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計(jì)算機(jī)視覺(jué)的主要任務(wù)范文第1篇

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)工程；視覺(jué)領(lǐng)域；深度學(xué)習(xí)技術(shù)

引言

計(jì)算機(jī)視覺(jué)簡(jiǎn)言之即是依靠電子設(shè)備成像來(lái)代替生物視覺(jué)系統(tǒng)，隨后依靠提前寫(xiě)好的程序?qū)Λ@取的圖像信息實(shí)施處理。該技術(shù)的短期應(yīng)用目的在于完成相對(duì)簡(jiǎn)單的智能視覺(jué)工作，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的應(yīng)用，在很大程度上豐富了其功能，提高了識(shí)別效率，讓其能夠在更多行業(yè)發(fā)揮出自身價(jià)值。

1計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)技術(shù)

1.1圖像分類(lèi)中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)

基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到了進(jìn)一步的發(fā)展，其應(yīng)用范圍也更為寬泛，例如說(shuō)在圖像分類(lèi)中的運(yùn)用。圖像分析需要對(duì)圖像實(shí)施掃描分析，隨后對(duì)其具體類(lèi)別予以劃分，更加注重其整體語(yǔ)義。目前相對(duì)普遍進(jìn)行圖像分類(lèi)的數(shù)據(jù)集為ImageNet，其中囊括了非常豐富的內(nèi)容，存儲(chǔ)了近1500萬(wàn)個(gè)圖像的URL并將圖像劃分為數(shù)萬(wàn)余個(gè)類(lèi)型。ImageNet每年組織開(kāi)展的大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別挑戰(zhàn)賽（ILSVRC）中，圖像分類(lèi)算法與技術(shù)也不斷創(chuàng)新，圖像分類(lèi)的準(zhǔn)確性也持續(xù)提升。ImageNet數(shù)據(jù)集表現(xiàn)出規(guī)模大、類(lèi)型多的突出特點(diǎn)，所以更加適用于遷移學(xué)習(xí)，即是把部分核心技術(shù)或結(jié)構(gòu)拓展應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域，對(duì)于視覺(jué)領(lǐng)域的深度模型來(lái)說(shuō)，能夠把模型內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)直接共享到其他數(shù)據(jù)集，從而對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)施微調(diào)。圖像分類(lèi)屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域最為基礎(chǔ)的環(huán)節(jié)，對(duì)于圖像分類(lèi)模型創(chuàng)建和數(shù)據(jù)分析處理經(jīng)驗(yàn)也能夠遷移應(yīng)用到其他領(lǐng)域中。

1.2目標(biāo)檢測(cè)中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)

目標(biāo)檢測(cè)相對(duì)于圖像分類(lèi)而言表現(xiàn)出更多的復(fù)雜性，主要任務(wù)是在囊括多種不同類(lèi)型物體的圖像內(nèi)精確定位和識(shí)別某一物體，恰恰是出于這一目的，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用更為復(fù)雜，要實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的效果也相對(duì)更難。近年來(lái)針對(duì)目標(biāo)檢測(cè)的算法日益更新，如優(yōu)化后的R-CNN算法，是借助于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思想，對(duì)物體進(jìn)行分類(lèi)，提取物體特征。而SelectiveSearch算法的出現(xiàn)有了進(jìn)一步的創(chuàng)新和突破，有效促進(jìn)了檢測(cè)準(zhǔn)確性的提高，這也給通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)帶來(lái)了更多可能性，隨后的FastR-CNN算法極大地促進(jìn)了目標(biāo)檢測(cè)效率的提升，該算法對(duì)提取候選區(qū)的問(wèn)題予以?xún)?yōu)化，大大減少了候選區(qū)提取和目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程的時(shí)間。目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)以FastR-CNN算法作為支撐，于輸出位置設(shè)置滑動(dòng)窗同時(shí)和候選區(qū)域網(wǎng)絡(luò)實(shí)施連接，目標(biāo)檢測(cè)的關(guān)鍵在于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，依靠它把各個(gè)點(diǎn)的特征進(jìn)行提取，再借助回歸算法獲得對(duì)應(yīng)范圍出現(xiàn)目標(biāo)的概率[1]。

1.3人臉識(shí)別中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)

人臉識(shí)別主要是借助相應(yīng)算法對(duì)人臉特征實(shí)施提取，因?yàn)槠浣⒌娜四樐Ｐ捅憩F(xiàn)出一定的不穩(wěn)定性，因此模型建立往往也表現(xiàn)出一定的難度，相對(duì)于建立剛體模型而言更為困難。人臉識(shí)別通常來(lái)說(shuō)涉及人臉檢測(cè)定位以及特征提取兩個(gè)方面，人臉檢測(cè)定位是基于背景圖像中將人臉目標(biāo)分割出來(lái)，實(shí)施歸一化處理，而人臉特征提取算法不變。前者存在的技術(shù)難點(diǎn)是人臉目標(biāo)具有多樣性以及背景圖像具有復(fù)雜性，所以對(duì)背景情境實(shí)施合理假設(shè)并予以簡(jiǎn)化是十分關(guān)鍵的。與此同時(shí)，高維空間人臉模型的建立較為復(fù)雜，精確度估算難度較大，人臉特征提取的技術(shù)難度是因?yàn)槿四槍儆趶椥阅Ｐ?，其難度超過(guò)剛體模型。一般來(lái)說(shuō)，較為常見(jiàn)對(duì)人臉特征實(shí)施提取與識(shí)別的方法有幾何特征法、特征臉?biāo)惴ㄒ约皬椥阅Ｐ头?，CNN算法和過(guò)去的特征提取算法比起來(lái)表現(xiàn)出更高的穩(wěn)定性和適用性，同時(shí)能夠有效抵抗外部干擾，促進(jìn)人臉識(shí)別技術(shù)的推廣應(yīng)用。

2應(yīng)用實(shí)例

2.1安防領(lǐng)域的應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的應(yīng)用可以為安防行業(yè)提供更佳的解決方案，比如說(shuō)人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用，很多大型企業(yè)如Facebook、騰訊、阿里巴巴等都將非常關(guān)注和重視。作為深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域應(yīng)用的重要內(nèi)容，人臉識(shí)別在安檢以及反恐等領(lǐng)域中也能夠發(fā)揮出很好的效果。與此同時(shí)，對(duì)行人角度的REID技術(shù)實(shí)施研究，依托于深度學(xué)習(xí)強(qiáng)化目標(biāo)檢測(cè)，對(duì)目標(biāo)特征實(shí)施提取和刻畫(huà)，能夠?yàn)楫惓Ｐ袨楸O(jiān)控和跟蹤帶來(lái)支持[2]。

2.2無(wú)人駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用

對(duì)于無(wú)人駕駛領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，選擇激光或雷達(dá)這類(lèi)傳感器的成本更高，基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)也能夠提供新的解決方案。依靠攝像機(jī)對(duì)視頻畫(huà)面進(jìn)行采集，對(duì)獲取到的圖像實(shí)施分析，提供類(lèi)似于前車(chē)碰撞預(yù)警等功能。在這一過(guò)程中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)識(shí)別、對(duì)目標(biāo)車(chē)輛的跟蹤分析、對(duì)車(chē)道線是否偏離進(jìn)行檢測(cè)等?；谏疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)的檢測(cè)識(shí)別表現(xiàn)出更加強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)，現(xiàn)階段深度學(xué)習(xí)芯片日益增多，對(duì)于無(wú)人駕駛技術(shù)的發(fā)展也帶來(lái)了更加有力的支持。

2.3智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用

過(guò)去的很多智能家居產(chǎn)品一般都是依靠智能手機(jī)藍(lán)牙或者WiFi等途徑來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)家居產(chǎn)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?；谏疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)，能夠有效促進(jìn)智能家居行業(yè)的更新發(fā)展，除開(kāi)語(yǔ)言、語(yǔ)音識(shí)別之外，還能夠利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)人際交流與互動(dòng)，比如說(shuō)手勢(shì)識(shí)別控制。2.4教育領(lǐng)域和圖片搜索領(lǐng)域的應(yīng)用基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)也能夠在智慧教育中得以普及應(yīng)用，如近年來(lái)很多新的拍照解題App，使用者只需要利用手機(jī)相機(jī)拍照上傳即可獲得相關(guān)題目的分析解答，促進(jìn)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)效率的提升。此時(shí)視覺(jué)技術(shù)包括了對(duì)文字的檢測(cè)與識(shí)別，另外針對(duì)個(gè)人簡(jiǎn)歷識(shí)別、文檔識(shí)別等方面也能夠進(jìn)行拓展應(yīng)用。同時(shí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)還可以在圖片搜索領(lǐng)域中得以應(yīng)用，使用者通過(guò)拍攝上傳相應(yīng)的圖片，即可從數(shù)據(jù)庫(kù)中找出與原圖相似的圖片，深度學(xué)習(xí)屬于一種非常高效的技術(shù)手段，能夠提供更加快速高效的圖像檢測(cè)功能，結(jié)合圖像搜索引擎，為用戶(hù)帶來(lái)更加便捷的服務(wù)[3-5]。

2.5醫(yī)療影像數(shù)據(jù)中的應(yīng)用

醫(yī)學(xué)影像直接關(guān)系到對(duì)患者疾病診斷的準(zhǔn)確性，對(duì)于放射科的醫(yī)務(wù)人員來(lái)說(shuō)，依靠醫(yī)學(xué)影像能夠促進(jìn)診斷效率的提升?，F(xiàn)階段國(guó)內(nèi)外諸多醫(yī)學(xué)專(zhuān)家隊(duì)伍，在心血管、腫瘤、神經(jīng)內(nèi)科以及五官科等都建立了精準(zhǔn)深度學(xué)習(xí)模型，極大地推動(dòng)醫(yī)療水平的提升，為廣大患者帶來(lái)了更加便捷和高效的醫(yī)療服務(wù)。基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)療影像數(shù)據(jù)中的應(yīng)用主要集中在如下幾個(gè)方面：（1）能夠提供臨床診斷輔助等醫(yī)療服務(wù)；（2）依靠數(shù)據(jù)分析技術(shù)，能夠在很大程度上促進(jìn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)管理水平的提升；（3）在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用，能夠讓醫(yī)務(wù)工作者更加直觀便捷地獲取患者影像；（4）深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠?yàn)獒t(yī)療大數(shù)據(jù)的可視化帶來(lái)便利；（5）在藥企研發(fā)工作中的應(yīng)用，可以處理好過(guò)去一直以來(lái)藥物研發(fā)周期長(zhǎng)和成本居高不下的問(wèn)題；（6）在健康管理領(lǐng)域中的應(yīng)用，借助于可穿戴設(shè)備來(lái)對(duì)個(gè)人健康數(shù)據(jù)實(shí)施監(jiān)測(cè)，進(jìn)而對(duì)疾病風(fēng)險(xiǎn)予以提前預(yù)測(cè)。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)的主要任務(wù)范文第2篇

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)技術(shù) 應(yīng)用范圍 自動(dòng)化技術(shù) 發(fā)展趨勢(shì)

1 電力系統(tǒng)自動(dòng)化概述

上世紀(jì)中期電力系統(tǒng)自動(dòng)化技術(shù)被應(yīng)用于電力系統(tǒng)中，隨著現(xiàn)代社會(huì)不斷發(fā)展和進(jìn)步的科學(xué)技術(shù)，電力系統(tǒng)自動(dòng)化技術(shù)也加快了自身的發(fā)展速度。電力系統(tǒng)自動(dòng)化技術(shù)結(jié)合了計(jì)算機(jī)技術(shù)之后，加快了自動(dòng)化進(jìn)程，如下幾點(diǎn)是電力自動(dòng)化技術(shù)中所包含的重點(diǎn)。

1.1 電網(wǎng)調(diào)度自動(dòng)化 電力系統(tǒng)自動(dòng)化基石便是電網(wǎng)調(diào)度自動(dòng)化?，F(xiàn)今我國(guó)電網(wǎng)調(diào)度標(biāo)準(zhǔn)是：國(guó)家電網(wǎng)、區(qū)域電網(wǎng)、省份電網(wǎng)以及地區(qū)電網(wǎng)和縣鎮(zhèn)電網(wǎng)調(diào)度這五級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。計(jì)算機(jī)技術(shù)在電網(wǎng)調(diào)度中聯(lián)系緊密，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)接口、打印機(jī)以及儲(chǔ)存器和顯示器等都屬于計(jì)算機(jī)終端設(shè)備，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在整合這些設(shè)備之后，設(shè)備在對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)檢修以及參數(shù)測(cè)量過(guò)程中，必須在電力系統(tǒng)局域網(wǎng)中進(jìn)行。在電力調(diào)度過(guò)程中電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)以及電網(wǎng)的負(fù)荷等的檢測(cè)都需要計(jì)算機(jī)評(píng)估系統(tǒng)來(lái)檢測(cè)和評(píng)估，并且計(jì)算機(jī)評(píng)估系統(tǒng)能夠?qū)嵤┍O(jiān)控電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)，在電網(wǎng)運(yùn)行出現(xiàn)故障后能夠及時(shí)修復(fù)，對(duì)電網(wǎng)的運(yùn)行和用電需求都有良好的保證作用。電力調(diào)度效率因?yàn)橛?jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用得到了顯著提高。

在我國(guó)五級(jí)電網(wǎng)調(diào)度標(biāo)準(zhǔn)中，自動(dòng)化調(diào)度要求最低的是縣鎮(zhèn)級(jí)電網(wǎng)，PC機(jī)便是調(diào)度過(guò)程中使用的服務(wù)器，最高機(jī)構(gòu)便是國(guó)家電網(wǎng)，在國(guó)家電網(wǎng)中，對(duì)各級(jí)電網(wǎng)調(diào)度的監(jiān)控都會(huì)使用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行監(jiān)控，對(duì)各級(jí)電網(wǎng)調(diào)度的適時(shí)監(jiān)控能保障用電安全。

1.2 配電網(wǎng)系統(tǒng)自動(dòng)化 電網(wǎng)改造是計(jì)算機(jī)技術(shù)升級(jí)的重要途徑，在計(jì)算機(jī)技術(shù)升級(jí)之后能夠良好的實(shí)現(xiàn)配電的智能化，現(xiàn)今配電系統(tǒng)一般都劃分為三級(jí)：主站、子站、終端，配電系統(tǒng)在進(jìn)行三級(jí)結(jié)構(gòu)劃分之后能夠在溝通過(guò)程中更加順暢，電網(wǎng)中的信息資源共享也能夠得到更好的實(shí)現(xiàn)，配電系統(tǒng)的自動(dòng)化以及高效運(yùn)行的狀態(tài)都能夠得到良好的保持。

1.3 變電系統(tǒng)自動(dòng)化 用戶(hù)所使用的電能是變電系統(tǒng)通過(guò)輸電線路和變電站輸送的，先前變電站中沒(méi)有結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù)，聯(lián)系發(fā)電站和用戶(hù)都是通過(guò)人工來(lái)進(jìn)行，浪費(fèi)大量人力資源的同時(shí)，取得的工作效率也比較低下，不能適時(shí)監(jiān)控輸送過(guò)程，對(duì)于輸送過(guò)程中的問(wèn)題也不能夠及時(shí)反映。電力系統(tǒng)自動(dòng)化因?yàn)橛?jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用，工作效率得到了顯著提高，變電站在運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)故障能夠在第一時(shí)間被發(fā)現(xiàn)，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(tǒng)因此在運(yùn)行過(guò)程中更具穩(wěn)定性。計(jì)算機(jī)電纜和計(jì)算機(jī)光纖是變電站自動(dòng)化系統(tǒng)中計(jì)算機(jī)技術(shù)的重要媒介，也是計(jì)算機(jī)信息和數(shù)據(jù)重要的傳輸通道，取代了傳統(tǒng)電纜，使計(jì)算機(jī)傳輸通道的敷設(shè)更為簡(jiǎn)單。變電站系統(tǒng)對(duì)運(yùn)行檔案的管理還能夠通過(guò)計(jì)算機(jī)觸摸屏技術(shù)進(jìn)行管理，給日后審查工作帶來(lái)了諸多方便。電力系統(tǒng)的發(fā)展必然會(huì)向著自動(dòng)化趨勢(shì)發(fā)展，現(xiàn)今變電站系統(tǒng)中的重要組成部分便是計(jì)算機(jī)技術(shù)。

2 電力系統(tǒng)自動(dòng)化在未來(lái)的發(fā)展

計(jì)算機(jī)技術(shù)經(jīng)過(guò)前期積累和演化之后才運(yùn)用于電力系統(tǒng)中，計(jì)算機(jī)技術(shù)在未來(lái)電力系統(tǒng)中的作用將越來(lái)越重要，計(jì)算機(jī)技術(shù)的價(jià)值和作用也會(huì)隨著電力系統(tǒng)自動(dòng)化的深化越來(lái)越明顯。如下是對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)今后的發(fā)展趨勢(shì)和特點(diǎn)的分析。

2.1 智能電網(wǎng)技術(shù) 在電力系統(tǒng)自動(dòng)化中，智能電網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)突顯出了自身的重要作用，也是電力系統(tǒng)自動(dòng)化中的典型代表，智能電網(wǎng)在對(duì)電網(wǎng)智能系統(tǒng)的控制中，自動(dòng)化控制技術(shù)得到了充分體現(xiàn)，對(duì)發(fā)電、輸電、配電、調(diào)度以及用戶(hù)的管理等環(huán)節(jié)進(jìn)行了有效的整合，能夠嚴(yán)密監(jiān)控電力系統(tǒng)進(jìn)程，使電力系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中更具穩(wěn)定的保障。計(jì)算機(jī)技術(shù)和電力調(diào)度的融合是智能變電技術(shù)的主要目的，智能變電技術(shù)還能夠控制柔流電的輸出，使系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中更加穩(wěn)定，還能夠?qū)ψ冸娬具\(yùn)行進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié)?，F(xiàn)今我國(guó)電網(wǎng)建設(shè)的重點(diǎn)之一便是智能電網(wǎng)技術(shù)。

計(jì)算機(jī)技術(shù)在智能電網(wǎng)中發(fā)揮著重要的作用，電網(wǎng)在進(jìn)行實(shí)時(shí)通信的過(guò)程中就充分利用了計(jì)算機(jī)技術(shù)，需要利用計(jì)算機(jī)技術(shù)將穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)通信平臺(tái)迅速建立起，使信息在傳遞過(guò)程中更加高效、準(zhǔn)確。對(duì)信息的收集、整理和篩選是計(jì)算機(jī)技術(shù)在信息管理系統(tǒng)中的主要任務(wù)，同時(shí)計(jì)算機(jī)技術(shù)還需要對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行情況進(jìn)行仔細(xì)分析，將電網(wǎng)運(yùn)行過(guò)程中的故障和問(wèn)題及時(shí)糾正，保障電網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)行能夠更安全、穩(wěn)定。

2.2 光試互感器 在輸電線路中的重要參數(shù)包含了電流負(fù)荷和電壓負(fù)荷，要保證這項(xiàng)任務(wù)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(guò)程中能夠?qū)⒕€路中的電流和電壓按照一定的比例進(jìn)行調(diào)節(jié)，使電力和電流達(dá)到可讀范圍，使測(cè)量設(shè)備不會(huì)存在過(guò)載等情況，能夠使測(cè)量之后的數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確，對(duì)電力損耗有良好的降低作用，并且使電力調(diào)度的經(jīng)濟(jì)效益得到了明顯增高。近幾年對(duì)光電護(hù)感技術(shù)的研究已經(jīng)成為了很多科研單位的重點(diǎn)研究對(duì)象，因?yàn)槠渥陨淼男盘?hào)能量小于傳統(tǒng)電磁互感器，對(duì)輸出設(shè)備進(jìn)行轉(zhuǎn)換的過(guò)程中要就地設(shè)置數(shù)字信號(hào)，數(shù)字信號(hào)的輸出一般都通過(guò)光纖接口進(jìn)行，以此將模數(shù)轉(zhuǎn)換迅速完成，因此在轉(zhuǎn)化過(guò)程中需要對(duì)輸出信號(hào)進(jìn)行設(shè)備轉(zhuǎn)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(duì)輸電線路的安全性有良好的提升作用，能夠使電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行的速度迅速提高。

2.3 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù) 現(xiàn)今電力系統(tǒng)中對(duì)視屏技術(shù)和紅外成像技術(shù)的運(yùn)用也越來(lái)越普遍，電力自動(dòng)化系統(tǒng)中圖像信息的作用越來(lái)越明顯，因?yàn)閷?duì)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(jì)算技術(shù)來(lái)完成，傳統(tǒng)的人工很難完成圖像解讀和分析的要求，處理時(shí)間一般很短，甚至需要在一微秒內(nèi)完成，因此對(duì)于出現(xiàn)的問(wèn)題也需要在一微妙之內(nèi)解決，若不能夠按照要求解決，很可能造成無(wú)法彌補(bǔ)的損失。若在電力系統(tǒng)中應(yīng)用計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)，電力運(yùn)用過(guò)程中的圖像智能化分析能夠得到良好的實(shí)現(xiàn)，呈現(xiàn)在人們眼前的直觀性也能得到顯著提升。

3 結(jié)束語(yǔ)

隨著現(xiàn)今計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，在電力系統(tǒng)自動(dòng)化技術(shù)中越來(lái)越廣泛的應(yīng)用到了計(jì)算機(jī)技術(shù)。電力系統(tǒng)自動(dòng)化和計(jì)算機(jī)技術(shù)完整結(jié)合成一個(gè)整體之后，電位在調(diào)度的過(guò)程中能夠更具安全、穩(wěn)定保障，電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行的效率也得到了顯著提高。計(jì)算機(jī)技術(shù)在電網(wǎng)調(diào)度自動(dòng)化、配電網(wǎng)系統(tǒng)自動(dòng)化、變電系統(tǒng)自動(dòng)化中的應(yīng)用非常廣泛，并且在今后智能電網(wǎng)技術(shù)、光試互感器、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)中有著非常良好的應(yīng)用前景。

參考文獻(xiàn)：

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計(jì)算機(jī)視覺(jué)的主要任務(wù)范文第3篇

（國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410073）

摘 要：針對(duì)信息化戰(zhàn)爭(zhēng)的發(fā)展趨勢(shì)和基礎(chǔ)合訓(xùn)類(lèi)學(xué)員的任職需求，以提高學(xué)員的綜合實(shí)踐能力和激發(fā)學(xué)員的學(xué)習(xí)興趣為目的，介紹基于AR.Drone四軸飛行器開(kāi)展飛行器控制軟件的合訓(xùn)類(lèi)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)的探索實(shí)踐。

關(guān)鍵詞 ：基礎(chǔ)合訓(xùn)；本科畢業(yè)設(shè)計(jì)；四軸飛行器；AR.Drone

第一作者簡(jiǎn)介：徐建軍，男，講師，研究方向?yàn)檐浖こ獭⒊绦蚍治?、軟件容錯(cuò)，jianjun.xu@yeah.net。

0 引 言

畢業(yè)設(shè)計(jì)是高等院校培養(yǎng)高素質(zhì)綜合型人才的最后一個(gè)階段，也是學(xué)員在任職前經(jīng)歷的一個(gè)綜合性、實(shí)踐性很強(qiáng)的教學(xué)環(huán)節(jié)。在畢業(yè)設(shè)計(jì)過(guò)程中，學(xué)員在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，綜合運(yùn)用本科期間所學(xué)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和基本技能分析、研究和解決一個(gè)實(shí)際問(wèn)題，從而提高學(xué)員的實(shí)踐能力和綜合素質(zhì)，其質(zhì)量是衡量高等院校教育教學(xué)水平的一項(xiàng)重要指標(biāo)[1-2]。

基礎(chǔ)合訓(xùn)類(lèi)學(xué)員的教學(xué)目標(biāo)是培養(yǎng)適應(yīng)軍隊(duì)現(xiàn)代化建設(shè)、打贏信息化戰(zhàn)爭(zhēng)需要的懂技術(shù)、會(huì) 管理、能指揮的高素質(zhì)初級(jí)指揮軍官。作為從院校走向部隊(duì)工作崗位的一個(gè)過(guò)渡，合訓(xùn)類(lèi)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)應(yīng)該反映作戰(zhàn)方法研究和工程技術(shù)研究的雙重特點(diǎn)[3-4]，題目要具有一定的應(yīng)用性和前瞻性，例如各種新型武器裝備在作戰(zhàn)應(yīng)用中的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題和直接需求[5-6]。

圍繞“院校教育向部隊(duì)靠攏”這個(gè)主題，針對(duì)如何適應(yīng)部隊(duì)未來(lái)信息化作戰(zhàn)需要以及如何培養(yǎng)學(xué)員實(shí)踐動(dòng)手能力和激發(fā)學(xué)習(xí)興趣等問(wèn)題，筆者所在教研室在AR.Drone四軸飛行器的基礎(chǔ)上開(kāi)展了合訓(xùn)類(lèi)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)的探索，從選題、開(kāi)題、指導(dǎo)、演示到答辯等整個(gè)環(huán)節(jié)采取了一系列措施。

1 AR.Drone飛行器和選題介紹

當(dāng)前，無(wú)人作戰(zhàn)平臺(tái)、自治系統(tǒng)在現(xiàn)代化戰(zhàn)爭(zhēng)中得到廣泛應(yīng)用，無(wú)人飛行器憑借成本低、適應(yīng)力強(qiáng)、出勤率高、零傷亡等特點(diǎn)成為現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的重要組成部分。無(wú)人飛行器如何完成作戰(zhàn)任務(wù)、如何進(jìn)行技術(shù)革新是現(xiàn)代軍人面臨的問(wèn)題。作為未來(lái)信息化戰(zhàn)爭(zhēng)的主力軍，合訓(xùn)學(xué)員應(yīng)該了解、應(yīng)用、革新無(wú)人飛行器等新型武器裝備。

近兩年來(lái)，我們以 AR.Drone 四軸飛行器為平臺(tái)，開(kāi)展面向無(wú)人飛行器控制軟件創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)的合訓(xùn)類(lèi)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)，旨在提高學(xué)員對(duì)信息化裝備的操控能力和技術(shù)革新能力，并了解信息化裝備戰(zhàn)斗力生成的一般模式和創(chuàng)新思維。

AR.Drone 是法國(guó) Parrot 公司開(kāi)發(fā)的一款遙控四軸飛行器（如圖 1 所示），計(jì)算機(jī)、平板電腦和智能手機(jī)等設(shè)備可以通過(guò) Wi-Fi 網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行遠(yuǎn)程控制。AR.Drone 有 4 個(gè)無(wú)刷內(nèi)轉(zhuǎn)馬達(dá)以及陀螺儀、加速度計(jì)、磁強(qiáng)計(jì)、超聲波等傳感器，配備兩個(gè)攝像頭，使用 ARM A8 CPU 和 Linux 操作系統(tǒng)。計(jì)算機(jī)可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送指令控制飛行器動(dòng)作以及獲取狀態(tài)、角度、海拔、速度等飛行數(shù)據(jù)和傳感器獲取的各種數(shù)據(jù)，尤為重要的是 AR.Drone 還提供豐富的二次開(kāi)發(fā)接口和成熟的 SDK 開(kāi)發(fā)環(huán)境。

在 AR.Drone 平臺(tái)上，我們圍繞飛行器控制軟件革新這個(gè)主題，結(jié)合現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)對(duì)無(wú)人飛行器的應(yīng)用需求開(kāi)展合訓(xùn)類(lèi)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)，已有選題如表1所示。由表1可知，這些畢業(yè)設(shè)計(jì)選題具有鮮明的軍事特色，可有效提高無(wú)人飛行器的軍事應(yīng)用價(jià)值和智能化水平，所涉及的技術(shù)內(nèi)容與本科階段學(xué)習(xí)的很多計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)課程密切相關(guān)（例如網(wǎng)絡(luò)、嵌入式設(shè)備、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、人工智能等），從而能夠進(jìn)一步深化與升華所學(xué)基礎(chǔ)理論和專(zhuān)業(yè)知識(shí)并提高學(xué)員的綜合實(shí)踐能力。

2 主要采取的措施

這些題目公布之后，立刻在學(xué)校合訓(xùn)類(lèi)學(xué)員中引起很大反響，很多學(xué)員主動(dòng)要求參加四軸飛行器的畢業(yè)設(shè)計(jì)。但是合訓(xùn)類(lèi)學(xué)員為了適應(yīng)第一任職的需要，本科學(xué)習(xí)期間在軍事指揮及體育訓(xùn)練方面花費(fèi)了很多時(shí)間，相比技術(shù)類(lèi)學(xué)員而言，合訓(xùn)類(lèi)學(xué)員在專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)和實(shí)踐能力上有所不足；合訓(xùn)類(lèi)學(xué)員在畢業(yè)學(xué)期還面臨繁重的畢業(yè)聯(lián)考任務(wù)，從事畢業(yè)設(shè)計(jì)的時(shí)間和精力不能得到有效保障。

相比以前的畢業(yè)設(shè)計(jì)題目，這些題目的難度和工作量明顯增加。為保證完成質(zhì)量，我們從選題、開(kāi)題、指導(dǎo)、成果演示、論文撰寫(xiě)到答辯的整個(gè)過(guò)程都采取了一些針對(duì)性措施，取得了較好的效果。

2.1 選題和前期準(zhǔn)備

在擬定題目時(shí)，教研室組織相關(guān)指導(dǎo)教員集中討論，以技術(shù)專(zhuān)題形式給出一組有軍事應(yīng)用背景、難度適中的題目，而且要求指導(dǎo)教員清晰明了題目的主要工作量、技術(shù)路線和難點(diǎn)；然后，在教務(wù)統(tǒng)一組織下進(jìn)行畢業(yè)設(shè)計(jì)題目宣講，介紹題目的主要任務(wù)和所需的基礎(chǔ)知識(shí)等，使學(xué)員能夠針對(duì)自身情況進(jìn)行選題，并請(qǐng)學(xué)員隊(duì)推薦一些基礎(chǔ)好、動(dòng)手能力強(qiáng)的學(xué)員。為了保證前期準(zhǔn)備更加充分，這些工作提前到第七學(xué)期完成。

在學(xué)員選定題目后，導(dǎo)師與學(xué)員見(jiàn)面，進(jìn)一步介紹課題并提供相應(yīng)資料，并要求學(xué)員在第七學(xué)期（包括寒假期間）預(yù)先準(zhǔn)備好一些工作，包括學(xué)習(xí)相關(guān)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和閱讀 AR.Drone 的技術(shù)文檔等。

2.2 開(kāi)題及開(kāi)發(fā)平臺(tái)搭建

開(kāi)題是讓學(xué)員在導(dǎo)師指導(dǎo)下通過(guò)查閱資料和初步的研究工作進(jìn)一步加深對(duì)課題的理解，了解國(guó)內(nèi)外的現(xiàn)狀和相關(guān)發(fā)展趨勢(shì)，明晰課題需要解決的關(guān)鍵理論問(wèn)題和實(shí)際問(wèn)題，并確定研究的基本方法、技術(shù)路線和實(shí)驗(yàn)方案。學(xué)員要與導(dǎo)師一起確定研究計(jì)劃，并估計(jì)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(gè)階段鼓勵(lì)同一專(zhuān)題的學(xué)員分工閱讀，然后再通過(guò)報(bào)告、討論的形式在組內(nèi)交流，一方面減少工作量，另一方面鍛煉口頭表達(dá)能力。

由于AR.Drone自帶的SDK規(guī)模較大，并且涉及飛行器的很多技術(shù)細(xì)節(jié)問(wèn)題，學(xué)員難以快速理解和掌握。我們?cè)贏R.Drone SDK的基礎(chǔ)上，結(jié)合一些開(kāi)源項(xiàng)目構(gòu)建了一個(gè)二次開(kāi)發(fā)平臺(tái)。這個(gè)平臺(tái)把AR.Drone的常用功能進(jìn)一步封裝成一些API，主要分為飛行器控制和傳感器數(shù)據(jù)接收兩個(gè)模塊，同時(shí)還把需要用到的第三方資源（例如計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù) OpenCV）一并打包。這個(gè)平臺(tái)在很大程度上減少了畢業(yè)設(shè)計(jì)的工作量，使學(xué)員將精力集中到課題本身的研究上。

2.3 全程指導(dǎo)

學(xué)校要求合訓(xùn)類(lèi)畢業(yè)設(shè)計(jì)以技術(shù)專(zhuān)題的形式組織，每個(gè)專(zhuān)題包括 5~7 個(gè)子課題，由一個(gè)導(dǎo)師組負(fù)責(zé)，導(dǎo)師組中每位老師指導(dǎo)1~2名學(xué)生。每位導(dǎo)師的專(zhuān)業(yè)方向有所差異，這樣對(duì)學(xué)員的指導(dǎo)更加全面。每個(gè)導(dǎo)師組由一名正高職教員任負(fù)責(zé)人，進(jìn)行該組的整體協(xié)調(diào)，并對(duì)畢業(yè)設(shè)計(jì)整體進(jìn)度進(jìn)行檢查、督促。學(xué)校要求學(xué)員每個(gè)星期都要向?qū)焻R報(bào)工作進(jìn)展，每個(gè)月向?qū)熃M匯報(bào)一次，使整個(gè)過(guò)程中每名學(xué)員的畢業(yè)設(shè)計(jì)進(jìn)度可控，不會(huì)被聯(lián)考等任務(wù)所干擾而滯后。

“授人以魚(yú)不如授之以漁”，導(dǎo)師指導(dǎo)不是直接告訴結(jié)果或幫學(xué)員調(diào)試程序，而是介紹原理、傳授經(jīng)驗(yàn)和啟迪思想，盡量培養(yǎng)學(xué)員的自學(xué)能力，這樣才會(huì)在畢業(yè)設(shè)計(jì)的后期發(fā)揮重要作用，對(duì)學(xué)員今后的成長(zhǎng)也大有裨益。教員還要注意培養(yǎng)一種組內(nèi)團(tuán)結(jié)協(xié)作的氣氛，鼓勵(lì)學(xué)員之間的相互學(xué)習(xí)和探討，基礎(chǔ)好的要多幫助基礎(chǔ)稍差的，彼此形成一種良性的競(jìng)爭(zhēng)。

2.4 成果演示及論文撰寫(xiě)

學(xué)校規(guī)定合訓(xùn)類(lèi)畢業(yè)設(shè)計(jì)在答辯前必須進(jìn)行成果演示，由導(dǎo)師組之外的教員構(gòu)成專(zhuān)家組現(xiàn)場(chǎng)評(píng)審，演示不通過(guò)則不能答辯。為確保演示成功，要求學(xué)員在完成程序編寫(xiě)和調(diào)試外，還要進(jìn)行嚴(yán)格的測(cè)試，并做異常情景處理預(yù)案，這也是培養(yǎng)綜合素質(zhì)的一方面。

撰寫(xiě)論文是畢業(yè)設(shè)計(jì)本身的要求，表達(dá)和寫(xiě)作能力對(duì)今后工作來(lái)說(shuō)也非常重要。但是，由于學(xué)員之前并沒(méi)有接受過(guò)這方面的系統(tǒng)訓(xùn)練，科技論文寫(xiě)作的基礎(chǔ)比較薄弱，還有部分學(xué)員把畢業(yè)設(shè)計(jì)局限為寫(xiě)好程序和做好實(shí)驗(yàn)，對(duì)論文不夠重視。導(dǎo)師應(yīng)幫學(xué)員認(rèn)識(shí)到撰寫(xiě)畢業(yè)論文的意義，介紹論文撰寫(xiě)方法和規(guī)范，梳理論文主要提綱。論文經(jīng)常出現(xiàn)的問(wèn)題是：工作重點(diǎn)不突出，內(nèi)容邏輯性不嚴(yán)謹(jǐn)，圖表、公式和

參考文獻(xiàn)引用不規(guī)范等。所以，學(xué)員需要在導(dǎo)師的指導(dǎo)下對(duì)論文反復(fù)修改。目前，學(xué)校對(duì)本科畢業(yè)論文還有的要求，這就需要在撰寫(xiě)論文時(shí)一定要用自己的語(yǔ)言進(jìn)行表述。

2.5 論文評(píng)閱及答辯

在論文提交后，由兩名教員對(duì)論文進(jìn)行評(píng)閱，給出評(píng)定結(jié)果和具體修改意見(jiàn)，并責(zé)令指導(dǎo)教員督促學(xué)員修改論文。論文評(píng)閱要在答辯前兩周完成，目的是給論文修改留下足夠時(shí)間。

在論文答辯階段需要學(xué)員完成報(bào)告片的制作和試講，導(dǎo)師要讓學(xué)員明白答辯的重點(diǎn)是在有限的時(shí)間內(nèi)圍繞自己的核心工作和關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行介紹，重點(diǎn)要突出，思路要清晰，這樣才能給答辯專(zhuān)家留下深刻印象。由于臨場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)欠缺等主觀因素，很多學(xué)員答辯報(bào)告的質(zhì)量仍然不夠理想。答辯前導(dǎo)師需要組織答辯試講，通過(guò)反復(fù)的練習(xí)、點(diǎn)評(píng)提高學(xué)員的臨場(chǎng)表達(dá)能力和對(duì)報(bào)告進(jìn)度的控制能力。

3 成果和不足

基于AR.Drone飛行器進(jìn)行合訓(xùn)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)的效果總體較好。筆者所在導(dǎo)師組指導(dǎo)的 12 名學(xué)員中，基本上順利完成了任務(wù)書(shū)預(yù)定的目標(biāo)，成績(jī)優(yōu)秀、良好和中等各有 2 名、8 名、2 名。圖 2 給出了在基于手勢(shì)識(shí)別的飛行指揮課題中，進(jìn)行手勢(shì)識(shí)別的測(cè)試截圖。

學(xué)員們普遍反映，通過(guò)畢業(yè)設(shè)計(jì)，個(gè)人的自學(xué)能力、動(dòng)手實(shí)踐能力和論文寫(xiě)作能力等都有明顯提高。學(xué)員們自己動(dòng)手編寫(xiě)一個(gè)控制程序，使飛行器能夠完成一些軍事特色的應(yīng)用，覺(jué)得很有成就感。

主要存在的問(wèn)題是畢業(yè)設(shè)計(jì)題目的難度相比以前有所增加，有些題目涉及網(wǎng)絡(luò)、硬件、軟件等多個(gè)方面，合訓(xùn)類(lèi)學(xué)員基礎(chǔ)較薄弱、動(dòng)手實(shí)踐能力不強(qiáng)，而且他們還需要在畢業(yè)聯(lián)考上投入不少時(shí)間，這導(dǎo)致很多學(xué)員在畢業(yè)設(shè)計(jì)的前期進(jìn)展非常緩慢，后面的時(shí)間比較緊張，有的學(xué)員由于遲遲沒(méi)有進(jìn)展而產(chǎn)生了放棄的想法。在導(dǎo)師的鼓勵(lì)和指導(dǎo)下，雖然最后基本上完成任務(wù)，但是完成的質(zhì)量還不夠理想。所以，結(jié)合基礎(chǔ)合訓(xùn)類(lèi)學(xué)員的特點(diǎn)， 設(shè)計(jì)一些難度適中的課題是我們未來(lái)的工作重點(diǎn)。

4 結(jié) 語(yǔ)

結(jié)合新型武器裝備和現(xiàn)代化戰(zhàn)爭(zhēng)的發(fā)展，著眼增強(qiáng)合訓(xùn)類(lèi)學(xué)員培養(yǎng)的針對(duì)性、實(shí)效性和指向性，努力提高合訓(xùn)類(lèi)畢業(yè)設(shè)計(jì)的軍事應(yīng)用特色是學(xué)校始終追求的目標(biāo)。在 AR.Drone四軸飛行器的基礎(chǔ)上，我們圍繞無(wú)人飛行器控制軟件革新開(kāi)展了合訓(xùn)類(lèi)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)的探索和實(shí)踐，并具體在畢業(yè)設(shè)計(jì)的整個(gè)環(huán)節(jié)采取了一系列措施，取得了較好的效果。下一步我們將結(jié)合前期經(jīng)驗(yàn)和存在的不足，從選題、指導(dǎo)等方面加強(qiáng)對(duì)關(guān)于新型武器裝備的合訓(xùn)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)的研究和改革。

參考文獻(xiàn)：

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計(jì)算機(jī)視覺(jué)的主要任務(wù)范文第4篇

人工智能的研究領(lǐng)域分支較多，從研究角度來(lái)分有三大分支：知識(shí)工程、模式識(shí)別與機(jī)器人學(xué)。當(dāng)今社會(huì)，許多以機(jī)器人為題材的電影受到人們的喜愛(ài)，如《異形》，《終結(jié)者》，《銀翼殺手》等。這些電影也表現(xiàn)出人們對(duì)機(jī)器人領(lǐng)域的重視?！皺C(jī)器人”一詞起源于捷克語(yǔ)，意為強(qiáng)迫勞動(dòng)力或奴隸。這個(gè)詞是由劇作家 Karel Capek 引入的，他虛構(gòu)創(chuàng)作的機(jī)器人很像Frankenstein 博士的怪物-化學(xué)和生物學(xué)方法而不是機(jī)械方法創(chuàng)造的生物。但現(xiàn)在流行文化中的機(jī)械機(jī)器人和這些虛構(gòu)的生物創(chuàng)作物沒(méi)多大區(qū)別。基本上，一個(gè)機(jī)器人包括：機(jī)械設(shè)備，如可以與周?chē)h(huán)境進(jìn)行交互的車(chē)輪平臺(tái)、手臂或其它構(gòu)造；設(shè)備上或周?chē)膫鞲衅?，可以感知周?chē)h(huán)境并向設(shè)備提供有用的反饋；根據(jù)設(shè)備當(dāng)前的情況處理傳感輸入，并按照情況指示系統(tǒng)執(zhí)行相應(yīng)動(dòng)作的系統(tǒng)。在制造業(yè)領(lǐng)域，機(jī)器人的開(kāi)發(fā)集中在執(zhí)行制造過(guò)程的工程機(jī)器人手臂上。在航天工業(yè)中，機(jī)器人技術(shù)集中在高度專(zhuān)業(yè)的一種行星漫步者上。不同于一臺(tái)高度自動(dòng)化的制造業(yè)設(shè)備，行星漫步者在月亮黑暗的那一面工作－沒(méi)有無(wú)線電通訊，可能碰到意外的情況。至少，一個(gè)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(dòng)以響應(yīng)改變著的世界的方法。此外，對(duì)感知和適應(yīng)一個(gè)部分未知的環(huán)境的需求需要智能（換句話說(shuō)就是人工智能）。從軍事科技和空間探索到健康產(chǎn)業(yè)和商業(yè)，使用機(jī)器人的優(yōu)勢(shì)已經(jīng)被認(rèn)識(shí)到了這種程度 － 它們正在成為我們集體經(jīng)驗(yàn)和日常生活的一部分。它們能把我們從危險(xiǎn)和枯燥中解脫出來(lái)。智能機(jī)器人本身能夠認(rèn)識(shí)工作環(huán)境、工作對(duì)象及其狀態(tài)，根據(jù)人給予的指令和自身的知識(shí)，獨(dú)立決定工作方式，由操作機(jī)構(gòu)和移動(dòng)機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)任務(wù)，并能適 應(yīng)工作環(huán)境的變化。智能機(jī)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(yùn)動(dòng)功能，類(lèi)似于人的手、臂和腿的基本功能，對(duì)外界環(huán)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(wèn)題的認(rèn)識(shí)、判斷、推理的功能。 (4)人機(jī)通信功能，理解指示，輸出內(nèi)部狀態(tài)，與人進(jìn)行信息交流的功能。智能機(jī)器人是以一種“認(rèn)知——適應(yīng)”方式進(jìn)行操作的。著名的機(jī)器人和人工智能專(zhuān)家布拉迪(Brady)曾總結(jié)了機(jī)器人學(xué)當(dāng)前面臨的30個(gè)難題，包括傳感器、視覺(jué)、機(jī)動(dòng)性、設(shè)計(jì)、控制、典型操作、推理和系統(tǒng)等幾個(gè)方面，指出了機(jī)器人學(xué)當(dāng) 前急需解決的難題。只有在這些方面有所突破，機(jī)器人應(yīng)用和機(jī)器人學(xué)才能更適應(yīng)社會(huì)的要求，成為開(kāi)發(fā)人類(lèi)智力的幫手。今天，在仿真人各種外在功能的各個(gè)方面，機(jī)器人的設(shè)計(jì)都有很大的進(jìn)展?，F(xiàn)在有一些科學(xué)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(jī)器人。目前的機(jī)器人離人們心目中的能夠做各種家務(wù)活，任勞任怨，并會(huì)揣摩主人心思的所謂“機(jī)器仆人”的目標(biāo)還相去甚遠(yuǎn)。因?yàn)闄C(jī)器人所表現(xiàn)的智能行為都是由人預(yù)先編好的程序決定的，機(jī)器人只會(huì)做人要他做的事。人的創(chuàng)造性、意念、聯(lián)想、隨機(jī)應(yīng)變乃至當(dāng)機(jī)立斷等都難以在機(jī)器人身上體現(xiàn)出來(lái)。要想使機(jī)器人融入人類(lèi)的生活，看來(lái)還是比較遙遠(yuǎn)的事情。

2 相關(guān)理論研究現(xiàn)狀

2.1 理論1  機(jī)器學(xué)習(xí)

2.1.1 描述

機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一個(gè)不具有學(xué)習(xí)能力的智能系統(tǒng)難以稱(chēng)得上是一個(gè)真正的智能系統(tǒng)，但是以往的智能系統(tǒng)都普遍缺少學(xué)習(xí)的能力。例如，它們遇到錯(cuò)誤時(shí)不能自我校正；不會(huì)通過(guò)經(jīng)驗(yàn)改善自身的性能；不會(huì)自動(dòng)獲取和發(fā)現(xiàn)所需要的知識(shí)。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(shí)、定理，而不能發(fā)現(xiàn)新的定理、定律和規(guī)則等。隨著人工智能的深入發(fā)展，這些局限性表現(xiàn)得愈加突出。正是在這種情形下，機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸成為人工智能研究的核心之一。它的應(yīng)用已遍及人工智能的各個(gè)分支，如專(zhuān)家系統(tǒng)、自動(dòng)推理、自然語(yǔ)言理解、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能機(jī)器人等領(lǐng)域。其中尤其典型的是專(zhuān)家系統(tǒng)中的知識(shí)獲取瓶頸問(wèn)題，人們一直在努力試圖采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法加以克服。 目前，已有許多不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方法?？蓪⑦@些學(xué)習(xí)方法中體現(xiàn)的基本學(xué)習(xí)策略總結(jié)為機(jī)械式學(xué)習(xí)、指導(dǎo)式學(xué)習(xí)、類(lèi)比學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)、解釋學(xué)習(xí)五種。

2.2 理論2  模式識(shí)別

2.2.1 描述

在模式識(shí)別方面，主要研究方向有:①數(shù)據(jù)挖掘；②醫(yī)學(xué)圖像聚類(lèi)分析；③視頻圖像的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤；④視頻事件語(yǔ)義分析；⑤人臉識(shí)別；⑥小波理論在圖像信號(hào)處理中的應(yīng)用。

目前，在國(guó)家自然科學(xué)基金及多個(gè)省部級(jí)基金項(xiàng)目的支持下，深化研究這些智能技術(shù)和模式識(shí)別技術(shù)，并將其應(yīng)用到智能交通系統(tǒng)、基于內(nèi)容的視頻/圖像檢索系統(tǒng)、虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境等問(wèn)題中。特別是，近年來(lái)與鎮(zhèn)江江濱醫(yī)院合作采集了近兩年來(lái)的CT圖像和MIR圖像，并按照人體部位分類(lèi)構(gòu)建了由頭部、四肢等九部分組成的圖像總數(shù)達(dá)20余萬(wàn)幅規(guī)模的分布式醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)。基于該數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)展了基于內(nèi)容檢索技術(shù)、基于醫(yī)學(xué)圖像感興趣區(qū)域特征提取以及數(shù)據(jù)壓縮等方面的研究，并開(kāi)發(fā)了一個(gè)基于內(nèi)容的腹部醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)。同時(shí)，研制開(kāi)發(fā)了疲勞駕駛檢測(cè)軟件系統(tǒng)、電子病歷書(shū)寫(xiě)器與嵌入式電子病歷系統(tǒng)。這些系統(tǒng)可獲得實(shí)際應(yīng)用，有望產(chǎn)生較大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

2.3 理論3  語(yǔ)音識(shí)別

2.3.1 描述

 提起語(yǔ)音識(shí)別，最容易想到的例子可能是不會(huì)講笑話的Siri，而像Siri這類(lèi)語(yǔ)音助手是科技巨頭們竟相爭(zhēng)奪的領(lǐng)域，Google有Assistant，亞馬遜有Alexa，微軟有Cortana，F(xiàn)acebook有Jarvis，它們當(dāng)中已經(jīng)與應(yīng)用場(chǎng)深度結(jié)合的當(dāng)屬亞馬遜配備智能助理Alexa的Echo音響。除了智能家居領(lǐng)域外，未來(lái)語(yǔ)音技術(shù)在很多應(yīng)用場(chǎng)景都有很好的機(jī)會(huì)。在智能車(chē)載場(chǎng)景中，用語(yǔ)音代替手勢(shì)來(lái)控制汽車(chē)中的功能（比如控制 GPS 導(dǎo)航、信息收發(fā)、電話接打、社交網(wǎng)絡(luò)更新等），將可避免司機(jī)過(guò)度分散注意力，保證行車(chē)安全；教育領(lǐng)域，語(yǔ)音識(shí)別輔助英語(yǔ)教學(xué)和中英文同聲翻譯，你只需對(duì)著手機(jī)說(shuō)出想要翻譯的句子，即可得到中英文雙重語(yǔ)音播讀結(jié)果和可視的文本結(jié)果。

2.4 理論4  人臉識(shí)別

2.4.1 描述

在人工智能中，人臉識(shí)別是其中發(fā)展較為成熟的應(yīng)用領(lǐng)域。同時(shí)，人臉識(shí)別是符合國(guó)家政策趨勢(shì)、惠及民生的領(lǐng)域，國(guó)家863計(jì)劃、國(guó)家科技支撐計(jì)劃、自然科學(xué)基金都會(huì)拔出了專(zhuān)款資助人臉識(shí)別的相關(guān)研究。在國(guó)家政策的支持和完善下，人臉識(shí)別技術(shù)將會(huì)被推向更廣闊的日常領(lǐng)域。

如今，“刷臉”已經(jīng)成了人們生活中的日常事務(wù)，從移動(dòng)支付、解鎖手機(jī)到學(xué)校、公司、小區(qū)門(mén)禁等，都運(yùn)用到了人臉識(shí)別技術(shù)。人臉識(shí)別技術(shù)產(chǎn)品已廣泛應(yīng)用于金融、司法、軍隊(duì)、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫(yī)療及眾多企事業(yè)單位等領(lǐng)域。

人臉識(shí)別在手機(jī)端行業(yè)中，掀起了人臉識(shí)別解鎖技術(shù)熱潮，各大手機(jī)廠商也蜂擁擠入，其中最有影響力的便是iPhone X的Face ID。面對(duì)日益激烈的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，如何在強(qiáng)敵林立之下找到自身的立足之地，創(chuàng)新、突破技術(shù)顯得尤為重要，在這一點(diǎn)上，曠視科技Face++憑借其核心的人臉識(shí)別技術(shù) ，成為行業(yè)中的“佼佼者”。

2.5 理論5  機(jī)器視覺(jué)技術(shù)

2.5.1 描述

我們所說(shuō)的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，就是用機(jī)器代替人眼來(lái)做測(cè)量和判斷，其最大的特點(diǎn)是速度快、信息量大、功能多。機(jī)器視覺(jué)作為全球智能的“慧眼”,很大程度上影響著人工智能的進(jìn)步，無(wú)人駕駛、無(wú)人機(jī)、智能機(jī)器人等近期熱點(diǎn)中的熱點(diǎn)也以機(jī)器視覺(jué)的發(fā)展為前提。作為人功能智能發(fā)展前提的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，其主要有五大典型應(yīng)用：

(1) 圖像識(shí)別應(yīng)用：圖像識(shí)別，是利用機(jī)器視覺(jué)對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象。圖像識(shí)別在機(jī)器視覺(jué)工業(yè)領(lǐng)域中最典型的應(yīng)用就是二維碼的識(shí)別。將大量的數(shù)據(jù)信息存儲(chǔ)在二維碼中，通過(guò)條碼對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行跟蹤管理，通過(guò)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，可以方便的對(duì)各種材質(zhì)表面的條碼進(jìn)行識(shí)別讀取，大大提高了現(xiàn)代化生產(chǎn)的效率。

(2) 圖像檢測(cè)應(yīng)用：檢測(cè)是機(jī)器視覺(jué)工業(yè)領(lǐng)域最主要的應(yīng)用之一。幾乎所有產(chǎn)品都需要檢測(cè)，而人工檢測(cè)存在著較多的弊端，因此，具有諸多優(yōu)點(diǎn)的機(jī)器視覺(jué)在圖像檢測(cè)的應(yīng)用方面也非常的廣泛，例如：2000年10月新發(fā)行的第五套人民幣中，壹圓硬幣的側(cè)邊增強(qiáng)了防偽功能，鑒于生產(chǎn)過(guò)程的嚴(yán)格控制要求，在造幣的最后一道工序上安裝了視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)。

(3) 視覺(jué)定位應(yīng)用：視覺(jué)定位要求機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)能夠快速準(zhǔn)確的找到被測(cè)零件并確認(rèn)其位置。在半導(dǎo)體封裝領(lǐng)域，設(shè)備需要根據(jù)機(jī)器視覺(jué)取得的芯片位置信息調(diào)整拾取頭，準(zhǔn)確拾取芯片并進(jìn)行綁定，這就是視覺(jué)定位在機(jī)器視覺(jué)工業(yè)領(lǐng)域最基本的應(yīng)用。

(4) 物體測(cè)量應(yīng)用：機(jī)器視覺(jué)工業(yè)應(yīng)用最大的特點(diǎn)就是其非接觸測(cè)量技術(shù)，同樣具有高精度和高速度的性能，但非接觸無(wú)磨損，消除了接觸測(cè)量可能造成的二次損傷隱患。常見(jiàn)的測(cè)量應(yīng)用包括齒輪、接插件、汽車(chē)零部件、IC元件管腳、麻花鉆、羅定螺紋檢測(cè)等。

(5) 物體分揀應(yīng)用：實(shí)際上，物體分揀應(yīng)用是建立在識(shí)別、檢測(cè)之后一個(gè)環(huán)節(jié)，通過(guò)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)將圖像進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)分揀。在機(jī)器視覺(jué)工業(yè)應(yīng)用中常用于食品分揀、零件表面瑕疵自動(dòng)分揀、棉花纖維分揀等。

表2-1  機(jī)器視覺(jué)技術(shù)

圖像識(shí)別應(yīng)用

圖像檢測(cè)應(yīng)用

視覺(jué)定位應(yīng)用

物體測(cè)量應(yīng)用

物體分揀應(yīng)用

3 研究發(fā)展及應(yīng)用

1 工業(yè)機(jī)器人 

所謂工業(yè)機(jī)器人就是面向工業(yè)領(lǐng)域的多關(guān)節(jié)機(jī)械手或多自由度機(jī)器人。如：機(jī)械手。能模仿人體某些器官的功能（主要是動(dòng)作功能）、有獨(dú)立的控制系統(tǒng)、可以改變工作程序和編程的多用途自動(dòng)操作裝置。工業(yè)機(jī)器人在工業(yè)生產(chǎn)中能代替人做某些單調(diào)，頻繁和重復(fù)的長(zhǎng)時(shí)間作業(yè)，或是危險(xiǎn)、惡劣環(huán)境下的作業(yè)，例如在沖壓、壓力鑄造、熱處理、焊接、涂裝、塑料制品成形、機(jī)械加工和簡(jiǎn)單裝配等工序上，以及在原子能工業(yè)等部門(mén)中，完成對(duì)人體有害物料的搬運(yùn)或工藝操作。

2“先行者”類(lèi)人型機(jī)器人 

經(jīng)過(guò)十年攻關(guān)，國(guó)防科技大學(xué)研制成功我國(guó)第一臺(tái)仿人型機(jī)器人——“先行者”，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人技術(shù)的重大突破?！跋刃姓摺庇腥艘粯拥纳碥|、頭顱、眼睛、雙臂和雙足，有一定的語(yǔ)言功能，可以動(dòng)態(tài)步行。

人類(lèi)與動(dòng)物相比，除了擁有理性的思維能力、準(zhǔn)確的語(yǔ)言表達(dá)能力外，擁有一雙靈巧的手也是人類(lèi)的驕傲。正因如此，讓機(jī)器人也擁有一雙靈巧的手成了許多科研人員的目標(biāo)。

在張啟先院士的主持下，北京航空航天大學(xué)機(jī)器人研究所于80年代末開(kāi)始靈巧手的研究與開(kāi)發(fā)，最初研究出來(lái)的BH－1型靈巧手功能相對(duì)簡(jiǎn)單，但填補(bǔ)了當(dāng)時(shí)國(guó)內(nèi)空白。在隨后的幾年中又不斷改進(jìn)，現(xiàn)在的靈巧手已能靈巧地抓持和操作不同材質(zhì)、不同形狀的物體。它配在機(jī)器人手臂上充當(dāng)靈巧末端執(zhí)行器可擴(kuò)大機(jī)器人的作業(yè)范圍，完成復(fù)雜的裝配、搬運(yùn)等操作。比如它可以用來(lái)抓取雞蛋，既不會(huì)使雞蛋掉下，也不會(huì)捏碎雞蛋。靈巧手在航空航天、醫(yī)療護(hù)理等方面有應(yīng)用前景。

3 探索機(jī)器人

機(jī)器人對(duì)于探索的應(yīng)用，即在惡劣或不適于人類(lèi)工作的環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)。主要有2種探索機(jī)器人：自主機(jī)器人和遙控機(jī)器人。自主機(jī)器一直是人類(lèi)的研究難題，很多專(zhuān)家都在盡最大可能的使機(jī)器人自主化。最為出名的是水下機(jī)器人和空間機(jī)器人。隨著海洋事業(yè)的發(fā)展，水下機(jī)器人可以代替人類(lèi)在深海中進(jìn)行探索，發(fā)現(xiàn)了好多不為人知的深海生物。空間機(jī)器人主要任務(wù)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(wèi)星的服務(wù)（主要是捕捉、修理和補(bǔ)給能量），空間站上的服務(wù)及空間環(huán)境的應(yīng)用試驗(yàn)。

4 總結(jié)

機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域已經(jīng)創(chuàng)造了很多種具有基本的物理和導(dǎo)航功能的機(jī)器人。同時(shí)，社會(huì)發(fā)展的趨勢(shì)也開(kāi)始成為將機(jī)器人結(jié)合到從娛樂(lè)到衛(wèi)生保健的日常生活中。而且，機(jī)器人可以將很多人從危險(xiǎn)的情況中解脫出來(lái)，本質(zhì)上就是讓機(jī)器人作為人類(lèi)的替代品來(lái)使用。AI機(jī)器人技術(shù)研究人員所研究的很多應(yīng)用程序已經(jīng)開(kāi)始實(shí)現(xiàn)這種可能了。另外，機(jī)器人還可以用于更普通的工作，如看門(mén)工作。然而機(jī)器人最初是開(kāi)發(fā)用于骯臟、枯燥和危險(xiǎn)的應(yīng)用程序，現(xiàn)在它們已經(jīng)被看作是人類(lèi)的助手了。不管是什么應(yīng)用程序，隨著未來(lái)科技發(fā)展到一個(gè)新的境界，機(jī)器人將會(huì)需要更多而不是更少的智慧，從而會(huì)對(duì)我們的社會(huì)形成巨大的影響。

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計(jì)算機(jī)視覺(jué)的主要任務(wù)范文第5篇

受新型智慧城市建設(shè)的趨勢(shì)帶動(dòng)融合了道路照明、充電樁、Wi-Fi覆蓋、環(huán)境監(jiān)控、廣告牌和微基站等功能的智慧燈桿在國(guó)內(nèi)多地進(jìn)行了試點(diǎn)，但這還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，隨著新技術(shù)的革新發(fā)展，AI人工智能、無(wú)人駕駛、物聯(lián)網(wǎng)等等都可以納入需求清單內(nèi)。將桿體劃分為多個(gè)系統(tǒng)平臺(tái)，每個(gè)平臺(tái)規(guī)劃出需求屬性，同時(shí)依靠良好的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境來(lái)實(shí)現(xiàn)各平臺(tái)的數(shù)據(jù)傳輸與共享。

（1） 車(chē)路協(xié)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(guān)。隨著城市規(guī)模越來(lái)越大，人口不斷增長(zhǎng)，交通擁堵的程度日益加劇，僅僅靠道路的建設(shè)等方式來(lái)構(gòu)建高效的交通體系已經(jīng)變得越來(lái)越難。5G時(shí)代的來(lái)臨，作為城市和車(chē)輛的連接點(diǎn)，道路也將成為通信網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算、智能傳感器融合創(chuàng)新的交匯點(diǎn)，如何利用新技術(shù)來(lái)提升城市智能化水平，增強(qiáng)城市路網(wǎng)與車(chē)輛的協(xié)同效率和安全性，從而降低城市擁堵、改善出行體驗(yàn)，成為技術(shù)改變生活的新挑戰(zhàn)和新機(jī)遇。

車(chē)路協(xié)同是將道路、車(chē)輛以及技術(shù)進(jìn)行有效的融合，通過(guò)先進(jìn)的無(wú)線通信和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)車(chē)與車(chē)、車(chē)與路、車(chē)與人、車(chē)與網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互，幫助乘客和車(chē)輛選擇更好的出行路徑，改善傳統(tǒng)道路規(guī)劃建設(shè)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(wù)，讓萬(wàn)物互聯(lián)成為產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)。5G的來(lái)臨正好順應(yīng)了萬(wàn)物互聯(lián)的趨勢(shì)，同時(shí)它還具有大帶寬、低時(shí)延、高可靠等特性，將5G網(wǎng)絡(luò)看作一把鑰匙，它能夠幫我們解鎖原先難以數(shù)字化的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景，讓數(shù)字技術(shù)以更小的顆粒度重塑現(xiàn)實(shí)世界。通過(guò)多部門(mén)（電信運(yùn)營(yíng)商、交通部門(mén)、車(chē)企、IT大廠）的協(xié)同合作，推出車(chē)路協(xié)同的整體解決方案，這能夠有效地解決4G時(shí)代難以實(shí)現(xiàn)的“毫秒級(jí)低時(shí)延”，以及高精定位等問(wèn)題，將大幅度的提升車(chē)輛的運(yùn)行效率和安全性。

近年來(lái)，車(chē)路協(xié)同已經(jīng)成為全球關(guān)注的焦點(diǎn)。各個(gè)國(guó)家通過(guò)戰(zhàn)略、規(guī)劃、標(biāo)準(zhǔn)等多個(gè)層面進(jìn)行布局，積極搶占本輪產(chǎn)業(yè)發(fā)展的制高點(diǎn)。隨著5G的到來(lái)，5G+人工智能、5G+移動(dòng)邊緣計(jì)算等技術(shù)融合方案，將能夠更好的感知環(huán)境的變化，充分實(shí)現(xiàn)人、車(chē)、路的有效協(xié)同實(shí)現(xiàn)整個(gè)道路和城市的數(shù)字化、智能化水平。

車(chē)路協(xié)同落地實(shí)施的關(guān)鍵，需要產(chǎn)業(yè)上下游企業(yè)協(xié)同。這背后涉及車(chē)載智能終端、網(wǎng)絡(luò)連接、移動(dòng)邊緣計(jì)算、路側(cè)智能與傳感設(shè)備的普及應(yīng)用，各模塊背后又有復(fù)雜的供應(yīng)鏈和渠道商。如何把高速公路公司、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)設(shè)備商、數(shù)據(jù)中心設(shè)備商、電信運(yùn)營(yíng)商、內(nèi)容提供商組織在一起是一件紛繁復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)協(xié)同工作。將致力于做好“連接器”為車(chē)路協(xié)同的相關(guān)企業(yè)進(jìn)入“數(shù)字世界”提供最豐富的“數(shù)字接口”。

隨著技術(shù)創(chuàng)新的快速普及應(yīng)用，智慧交通與汽車(chē)智能化成為未來(lái)發(fā)展的必然趨勢(shì)，車(chē)路協(xié)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(diǎn)。

根據(jù)美國(guó)國(guó)家公路交通安全管理局( NHTSA)的官方數(shù)據(jù)顯示，車(chē)輛與車(chē)輛通信技術(shù)能預(yù)知即將發(fā)生的交通事故并對(duì)潛在危險(xiǎn)發(fā)出實(shí)時(shí)預(yù)警，它的廣泛應(yīng)用能幫助避免高達(dá)81%輕型碰撞事故。根據(jù)中國(guó)汽車(chē)工程學(xué)會(huì)(SA- China)的研究表明，智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)技術(shù)的廣泛應(yīng)用可使普通道路的交通效率提高30%以上。目前，車(chē)路協(xié)同主要涉及車(chē)載系統(tǒng)、路側(cè)系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)交互系統(tǒng)等三個(gè)主要部分。

車(chē)載系統(tǒng)有效強(qiáng)化車(chē)輛行駛安全。車(chē)載系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)對(duì)車(chē)輛自身狀態(tài)信息的控制和對(duì)周?chē)熊?chē)環(huán)境的感知，協(xié)助駕駛員完成車(chē)輛的安全駕駛，比如車(chē)車(chē)避撞、人車(chē)避撞、交叉口安全通行、換道輔助駕駛等。

路側(cè)系統(tǒng)將有效提高道路通行能力。通過(guò)路側(cè)系統(tǒng)與各個(gè)傳感設(shè)備之間進(jìn)行通信，可以獲得當(dāng)前的道路情況。包括交叉口行人信息采集、突發(fā)事件快速識(shí)別與定位、密集人群信息采集、多通道交通流量監(jiān)測(cè)、通道異物侵入信息的獲取、處理、分析和發(fā)送。

數(shù)據(jù)交互系統(tǒng)保證人車(chē)路的有效通信。實(shí)現(xiàn)路側(cè)設(shè)備與車(chē)載單元之間的交互，以及各種行車(chē)安全、交通控制和信息服務(wù)應(yīng)用的打通，最終確保整個(gè)車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)快速穩(wěn)定運(yùn)行。

車(chē)路協(xié)同需要構(gòu)建新的產(chǎn)業(yè)鏈格局，通過(guò)生態(tài)協(xié)作、利益分享實(shí)現(xiàn)多方的共贏。一是連接公路公司，加快路側(cè)基礎(chǔ)能力建設(shè)，基于高速公路設(shè)備感知道路信息，提供實(shí)施精細(xì)化道路信息分發(fā)，實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)以下車(chē)道路況更新。二是連接無(wú)線網(wǎng)絡(luò)設(shè)備商和數(shù)據(jù)中心設(shè)備商，為道路提供穩(wěn)定的5G網(wǎng)絡(luò)和邊緣計(jì)算設(shè)備，將碎片化道路信息進(jìn)行連接，形成規(guī)模優(yōu)勢(shì)。三是連接內(nèi)容服務(wù)商，基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展積累的技術(shù)、用戶(hù)洞察以及用戶(hù)體驗(yàn)方面的經(jīng)驗(yàn)，為出行乘客提供高品質(zhì)內(nèi)容服務(wù)。四是連接基礎(chǔ)電信運(yùn)營(yíng)商，提升頻譜利用率，搭建電信運(yùn)營(yíng)商與道路建設(shè)公司的合作橋梁，支持商用智能終端（4G/5G）接入。

在車(chē)路協(xié)同推進(jìn)過(guò)程中，企業(yè)間通過(guò)生態(tài)協(xié)作的方式，連接車(chē)路協(xié)同的相關(guān)企事業(yè)單位，將移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的服務(wù)無(wú)縫連接到整個(gè)汽車(chē)出行的場(chǎng)景下，實(shí)現(xiàn)人和車(chē)、設(shè)備。服務(wù)之間的連接，多個(gè)終端場(chǎng)景的打通。

車(chē)路協(xié)同需要加快打破信息孤島，打造統(tǒng)一的信息內(nèi)容分發(fā)平臺(tái)，為用戶(hù)提供一致性的體驗(yàn)。

作為交通智能化的核心，業(yè)界一直在探索車(chē)路協(xié)同的解決方案，未來(lái)的車(chē)和路會(huì)具備更好、更高的智能，能夠更實(shí)時(shí)、更細(xì)的感知環(huán)境，并且把這些環(huán)境的數(shù)據(jù)以及車(chē)流、人流的數(shù)據(jù)為未來(lái)的城市規(guī)劃、道路規(guī)劃、交通管理和疏導(dǎo)提供更好的幫助。

（2） 公共服務(wù)

在新型智慧城市建設(shè)新階段，以服務(wù)為基礎(chǔ)、以成效為標(biāo)尺為核心，持續(xù)優(yōu)化改善城市居住環(huán)境，提供惠民便企服務(wù)成為近年來(lái)的工作重點(diǎn)。

隨著社會(huì)的高速發(fā)展，人們似乎也越發(fā)重視周?chē)h(huán)境的變化，PM2.5的檢測(cè)、風(fēng)力檢測(cè)、天氣檢測(cè)等也成為了人們出行的主要關(guān)注點(diǎn)，具備這樣功能的公共基礎(chǔ)設(shè)施也是未來(lái)城市規(guī)劃建設(shè)的必要環(huán)節(jié)。

智慧路燈桿系統(tǒng)，集合環(huán)境監(jiān)測(cè)、控制照明、車(chē)流量監(jiān)測(cè)、視頻監(jiān)控、道路積水監(jiān)測(cè)、LED信息、公共廣播、充電樁、無(wú)線WIFI等功能于一體，美化城市、園區(qū)道路建設(shè)，打造智能、便捷、安全的生活環(huán)境。智慧路燈桿系統(tǒng)頂部配置一系列傳感器，對(duì)空氣質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并將相關(guān)數(shù)據(jù)通過(guò)智慧路燈桿專(zhuān)用網(wǎng)關(guān)上傳至云平臺(tái)，并多路發(fā)送相關(guān)管理部門(mén)。

（3）新型城市管理

智慧型城市發(fā)展下如何管理好人與人、人與物之間的連接性也是一個(gè)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(wèn)題的辦法，轉(zhuǎn)而依靠智能化的設(shè)備或智能語(yǔ)音系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化的管理。

（4） 新基建建設(shè)

隨著新基建概念的提出，工信部《關(guān)于加快培育共享制造新模式新業(yè)態(tài)促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》，提出加強(qiáng)5G、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，這其中的建設(shè)范圍包含了智能交通基礎(chǔ)設(shè)施，也是多桿合一后的解決方向。

車(chē)聯(lián)網(wǎng)的生態(tài)：人，車(chē)，環(huán)境。其中車(chē)和環(huán)境是新基建建設(shè)的關(guān)鍵點(diǎn)。

車(chē)：高精度地圖、超視距決策、車(chē)輛監(jiān)控、車(chē)輛救援、車(chē)輛診斷、車(chē)況信息用于車(chē)輛研發(fā)、保養(yǎng)。

環(huán)境：路況信息、道路收費(fèi)、事故監(jiān)測(cè)、實(shí)時(shí)調(diào)度。

以上的功能實(shí)現(xiàn)都要基于車(chē)廠研發(fā)，各數(shù)字化模塊、傳感器的組合才能實(shí)現(xiàn)，也是未來(lái)道路交通發(fā)展的主要任務(wù)。

（5） 新技術(shù)的驅(qū)動(dòng)

基于新一代信息技術(shù)（人工智能，云計(jì)算，區(qū)塊鏈，物聯(lián)網(wǎng)，5G與邊緣計(jì)算，模擬仿真，高精地圖，自動(dòng)駕駛，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)中心等）可以構(gòu)建一套完整的信息基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)更好的服務(wù)于城市和人民。

對(duì)于驅(qū)動(dòng)多桿合一工程的主要技術(shù)還是在于5G的部署，大數(shù)據(jù)的計(jì)算能力以及人工智能的識(shí)別偵測(cè)上。

視頻監(jiān)控：終端智能轉(zhuǎn)為云上智能，依賴(lài)的是5G邊緣上行帶寬和安全；同時(shí)通過(guò)人工智能（AI）的數(shù)據(jù)處理分析能力可以更好地搭建平安城市，讓一切犯罪無(wú)所遁尋。

車(chē)聯(lián)網(wǎng)：依賴(lài)的也是5G安全、可靠、低延遲和高寬帶連接。

車(chē)路協(xié)同成為智慧城市建設(shè)新的切入點(diǎn)，當(dāng)前我國(guó)智慧城市建設(shè)步伐加快，隨著高清智能攝像頭和城市物聯(lián)網(wǎng)智能傳感器的快速普及，城市道路的信息化、數(shù)字化加速到來(lái)，隨著車(chē)路協(xié)同體系的逐步完善，道路交通數(shù)據(jù)收集與分析、實(shí)時(shí)交通路況監(jiān)測(cè)與預(yù)警、交通信號(hào)配時(shí)調(diào)整與優(yōu)化等方面的能力大幅提高。