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計算機視覺運用范文第1篇

【關(guān)鍵詞】：“云計算”；會計信息化

【中圖分類號】G202 【文獻標(biāo)識碼】A 【文章編號】1672-5158（2013）01―0187-01

隨著社會主義市場經(jīng)濟的不斷發(fā)展，在企事業(yè)管理中，人們越來越意識到信息技術(shù)對于會計的影響。近年來，“云計算”這個概念火熱，已經(jīng)滲透到普通人的生活，都因為“云計算”的到來和發(fā)展而產(chǎn)生著改變。如今，會計信息化正在取代會計電算化成為會計發(fā)展的方向?！霸朴嬎恪钡某霈F(xiàn)勢必會對會計信息化的過渡帶來深遠影響。

一、“云計算”對會計信息化帶來影響

1.成本優(yōu)勢“云計算”出現(xiàn)，會計系統(tǒng)可以以軟件服務(wù)的方式提供，企事業(yè)使用者按照自己的需要購買，按照實際使用的賬號和實際使用的時間付費。

2.而“云計算”技術(shù)的應(yīng)用之后，企事業(yè)采用租賃的方式，不再需要專業(yè)的維護人員，從而不需要為了這些專業(yè)人員支付額外的費用，最大程度地減少了企事業(yè)為了會計信息化所花費的開支。供應(yīng)商提供的服務(wù)的專業(yè)化和規(guī)劃化，使得企事業(yè)能夠及時得到最新的技術(shù)應(yīng)用，能夠更好時滿足企事業(yè)對會計信息化不斷發(fā)展的要求。從而，大大降低了企事業(yè)實現(xiàn)會計信息化的門檻和風(fēng)險，企事業(yè)也能更加專注于會計工作本身，提高工作效率。

3.在“云計算”時代，企事業(yè)采用租賃的方式接受服務(wù)，只要會計工作者能夠連接到網(wǎng)絡(luò)，即使下班在家也可以進入系統(tǒng)，并及時處理會計工作，會計信鼠隨時可用，從而更好地保證了會計信息的實效性。并且由于網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)和供應(yīng)商的專業(yè)團隊的保證，企事業(yè)可以及時得到最新的技術(shù)應(yīng)用，會計工作可以更加的便捷、有效。

4.安全優(yōu)勢基于“云計算”的會計服務(wù)提供商所提與MSCS相關(guān)的信號通路的研究進展供的基礎(chǔ)實施包括互聯(lián)網(wǎng)連接使用的大量服務(wù)器、存放會計信息化軟件和數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)庫等等，他們集中于一處或分布多個地萬，并由專業(yè)的團隊來管理和保證數(shù)據(jù)中心的安全。

5.協(xié)同優(yōu)勢。會計工作的協(xié)同包括內(nèi)部協(xié)同和外部協(xié)同。云端不僅協(xié)同了企事業(yè)內(nèi)部的資源，還需要建立一個統(tǒng)一的平臺，將客戶、供應(yīng)商和其他合作伙伴也納入這個信息系統(tǒng)平臺中，使得網(wǎng)上報稅、銀行對賬、審計、交易、企事業(yè)與上下游企事業(yè)和用戶之間的會計信息系統(tǒng)集成成為可能，從而提升了會計信息的附加價值，實現(xiàn)信息的高效共享。

二、“云計算”在企事業(yè)財務(wù)會計應(yīng)用中遇到的問題

1.云計算平臺自主建設(shè)和應(yīng)用方面

由于云計算平臺建設(shè)的技術(shù)及資金起點較高，研發(fā)的風(fēng)險較大，開發(fā)周期較長，國內(nèi)自主研發(fā)財務(wù)會計信息化云計算平臺尚處于起步階段，不成熟且建設(shè)與應(yīng)用推廣力度均不夠，知名的云計算平臺幾乎都來自美國，如谷歌、亞馬遜和Facebook等美國互聯(lián)網(wǎng)先行者，微軟、IBM、富士通和SAP等IT成熟公司都建有自己的云計算平臺。而國內(nèi)企事業(yè)則仍處在努力進入云市場并樹立信譽的初級階段。對云計算平臺的建設(shè)和應(yīng)用力度都不夠。

2.云計算軟件及服務(wù)方面

基于中國國情，目前國內(nèi)云計算相關(guān)功能和服務(wù)主要集中于低端市場，以求以低成本創(chuàng)新切入市場，因此，國內(nèi)的云計算服務(wù)運營商提供的基于云計算的企事業(yè)財務(wù)會計軟件服務(wù)主要停留在一些較為基本的、單一的財務(wù)功能層面上，如國內(nèi)知名的在線B2B互聯(lián)網(wǎng)公司阿里巴巴集團旗下子公司阿里軟件目前正在面向型企事業(yè)推廣的“錢掌柜”會計和財務(wù)管理在線服務(wù)，就主要是圍繞企事業(yè)日?；矩攧?wù)會計工作需求提供云計算服務(wù)的。

3.云計算安全性方面

安全問題是當(dāng)前全球?qū)υ朴嬎阕畲蟮馁|(zhì)疑。這種擔(dān)憂在中國尤為突出，這是導(dǎo)致云計算在國內(nèi)企事業(yè)財務(wù)會計信息化工作中應(yīng)用緩隉的重要原因之一。由于云計算模式有可能會導(dǎo)致一個云服務(wù)器上存儲多家企事業(yè)數(shù)據(jù)的情況，相當(dāng)多的企事業(yè)會擔(dān)心企事業(yè)最為機密的核心財務(wù)會計數(shù)據(jù)遭黑客盜竊，或是被意外泄露給同一云供應(yīng)商的其他用戶或本企事業(yè)的非授權(quán)員工，而這對企事業(yè)無疑是致命的。因此實現(xiàn)企事業(yè)基于云計算的財務(wù)會計信息化必須解決其安全性問題。

4.云計算認(rèn)同度方面

目前在我國眾多的企事業(yè)中僅有不足10%的企事業(yè)應(yīng)用云計算在線開展相關(guān)業(yè)務(wù)，其中應(yīng)用云計算處理企事業(yè)財務(wù)會計數(shù)據(jù)的更是少之又少。大部分的企事業(yè)由于政府對云計算政策不夠明朗，國內(nèi)尚未明確制定云計算的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，尚未規(guī)范云計算產(chǎn)業(yè)等各種原因，對云計算技術(shù)及服務(wù)持謹(jǐn)慎態(tài)度，導(dǎo)致云計算應(yīng)用認(rèn)同度較低。

三、云計算在企事業(yè)財務(wù)會計中應(yīng)用

從如下幾個方面入手加以改進和完善：

1.加快國內(nèi)云計算平臺的自主建設(shè)

由于國內(nèi)的一些IT廠商在資金、技術(shù)力量等方面較為薄弱，可以考慮通過由政府牽頭，實現(xiàn)跨行業(yè)整合各相關(guān)企事業(yè)的資金資源、管理資源、技木資源、人力資源及上下游資源等，形成優(yōu)勢互補，集眾家之所長聯(lián)合開發(fā)云計算平臺。以此間接降低云計算平臺開發(fā)難度及開發(fā)風(fēng)險，節(jié)約開發(fā)時間。另外，政府有關(guān)職能部門還可以通過建立“云計算平臺示范工程”。設(shè)立國內(nèi)自主建設(shè)云計算平臺的樣板，供各IT廠商研發(fā)時參考借鑒。

2.完善云計算的財務(wù)會計軟件功能與服務(wù)

豐富與完善，具體如下：①以企事業(yè)的財務(wù)會計工作需求為核心，打破現(xiàn)有的職能為企事業(yè)提供在線記賬、代賬、現(xiàn)金管理等功能的局限，將基于云計算的財務(wù)會計信息化軟件功能與服務(wù)向更為深入、更為廣泛的層次發(fā)展。②進一步增強云計算軟件快速開發(fā)的功能，積極發(fā)展企事業(yè)私有云服務(wù)，即允許企事業(yè)根據(jù)自己的需要通過向云計算服務(wù)運營商付費租賃平臺等方式，運用云計算服務(wù)運營商支持的編程語言和工具編寫好自己的應(yīng)用程序，然后放到云計算平臺上運行。滿足企事業(yè)個性化業(yè)務(wù)需求。③提供在線定制服務(wù)。使企事業(yè)能根據(jù)自己的業(yè)務(wù)需求變化隨時調(diào)整基于云計算的財務(wù)會信息化軟件功能與服務(wù)，以滿足企事業(yè)的成長需求。

3.加強云計集應(yīng)用的安全性建設(shè)

可從如下途徑加強云計算應(yīng)用安全：①通過身份認(rèn)證，區(qū)分使用者權(quán)限，加強訪問控制；②通過密鑰管理技術(shù)，對企事業(yè)存放于云中的數(shù)據(jù)進行加密處理，由企事業(yè)掌管密鑰，防止云計算服務(wù)運營商及其他不相關(guān)的人看到數(shù)據(jù)。③利用虛擬機進行防護，由網(wǎng)絡(luò)安全解決方案提供商對云計算服務(wù)運營商基于虛擬機的服務(wù)器提供黑客和惡意軟件入侵檢測和防御服務(wù)，構(gòu)建虛擬化安全網(wǎng)關(guān)。

4.加快相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)及法規(guī)的制定

政府態(tài)度的明朗化及云計算相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)的盡快出臺將有利于提高云計算在企事業(yè)中的認(rèn)同度。不妨借鑒美國政府的做法，由政府參與或主持制定云計算應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)、云計算產(chǎn)業(yè)規(guī)范及云計算相關(guān)法規(guī)?？上葘鴥?nèi)的云計算市場進行摸底調(diào)查，在此基礎(chǔ)上盡快制定云計算相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。

5.加強對云計算服務(wù)運營商的監(jiān)管力度

應(yīng)用云計算處理企事業(yè)日常財務(wù)會計數(shù)據(jù)后，企事業(yè)的核心數(shù)據(jù)就都存放于云計算服務(wù)運營商的“云”中。因此必須進一步加強對云計算服務(wù)運營商的監(jiān)管。首先，應(yīng)嚴(yán)格審核云計算服務(wù)運營商的資質(zhì)，如谷歌（Google）公司在與美國聯(lián)邦政府合作前就先通過了美國政府聯(lián)邦信息安全管理法的審核，獲得了相應(yīng)的資質(zhì)，才能有資格與政府合作云計算相關(guān)項目。

結(jié)束語

“云計算”對于會計電算化的發(fā)展具有深遠的影響?！霸朴嬎恪蹦軌驕p少企事業(yè)在會計信息化方面的投資和使用等成本，降低了企事業(yè)實現(xiàn)會計信息化的門檻，從而越來越多的企事業(yè)會選擇在”云”上實現(xiàn)會計信息化，使得會計電算化向會計信息化的過度更加頃利。

參考文獻

[1]葉曉勇.簡述云計算[J]，黑龍江科技信息，2009（8）

計算機視覺運用范文第2篇

隨著計算機技術(shù)以及圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，計算機視覺技術(shù)作為一種新興的技術(shù)，其被廣泛應(yīng)用在軍事、醫(yī)學(xué)、工業(yè)以及農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域[1]。一般而言，計算機及視覺技術(shù)應(yīng)用在農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)前、生產(chǎn)中以及生產(chǎn)后等各個環(huán)節(jié)，其主要就是鑒別植物種類，分級和檢測農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)。計算機視覺相較于人類視覺而言，其具有更多的優(yōu)點，能夠有效提高農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)率，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與管理的智能化和自動化，促進農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

一、計算機視覺技術(shù)概述

計算機視覺主要是指利用計算機來對圖像進行分析，從而控制某種動作或者獲取某描述景物的數(shù)據(jù)，是人工智能與模式識別的重要領(lǐng)域。計算機視覺興起于20世紀(jì)70年代，其涉及的學(xué)科范圍較為廣泛，包括視覺學(xué)、CCD技術(shù)、自動化、人工智能、模式識別、數(shù)字圖像處理以及計算機等。就目前而言，計算機視覺技術(shù)主要以圖像處理技術(shù)為核心，是通過計算機視覺模擬人眼，并利用光譜對作物進行近距離拍攝，運用數(shù)字圖像處理以及人工智能等技術(shù)，對圖像信息進行分析和研究。計算機視覺技術(shù)主要步驟包括采集圖像、分割圖像、預(yù)處理、特征提取、處理和分析提取的特征等[2]。

二、農(nóng)業(yè)機械中計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用分析

一般而言，農(nóng)業(yè)機械中計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用，主要表現(xiàn)在以下三個方面：一是田間作業(yè)機械中的應(yīng)用；二是農(nóng)產(chǎn)品加工機械中的應(yīng)用；三是農(nóng)產(chǎn)品分選機械中的應(yīng)用。

（一）田間作業(yè)機械中的應(yīng)用

在田間作業(yè)機械中，計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用較晚。近年來，由于環(huán)境保護政策的提出，在農(nóng)田作業(yè)的播種、植保以及施肥機械中的應(yīng)用越來越廣泛。在田間作業(yè)的過程中應(yīng)用計算機視覺技術(shù)時，主要應(yīng)用在苗木嫁接、田間鋤草、農(nóng)藥噴灑、施肥以及播種等方面[3]。為了有效識別雜草，對除草劑進行精確噴灑，相關(guān)研究人員分析了美國中西部地區(qū)常見的大豆、玉米以及雜草二值圖像的形態(tài)學(xué)特征，發(fā)現(xiàn)植物長出后14～23天內(nèi)能夠有效區(qū)別雙子葉和單子葉的效果，準(zhǔn)確率最高達到90%。在1998年開發(fā)出Detectspary除草劑噴灑器，其能夠有效識別雜草，在休耕季節(jié)時，其相較于播撒而言，能夠減少19%～60%的除草劑用量。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，農(nóng)藥的粗放式噴灑是污染嚴(yán)重，效率低下的環(huán)節(jié)，為了有效改變這種現(xiàn)狀，Giler D.K.等研制出能夠精量噴霧成行作物的裝置。該系統(tǒng)主要是利用機器視覺導(dǎo)向系統(tǒng)，使噴頭能夠與每行作物上方進行對準(zhǔn)，并結(jié)合作物的寬度，對噴頭進行自動調(diào)節(jié)，確保作物的寬度與霧滴分布寬度具有一致性，從而有效節(jié)省農(nóng)藥。一般而言，該系統(tǒng)能夠促使藥量減少66%，提高霧滴沉降效率和施藥效率，減少農(nóng)藥對環(huán)境產(chǎn)生的影響。

（二）農(nóng)產(chǎn)品加工機械中的應(yīng)用

隨著信息技術(shù)以及計算機技術(shù)的快速發(fā)展，計算機視覺技術(shù)被廣泛應(yīng)用在農(nóng)產(chǎn)品加工的自動化中。如Jia P等提出了圖像處理算法，該算法主要是以鲇魚水平方向與主軸的形心位置和夾角為依據(jù)，檢測鲇魚的方位以及背鰭、腹鰭、頭、尾的位置，從而確定最佳的下刀位置。此外，我國的黃星奕等人在研究胚芽米的生產(chǎn)過程時，在不經(jīng)過染色的情況下，對胚芽米的顏色特性等進行分析，得出胚芽米顏色特征的參數(shù)為飽和度S。同時利用計算機視覺系統(tǒng)，自動無損檢測胚芽精米的留胚率，其結(jié)果與人工評定的結(jié)果大體一致。

（三）農(nóng)產(chǎn)品分選機械中的應(yīng)用

在分級和鑒定農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)時，可以利用計算機視覺技術(shù)對其進行無損檢測。一般計算機視覺技術(shù)不需對測定對象進行接觸，可以直接利用農(nóng)產(chǎn)品的表面圖像，分級和評估其質(zhì)量，其具有標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、識別率高一級效率高等優(yōu)勢。計算機視覺技術(shù)在檢測農(nóng)產(chǎn)品時，主要集中在谷物、蔬菜以及水果等方面。Chtioui Y等人提出了結(jié)合Rough sets理論，利用計算機視覺技術(shù)對蠶豆品質(zhì)的方法進行評價。該理論通過不同的離散方法對石頭、異類蠶豆、過小、破損以及合格等進行有效區(qū)分，并利用影色圖像，對其特征參數(shù)進行分類，最終分類的結(jié)果相比于統(tǒng)計分類結(jié)果，兩者具有較好的一致性。

計算機視覺運用范文第3篇

關(guān)鍵詞 計算機視覺；攝像機定標(biāo)方法；應(yīng)用特點；線性關(guān)系；參照物

中圖分類號：TP391 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1671—7597（2013）022-067-3

計算機視覺中的攝像機定標(biāo)方法總得來說可以分為兩類——傳統(tǒng)的攝像機定標(biāo)法和攝像機自定標(biāo)法。為了能夠使所獲取的場景更加自然，計算機視覺系統(tǒng)可以通過運用攝像機定標(biāo)方法，加之合理安排攝像機和計算機這兩種成像裝置，來對二維的圖像信息進行虛擬空間的三維建模，進而控制整個攝像效果。這其中攝像及內(nèi)部的一些參數(shù)起到了很大的作用，最初在計算機視覺中都是采用的傳統(tǒng)攝像機定標(biāo)方法，但是這種方法存在著一定的局限性。這種定標(biāo)方法在攝像機隨意運動和未知場景的安排下很難進行有效的標(biāo)定。隨著計算機視覺中的攝像機定標(biāo)方法的不斷進步和發(fā)展，以及攝像機自定標(biāo)方法的誕生，使得這項技術(shù)逐漸獲得了相對廣泛的應(yīng)用。

1 計算機視覺中與攝像機定標(biāo)解析

計算機視覺的基本任務(wù)是采集一定數(shù)量的圖片或視頻資料并進行處理，以此來獲得相應(yīng)場景環(huán)境下的的三維信息。而這些三維信息與圖像、視頻對應(yīng)點的相互關(guān)系需要通過攝像機的幾何模型來決定，經(jīng)過計算分析得出這些幾何模型參數(shù)的過程即為攝像機定標(biāo)。如此看來，計算機視覺與攝像機定標(biāo)的關(guān)系密不可分，目前可知，計算機視覺與攝像機定標(biāo)的結(jié)合已經(jīng)運用到相關(guān)領(lǐng)域，如高速公路上的車輛自主導(dǎo)航，部分醫(yī)學(xué)圖像的處理，電腦中臉孔或指紋識別等。但是由于所使用的目標(biāo)人群相對較窄，以及攝像機定標(biāo)方法的相對局限，使得計算機視覺的攝像機定標(biāo)無法廣泛的運用到各個行業(yè)領(lǐng)域。正因如此，才加大了對計算機中攝像機定標(biāo)方法的研究的必要性。下面就來對攝像機定標(biāo)的兩種方法進行簡要的探討。

2 傳統(tǒng)的攝影機定標(biāo)方法及應(yīng)用特點

傳統(tǒng)的攝像機定標(biāo)方法主要是在相應(yīng)的攝像機模型下面，通過對一系列的數(shù)學(xué)公式進行變換計算和改進優(yōu)化，然后對標(biāo)定的具體參照物進行科學(xué)的圖像處理，最終來獲取攝像機模型的主要外部參數(shù)和內(nèi)部參數(shù)。但是，由于不同的標(biāo)的參照物與不同的算法思路的限制，傳統(tǒng)的攝像機定標(biāo)方法也各不相同，其大致可分為以下三種：三維型——3D立體靶標(biāo)定標(biāo)法、平面型——2D平面靶標(biāo)定標(biāo)法以及以徑向約束為基準(zhǔn)的定標(biāo)法。

2.1 基于3D立體靶標(biāo)的攝像機定標(biāo)

這種基于3D立體靶標(biāo)的攝像機定標(biāo)方法就是在攝像機的前面安置一個具有3D效果的立體靶標(biāo)裝置，然后將靶標(biāo)上面的任何一個點都拿出來作為i這個參照物的特征點。在計算機視覺系統(tǒng)的作用下，將每一個靶標(biāo)上面的特征點在整個三維坐標(biāo)系中進行精確的制作測定。與此同時，攝像機首先在拍攝過程中獲取靶標(biāo)上面的特征點影像信息，然后對平面圖像坐標(biāo)系和立體空間坐標(biāo)系二者的內(nèi)外部數(shù)據(jù)參數(shù)排列出非線性方程，找出方程中系數(shù)矩陣的非線性關(guān)系，最后通過數(shù)學(xué)算法中的線性變換法來對整個透視系數(shù)矩陣中的每一個元素進行求解。通常在這種定標(biāo)方法的應(yīng)用過程中，計算機視覺系統(tǒng)都會忽略攝相機鏡頭在拍攝時的非線性畸變，將透視變幻矩陣中的相關(guān)元素定義為未知數(shù)，繼而在整個定標(biāo)過程確定有效的三維控制點和相應(yīng)的圖像點。在裝置3D立體靶標(biāo)后，整個攝像機定標(biāo)就能夠根據(jù)靶標(biāo)上特征點的圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)，在數(shù)學(xué)變幻算法的應(yīng)用下，計算出攝像機的內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)。

這種3D立體靶標(biāo)的攝像機定標(biāo)方法不僅能夠優(yōu)化定標(biāo)物的獲取方法，而且能夠適應(yīng)程序功能的改進，并且較高的精度，因而得到了廣泛的應(yīng)用，但是這種定標(biāo)方法通常比較繁瑣。

2.2 基于2D平面靶標(biāo)的攝像機定標(biāo)

基于2D平面靶標(biāo)的攝像機定標(biāo)方法在傳統(tǒng)攝像機定標(biāo)方法分類中屬于一種新型的定標(biāo)方法，又名張正友定標(biāo)法。這種定標(biāo)法具有靈活適用的特點，也是對傳統(tǒng)攝像機定標(biāo)方法的一種簡化。在定標(biāo)過程中首先是要在兩個以上的不同方位對一個平面靶標(biāo)進行攝相機拍攝，整個拍攝過程中2D平面靶標(biāo)和攝相機鏡頭都能夠自由地進行移動，而且要保持整個攝像機的內(nèi)部參數(shù)一直固定。通常在基于2D平面靶標(biāo)的攝像機定標(biāo)法的應(yīng)用中，我們都需要先假定這個靶標(biāo)在三維空間坐標(biāo)系中的豎軸為0，然后為了求出攝像機內(nèi)外參數(shù)的優(yōu)化解，要建立相應(yīng)的線性模型，通過對線性模型的線性分析來計算出優(yōu)化解，最后，運用最大似然法排列參數(shù)之間的非線性關(guān)系來求出其非線性解。在整個定標(biāo)流程中，必須對攝像機的鏡頭畸變的目標(biāo)函數(shù)進行綜合考慮，才能夠計算出攝像機的外部和內(nèi)部參數(shù)。

這種方法既具有較高的精確性，又不需要很昂貴的定標(biāo)成本，因此在計算機視覺系統(tǒng)中很為實用。但是，這種方法在進行整個攝像機內(nèi)外參數(shù)的線性分析時，因為特征圖像上面的直線在透視之后依然是直線，在進行圖像處理的過程中，會引入一定的誤差。因此，在很多具有廣角鏡頭的攝像機定標(biāo)上會出現(xiàn)因為鏡頭畸變而引起的較大誤差。

2.3 基于徑向約束的攝像機定標(biāo)

基于徑向約束的攝像機定標(biāo)就是通常所說的兩步法標(biāo)定方法。這種方法通常是先利用徑向一致約束對超定性的線性方程進行最小二乘法求解，這樣就能夠?qū)⒊藬z像機光軸方向平移外的其他的攝像機參數(shù)，然后對攝相機鏡頭存在和不存在透鏡畸變的情況下分別進行其他攝像機參數(shù)的求解。這種方法的計算量較為適中，而且精度也比較高，適用于攝像機的精密測量。然而，兩步法對于整個定標(biāo)設(shè)備的要求也高，對于簡單的攝像機標(biāo)定而言不易采用。

總的來說，基于徑向約束的攝像機定標(biāo)的精準(zhǔn)是通過設(shè)備的復(fù)雜和精確來獲得的，因此具有針對性的應(yīng)用特點。

3 攝像機自定標(biāo)方法及其應(yīng)用特點

攝像機自定標(biāo)方法是指在攝像機在移動時，周圍環(huán)境中的圖像會形成一定的對應(yīng)關(guān)系，通過這種對應(yīng)關(guān)系來對攝像機進行定標(biāo)的方法，這種方法無需依賴參照物。攝像機自定標(biāo)方法主要有以下四種：基于主動視覺的自定標(biāo)法、基于Kruppa方程的自定標(biāo)方法、分層逐步定標(biāo)法以及基于二次曲面的自定標(biāo)方法等。這些方法相較于傳統(tǒng)的攝像機定標(biāo)方法來說有了很大的改進和提高，下面就進行簡要的探討。

3.1 基于主動視覺的自定標(biāo)法

目前，在攝像機自定標(biāo)方法中的應(yīng)用最為普遍的方法便是基于主動視覺的自定標(biāo)法。這種方法主要是能夠通過對攝像機在移動過程中的對環(huán)境中的多幅圖像進行標(biāo)定，進而建立對應(yīng)關(guān)系來求出標(biāo)定參數(shù)，由此可見，整個標(biāo)定過程不需要精密的標(biāo)定物，如此一來就能夠使得標(biāo)定問題簡單化。主動視覺系統(tǒng)是這種標(biāo)定方法的核心技術(shù)，就是攝像機在拍攝過程中被固定在了一個能夠得到精確控制的移動平臺上，并且這個平臺的相關(guān)參數(shù)能夠通過計算機進行精確的讀出，在整個拍攝過程中攝像機只需要通過一定的特殊運動來獲取多幅圖像信息，然后在結(jié)合攝像機運動的具體參數(shù)和圖像的參數(shù)來確定整個攝像機的內(nèi)部和外部參數(shù)，達到攝像機定標(biāo)的效果。其中基于主動視覺的自定標(biāo)法的代表方法就是馬頌德提出的控制攝像機的兩組三正交平移運動的標(biāo)定方法。后來，李華、楊長江等人對這種方法進行了改進和優(yōu)化，提出了基于四組平面正交和五組平面正交運動的標(biāo)定方法，并能夠利用獲取圖像中的機電信息來對攝像機的參數(shù)進行線性表定。

這種方法算法簡便，能夠獲得整個參數(shù)的線性解，但是這種方法對整個攝像機的運動平臺要求很高，因此要求必須具有精確控制的能力。

3.2 基于Kruppa方程的自定標(biāo)方法

基于Kruppa方程的自定標(biāo)方法主要是在整個攝像機自定標(biāo)過程中導(dǎo)入了Kruppa方程，并對該方程進行直接求解，從而得到整個攝像機的具體參數(shù)的方法?；贙ruppa方程的自定標(biāo)方法在應(yīng)用時利用了極線變幻和二次曲線像的概念對Kruppa進行推導(dǎo)，直接進行求解。

這種標(biāo)定方法不需要對整個圖像的序列進行射影重建，通常是對兩個圖像之間的信息建立一個方程，相較于逐步分層標(biāo)定方法而言，基于Kruppa方程的自定標(biāo)方法能夠?qū)⒛承┖茈y做到所有圖像整合到一個統(tǒng)一的射影框架中的情況更加具有優(yōu)勢，但是這種方法還是存在著一定的局限性，它無法保證在無窮遠處的平面能夠保持所有圖像在確定的攝影平面中還具有一致性的效果。當(dāng)整個攝像機拍攝的圖像的序列較長的時候，基于Kruppa方程的自定標(biāo)方法就顯得很不穩(wěn)定，繼而不能夠很好地算出整個攝像機的內(nèi)外參數(shù)，對定標(biāo)造成了一定的影響。

3.3 分層逐步定標(biāo)法

分層逐步定標(biāo)法是攝像機自定標(biāo)方法中的一個研究熱點，在攝像機自定標(biāo)的實際應(yīng)用中以及逐步取代了可以直接求解的基于Kruppa方程的自定標(biāo)方法。分層逐步定標(biāo)法在應(yīng)用過程中首先需要對整個拍攝的圖像序列進行攝影重建，這點和基于Kruppa方程的自定標(biāo)方法一樣，然后利用絕對二次曲面加以約束，最后在確定出無窮遠處平面方程中的仿射參數(shù)以及攝像機內(nèi)部的參數(shù)。分層逐步定標(biāo)法的應(yīng)用特點是必須建立在射影定標(biāo)的基礎(chǔ)之上，利用某一幅圖形作為特征基準(zhǔn)點進行射影對其，將整個攝像機自定標(biāo)的未知數(shù)的數(shù)量減少，再運用數(shù)學(xué)算法中的非線性優(yōu)化算法來進行未知數(shù)的求解。

這種方法的不知自出就是在進行非線性優(yōu)化算法時，初值是通過事前的預(yù)估得到的，不能夠保證這個方程的收斂性。由于在射影重建時，選擇的基準(zhǔn)圖像不同，整個攝像機自定標(biāo)的結(jié)果也會存在差異。

3.4 基于二次曲面的自定標(biāo)方法

基于二次曲面的自定標(biāo)方法和基于Kruppa方程的自定標(biāo)方法在本質(zhì)上答題一致，這兩種方法都是利用了絕對二次曲面在歐式變幻算法的計算下維持的不變性進行的。最早將二次曲面的概念引入到計算機視覺系統(tǒng)中攝像機自定標(biāo)方法的是Triggs，他在這種定標(biāo)方法上作出了可行性的研究，最后形成了基于二次曲面的自定標(biāo)方法。

在輸入了多幅的圖像并且在進行統(tǒng)一的射影重建的狀態(tài)下，基于二次曲面的自定標(biāo)方法會比基于Kruppa方程的自定標(biāo)方法更加適用一些，原因就是基于二次曲面的自定標(biāo)方法包含了絕對二次曲面和無窮遠處平面的所有信息，進而能夠辦證整個圖像在無窮遠處平面的一致性。

4 傳統(tǒng)攝像機定標(biāo)方法與自定標(biāo)方法優(yōu)缺點分析

從上文可知，對于傳統(tǒng)攝像機定標(biāo)方法應(yīng)該取其精華，去其糟粕；對于攝像機自定標(biāo)方法，在吸取傳統(tǒng)攝像機定標(biāo)方法的優(yōu)點的同時，應(yīng)該加強自身的精度要求。總而言之，兩種攝像機定標(biāo)方法各自存在利弊，如何改進才是正確的研究方向。

4.1 傳統(tǒng)的攝像機定標(biāo)方法弊端

傳統(tǒng)的攝像機定標(biāo)方法通過實踐證明，在理論上和實際運用上十分有用的，但仍有不少地方需要進一步改進，以下為它目前存在的問題所在：1）攝像機所拍攝的圖像或視頻存在一定噪聲。在實際數(shù)據(jù)計算分析中，這種噪音無論大小，都會對內(nèi)部參數(shù)的實際解造成大的干擾，并且使實際解與由約束關(guān)系所求得的解之間有著相當(dāng)大的差異。因此，怎樣才能夠提高解的魯棒性、減少解之間的差異性成為了傳統(tǒng)攝像機定標(biāo)亟待解決的1問題；2）線性模型所得的優(yōu)化解并非全局的。由上可知，攝像機定標(biāo)的實際過程便是獲得實際參數(shù)的過程，即使用各種不同的優(yōu)化計算方法，來獲得相應(yīng)的非線性方程的一組解，但實際上，以此所獲得的優(yōu)化解并非全局的。因此，如何變化或者提高線性方程的解答方法也很重要；3）攝像機定標(biāo)參數(shù)的不確定性。一般來講，攝像機定標(biāo)參數(shù)的不確定性決定著計算參數(shù)的可信程度，同時，其對三維重建有著影響，進一步來講，攝像機定標(biāo)的不確定性也決定著約束關(guān)系的不確定性傳播。因此，這個問題也需要深入進一步研究。

總之，傳統(tǒng)攝像機的定標(biāo)方法依然存在著許多無法忽視的弊端和需要解決的問題，深入研究并盡快解決這些問題，應(yīng)該是傳統(tǒng)攝像機的定標(biāo)方法今后的大的研究方向。

4.2 攝像機自定標(biāo)方法相關(guān)問題

目前普遍認(rèn)為，攝像機自定標(biāo)方法實現(xiàn)隨時隨地的校準(zhǔn)攝像機模型參數(shù)，與傳統(tǒng)的攝像機定標(biāo)方法相比顯得更為靈活先進。攝像機自定標(biāo)方法無需參照物，僅僅從圖像或視頻的相關(guān)點中得到它們之間的約束關(guān)系，從而通過相應(yīng)的分析，計算出攝像機模型的參數(shù).這種定標(biāo)方法看似毫無缺點，但自定標(biāo)的精度與傳統(tǒng)的攝像機定標(biāo)方法相比，還是存在者一定的缺點，以下便是對其缺點的歸納總結(jié)：部分?jǐn)z像機自定標(biāo)方法所求得的解不夠穩(wěn)定。例如：在圖像或視頻存在一定噪聲的情況下，實際的解與理論的解有著相當(dāng)差異，或者所求得的解并不唯一。因此，解的不穩(wěn)定性和精度不夠的情況，不僅是傳統(tǒng)攝像機定標(biāo)方法的缺點，也是自定標(biāo)方法的一個問題，提高解的精度及穩(wěn)定性，是自定標(biāo)研究的一個重要方向。實際上，在現(xiàn)在的解決方案中，各種優(yōu)化算法是最常用最普遍的方法，但是，在多解的情況下，優(yōu)化算法也無法能夠保證得出全局的最優(yōu)解。由此看來，這個問題是計算機是絕種攝像機定標(biāo)方法普遍存在的關(guān)鍵性問題。

5 結(jié)束語

隨著計算機視覺系統(tǒng)的不斷發(fā)展，攝像機定標(biāo)技術(shù)也呈現(xiàn)了進步的狀態(tài)。綜上所述，計算機視覺中的攝像機定標(biāo)方法主要有傳統(tǒng)的攝像機定標(biāo)法和攝像機自定標(biāo)法，對這兩類的定標(biāo)方法進行深入的研究能夠為全面認(rèn)識和了解攝像機定標(biāo)方法起到很好的幫助作用。計算機視覺中的攝像機定標(biāo)方法在今后的發(fā)展過程中應(yīng)該得到更多的研究，但其所存在的不足和弊端也理應(yīng)得到研究人員的重視。在這個多元化信息化的世界里，計算機視覺中的攝像機定標(biāo)技術(shù)若能夠根據(jù)現(xiàn)有的條件，適應(yīng)如今的環(huán)境，選擇合適的方法，對一些還存在局限性的環(huán)節(jié)取得更好地突破，則能夠?qū)⒄麄€定標(biāo)技術(shù)提升一個高度。相信隨著未來計算機視覺系統(tǒng)的不斷擴展和不斷完善，攝像機定標(biāo)技術(shù)的應(yīng)用范圍也會越來越廣闊。

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計算機視覺運用范文第4篇

關(guān)鍵詞 模式分析 計算機視覺 教學(xué)改革

中圖分類號：G643.2 文獻標(biāo)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(chuàng)新團隊，主要研究領(lǐng)域包括智能數(shù)據(jù)分析、圖像處理和機器視覺等方向，承擔(dān)研究生和本科生的模式識別、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、智能信息檢索、數(shù)字圖像處理、計算機視覺等課程的教學(xué)任務(wù)。以往的教學(xué)過程中雖然積累了豐富的教學(xué)經(jīng)驗，但當(dāng)前新知識不斷涌現(xiàn)、新技術(shù)發(fā)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(zhàn)。

近年來，國內(nèi)外高校在該類課程教學(xué)上，已涌現(xiàn)出眾多新理念、新方法。Coursera聯(lián)合創(chuàng)始人Andrew Ng推出的機器學(xué)習(xí)課程，開啟了教育領(lǐng)域的MOOC時代，引領(lǐng)了教育教學(xué)方法的新革命。①深圳大學(xué)、②江蘇科技大學(xué)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(xué)改革實踐，實現(xiàn)多層次項目設(shè)計的教學(xué)模式改革，講座式、討論式、實踐式教學(xué)方法的探索。國防科技大學(xué)④在計算機視覺課程中引入研討式教學(xué)模式，通過案例教學(xué)、小組研討的方式來替代傳統(tǒng)的教學(xué)方式。華中科技大學(xué)⑤從教學(xué)內(nèi)容國際化、教學(xué)方式國際化、教學(xué)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(shè)。另外，也有高校進行了圖像工程課程群建設(shè)，⑥基于圖像分析與計算機視覺應(yīng)用課程結(jié)合的項目協(xié)同創(chuàng)新能力培養(yǎng)實踐。⑦

在分析上述國內(nèi)外高校該類課程改革的基礎(chǔ)上，我們重點以模式分析與視覺處理課程群的實踐教學(xué)體系改革為切入點，優(yōu)化師資隊伍結(jié)構(gòu)，梳理課程群知識體系，優(yōu)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(xiàn)學(xué)生國際化視野、理論聯(lián)系實際、工程實踐和創(chuàng)新能力全面提升的目標(biāo)。

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(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)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(xué)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(xué)與技術(shù)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、自動化、電子科學(xué)與技術(shù)、信息工程等多學(xué)科內(nèi)容，而學(xué)生在大學(xué)本科階段很難學(xué)習(xí)和了解如此多的知識模塊，這對研究生階段學(xué)習(xí)來說，具有相當(dāng)大的挑戰(zhàn)。同時，對于每個知識模塊，所要求的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較高，理論具有相當(dāng)?shù)纳疃?，理解和掌握不容易?/p>

（2）該類課程既重視扎實的基礎(chǔ)理論，也強調(diào)良好的工程實踐能力。該類課程的基礎(chǔ)理論教學(xué)一直受到各高校的重視。隨著近年來產(chǎn)業(yè)界的迅猛發(fā)展，計算機視覺應(yīng)用層出不窮，對學(xué)生的工程實踐也提出了更高要求，需要能夠在系統(tǒng)層次上有整體認(rèn)知，同時要能對各功能模塊進行優(yōu)化，提升系統(tǒng)的整體性能。

（3）該類課程所面向的選修學(xué)生面廣。該類課程既是多學(xué)科交叉，也面向計算機應(yīng)用、電子科學(xué)與技術(shù)、自動化、應(yīng)用數(shù)學(xué)等不同研究方向、不同水平層次的研究生開設(shè)。這對課堂教學(xué)和實驗實踐也帶來更大挑戰(zhàn)。

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(yōu)化師資隊伍結(jié)構(gòu)，梳理課程群知識體系，優(yōu)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(xiàn)學(xué)生國際化視野、理論聯(lián)系實際、工程實踐和創(chuàng)新能力全面提升的目標(biāo)。

3.1 師資隊伍結(jié)構(gòu)優(yōu)化

為了學(xué)生能夠適應(yīng)模式分析與視覺處理產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，在課程群建設(shè)過程中更強調(diào)學(xué)生的工程實踐和創(chuàng)新能力培養(yǎng)。這首先對師資隊伍結(jié)構(gòu)提出了新的要求。

近年來，課程教學(xué)團隊引進海內(nèi)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(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理等課程的教學(xué)力量。對于現(xiàn)有教師隊伍，鼓勵教師跟產(chǎn)業(yè)一線企業(yè)廣泛合作，目前已與華為、中興等企業(yè)在視頻檢索、智能交通視覺處理等方面開展了實質(zhì)合作。這些來源于產(chǎn)業(yè)界的高質(zhì)量課題對科研和教學(xué)起到了良好的促進作用。

與此同時，通過研究生工作站、企業(yè)短期實習(xí)等渠道，鼓勵企業(yè)高級研發(fā)人員參與到學(xué)生實踐能力培養(yǎng)環(huán)節(jié)中，將實際項目進行適當(dāng)切分或提煉，實現(xiàn)該類課程實踐環(huán)節(jié)的模塊化、專題化訓(xùn)練。

綜上，通過引培并舉，優(yōu)化校內(nèi)師資隊伍結(jié)構(gòu)；通過校企合作，積極吸引企業(yè)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(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、智能信息檢索、數(shù)字圖像處理、計算機視覺等課程既有一定的邏輯關(guān)系，也存在相互交叉的混雜關(guān)系。一般認(rèn)為，模式識別、機器學(xué)習(xí)是模式分析與視覺處理領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論課程，數(shù)據(jù)挖掘是建立在模式識別、機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上的應(yīng)用類課程，智能信息檢索則是數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)上更為具體的應(yīng)用實現(xiàn)。數(shù)字圖像處理為計算機視覺課程提供了基礎(chǔ)支撐，計算機視覺則是在綜合利用模式識別、機器學(xué)習(xí)、數(shù)字圖像處理、數(shù)據(jù)挖掘等知識模塊基礎(chǔ)上面向應(yīng)用的系統(tǒng)實現(xiàn)。但是，這些課程也存在著知識點的交叉或重復(fù)。例如，模式識別和機器學(xué)習(xí)中都有貝葉斯參數(shù)估計、支持向量機模型等知識點，但視角和側(cè)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(xué)習(xí)交叉的知識點。

我們針對來自不同研究領(lǐng)域的學(xué)生群體，對該課程群的知識點進行系統(tǒng)梳理，既避免知識點的重復(fù)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(lǐng)域的選講知識集。學(xué)生在學(xué)習(xí)課程時，在掌握核心知識集的基礎(chǔ)上，結(jié)合自己的研究方向選擇相關(guān)的選講知識集學(xué)習(xí)。

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(xué)習(xí)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(shù)據(jù)挖掘的參考書為Jiawei Han等人編著的Data Mining：Concepts and Techniques；數(shù)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(nèi)外著名大學(xué)普遍采用。同時，每門課程都提供相關(guān)的國內(nèi)外頂級會議和期刊的列表，供學(xué)生課后追蹤研究領(lǐng)域的熱點問題。

在課堂授課環(huán)節(jié)上，注意采用靈活多樣的授課方式。對于核心基礎(chǔ)知識模塊，以教師講授為主，同時提供國內(nèi)外該類課程的熱門MOOC網(wǎng)址給學(xué)生參考。對于選講知識模塊，鼓勵學(xué)生事先結(jié)合各自研究方向有目的自學(xué)，在學(xué)生報告的基礎(chǔ)上進行課堂討論方式進行。充分發(fā)揮學(xué)生學(xué)習(xí)的主體作用，也便于教師了解學(xué)生的水平和學(xué)習(xí)狀況。

除此以外，不定期邀請國內(nèi)外著名學(xué)者來校做學(xué)術(shù)報告，讓學(xué)生充分了解該研究領(lǐng)域的最新前沿動態(tài)，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(chuàng)新能力的培養(yǎng)是該課程群改革的重要目標(biāo)。我們在上述師資隊伍結(jié)構(gòu)優(yōu)化、課程群知識體系梳理與授課模式改革的基礎(chǔ)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(chuàng)新能力訓(xùn)練、學(xué)生綜合研究能力的全面考查等方面來實現(xiàn)。

首先，整合和優(yōu)化課程群實踐內(nèi)容，實現(xiàn)多層次菜單式靈活選擇。根據(jù)各研究領(lǐng)域的要求進行靈活搭配，根據(jù)學(xué)生個體的能力與水平選擇適當(dāng)規(guī)模和難度的實踐內(nèi)容，通過課程內(nèi)的基礎(chǔ)實驗、課程間的綜合實驗、課程群的創(chuàng)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(nèi)容示意圖

基礎(chǔ)型實驗內(nèi)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(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)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(xué)生對這些基礎(chǔ)實驗必做，打下良好的研究基礎(chǔ)。

綜合探索型實驗在基礎(chǔ)型實驗基礎(chǔ)上，既有單門課程內(nèi)總的綜合實驗，也有課程間知識的綜合應(yīng)用。主要分為兩大塊，包括模式分析與機器學(xué)習(xí)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?zāi)康闹饕轻槍@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(yīng)用。例如模式分析、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)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(nèi)容；圖像處理與機器視覺中的圖像特征抽取、視覺系統(tǒng)選型、目標(biāo)檢測、特定平臺的算法優(yōu)化等內(nèi)容。學(xué)生可根據(jù)各自研究方向有目的的選擇兩塊綜合實驗的大部分內(nèi)容。

在綜合型實驗基礎(chǔ)上，該課程群通過若干創(chuàng)新型實驗來檢驗學(xué)生理論知識掌握程度和實踐方法應(yīng)用能力，為后續(xù)的研究課題開展打下良好的科研素養(yǎng)。主要內(nèi)容包括人臉識別、二維條碼識別、車輛屬性識別、智能視覺監(jiān)控、以及企業(yè)來源的關(guān)鍵技術(shù)等。這些項目實踐既涉及用到圖像處理與機器視覺的內(nèi)容，也涉及模式分析與機器學(xué)習(xí)方向的知識。并且需要學(xué)生在綜合運用相關(guān)知識的基礎(chǔ)上有創(chuàng)新能力。

其次，重視各類項目牽引的創(chuàng)新能力訓(xùn)練。一方面，鼓勵教師從國家自然科學(xué)基金、企業(yè)合作項目等研究中提煉出問題規(guī)模和難度適中的訓(xùn)練項目，作為課程群的綜合能力訓(xùn)練項目。另一方面，鼓勵學(xué)生參加挑戰(zhàn)杯、全國研究生智慧城市技術(shù)與創(chuàng)意設(shè)計大賽等各類具有挑戰(zhàn)性的競賽項目，以賽代練，提升學(xué)生的工程實踐和創(chuàng)新能力。同時，也鼓勵學(xué)生利用百度、微軟等相關(guān)研究領(lǐng)域的企業(yè)實習(xí)機會，參與產(chǎn)品一線的工程實踐能力訓(xùn)練。

再次，注重考核環(huán)節(jié)，實現(xiàn)科研素養(yǎng)和實踐能力的全面考查。只有嚴(yán)格、公平、公正的考核，才能保證實驗實踐的質(zhì)量和水平，才能提升學(xué)生的科研素養(yǎng)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(jù)學(xué)生個體水平和研究領(lǐng)域要求的差異，在選題上有適當(dāng)?shù)碾y易區(qū)分度，讓每位學(xué)生都有鍛煉和提升的機會；在考核方式上，采用結(jié)題書面報告來檢驗學(xué)術(shù)論文的寫作能力，采用程序演示檢驗系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)水平，采用上臺匯報的方式檢驗學(xué)生的表達能力，多管齊下全面檢查學(xué)生的綜合科研素養(yǎng)；在考核成績評定上，采用現(xiàn)場教師和學(xué)生共同評分的方式，公平合理；最后，通過網(wǎng)站展示、發(fā)表學(xué)術(shù)小論文、專利、軟件著作權(quán)等方式展示和公開優(yōu)秀成果，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情，并由此形成積累，有利于學(xué)生實驗實踐氛圍的傳承。

4 結(jié)語

本文在分析國內(nèi)外高校模式分析與視覺處理類課程群改革現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，以學(xué)生國際化視野、理論聯(lián)系實際、工程實踐和創(chuàng)新能力全面提升為目標(biāo)，重點開展了師資隊伍結(jié)構(gòu)優(yōu)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(nèi)其他課程群的教學(xué)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(xué)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(xué)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(xué)模式.當(dāng)代教育理論與實踐，2013.5（7）：112-114.

⑤ 王岳環(huán)，桑農(nóng)，高常鑫.計算機視覺課程的國際化教學(xué)模式.計算機教育，2014.19：101-103.

計算機視覺運用范文第5篇

通過闡述農(nóng)業(yè)機械中的幾種新的技術(shù)手段，比如計算機技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)、人工智能技術(shù)及液壓技術(shù)等在農(nóng)業(yè)機械中的應(yīng)用情況，對農(nóng)業(yè)機械技術(shù)的發(fā)展進行了分析，希望可以為農(nóng)業(yè)機械設(shè)備的智能化發(fā)展提供相應(yīng)的參考依據(jù)。

關(guān)鍵詞：

農(nóng)業(yè)機械；技術(shù)手段；應(yīng)用；發(fā)展前景

我國在國際上的地位正在逐漸提高，這與我國的經(jīng)濟發(fā)展是分不開的，經(jīng)濟的發(fā)展需要基礎(chǔ)的支持，農(nóng)業(yè)就是我國的基礎(chǔ)，我國是農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)村人口基數(shù)大。隨著近幾年我國農(nóng)業(yè)的發(fā)展，很多高新技術(shù)也被運用到農(nóng)業(yè)的機械設(shè)備中，使農(nóng)機設(shè)備向著智能化的方向發(fā)展，有效地提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的整體效率。在農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)中使用高新技術(shù)還能夠提高農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)效率，保證農(nóng)機相關(guān)機械的正常運作。

1農(nóng)業(yè)機械技術(shù)的應(yīng)用分析

1.1計算機技術(shù)

這里所說的計算機技術(shù)主要指的是計算機視覺技術(shù)，這一技術(shù)最早被運用在農(nóng)業(yè)機械上是在20世紀(jì)70年代中期，當(dāng)時主要運用的是計算機技術(shù)中的視覺技術(shù)，利用這一技術(shù)的主要目的是可以對農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)質(zhì)量進行分級別檢查。計算機視覺技術(shù)是以圖像處理為基準(zhǔn)，隨著圖像處理以及視覺模擬技術(shù)的發(fā)展，計算機視覺技術(shù)不僅可以用來檢查農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)，而且還可以用來對農(nóng)產(chǎn)品進行播種、收割。雖然計算機視覺技術(shù)在我國農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用時間還不是很長，在實際的使用中還有很多的問題出現(xiàn)，但是相信隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，計算機視覺技術(shù)必將會改變傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)作業(yè)模式，為現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展提供技術(shù)上的支持。

1.2網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)

網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)在我國農(nóng)業(yè)機械上的應(yīng)用是非常成功的，信息技術(shù)與地理信息系統(tǒng)的有機結(jié)合不僅可以為農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)提供高精度的監(jiān)控，而且還能夠?qū)r(nóng)業(yè)生產(chǎn)中出現(xiàn)病蟲害的情況進行及時的檢測，然后根據(jù)定位系統(tǒng)來進行田間作業(yè)。

1.3液壓技術(shù)

液壓技術(shù)主要依靠的是微電子技術(shù)和工業(yè)傳感技術(shù)，在數(shù)據(jù)的采集上，運用液壓技術(shù)主要完成的是能量的轉(zhuǎn)換和匹配，其目的是為了讓農(nóng)業(yè)機械的效率能夠得到進一步的提高，讓機械設(shè)備的相關(guān)系統(tǒng)特征可以得到完善，讓機械設(shè)備的可靠性能夠得到提升，這也很好地符合了環(huán)境保護的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)要求。而大部分的農(nóng)業(yè)機械都是采用內(nèi)燃機作為原動力，所以很多時候都會出現(xiàn)工作負(fù)荷，一般情況下，我們都是通過電液控制手段來完成負(fù)載與原動力之間的匹配情況，盡可能地減少功率傳輸過程中出現(xiàn)的損失，從而提高農(nóng)業(yè)機械系統(tǒng)的工作效率。

1.4人工智能技術(shù)

隨著信息全球化的不斷深入，高端技術(shù)不僅在大型的企事業(yè)單位中被運用，在農(nóng)業(yè)中也得到了廣泛的應(yīng)用，比較有成果的就是美國利用人工智能技術(shù)研發(fā)出激光拖拉機、機械的內(nèi)部導(dǎo)航裝置，等等，這些裝置可以對拖拉機的運行方向及所處位置進行實時的測定，在了解地區(qū)土地信息之后，再制定合理的土地種植方案、農(nóng)藥及種子的數(shù)量，等等。

2農(nóng)業(yè)機械技術(shù)的發(fā)展趨勢

2.1推廣農(nóng)業(yè)機械產(chǎn)品的技術(shù)發(fā)展

目前在我國的農(nóng)業(yè)機械發(fā)展上，已經(jīng)開始運用機電智能化技術(shù)和計算機技術(shù)，這使得農(nóng)業(yè)機械化設(shè)備的科技含量有了極大的提高，不僅有效地提高了農(nóng)業(yè)機械的作業(yè)效率，而且也提升了農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)效率。

2.2農(nóng)業(yè)資源的利用率得到了提升

只有提高了農(nóng)業(yè)資源的開發(fā)利用率，才能夠確保農(nóng)業(yè)實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，同時也為保護生態(tài)環(huán)境奠定基礎(chǔ)，如回收農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的廢棄物，普及無害化的處理設(shè)備，運用無害化技術(shù)來處理廢水可以有效地達到保護環(huán)境的作用。而在農(nóng)業(yè)種植的過程中，使用有機肥料還可以進一步提高農(nóng)業(yè)資源的利用效率。除此之外，大力發(fā)展節(jié)能型動力機械設(shè)備可以有效地避免出現(xiàn)資源浪費，從而提高農(nóng)業(yè)資源的整體利用效率。

2.3提高農(nóng)業(yè)機械產(chǎn)品的質(zhì)量監(jiān)督水平

要想提升農(nóng)業(yè)的機械化水平，還要從規(guī)范設(shè)計的基本要求出發(fā)，全面提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)量。在質(zhì)量提升的過程中，還要注重農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的整體造型和外觀，農(nóng)機設(shè)備的耐久性也要經(jīng)得起考驗。選用與農(nóng)機設(shè)備相配套的發(fā)電機及元件，能夠最大程度上提高農(nóng)業(yè)機械產(chǎn)品的質(zhì)量。在農(nóng)業(yè)機械設(shè)備完成安裝之后，還要對其進行試運行，只有保證了設(shè)備各項指標(biāo)都正常的基礎(chǔ)上，才能夠真正的投入使用，這也是提高農(nóng)業(yè)機械產(chǎn)品可靠性的前提。

2.4加大政府的補貼力度

各級地方政府要加大農(nóng)業(yè)機械的技術(shù)推廣，做好農(nóng)業(yè)機械的培訓(xùn)工作。國家還要將拖拉機、插秧機等農(nóng)機具作為農(nóng)具購置補貼的關(guān)鍵，普及農(nóng)業(yè)機械知識。這樣也能夠更好地提高農(nóng)業(yè)機械化的發(fā)展進程。2.5確保農(nóng)業(yè)機械技術(shù)的安全生產(chǎn)關(guān)注安全監(jiān)督管理及裝備的創(chuàng)建工作，加大農(nóng)業(yè)機械的安全投入，以便更好地滿足農(nóng)業(yè)機械工作安全監(jiān)督管理的需求。除此之外，最重要的是，要將農(nóng)業(yè)機械的安全檢驗工作納入到各級縣市政府的財政預(yù)算當(dāng)中。

3結(jié)語

隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，一些高新技術(shù)正在逐漸地被運用到農(nóng)業(yè)的機械設(shè)備中，這些機械設(shè)備的出現(xiàn)不僅提高了農(nóng)業(yè)的整體生產(chǎn)水平，而且還進一步提升了農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)效率，很好地實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。在今后的農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中，農(nóng)業(yè)機械也必定是智能化的，所以要求操作人員要不斷地提高自己的專業(yè)素養(yǎng)，全面推廣農(nóng)業(yè)機械新技術(shù)，只有這樣才能夠真正意義上實現(xiàn)我國農(nóng)業(yè)機械的智能化。

作者：徐家亮 劉曉鵬 單位：黑龍江省克東縣農(nóng)機安全監(jiān)理站

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