智能教育解决方案

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智能教育解决方案范文第1篇

（南京林业大学信息科学技术学院 江苏 南京 210000）

摘 要：智能交通系统（Intelligent Transport System，ITS）是一种旨在提供更优质高效的交通管理模式的先进系统， 致力于运用较为科学的算法，结合强大的OpenCV库，实现对道路通过的车流量较为准确的实时检测，从而实时掌握城市的交通状况，助力智慧城市的建设。

关键词 ：车辆识别；视频处理；智慧交通

中图分类号：T27 文献标识码：A doi：10．3969／j．issn．1665－2272．2015．14．047

智能视频分析技术是解决上述交通问题的一项新兴技术。它利用机器视觉，对视频画面监控判断，并进行数据分析，将提炼的特征形成算法植入机器，形成“机器脑”对视频画面自动检测分析，并做出相应动作，从而使摄像机不但成为人的眼睛，也使计算机成为人的大脑，在很大程度上节省了人力物力，高效地对道路信息进行有效分析及对道路环境进行管理。

1 相关研究

从20世纪50年代开始，美国等一些发达国家就开始了对智能交通系统的探索。1990年，美国开发出了智能车辆公路系统（IVHS），以提高交通运输效率，促进国家经济。2005年11月，美国运输部与密歇根州运输研究所（UMTRI）合作建成防追尾车辆安全系统，功能包括前方碰撞预警（FCW），车道偏离警告（LDW），车道变更警示（LCW）和曲线测速预警（CSW）。

欧洲和日本对这一领域的研究起步也较早，政府在早期斥巨资研究和开发智能交通系统，现在技术已经比较成熟。

我国在这一领域的发展起步较晚，尽管在智能监控领域已经取得了一定的进展，但是还是过去的研究还是存在运动分割、遮挡处理、多摄像机的综合与运用等难点问题。

2 架构与布局

智慧交通系统包括前段设备、传输部件和联网平台。前段设备包括摄像头、红外接收器、传感器网络等，中间部件通常为电缆等进行数据传输。联网平台通常为公安系统的监控管理系统。监控摄像头采集到视频后，会实时传输回数据中心，进行运算与分析（见图1）。通过计算机视觉和视频分析技术，可以实时监测城市的交通状况，及时发现并解决潜在的问题。同时这些信息可以有针对性得商业化和提供给民众，为生活带来便利。

通常，在一条道路上会架设两个摄像头，将这两个摄像头的数据汇总在一起，就能了解这条路上的交通状况。将城市中所有道路的数据汇总到一起就可以反应城市实时的交通状况（见图2）。

3 技术及其实现

3．1 视频文件的提取

视频预处理是采用等间隔的方法抓取视频，使之成为静态图像，帧率为每秒钟24帧，与原视频相同，不会造成信息缺失。

3．2 灰度化处理

彩色图像一个像素点有1 600多万个（255×255×255）取值，而一个灰度图像的取值只有255个。处理彩所用的时间和空间成本比灰度图像高很多，对于车辆识别来说灰度化图片像素已经足够。我们将监控视频进行灰度转换，运用如下公式：

Gray＝0．299R＋0．587G＋0．114B（1）

R＝G＝B＝Gray（Gray－灰度值、R－红色分量、G－绿色分量、B－蓝色分量）

3．3 利用haar算法提取样本特征

计算机可以通过学习和归纳，模拟或实现人类的行为，代替人们进行高效的劳动。通过充分训练的机器可以识别监控视频中的车流量。训练过程是从Haar特征中选取出一些，并对AdaBoost分类器进行训练。

Haar－like features，即Haar特征，它是计算机视觉领域一种常用的特征算子。最早用于人脸描述，通常分为四类：线性特征、边缘特征、点特征（即中心特征）、对角线特征（见图3）。

（1）矩形特征的计算。在m×m大小的子窗口（见图4）中，可以计算其中存在多少个矩形特征。

以像素分辨率为m×m的检测器为例，在m×m的子窗口中，只要确定左上顶点A（x1，y1）和右下顶点B（x2，y2） ，这个矩形便可以确定；如果矩形的大小是w×h的话，矩形特征的数量为：

把W／w、H／h称为条件矩形（相当于缩放）。

矩形特征的通式为：

（2）用积分计算Haar－like特征。由于计算一个60×60的图像就能算出远远大于像素数的矩形特征数，同时在计算特征值时要计算矩形内的像素和，所以计算一个矩形特征就要计算一遍像素和，会造成运算量相当大。Viola等提出的利用积分图求特征值的是解决这个问题的突破，这种方法简化了特征值的计算。

图5中，坐标A（x1，y1）的积分图是其左上角的所有像素之和（图5中的阴影部分）。定义为：

式（4）中，i（x，y）表示原始图像，ii（x，y）表示积分图，如果是彩色图像，得出的结果表示这个点的彩色值；如果是灰度图像，得出的结果是其灰度值，范围为0～255。

图5中，点（x，y）的积分图可以用A（x，y）表示；点（x，y）的y方向的所有原始图像之和用s（x，y）表示。积分图也可以用公式（5）和公式（6）得出：

根据积分图像算出特征值。

（3）样本的选取。手动截取了7 000张正样本——汽车的图片，还有5 000张负样本（即与车辆无关的物体），包括行人、骑摩托车者、骑自行车者、路灯、建筑物、树等的图片，然后开始训练分类器。

3．4 AdaBoost分类器的构成

1995年，Freund和Schapire提出了Adaboost算法，是对Boosting算法的一大提升。Adaboost是Boosting家族的代表算法之一，全称为Adaptive Boosting Adaptively，即适应地，该方法根据弱学习的结果反馈适应地调整假设的错误率，所以Adaboost不需要预先知道假设的错误率下限。也正因为如此，它不需要任何关于弱学习器性能的先验知识，而且和Boosting算法具有同样的效率，所以在提出之后得到了广泛的应用。

算法如下：

训练后得到一个弱分类器，之后Adaboost是一种迭代算法，之后通过更新样本权值来评估当前分类器的分类性能。当误识率控制在一定范围内后，即可得到强分类器。

3．5 监控视频目标检测

Haar特征的分类器训练完成后，可以通过加载这个文件而省去自己建立联表的过程。有了级联表，只需要将待检测图片和级联表一同传递给OpenCV的目标检测算法即可得到一个车辆的集合。

4 实验结果

为了验证以上的算法及，在windows环境下实现了软件的开发（见图6、 图7），在导入城市道路监控摄像头拍摄的视频（时长：15min）后，可以自动识别出机动车，以矩形框出，并自动计算出车流量，交通部门可以根据其结果实时了解各道路交通状况。同时市民可以根据其显示较为直观得选择出行路线（见表1）。

参考文献

1 N．Vapnik，Statistical Learning Theory［J］．John Wiley ＆ Sons Inc，1998（3）

2 王亮，胡卫明，谭铁牛．人运动的视觉分析综述［J］．计算机学报，2002（3）

智能教育解决方案范文第2篇

智慧城市的顶层架构设计着眼于整体的城市规划、布局以及相关的信息系统整体框架建设。从整体上对城市信息化建设制定一个完整性的规划，能够前瞻性地确定可实施的整体战略目标，可进行统筹对管理和整体运营设计考虑，能够实现整体的最佳效果，提高投入产出比。

大唐电信“智慧城市”顶层架构设计解决方案将通过城市运营管理中心与公众服务与体验中心的组合，通过物联化、互联化和智能化城市建设手段，加强政府机关、企业以及公众间的信息交互与协同，从而整体提升城市综合管理能力，为市民提供更加人性化的便民服务，树立新形象，打造城市新品牌。通过智慧城市的建设，能够提升社会生产效率，减少不必要社会成本的浪费，打造城市级运营环境的良性循环。

年度“智慧城市”奖IBM智慧城市——“慧典先锋计划”

IBM软件集团基于整体规划设计、关键技术和实施保证这三大优势，针对中国智慧城市的切实建设需求，推出了全新的“慧典先锋计划”。该计划旨在通过整合全球可复用的最佳实践模型，以及适用于不同行业和信息化水平的IBM智能运营中心、智能交通、智能水管理、和谐城市、应急等解决方案，为市民和企业提供最佳的智慧城市软件和服务支持，全面促进全国建设具有国际化水平的智慧城市，真正提高城市居民的生活质量，提升城市运营效率。IBM软件集团将针对当下与即将实施的智慧城市发展工程，注入五大智慧源动力，全面推动城市智慧化发展进入崭新阶段。

年度“智慧城市”奖超图智慧城市解决方案

超图“智慧城市”解决方案遵循“总体规划，持续发展”的原则，以资源共享智慧应用为主线，构建区域发展总体框架，通过信息资源共享带动应用系统建设，通过应用系统建设促进和完善信息资源共享与更新。

超图智慧城市解决方案从“智慧城市”全局出发，以地理空间为框架，整合城市的各类信息资源，实现自然资源、市政设施、税务工商、人口、社会、经济等方方面面资源一体化集成管理；以物联网、互联网、通信网为基础，实现系统互联互通，实现网络服务一体化；以资源共享、网络互通为基础，全面实现城市规划-建设-管理-服务全过程的一体化，实现城市的信息化、精细化管理，打造透明、安全、便捷、高效的智慧城市，达到业务大协同的目标。

年度“智慧物联网”奖大唐电信基于物联网技术的煤炭综合自动化系统

大唐电信基于物联网技术的综合自动化网络平台具有如下特点：

首先，利用工业以太网形式在煤矿构建具有环网冗余技术的矿井综合自动化网络平台模式，根据我国煤矿井下采煤实际情况，选用1000Mbps工业以太网构建煤矿井下自动化控制网络平台，并采用环网冗余技术，保证信息传输的可靠性。

其次，井下监测监控系统实现了安全监测与生产监测两系统的合二为一，实现了生产方面各类重要设备运行状况的自动实时监测。

再次，通过接口和协议的标准化，实现各系统的互连，保证了原系统的稳定、安全运行。

最后，以信息集成平台为核心，基于分布式实时数据库、OPC技术、工控组态技术，自主开发了组态软件，实现了各子系统的无缝集成和安全生产实时数据的web浏览。

目前，西安大唐电信公司的综合自动化软件平台已应用于多个项目：包括宝钢南京梅山铁矿综合自动化系统、中煤西川煤矿综合自动化系统、神华宁煤汝箕沟煤矿综合自动化系统、山东古城煤矿综合自动化系统。

年度“智慧医疗”奖戴尔医院集成信息平台解决方案

为了帮助医疗机构更好的应对挑战，戴尔遵照中国卫生部2011年颁布的《基于电子病历的医院信息平台建设技术解决方案》，结合在国内外医疗行业的深入实践与技术能力，提出了医疗信息领域端到端的解决方案和服务。

戴尔医院集成信息平台解决方案，能够对医疗业务流程进行有效的监管和优化，能够以病人为中心整合与利用信息资源，以电子病历为核心建设医院数据中心，以临床路径和知识库为基础支持临床决策，以医疗与人财物运营为内容支持管理决策，以信息交换与共享为支撑协同区域医疗，全面支持医院管理和业务提升。

智能教育解决方案范文第3篇

10月14日，“聚合领先优势 共建智慧教育”——联想、英特尔、微软SMILE（Strategic Microsoft Intel Lenovo Education）战略合作启动会在京举办。在来自教育部和部分省、市、自治区的教育信息化主管部门负责人的见证下，三家公司宣布：将在教育部相关主管部门的指导下，携手在教育信息化领域开启全面战略合作，共同开发基于云技术的数字校园等解决方案，以多样的数字化工具和创新的云平台，助力打造未来教育信息化环境。启动会上，三方战略合作的首期成果——SMILE数字校园解决方案也一同亮相。

教育部教育信息化推进办公室副主任、中央电教馆副馆长蔡耘，联想集团副总裁、中国区大客户事业部总经理童夫尧，英特尔公司副总裁、新兴业务项目部总经理约翰戴伟升（John E. Davies），微软Windows中国战略总经理Javier Arrupea Gitlin出席会议并讲话。

为解决我国教育装备和教育资源的长期不平衡发展，缩小“数字鸿沟”，教育部将教育信息化事业提升到全新的战略高度，大力推进“三通两平台”建设（即宽带网络校校通、优质资源班班通、网络学习空间人人通，以及建设教育资源公共服务平台和教育管理公共服务平台），为我国今后十年教育信息化事业进入快速发展阶段奠定了坚实的政策基础。

通过SMILE战略合作，联想、英特尔、微软三家全球知名的信息技术厂商，将在教育部等主管部门的指导下，以教育理念创新为先导，致力于推动优质教育资源和信息化学习环境的建设，从而实现学习方式和教育模式的全面创新。同时，SMILE战略合作还将着重助力推进信息技术与教育教学的全面深度融合，不断为全国各级教育主管部门、教育机构和中小学师生提供全面的端到端的整体解决方案，帮助他们利用先进的云计算技术手段实现自主性学习、探究式学习和交互式学习等创新教学模式，推动教与学的“双重革命”。 SMILE战略合作的三方也会通过共同举办市场活动，开展教师和学生的培训班，推广教育软件，推行项目试点等举措来全面深入布局。

联想作为SMILE智慧教育端到端解决方案的提供者，将把性能强劲的英特尔处理器和微软的云计算平台，部署于联想的服务器、存储等企业级产品和PC、移动互联设备等终端产品中，打造一系列创新、可靠、智能的教育云计算解决方案。三方还将深度整合SI、ISV等全价值链合作伙伴，最终形成完备的教育产业生态环境。除本次的SMILE数字校园解决方案外，未来三方还将陆续SMILE混合云解决方案、SMILE大数据解决方案等更为全面的智慧教育解决方案，以支持我国的“三通两平台”建设。

智能教育解决方案范文第4篇

AI最先商业化的项目，应数2011年初次亮相的IBM人工智能认知系统Watson。2016年，借助商务领域的积累切入具体应用，Watson的商业模式逐渐明朗，并为IBM的第四次转型贡献了亮丽业绩。

然而还不够快。受传统业务下滑拖累，IBM 2017年一季度营收继续下滑。

拖着铅球，Watson在与未来赛跑。

百年商业帝国的第四次转型

与眼下最热的围棋AI等通用人工智能不同，IBM的“人工智能”一开始便是为解决商业问题而生，其方向是商业领域的增强人工智能（Intelligence Augmentation）。2007年8月，几个人工智能专家告诉IBM高级副总裁约翰？凯利，他们要创建世界上第一个处理非结构化数据、可与人互动的人工智能系统。2011年人工智能认知系统Watson初次亮相，就打败了美国问答游戏电视节目《危险边缘》的连胜纪录保持者和最高奖金得主。2014年，IBM专门组建Watson部门，并陆续投入数十亿美元。

2011年IBM百年之际，《经济学人》周刊曾撰文总结IBM三次重大转型：从机械制造到计算机制造、从大型机制造到包括个人电脑在内的分布式计算机系统、从计算到服务。2016年初，IBM董事长兼CEO罗睿兰宣布IBM正式进入第四次转型，目标是成为一家认知解决方案云平台公司，“未来五年，我们所作的每一个决策，无论个人或专业机构，都将受到Watson的协助。”

2017年4月，“天工开物 人机同行”2017 IBM中国论坛在北京举行，IBM展示了其作为认知解决方案和云平台公司在全球范围内的突破性进展，及与中国本地伙伴在电子、能源、教育、汽车、医药、高性能材料及相关服务等行业或领域的合作成果：

神思电子采用IBM 的Watson Explorer，在金融和医疗行业锁定“智能客服”、“实体服务机器人”和“自助设备智能升级”领域，提升服务质量与效率。与杭州认知合作，应用IBM Watson肿瘤解决方案帮助中国医生获得循证型癌症诊疗的决策支持，从而为患者提供个性化治疗方案。隆基泰和与IBM共同合作，借助Watson平台构建综合能源云平台，为工业商业企业构建完整的客户能耗视图、用能预测及能效水平的分析和洞察能力打造智慧能源服务体系。

此外，IBM为上海世外教育集团打造“儿童英语口语辨识及评价系统”帮助6-15岁学生学习英语，与禾嘉股份共同推出基于区块链的医药采购供应链金融服务平台，在精细化工行业，默克正在利用IBM IoT技术打造全新智能物流与智能工厂，而一汽大众也将采纳IBM大数据、云计算、认知计算等技术打造佛山创新中心，建立智能工厂。

除了垂直行业，IBM“商业人工智能”也在为专业人士提供增强智能，提高工作效率和业务水平。目前，Watson系统已进入法律、医疗、教育、金融，零售，服b设计等60多个职业领域示范人机协作，将专业人士从重复劳动中解放出来。论坛上，IBM大中华区董事长陈黎明表示，“我们相信，企业大规模采用人工智能技术的爆发期就在当下，并将为各行业和专业带来巨大的创新价值。”

拖着铅球赛跑

商业的残酷在于，仅凭方向正确，未必能赢得赛跑。除了亚马逊、微软、谷歌这样的外部竞争者，IBM对云计算和Watson孤注一掷，更大的压力来源于自身：新兴业务的增速能否超越传统业务下滑的速度。

4月19日，IBM2017年一季度财报，其“战略业务小组”（IBM重点发展的云计算、分析、社交、安全及移动产品）营收增长12%，至78亿美元。Watson所属的认知解决方案业务板块营收同比增长逾2%，达41亿美元；云计算业务营收增长33%至亿美元，净收入为23亿美元。

与战略业务表现亮丽形成对比的是，受传统硬件和软件业务增长停滞的拖累，IBM整体业绩依然继续在下滑：公司一季度营收同比下滑2.8%，降至181.6亿美元，低于预期的184亿美元。其公司营收连续20个季度下滑，并创下2002年一季度以来最低水平。

财报后，IBM股价下跌超过8美元，跌幅近5%。其大股东伯克希尔哈撒韦2016年报显示持有8120万股IBM，也就是说，如果巴菲特一季度没有减仓，将损失约6.5亿美元。

有趣的是，之前尽管和比尔？盖兹关系很好，巴菲特开始尝试购买科技股的时候，并没有买微软的股票，而是选择了IBM，几乎全程体验了一把IBM转型带来的缓慢复苏。

2015年，巴菲特入股IBM时正是其收入连年下滑之际，2016年初，IBM股价已跌至不足120美元。一年之后，2016年IBM财报显示，IBM云业务当年实现137亿美元营收，同比增长35%，占IBM全年总营收的17%；云业务年化营收达86亿美元，同比大幅增长63%；计入“技术支持及云平台”项目的年毛利率达41.9%；以Watson为主的IBM认知解决方案营收达182亿美元，毛利率高达81.9%。2016年，IBM股价上涨了20%。

2014-2016年，IBM犹如传统企业转型的一个缩影：借助自身在商务领域的积累，在云服务和人工智能领域大力投资，切入具体应用，商业模式逐渐明朗。

并购与合作

IBM对云服务和Watson期许甚高，Watson的十年布局也逐渐步入收获季。随着医疗、物联网、金融、零售、时尚、教育等多个行业标志性样本的出现，Watson的商业版图正在扩张。

Watson成为全球医疗健康第一人工智能系统，其秘籍是不断吸收大量非结构化数据并加以学习。为了“喂饱”Watson， IBM不断收购医疗健康领域的公司，两年间花费超40亿美元。除了加大并购，IBM为拓展商务版图同时也采用了更实际的方式：与垂直领域巨头合作，补充基础数据和垂直行业领域的专业知识。

2016年10月，IBM宣布与通用汽车合作，Watson为其新版车机系统OnStar提供技术支持；与全球教育机构培生合作，Watson为其学生提供自然语言下的学习指导。今年3月19日，IBM认知商业战略在中国正式落地一年之际，万达网络科技集团与IBM在北京签订战略合作协议。万达网络科技集团正式进军公有云业务领域，万达也将成为Watson在中国落地的重要基础设施。

从另一方面来看，万达选择IBM，很大程度上是由于IBM这部分业务的体量。IBM云业务在2016年实现137亿美元营收。亚马逊AWS 2016年营收122亿美元；微软未透露Azure云业务的实际营收，摩根大通分析师估算约26亿美元；谷歌也未披露云计算业务营收，外界估算在10亿美元左右。从总体营收规模来看，IBM云计算业务其实并不输于AWS、微软云和谷歌云。

智能教育解决方案范文第5篇

行业信息化

标杆企业奖

2012年度中国

金融行业信息化

最佳解决方案奖

(福建星网锐捷

通讯股份有限公司)

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