一方程求出相應的閾值來檢測出運動物體的移動狀況：
Mt（x，y）=
當然，必須注意的是，由于幀間差分法所得到的差分圖像在現實中并非由理想封閉的輪廓區域組成的，因而，運動目標的輪廓自然也就往往是局部的、不連續的，且其誤差往往隨著運動物體速度的增大而增大，因而，這一方法并不適于對于高速運動目標的有效檢測。
3.1.2 背景差分法
與幀間差分法不同，背景差分法則是利用當前圖像與背景圖像的差分來檢測物體運動狀況一種方法。其基本原理是在可控制環境下，通過對于運動背景的固定假設，設待檢測運動物體的圖像為I（x，y），背景圖像為B（x，y），通過輸入圖像與背景模型進行比較，利用D（x，y）=I（x，y）-B（x，y）這一方程求得到圖像中的各像素的變化信息，進而檢測運動物體的移動狀況：
Mt（x，y）=
當然，在實際運用中，背景差分法的關鍵，是要建立一個背景模型，并更新模型。
3.2 程序功能的實現
本程序功能實現所主要使用的是OpenCV函數。OpenCV能夠實現對圖像數據的操作，包括分配、釋放、復制、設置和轉換數據，以及對攝像頭的定標、對運動的分析等。在函數實現上，用到了Cv圖像處理的連接部件函數，運動分析與對象跟蹤中的背景統計量的累積相關函數等相關的函數。本系統就是運用圖3介紹使用到的函數名及其功能和使用格式等來實現對視頻流的運動車輛的輪廓檢測的。
圖3 尋找輪廓程序主要算法流程
實驗證明，本系統能夠較好地實現對視頻流的運動目標的輪廓檢測和對象跟蹤，并能實時更新背景，車輛跟蹤正確率在95%以上，雖然存在著輪廓檢測正確率稍差的缺點，但其主要原因是由于攝像頭所處的角度和運動目標靠近程度的影響，從根本上并不影響對于運動目標的實際檢測。
4 結束語
加快城鎮化進程是我國發展的大趨勢，在這一趨勢下，城市病的治理當然可以離不開現代化的科學技術。但是，必須注意的是，無論多么先進的管理系統，最終都只有通過人的行為才能夠發揮有效的作用，在這個意義上，設計與使用先進的交通監控系統固然是解決交通問題的技術條件，但是，交通問題的解決，最終還必須依賴于人的素質的全面提高。
參考文獻：
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計算機視覺研究的目的范文5
電力系統是我國國名經濟的基石。電力系統是由發電、變電、輸電、配電和用電等環節組成的電能生產與消費系統?，F代社會需要的是安全可靠經濟的電能。電力系統主要由發電輸電變電配電及用電等5部分組成。電力系統是一個具有復雜的大系統由于用戶的不斷增加的需求,電網對于技術的要求水平也提出了越來越高的要求。
1 電力系統自動化的發展趨勢總的發展趨勢的特點研究
1.1 電力系統自動化的圖形化特點
因為電力系統聯網工程的正式啟動,電力系統的調度管理、數據計算分析呈現出傳輸路徑的交叉性,信息更新越來越高速這樣的幾種特點。在計算機技術和通信技術的快速發展下,電力系統技術整合也在蓬勃發展著。電力系統信息數據處理上已經不再使用傳統的處理方式,而是使用圖形化處理這樣的新技術,這樣看到圖形,電力系統管理者就能了解電力系統的變化發展趨勢,也就能對未來電力系統軟件開發帶來絲絲先機。
1.2 電力系統自動化的遠程化特點
過去電力系統的硬件平臺大部分是計算機,外加使用擴展測控法對接口電路工作開展監測。此類的設計有很多的優勢,這種類型的設計的周期很長,擴展性也很好。但是這樣的設計方式也具有著高成本、大體積、大功耗以及靈動性差的多種缺點?，F在,正是有著網絡技術的不斷更新和電子技術的不斷進步,遠動終端設備已經變為越來越接近最優化、智能化和小型化、協調化。因此,建立在此基礎之上的電力系統也具備了遠程化的特點,使電力系統自動化在控制系統方面的發展更加貼近智能化。
1.3 電力系統自動化的分布化特點
發電率范圍在幾十兆瓦至幾千瓦之間并且模型較小的發電單元,它的地點處于用戶周圍還有有高效和可靠特點的稱為電力系統自動化技術分布化。分布式發電主要包括以液體或氣體為燃料的內燃機、太陽能發電、微型燃氣輪機和風力發電等等的其他一些發電方式。這種發電技術具有很好的靈活性,能夠給與用戶各不相同的感受。還能為邊遠商業區域提供可靠的電力資源,讓他們使用具有再生特點的資源進行多次發電,這樣的電能還具有穩定度高的特點,是具有分度化的特色。極端及技術、新材料技術和電力電子技術都要作為支柱技術被在其中使用。
2 電力系統與新技術的結合
2.1 與智能計算機的結合
計算機視覺技術就是與智能計算機的結合之一。使用計算機視覺技術能夠方便的獲得多種圖像信息。在電力系統中應用計算機視覺技術。目前,計算/！/機視覺技術使用在電力系統中的作用是修改遙控系統在此同時提高它的性能。這主要表現在使用在線監測和開展無人操作或者環境監視,紅外圖像監測是電力設備在線監測常用方法中效果最好的。它既有這使用方便,又有著精準度較高的特點。紅外圖像識別方面主要就是使用計算機視覺技術,這樣能取得較好的效果。計算機視覺技術的工作原理是在科學獲取電力設備實時紅外圖像和電力設備正常工作時圖像后,將兩者開展對比。如果出現不正常。也就因此能夠證明電力設備出現問題。第開展無人操作或者環境監視是使用微波雙鑒探測器進行協助,將差分圖像以及流光法一起使用對移動物體開展監測。如果出現不正?，F象,那么系統就可以識別出來,并且警告我們。因為計算機視覺技術還處于起步階段,其存在一定的不足之處。雖然計算機視覺技術發展迅速,但計算機視覺技術發展的并不完善,因為圖像識別自身的復雜性的原因,所以現階段還不能實現完全的無人操作。正是因為有著這些原因,在大多數情況下,計算機視覺技術只能夠作為一種輔助技術。
2.2 與微機保護系統的結合
在電力系統自動化技術發展速度過快并且伴隨著相關微機設備應用范圍越來越普遍的情況下。人們越來越嚴格的要求微機保護系統。更簡單的說,也就是原有的電力系統自動化技術當中的微機保護系統已經無法滿足社會發展的需要。人們需要的微機保護系統應該具備更加牢靠與穩定的可以對通信進行保護的能力。這樣才能夠達到人們希望人機互動的效果。這樣的系統在對硬件提高出高要求的同時也對軟件業產生了更加具體的要求。例如,我國在上世紀末將第一套微機線路保護設備投入使用,并且該設備因為性能占據極大的優勢從而獲得世界各國用戶的普遍認可。
在繼電保護設備中,我們更加需要完善的問題就是設備的實時性。設備的實時性直接關乎電網的安全穩定,它直接受到其影響。假如設備實時性出現缺陷,會給電力系統帶來難以補救損失的可能性?，F階段在我國電力系統中應用的嵌入式系統通常來說主要為C/C++語言。這是因為該系統不僅靈活性高并且可移植性也很強。同時該系統還使用了能夠隨時改變的模塊化,目的在于處理好各種存在可能性會產生的問題但是卻又不能夠進行更換的難題。在提供便利的同時也能夠盡最大的努力滿足用戶各種要求。
計算機視覺研究的目的范文6
關鍵詞：工業電視 智能視頻監控 煤礦
中圖分類號:TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416(2012)01-0026-02
Abstract: Traditional industrial TV monitoring perform poor accuracy of the alarm, intelligent video surveillance remedy these deficiencies from a large extent. In this paper, we analyzed intelligent video surveillance technology. For special coal mine safe production environment, using intelligent video surveillance technology in the production of Coal Mine Safety Monitoring System for intelligent video linkage has been proposed. The system is able to raise the alarm in a large extent, the accuracy for the coal mine production safety to provide more reliable protection.
Keywords: industrial TV intelligent video surveillance Coal Mine
1、背景
煤礦工業電視監控系統主要用于煤礦安全生產重要環節、場所和部門的電視監控，可以將各個監控點的圖像采集后傳輸到中心監控室并實時顯示在監視器上。通過本系統，地面監控人員能直觀的監視和記錄井下工作現場的安全生產情況，及時發現各監控點的違章作業情況，防患以未然，為煤礦的安全生產保駕護航。
2、智能視頻監控技術
智能視頻監控是將計算機視覺技術引入到視頻監控中而產生的，目前，智能視頻監控已經成為計算機視覺中一個重要的研究領域，圖1給出了智能視頻監控系統的一般流程，從監控攝像頭開始，包括運動對象提取、對象描述、對象跟蹤、對象識別和對象的行為分析，最后進行預警或報警。
智能視頻監控技術主要包括對視頻圖像序列自動地進行運動對象的提取、描述、跟蹤、識別和行為分析等方面的內容。如果把攝像機看作人的眼睛，而智能視頻系統或設備則可以看作人的大腦。智能視頻監控技術就是借助計算機強大的數據處理功能，對視頻畫面中的海量數據進行高速分析，過濾掉監控者不關心的信息，僅僅為監控者提供有用的關鍵信息。智能視頻監控以數字化、網絡化視頻監控為基礎，但又有別于一般的網絡化視頻監控，它是一種更高端的視頻監控應用。智能視頻監控系統能夠識別不同的物體，發現監控畫面中的異常情況，并能夠以最快和最佳的方式發出警報和提供有用信息，從而能夠更加有效的協助安全人員處理危機，并最大限度的降低誤報和漏報現象。其最終目的就是要使計算機能夠分析、描述和理解視頻畫面中的內容。智能視頻監控涉及到計算機視覺、圖像視頻處理和人工智能領域中的眾多核心技術，是一個非常具有挑戰性的困難問題。
3、系統構成
煤礦安全生產智能視頻聯動監控系統是一個基于行為判別技術應用和視頻系統應用集成技術的先進的煤礦管理系統，能夠把現在煤礦各個相對獨立的前端攝像頭整合為一個具有統一管理的攝像頭傳感器系統。實時獲取煤礦安全相關數據，通過視頻分析功能智能的轉向事件發生地；強大的聯動功能，智能視頻分析與輔助決策能力，能夠有效遏制重大事故的發生；操作簡單，界面友好，讓決策者能夠盡快根據事件現場環境快速進行決策指揮，工作環境更加健康；可以有效提高煤礦生產與安全管理效率。
4、視頻監控信號采集與顯示系統
4.1 井下監控與傳輸
井下攝像頭采用經過國家本安認證的礦用防爆光纖攝像機，并適應井下的低照度的光學條件。同時要采用無火花的阻燃光纖傳輸技術，保證系統在井底的安全運行。
4.2 地面監控部分
地面監控部分由于每個監控點監控范圍較大而且需要日夜監控功能，所以采用帶云臺且適應低照度情況的進口全方位一體化攝像機，為保證煤礦惡劣條件下的可靠性與售后服務便利性，地面均采用同軸電纜接入調度室和絞車房。
4.3 控制室部分
控制室部分包括：10路高清晰大屏幕彩色監控墻；電視墻中間為大屏幕液晶顯示器，即可做監視屏也可以顯示電腦數據和信息；視頻矩陣；視頻分配器；視頻光端機；視頻服務器；控制臺等；LED電子顯示屏等。
絞車房室部分包括：2路高清晰彩色監視器(19英寸)；
控制系統包括圖像處理系統、視頻切換矩陣、主控制計算機等。主控計算機通過控制軟件，將連接在此網絡中指定IP計算機畫面傳送到主控計算機。圖像處理系統采用WINDOWS 操作平臺及窗口式跨物理界面處理技術，可顯示多窗口計算機信號及視頻信號，并可接入局域網絡及國際互聯網。圖像控制系統可構成"虛屏"，實現2×1跨屏操作，電腦圖文與視頻圖象可任意開窗顯示，窗口大小和位置任意，可跨屏顯示多路網絡信號或視頻信號,監控信號中任何一路視頻及所有計算機顯示窗口可在大屏幕上任意放大、縮小、拖動、疊加顯示。
5、結語
在煤礦上建立智能視頻聯動監控系統能夠解決傳統工業電視監控系統因為一些固有因素的限制而帶來的許多問題，縮短突發事件響應時間，提高報警系統的精確度，為煤礦企業的安全生產提供保障。
參考文獻
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