计算机视觉开发
前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇计算机视觉开发范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。
计算机视觉开发范文第1篇
关键词：脆性；TBM；计算方法
中图分类号： U45 文献标识码： A 文章编号：
引言
上世纪七、八十年代以来，全断面岩石掘进机（tunnel boring machine）得到了空前发展，被越来越广泛应用于各国的地铁、铁路、公路、市政、水电隧道等工程建设之中[[[] 于跃. 盘刀破岩机理的细观数值模拟研究 [D]. 大连: 大连理工大学, 2010: 1.]]。TBM施工能否成功应用受地质条件的影响很大，岩石的脆性正是地质条件的一种表现，它对TBM的掘进施工有很大的影响，尽管众多学者对岩石的脆性进行了大量的研究，提出了多种岩石脆性的计算及测量方法，但目前还没有形成其统一的标准。本文总结了之前学者对岩石脆性的定义和计算方法，分析了各计算方法的优缺点，最后分析了岩石脆性对TBM施工的影响，得到了一些有益的结论。
岩石脆性的定义及其计算方法
岩石脆性的定义
脆性是岩石的一项基本力学性质，理解岩石的脆性对实际的岩石力学项目、地下结构和核废料储存库的施工建设都是至关重要的，但是目前在工程岩石力学界并没有对岩石的脆性形成一致的描述和测量方法[[[] Saffet Yagiz. Assessment of brittleness using rock strength and density with punch penetration test [J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2009(24): 66–74.]]。
研究人员出于不同的研究目的对岩石的脆性做出了不同的定义。Hetenyi（1966）定义岩石的脆性为低延展性；Ramsey（1967）认为当岩石内部凝聚力的破坏时，岩石便表现出了其脆性；Obert和Duvall（1967）对岩石的脆性定义如下：当岩石达到或稍微超出其屈服应力时就会发生断裂破坏的性质，脆性被定义为材料在发生破坏时表现出的极小的或者无塑性流动的性质[[[] Olgay Yarali1& Eren Soyer. The effect of mechanical rock properties and brittleness on drillability [J]. Scientific Research and Essays, 2011, 6(5): 1077-1088.]]。
Hucka and Das（1974）指出，虽然岩石脆性的概念尚没有精确的定义，但对于较高脆性的岩石，会观察到其具有以下一些特性：低延伸性，断裂失效，在压力作用下会形成岩石粉末，抗压强度与抗拉强度的比值较高，高弹性，较大的内磨擦角和在被侵入时会形成较多的裂缝；George（1995）认为岩石的脆性是岩石材料的这样的一种能力：在岩石发生持续形变的过程中，不会出现由于施加的应力超过使岩石产生微裂缝的必要应力而引起的永久变形。有关岩石脆性的一般规律是：脆性较大的岩石在极小的变形下就发生破坏。
岩石脆性的几种计算（测量）方法及对比
由于岩石脆性的定义只是描述了岩石在具体应力条件下变形和破坏的性质，所以至今还没有一个测量岩石的脆性的标准。目前有五种常用的测量岩石脆性的方法（岩石的脆性值可以通过应变、应变能、岩石内磨擦角、抗拉和抗压强度或者专门的试验得到）。
（1）基于应变计算方法
脆性被定义为一个基于材料发生破坏时的不可逆的线向应变（平行于）的绝对指标，*100 %（George, 1995）。从岩石破裂的角度来看，岩石分类如下：< 3%时，岩石为脆性；3% 5%时，岩石为延性。
另外一种基于应变的方法是定义脆性为：，如下图1–1所示（Hucka and Das, 1974）：
图1–1材料脆性的计算
（2）基于应变能的计算方法
在这种方法中，脆性定义为：，如图5-1所示（(Hucka and Das, 1974; Vihtuk, 1998）。
（3）基于摩尔包络线的方法
脆性可以由摩尔包络线在时确定，此时（Hucka and Das, 1974），其中是岩石的内摩擦角。
（4）基于强度比的方法
有以下三个公式：
（Hucka and Das, 1974; Kahraman, 2002; Altindag, 2002）；
（Hucka and Das, 1974; Kahraman, 2002）；
（Altindag, 2002）。
式中是单轴抗压强度，是巴西抗拉强度。
（5）基于专门试验的计算方法
脆性值也可以由专门的试验来取得。
（Protodyakonov, 1963），是Protodyakonov冲击试验中形成的粉末的百分比。
（Blindheim and Bruland, 1998），是NTNU预测模型中一个冲击试验中得到的岩粉（
因为基于强度比和专门试验的脆性定义简单且容易获得，所以它们经常用于工程分析（Protodyakonov, 1963; Blindheim and Bruland, 1998; Kahraman 2002; Altindag, 2002）。根据相关性分析，Kahraman（2002）得到这们的结论：B5、B6与TBM的掘进速率、旋转钻机的掘进速率，B8与冲击钻机的掘进速率之间存在相关性。相反地，B5、B6与冲击钻机的掘进速率，B8与旋转钻机的掘进速率之间没有明显的相关性。B7与旋转钻机的掘进速率之间有良好相关性（Altindag, 2002）。这主要是由于TBM、旋转钻机和冲击钻机的破岩过程不同的原因。冲击是冲击钻机的主导因素，这个过程与冲击试验的过程是很相似的。因此，B8和B9更适合于与冲击钻机的掘进速率相关联。TBM和旋转钻机的破岩过程主要是刀具或贯入器侵入岩石，岩石被压碎，产生裂缝并传播，形成岩片。这个过程与岩石的抗拉及抗压强度有关，所以，B5，B6，B7更适合于关联TBM和旋转钻机的掘进速率。
研究中，B5定义为单轴抗压强度与巴西抗拉强度的比值，它被用于分析岩石材料脆性对刀具入侵岩石和TBM掘进的影响。B5在岩石的破坏过程中起到了很大的作用。遗憾的是，目前并不存在这方面的定量分析，基于B5，可以确定岩石是否为脆性的。一般来说，随着B5的增大，岩石的脆性随之增大[[[] Q.M. Gong& J. Zhao. Influence of rock brittleness on TBM penetration rate in Singapore granite [J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2007, (22): 317–324.]]。
岩石脆性对隧道掘进机开挖的影响
脆性作为岩石的最重要的力学性质之一，对岩石的钻探和开挖有很大的影响。明确岩石可钻性和岩石脆性之间的关系将对岩石工程师有很大的帮助。一些研究人员很早就开始研究脆性和钻进速度之间的关系，但是至今也没有可用的关于脆性和可钻性指数（DRI）的出版资料[[[] Olgay Yaralia& Sair Kahraman.. The drillability assessment of rocks using the different brittleness values [J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2011(26): 406–414.]]。
岩石的脆性对TBM滚刀的破岩过程有很大的影响，这也使得它对TBM的掘进速度也有很大的影响。
已有多个试验用于研究岩石脆性对岩石破碎或形成碎块的影响，同时进行了现场测量（Snowdon et al., 1982 and 1983b; Bruland, 1998）。试验结果可概括如下：
（1）高脆性岩石在滚刀作用下会在滚刀的两侧形成较多的裂缝并伴随有较多岩石碎块的剥落，滚刀的切削效率随岩石脆性的增加而增加；
（2）由单滚刀切割（Snowdon et al., 1982 and 1983b）试验的结果发现，贯入度与滚刀间距的比值随着岩石脆性的增加而增加。在相同的贯入度下，单滚刀切割试验的影响区域随岩石脆性的增加而减小，最主要的原因是脆性岩石在滚刀作用下易产生径向拉伸裂缝，以释放应变能形成岩石碎块。岩石发生塑性变形时将会吸收大量的应变能，使它的影响区域也随之变大。岩石碎块的形成是拉伸破坏和剪切破坏的综合结果；
（3）基于滚刀切割的现场试验和大量TBM开挖隧道中岩屑的分析，Bruland（1998）得出这样的结果：当岩石脆性较高时，岩屑频率（TBM的贯入度／较大岩块的平均厚度）和切槽深度因子（岩片形成处的切槽深度／最大岩块厚度）都比较低。高脆性岩石在开挖时宜采用较大的滚刀间距；
Q.M. Gong用离散单元法（UDEC）建立了一系列的模型用来模拟岩石脆性对滚刀破岩过程的影响，结果显示：在TBM滚刀作用下，随着岩石脆性值的减小，岩石压碎区随之减小，而且压碎区的裂缝数量也随之减少，裂缝的延伸长度也随之缩短。明显地，随着岩石脆性值的增加，滚刀的侵入也变的更加容易。通过在具体的隧道工程中对岩体质量和TBM掘进性能的数据分析，我们发现，TBM的掘进速度随着岩石脆性的增加而增大，这与数值模拟的结果是相一致的。
岩石的脆性作为岩石的一个重要参数，Bruland（1998）在NTNU预测模型中用于对TBM掘进性能的预测。Kahraman（2002）通过对岩石脆性（定义为岩石抗压强度和抗拉强度的比值）和TBM掘进速率的相关性研究，发现TBM的掘进速率和岩石脆性之间有很好的指数关系[4]。
岩石的脆性影响破碎区的大小和裂缝在岩石中的产生及传播，以至于影响岩屑的形成。当其它条件都保持不变时，随着岩石脆性的增加，岩石的破碎也几乎是成线性增加的，裂缝的数量和长度也随之增加。TBM掘进速率随岩石脆性的增加而提高[[[]Q.M. Gong. Development of a rock mass characteristics model for TBM penetration rate prediction[D]. School of civil and environmental engineering Nanyang technological university, Singapore:2005.]]。
结论
（1）虽然目前关于脆性的定义没有统一的认定标准，但岩石脆性的一般规律是：脆性较大的岩石在极小的变形下就发生破坏；
（2）经过分析总结发现：目前有五种常用的测量岩石脆性的方法，分别是通过应变、应变能、岩石内磨擦角、抗拉和抗压强度或者专门的试验得到。且B5，B6，B7适合于关联TBM和旋转钻机的掘进速率，B8与冲击钻机的掘进速率之间存在一定的相关性；
（3）TBM的掘进速度随着岩石脆性的增加而提高。
参考文献
[] 于跃. 盘刀破岩机理的细观数值模拟研究 [D]. 大连: 大连理工大学, 2010: 1.
[] Saffet Yagiz. Assessment of brittleness using rock strength and density with punch penetration test [J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2009(24): 66–74.
[] Olgay Yarali1& Eren Soyer. The effect of mechanical rock properties and brittleness on drillability [J]. Scientific Research and Essays, 2011, 6(5): 1077-1088.
[] Q.M. Gong& J. Zhao. Influence of rock brittleness on TBM penetration rate in Singapore granite [J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2007, (22): 317–324.
计算机视觉开发范文第2篇
[关键词] 物流企业； 自动化； 算法
[中图分类号] F252； TP39 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2013）06- 0058- 03
0 引 言
随着物流业被列入我国十大行业振兴计划，物流业已经成为我国经济发展的不可缺少的重要组成部分。物流业是我国经济运行的基础，是推动国民经济发展的重要支柱性产业之一。随着国家持续加强和改善宏观调控政策，物流业发展环境和条件不断改善，物流业保持了较快的增长速度。但由于中国物流业起步较晚，存在物流成本较高、管理落后等问题，离一体化、信息化的物流业还有一定差距。中国物流业只有应用现代物流的理念，采用先进的信息技术与运作方式，才能应对拥有技术、资金和管理优势的外国企业的竞争。实现传统物流业向现代物流业的转变，也是物流业自身结构调整和产业升级的需要，是整个国民经济发展的必然要求。我国经济要集约式发展，必然需要推进现代物流。现代物流的根本宗旨是降低物流成本、提高物流效率、满足客户需求，其中信息化是现代物流的核心。随着信息技术的不断更新和物流企业自身的发展，使得新兴的信息业务与传统物流业务之间相互介入，模糊了新兴信息技术及业务与传统物流业务的界限，从而模糊了物流业的产业属性和产业界限， 即发生了产业融合现象。产业融合是由于技术进步和放松管制的原因，发生在产业边界和交叉处的技术融合，在经过不同产业或行业之间的业务、组织、管理和市场的资源整合后，改变了原有产业产品和市场需求的特征，导致产业的企业之间竞争合作关系发生改变，从而最终造成产业界限的模糊化甚至重划产业界限。
产业融合促进了传统产业创新， 进而推进产业结构优化与产业发展，即产生创新性优化效应。物流信息化的重要性已经引起国内很多学者的重视，并纷纷提出相应的观点和建议。马健（2005）认为物流企业将在建立呼叫中心、应用系统领域和网络计算机领域出现信息化融合的趋势，并提出物流企业应采取的战略。邓小瑜（2011）等从技术融合、产品融合、业务融合、产业衍生4个层面阐述了物流业如何进行信息化建设。物流业与信息业的融合包含通过融合信息技术提高来增强企业竞争力和将信息业务增加到物流服务中形成新的业务2个方面。
视频摄像头在日常生活中非常普遍，但是利用率较低，大部分监控系统都是提供视频数据的线性存储，成为事后证据查找的有效手段。近年来，随着计算机视觉的发展，很多学者开始研究视频理解，尤其是针对视频信息检测与识别技术，建立有效的算法，实现底层图像处理技术与高层视频内容分析之间的关联，从而推动了计算机视觉在物流领域的应用，提高物流企业的竞争力。
1 计算机视觉的相关知识
1.1 计算机视觉的概念
20世纪80年代初，Marr从信息处理的角度，提出了第一个比较完善的计算机系统视觉框架。计算机视觉是指利用计算机模拟人眼的视觉功能，对图片或视频进行采集、加工、处理和识别，从中提取三维景物的形态和运动信息，解决物流、工业、商业等领域产品图像自动检测识别问题，提高检测识别效率和自动化程度。计算机视觉自动识别技术作为一门交叉学科，近年来受到各相关行业的高度重视。计算机视觉的处理流程为：摄像机图像采集图像处理计算机帧存储、图像识别控制逻辑显示器显示。
1.2 亮度要求
基于计算机视觉的硬件环境中，亮度是非常重要的因素。在计算机视觉中亮度的作用是突出物体的重要特征或使物体本身可见，而弱化物体其他不需要的特征或物体所处的背景。如果物体太亮或太暗，都会影响对物体的处理。
彩色物体反射光谱的某些部分，吸收其他部分。因此开发人员可以利用这个特点来提高某些物体的可视度。开发人员可以利用颜色之间的对比增强某种颜色或抑制其相反的颜色。例如，如果一个红色的物体在一个绿色背景中则应该加强红色，这时可使用红色照明。这样红色的物体会显得明亮，同时会变暗绿色的对象。
LED是目前用于计算机视觉的主要照明技术，相比白炽灯、日光灯等使用时间短、亮度逐渐减弱的特点，LED灯的寿命超过100万小时，而且耗电小，产生热量少。
1.3 计算机和摄像机的接口
常用的计算机和摄像机接口包括IEEE 1394、Ethernet、USB2.0 and Gigabit Ethernet等。
1.4 RGB介绍
RGB 颜色空间是实际应用最多的一个颜色空间，在使用计算机进行图像处理时，数字图像一般用RGB 空间存储和表示，分3个通道：红（Red）、绿（Green）和蓝（Blue），分别反映了颜色在某个通道的亮度值。3种原色光不同比例混合即使得人得到不同颜色的感知，这就是RGB颜色空间的由来。RGB 空间中每种颜色都能用三维空间中的一个点来表示。
2 计算机视觉在物流领域的优势
随着物流业的迅速发展，计算机视觉在条形码识别、运动物流跟踪方面逐渐得到应用。与传统方法相比，计算机视觉应用在物流领域的优势为以下方面。
2.1 灵活、低成本
物流系统中一般采用传感器来收集相关信息，但是传感器的位置是固定的，如果需要多方位的信息，必须同时需要多个传感器才能完成。利用计算机视觉摄像机和计算机来完成，只需要通过程序的设置和一台摄像机就可实现多方位信息的收集。
2.2 高效、准确
在一些人眼难以满足要求的场合，或不适于人工工作的环境下，用计算机视觉来代替人工视觉可以提高生产效率、信息的准确率。
3 计算机视觉在流水线中多方位跟踪计数的算法
物流企业在流水线产品的计数方法目前主要采用传感器，而利用摄像机所提供的视频信息可以实现多方位的跟踪。计算机视觉是一个集成系统，图像分析的时间有限，算法必须简单有效。本文采用的物流流水线视频图像如图1所示。图中红色矩形表示流水线中传输的物品，绿色区域为流水线中的物品处理区域。
系统会在视频图像中设计①、②、③、④四个计数区域，在物品进行相关处理前进行计数。计数方法为将每帧图像变为黑白图，图像中的红色变为白色，其余都变为黑色。当每幅图像中的红线部分中的白色像素超过一定阈值时，认为物体撞线，如图2所示，这时确定有需要计数的物品通过，可以开始计数。
3.1 主要算法
3.2 算法的运行结果
OpenCV是Intel公司开发的开源计算机视觉库。它提供了几百个C/C++函数，实现了计算机视觉领域中大部分最常用的算法。利用Intel开发的开源视觉库Intel OpenCV和VC6.0将上述算法转换为对应的源代码，可实现4个区域的物品计数。
3.3 算法的评价
该算法利用计算机视觉技术实现了物流流水线上的多方位计数，提高物流企业的信息化水平，节约了资金。算法简单，运行速度快，完全可以满足物流企业的实际需求。
4 结论与建议
本文所提出的算法实现了计算机视觉技术在物流企业的应用，为信息产业和物流业的融合提供了新的思路。但信息产业与物流产业的融合并不意味着引入信息技术后物流业的竞争力一定能提高。Berry（1995）指出了企业可以从6个方面来利用技术手段来提高竞争力，根据Berry的建议和我国物流业的实际情况，本文认为从以下几个方面来考虑如何通过与信息技术的融合提高物流企业的竞争力。
4.1 要有一个战略性的全局行动纲领
技术只是一种手段，使用技术的目的是为了企业发展服务，应符合全局发展的需要。因此物流企业高层管理者应该参与技术战略的制定，保证技术战略与全局战略一致，并有CIO（首席信息官）监控具体执行情况。而不应该盲目使用一些新技术或进行信息改革，造成企业不必要的损失。
4.2 解决主要问题
物流业作为服务行业其最终目的是为客户服务，使用信息技术的有效性应建立在为客户解决实际问题的基础上。因此信息产业与物流业的融合应体现在为客户提供更多的便利，或提供增值服务的基础上。
4.3 使用物流公共信息平台和建立物流信息系统，保证系统有效运转
通过现代物流公共信息平台的建设，企业可以及时获得需求信息，政府可获得物流业相关的调控和管理的宏观信息，实现互联互通。通过企业流程再造，利用含有CRM（客户关系管理）等模块的ERP系统，采用EDI（电子数据交换系统）、GPS、条形码、无线射频技术等先进技术，建立真正适应企业发展的符合现有服务模式的管理信息系统。
4.4 创新型物流人才的引进和培养
物流企业在自身提高业务流程和信息化水平的同时，还应注重创新型人才的引进和培养，特别是有国际大型物流企业管理和技术经验的复合型人才。
主要参考文献
[1] L Leonard，Berry. On Great Service：A Framework for Action[M]. New York NY：The Free Press，1995.
计算机视觉开发范文第3篇
生活中，每个人都问过别人“这件衣服是从哪买的？”“这双鞋是什么牌子的？”这一问题很快会被AI技术解决，只需要拿出手机对着物品拍照，就会得到商品的各种信息，并且能一键买买买。这就是美国著名图片社交网站Pinterest（拼趣）即将推出的应用图片识别购买业务。
Pinterest总裁Tim Kendall表示，“Pinterest可以即刻在存储750多亿张图片的巨大网络空间内进行搜索，从而为用户找到与所拍摄照片相似的配对图片，以及查找到哪些地方能够买到他们所需的商品。”
目前，Pinterest的估值已经达到了110亿美元，该公司的专注点正在向营收增长和创收方面转变。相比Facebook、Twiter等社交网站，Pinterest已经率先找到了一条清晰的创收道路。
从兴趣到产品
亚里士多德曾经说过，古往今来人们开始探索，都应起源于对自然万物的惊异。科技的进步也是如此，就像微软研发主管和项目负责人Mitch Goldberg所说：“我们想通过该应用向人们展示识别技术的无限魅力。”
今年2月，微软旗下的Garage实验室了一款名为“Fetch！”的应用，它可通过机器学习系统识别照片中宠物狗的品种并用文字对该品种进行简单的介绍。
随着计算机视觉领域开始利用深层神经网络这种模仿人类大脑生物过程的系统来从事机器学习，识别的精确度实现了巨大飞跃。也就是说通过机器学习技术，Fetch！识别的准确度会越来越高，随着大量图片的涌入，Fetch！ 可以自我修复错误，从而更加精确地识别每一只狗的样貌、形态、动作。除了测试狗类品种以外，你还可以把朋友的照片上传至平台，看看他们能够对应出哪种宠物。
微软的这款产品基于目前最为热门的一种图像识别技术――“深度神经网络”，同样基于这种技术，微软还有另一款有趣的产品：。去年5月，有超过5.75亿图片被提交到，超过8500万来自世界各地的使用者访问了这个网站，只为寻找一个简单问题的答案――颜龄机器人认为我看起来像几岁？如果是合照，并且颜龄机器人识别出的自己比周围人年龄小，则更能引发用户的兴趣，这种“损人利己”的识别应用着实在社交媒体上火了一把。
另一让计算机视觉研究技术人员特别感兴趣的领域是生物识别，当下最为火爆的莫过于人脸识别技术了。早期的人脸识别技术多为安防领域，如海关识别走私犯、商店识别小偷等。近年来，深度学习的研究与应用使得人脸识别和人工智能的核心技术得到了极大的提升，摄像头等图像硬件的发展为人脸识别提供了很好的图像基础，如今人脸识别技术应用更加广泛，比如公司可以使用刷脸打卡来杜绝代人打卡签到现象。
其实早在2012年，谷歌就开发出了安卓系统的“刷脸解锁”技术，但因安全问题未解决，该技术一直未能得到普及。
而今年3月，电商巨头亚马逊提交了一项针购物付费的专利技术，即消费者在亚马逊网站购物时可以通过自拍或者视频来进行付费，无须再输入账号密码。在消费时系统会提示用户表现出特定的行为、情绪或手势来证明消费者就是本人，而不是拿着照片的冒名顶替者。
亚马逊表示，这项技术能使消费者更加安全地进行网上购物，因为很多用户为了省事会把所有账户都用同一个密码，或者把密码记在手机里，一旦遭遇“撞库”或者手机被盗，后果不堪设想，而刷脸技术则没有这个风险。
除了识别人脸，在识别其他生物方面也有了突破性进展，比如识别寄生虫。疟疾，是一种由疟原虫造成的全球性急性寄生虫传染病，据统计，2015年有大约有2.14亿人受疟疾的影响。
一直以来，医疗工作者是通过肉眼观察采样玻片来确定采样对象是否被疟原虫感染，这不但是对医疗工作者经验的考验，而且工作效率也十分低下，而贫困地区一直都缺乏有经验的医疗工作者。
今年2月，根据MIT Technology Review报道，Intellectual Ventures Laboratory（智能事业实验室）开发出了能够检测和评估疟疾感染的便携式显微镜。这种显微镜采用的是一个名为“Autoscope”的系统，通过计算机视觉和深度神经网络技术，采用深度学习算法来鉴别疟原虫。这款便携式显微镜今年在泰国实地测试，成功鉴别出了 170块玻片中的疟原虫如果这项技术得到普及之后，只要诊所有一台Autoscope显微镜和一些载玻片，就可解决疟疾的诊断问题，这将使疟疾诊断不再依赖于有限的专业医疗人员。
技术转化为产品
新技术的出现，让计算机不但“看见”这个世界，更能“看懂”这个世界，可以代替人眼甚至超越人眼。
人的视野是有限的，并且会受到周边条件的影响，驾驶员在开车时会有视野盲区，还会受到光线的影响，并且大雾、暴雨等极端天气也会严重影响驾驶员的视线。而计算机视觉技术就不一样了，视野会更开阔，受限制更小。根据汽车媒体《Leftlane》报道，福特公司最新的无人驾驶汽车研究计划是由激光感应（LiDAR）和雷达、摄像头形成一张周围环境的高清3D地图，不但让无人驾驶汽车看到摄像头视野范围之外的物体，而且并不受光线限制。在夜间试驾后，福特工程师Wayne Williams说：“坐在汽车里，我能感到它在走，但是我往车外看，只能看到一片漆黑。结果令人惊喜，车辆准确地沿着蜿蜒的道路行驶。”
识别场景这一领域技术的发展，使得计算机不但能当机器的眼睛，还能变成人类的眼睛。
对于双目失明的人来说，能亲自感知这个世界是梦寐以求的事，而微软2016 Build开发者大会上Seeing AI项目正是要帮助盲人实现这一愿望。
Seeing AI项目是通过计算机视觉和自然语言去形容一个人的周围环境、朗读文本、回答问题以及识别人的面部表情，可以在手机上使用，也可以在Pivothead的智能眼镜上使用。如果投入使用，将有助于为视障人士营造更公平的环境，是一款能够真正改变人们生活的产品，就像此项目的高级项目经理Anne Taylor所说的，这是“为真正重要的场景寻求解决方案”。也许不久微软能开发出一种仿生眼，直接发送视觉信号到大脑，让盲人真正看到这个世界。
计算机视觉开发范文第4篇
分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。随着计算技术的发展，有些计算应用需要非常巨大的计算能力才能完成，如果采用集中式计算，需要耗费相当长的时间来完成。简单来说，分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。本书使用开源工具及相应技术的开发并实现了大规模分布式处理系统，提出了构建高性能分布式计算系统的先进材料，提供实际的指导、相关练习以及软件框架的理论描述。
全书分为2部分，共8章。第1部分 高性能分布式计算的编程基础，包括1-4章：1.引言：包括分布式系统的介绍、分类，分布式计算体系结构与分布式文件系统，最后指出分布式系统面对的挑战与发展趋势；2.开始使用Hadoop：包括Hadoop的发展历史、生态系统、HDFS的特性、单个节点的集群安装与多个节点的集群安装，最后介绍Hadoop编程与流；3.从Spark开始：包括Spark装置、应用实例、Python编程及应用等内容；4.Spark和Scalding的内部编程：包括其安装步骤与编程指南。第2部分 使用Hadoop、Scalding和Spark的实例，包括5-8章：5. 案例研究1：使用Scalding和Spark进行数据聚类：包括聚类技术、聚类过程、K均值算法和相应的例子，最后进行实现；6.案例研究2：使用Scalding和Spark进行数据分类：包括分类及概率论的相关概念，朴素贝叶斯及其分类器的实现，最后对Scalding的实现进行实验并说明结果；7.案例研究3：使用Scalding和Spark进行回归分析：包括线性回归的代数方法和梯度下降法，并分别使用Scalding和Spark进行了实现；8.案例研究4：使用Scalding和Spark的推荐系统：包括推荐系统的介绍、技术应用、实现规则并使用Scalding和Spark进行了实现。
作者K.G. Srinivasa是卡内基梅隆大学计算机科学学院机器人研究所的副教授；是电脑专业资格认定协会（ICCP，International Conformity Certification Programm）、国际计算机视觉期刊（IJCV，International Journal Computer Vision）、国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR，Computer Vision and Pattern Recognition）等多个国际会议的委员会委员，发表超过20篇期刊及会议论文。他的研究领域包括计算机视觉、图像处理、动态场景的计算机视觉监控、基于人的行为和生物特征的人物识别与身份鉴定以及数字多媒体数据的水印处理等。
本书描述了构建高性能分布式计算大规模数据处理的软件系统新模式的基本原理；介绍了Hadoop生态系统并一步步地指导安装、编程和执行；对Spark的基础知识，包括弹性分布式数据集进行了介绍，并对使用Spark和Scalding进行数据聚类、分类和回归进行了分析，提供了详细的案例研究方法；最后使用Scalding和Spark实现了一个实用推荐系统。本书适合计算机体系结构、计算智能、数据挖掘等专业的科研人员及研究生阅读参考。
计算机视觉开发范文第5篇
参考文献的写作是作者在这一科学领域的问题进行研究并且还有一定的研究成果，参考文献的写作也是对科学研究的更进一步的深入探讨。下面是学术参考网的小编整理的关于信息系统论文参考文献，希望可以在大家写作当中带来帮助。
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