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计算机视觉运用

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计算机视觉运用

计算机视觉运用范文第1篇

【关键词】:“云计算”;会计信息化

【中图分类号】G202 【文献标识码】A 【文章编号】1672-5158(2013)01―0187-01

随着社会主义市场经济的不断发展,在企事业管理中,人们越来越意识到信息技术对于会计的影响。近年来,“云计算”这个概念火热,已经渗透到普通人的生活,都因为“云计算”的到来和发展而产生着改变。如今,会计信息化正在取代会计电算化成为会计发展的方向。“云计算”的出现势必会对会计信息化的过渡带来深远影响。

一、“云计算”对会计信息化带来影响

1.成本优势“云计算”出现,会计系统可以以软件服务的方式提供,企事业使用者按照自己的需要购买,按照实际使用的账号和实际使用的时间付费。

2.而“云计算”技术的应用之后,企事业采用租赁的方式,不再需要专业的维护人员,从而不需要为了这些专业人员支付额外的费用,最大程度地减少了企事业为了会计信息化所花费的开支。供应商提供的服务的专业化和规划化,使得企事业能够及时得到最新的技术应用,能够更好时满足企事业对会计信息化不断发展的要求。从而,大大降低了企事业实现会计信息化的门槛和风险,企事业也能更加专注于会计工作本身,提高工作效率。

3.在“云计算”时代,企事业采用租赁的方式接受服务,只要会计工作者能够连接到网络,即使下班在家也可以进入系统,并及时处理会计工作,会计信鼠随时可用,从而更好地保证了会计信息的实效性。并且由于网络互联和供应商的专业团队的保证,企事业可以及时得到最新的技术应用,会计工作可以更加的便捷、有效。

4.安全优势基于“云计算”的会计服务提供商所提与MSCS相关的信号通路的研究进展供的基础实施包括互联网连接使用的大量服务器、存放会计信息化软件和数据的大型数据库等等,他们集中于一处或分布多个地万,并由专业的团队来管理和保证数据中心的安全。

5.协同优势。会计工作的协同包括内部协同和外部协同。云端不仅协同了企事业内部的资源,还需要建立一个统一的平台,将客户、供应商和其他合作伙伴也纳入这个信息系统平台中,使得网上报税、银行对账、审计、交易、企事业与上下游企事业和用户之间的会计信息系统集成成为可能,从而提升了会计信息的附加价值,实现信息的高效共享。

二、“云计算”在企事业财务会计应用中遇到的问题

1.云计算平台自主建设和应用方面

由于云计算平台建设的技术及资金起点较高,研发的风险较大,开发周期较长,国内自主研发财务会计信息化云计算平台尚处于起步阶段,不成熟且建设与应用推广力度均不够,知名的云计算平台几乎都来自美国,如谷歌、亚马逊和Facebook等美国互联网先行者,微软、IBM、富士通和SAP等IT成熟公司都建有自己的云计算平台。而国内企事业则仍处在努力进入云市场并树立信誉的初级阶段。对云计算平台的建设和应用力度都不够。

2.云计算软件及服务方面

基于中国国情,目前国内云计算相关功能和服务主要集中于低端市场,以求以低成本创新切入市场,因此,国内的云计算服务运营商提供的基于云计算的企事业财务会计软件服务主要停留在一些较为基本的、单一的财务功能层面上,如国内知名的在线B2B互联网公司阿里巴巴集团旗下子公司阿里软件目前正在面向型企事业推广的“钱掌柜”会计和财务管理在线服务,就主要是围绕企事业日常基本财务会计工作需求提供云计算服务的。

3.云计算安全性方面

安全问题是当前全球对云计算最大的质疑。这种担忧在中国尤为突出,这是导致云计算在国内企事业财务会计信息化工作中应用缓陧的重要原因之一。由于云计算模式有可能会导致一个云服务器上存储多家企事业数据的情况,相当多的企事业会担心企事业最为机密的核心财务会计数据遭黑客盗窃,或是被意外泄露给同一云供应商的其他用户或本企事业的非授权员工,而这对企事业无疑是致命的。因此实现企事业基于云计算的财务会计信息化必须解决其安全性问题。

4.云计算认同度方面

目前在我国众多的企事业中仅有不足10%的企事业应用云计算在线开展相关业务,其中应用云计算处理企事业财务会计数据的更是少之又少。大部分的企事业由于政府对云计算政策不够明朗,国内尚未明确制定云计算的相关标准,尚未规范云计算产业等各种原因,对云计算技术及服务持谨慎态度,导致云计算应用认同度较低。

三、云计算在企事业财务会计中应用

从如下几个方面入手加以改进和完善:

1.加快国内云计算平台的自主建设

由于国内的一些IT厂商在资金、技术力量等方面较为薄弱,可以考虑通过由政府牵头,实现跨行业整合各相关企事业的资金资源、管理资源、技木资源、人力资源及上下游资源等,形成优势互补,集众家之所长联合开发云计算平台。以此间接降低云计算平台开发难度及开发风险,节约开发时间。另外,政府有关职能部门还可以通过建立“云计算平台示范工程”。设立国内自主建设云计算平台的样板,供各IT厂商研发时参考借鉴。

2.完善云计算的财务会计软件功能与服务

丰富与完善,具体如下:①以企事业的财务会计工作需求为核心,打破现有的职能为企事业提供在线记账、代账、现金管理等功能的局限,将基于云计算的财务会计信息化软件功能与服务向更为深入、更为广泛的层次发展。②进一步增强云计算软件快速开发的功能,积极发展企事业私有云服务,即允许企事业根据自己的需要通过向云计算服务运营商付费租赁平台等方式,运用云计算服务运营商支持的编程语言和工具编写好自己的应用程序,然后放到云计算平台上运行。满足企事业个性化业务需求。③提供在线定制服务。使企事业能根据自己的业务需求变化随时调整基于云计算的财务会信息化软件功能与服务,以满足企事业的成长需求。

3.加强云计集应用的安全性建设

可从如下途径加强云计算应用安全:①通过身份认证,区分使用者权限,加强访问控制;②通过密钥管理技术,对企事业存放于云中的数据进行加密处理,由企事业掌管密钥,防止云计算服务运营商及其他不相关的人看到数据。③利用虚拟机进行防护,由网络安全解决方案提供商对云计算服务运营商基于虚拟机的服务器提供黑客和恶意软件入侵检测和防御服务,构建虚拟化安全网关。

4.加快相关标准及法规的制定

政府态度的明朗化及云计算相关标准和法规的尽快出台将有利于提高云计算在企事业中的认同度。不妨借鉴美国政府的做法,由政府参与或主持制定云计算应用标准、云计算产业规范及云计算相关法规。可先对国内的云计算市场进行摸底调查,在此基础上尽快制定云计算相关标准。

5.加强对云计算服务运营商的监管力度

应用云计算处理企事业日常财务会计数据后,企事业的核心数据就都存放于云计算服务运营商的“云”中。因此必须进一步加强对云计算服务运营商的监管。首先,应严格审核云计算服务运营商的资质,如谷歌(Google)公司在与美国联邦政府合作前就先通过了美国政府联邦信息安全管理法的审核,获得了相应的资质,才能有资格与政府合作云计算相关项目。

结束语

“云计算”对于会计电算化的发展具有深远的影响。“云计算”能够减少企事业在会计信息化方面的投资和使用等成本,降低了企事业实现会计信息化的门槛,从而越来越多的企事业会选择在”云”上实现会计信息化,使得会计电算化向会计信息化的过度更加顷利。

参考文献

[1]叶晓勇.简述云计算[J],黑龙江科技信息,2009(8)

计算机视觉运用范文第2篇

随着计算机技术以及图像处理技术的快速发展,计算机视觉技术作为一种新兴的技术,其被广泛应用在军事、医学、工业以及农业等领域[1]。一般而言,计算机及视觉技术应用在农业的生产前、生产中以及生产后等各个环节,其主要就是鉴别植物种类,分级和检测农产品的品质。计算机视觉相较于人类视觉而言,其具有更多的优点,能够有效提高农业的生产率,实现农业生产与管理的智能化和自动化,促进农业的可持续发展。

一、计算机视觉技术概述

计算机视觉主要是指利用计算机来对图像进行分析,从而控制某种动作或者获取某描述景物的数据,是人工智能与模式识别的重要领域。计算机视觉兴起于20世纪70年代,其涉及的学科范围较为广泛,包括视觉学、CCD技术、自动化、人工智能、模式识别、数字图像处理以及计算机等。就目前而言,计算机视觉技术主要以图像处理技术为核心,是通过计算机视觉模拟人眼,并利用光谱对作物进行近距离拍摄,运用数字图像处理以及人工智能等技术,对图像信息进行分析和研究。计算机视觉技术主要步骤包括采集图像、分割图像、预处理、特征提取、处理和分析提取的特征等[2]。

二、农业机械中计算机视觉技术的应用分析

一般而言,农业机械中计算机视觉技术的应用,主要表现在以下三个方面:一是田间作业机械中的应用;二是农产品加工机械中的应用;三是农产品分选机械中的应用。

(一)田间作业机械中的应用

在田间作业机械中,计算机视觉技术的应用较晚。近年来,由于环境保护政策的提出,在农田作业的播种、植保以及施肥机械中的应用越来越广泛。在田间作业的过程中应用计算机视觉技术时,主要应用在苗木嫁接、田间锄草、农药喷洒、施肥以及播种等方面[3]。为了有效识别杂草,对除草剂进行精确喷洒,相关研究人员分析了美国中西部地区常见的大豆、玉米以及杂草二值图像的形态学特征,发现植物长出后14~23天内能够有效区别双子叶和单子叶的效果,准确率最高达到90%。在1998年开发出Detectspary除草剂喷洒器,其能够有效识别杂草,在休耕季节时,其相较于播撒而言,能够减少19%~60%的除草剂用量。在农业生产中,农药的粗放式喷洒是污染严重,效率低下的环节,为了有效改变这种现状,Giler D.K.等研制出能够精量喷雾成行作物的装置。该系统主要是利用机器视觉导向系统,使喷头能够与每行作物上方进行对准,并结合作物的宽度,对喷头进行自动调节,确保作物的宽度与雾滴分布宽度具有一致性,从而有效节省农药。一般而言,该系统能够促使药量减少66%,提高雾滴沉降效率和施药效率,减少农药对环境产生的影响。

(二)农产品加工机械中的应用

随着信息技术以及计算机技术的快速发展,计算机视觉技术被广泛应用在农产品加工的自动化中。如Jia P等提出了图像处理算法,该算法主要是以鲇鱼水平方向与主轴的形心位置和夹角为依据,检测鲇鱼的方位以及背鳍、腹鳍、头、尾的位置,从而确定最佳的下刀位置。此外,我国的黄星奕等人在研究胚芽米的生产过程时,在不经过染色的情况下,对胚芽米的颜色特性等进行分析,得出胚芽米颜色特征的参数为饱和度S。同时利用计算机视觉系统,自动无损检测胚芽精米的留胚率,其结果与人工评定的结果大体一致。

(三)农产品分选机械中的应用

在分级和鉴定农产品的品质时,可以利用计算机视觉技术对其进行无损检测。一般计算机视觉技术不需对测定对象进行接触,可以直接利用农产品的表面图像,分级和评估其质量,其具有标准统一、识别率高一级效率高等优势。计算机视觉技术在检测农产品时,主要集中在谷物、蔬菜以及水果等方面。Chtioui Y等人提出了结合Rough sets理论,利用计算机视觉技术对蚕豆品质的方法进行评价。该理论通过不同的离散方法对石头、异类蚕豆、过小、破损以及合格等进行有效区分,并利用影色图像,对其特征参数进行分类,最终分类的结果相比于统计分类结果,两者具有较好的一致性。

计算机视觉运用范文第3篇

关键词 计算机视觉;摄像机定标方法;应用特点;线性关系;参照物

中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1671—7597(2013)022-067-3

计算机视觉中的摄像机定标方法总得来说可以分为两类——传统的摄像机定标法和摄像机自定标法。为了能够使所获取的场景更加自然,计算机视觉系统可以通过运用摄像机定标方法,加之合理安排摄像机和计算机这两种成像装置,来对二维的图像信息进行虚拟空间的三维建模,进而控制整个摄像效果。这其中摄像及内部的一些参数起到了很大的作用,最初在计算机视觉中都是采用的传统摄像机定标方法,但是这种方法存在着一定的局限性。这种定标方法在摄像机随意运动和未知场景的安排下很难进行有效的标定。随着计算机视觉中的摄像机定标方法的不断进步和发展,以及摄像机自定标方法的诞生,使得这项技术逐渐获得了相对广泛的应用。

1 计算机视觉中与摄像机定标解析

计算机视觉的基本任务是采集一定数量的图片或视频资料并进行处理,以此来获得相应场景环境下的的三维信息。而这些三维信息与图像、视频对应点的相互关系需要通过摄像机的几何模型来决定,经过计算分析得出这些几何模型参数的过程即为摄像机定标。如此看来,计算机视觉与摄像机定标的关系密不可分,目前可知,计算机视觉与摄像机定标的结合已经运用到相关领域,如高速公路上的车辆自主导航,部分医学图像的处理,电脑中脸孔或指纹识别等。但是由于所使用的目标人群相对较窄,以及摄像机定标方法的相对局限,使得计算机视觉的摄像机定标无法广泛的运用到各个行业领域。正因如此,才加大了对计算机中摄像机定标方法的研究的必要性。下面就来对摄像机定标的两种方法进行简要的探讨。

2 传统的摄影机定标方法及应用特点

传统的摄像机定标方法主要是在相应的摄像机模型下面,通过对一系列的数学公式进行变换计算和改进优化,然后对标定的具体参照物进行科学的图像处理,最终来获取摄像机模型的主要外部参数和内部参数。但是,由于不同的标的参照物与不同的算法思路的限制,传统的摄像机定标方法也各不相同,其大致可分为以下三种:三维型——3D立体靶标定标法、平面型——2D平面靶标定标法以及以径向约束为基准的定标法。

2.1 基于3D立体靶标的摄像机定标

这种基于3D立体靶标的摄像机定标方法就是在摄像机的前面安置一个具有3D效果的立体靶标装置,然后将靶标上面的任何一个点都拿出来作为i这个参照物的特征点。在计算机视觉系统的作用下,将每一个靶标上面的特征点在整个三维坐标系中进行精确的制作测定。与此同时,摄像机首先在拍摄过程中获取靶标上面的特征点影像信息,然后对平面图像坐标系和立体空间坐标系二者的内外部数据参数排列出非线性方程,找出方程中系数矩阵的非线性关系,最后通过数学算法中的线性变换法来对整个透视系数矩阵中的每一个元素进行求解。通常在这种定标方法的应用过程中,计算机视觉系统都会忽略摄相机镜头在拍摄时的非线性畸变,将透视变幻矩阵中的相关元素定义为未知数,继而在整个定标过程确定有效的三维控制点和相应的图像点。在装置3D立体靶标后,整个摄像机定标就能够根据靶标上特征点的图像坐标和世界坐标,在数学变幻算法的应用下,计算出摄像机的内部参数和外部参数。

这种3D立体靶标的摄像机定标方法不仅能够优化定标物的获取方法,而且能够适应程序功能的改进,并且较高的精度,因而得到了广泛的应用,但是这种定标方法通常比较繁琐。

2.2 基于2D平面靶标的摄像机定标

基于2D平面靶标的摄像机定标方法在传统摄像机定标方法分类中属于一种新型的定标方法,又名张正友定标法。这种定标法具有灵活适用的特点,也是对传统摄像机定标方法的一种简化。在定标过程中首先是要在两个以上的不同方位对一个平面靶标进行摄相机拍摄,整个拍摄过程中2D平面靶标和摄相机镜头都能够自由地进行移动,而且要保持整个摄像机的内部参数一直固定。通常在基于2D平面靶标的摄像机定标法的应用中,我们都需要先假定这个靶标在三维空间坐标系中的竖轴为0,然后为了求出摄像机内外参数的优化解,要建立相应的线性模型,通过对线性模型的线性分析来计算出优化解,最后,运用最大似然法排列参数之间的非线性关系来求出其非线性解。在整个定标流程中,必须对摄像机的镜头畸变的目标函数进行综合考虑,才能够计算出摄像机的外部和内部参数。

这种方法既具有较高的精确性,又不需要很昂贵的定标成本,因此在计算机视觉系统中很为实用。但是,这种方法在进行整个摄像机内外参数的线性分析时,因为特征图像上面的直线在透视之后依然是直线,在进行图像处理的过程中,会引入一定的误差。因此,在很多具有广角镜头的摄像机定标上会出现因为镜头畸变而引起的较大误差。

2.3 基于径向约束的摄像机定标

基于径向约束的摄像机定标就是通常所说的两步法标定方法。这种方法通常是先利用径向一致约束对超定性的线性方程进行最小二乘法求解,这样就能够将除了摄像机光轴方向平移外的其他的摄像机参数,然后对摄相机镜头存在和不存在透镜畸变的情况下分别进行其他摄像机参数的求解。这种方法的计算量较为适中,而且精度也比较高,适用于摄像机的精密测量。然而,两步法对于整个定标设备的要求也高,对于简单的摄像机标定而言不易采用。

总的来说,基于径向约束的摄像机定标的精准是通过设备的复杂和精确来获得的,因此具有针对性的应用特点。

3 摄像机自定标方法及其应用特点

摄像机自定标方法是指在摄像机在移动时,周围环境中的图像会形成一定的对应关系,通过这种对应关系来对摄像机进行定标的方法,这种方法无需依赖参照物。摄像机自定标方法主要有以下四种:基于主动视觉的自定标法、基于Kruppa方程的自定标方法、分层逐步定标法以及基于二次曲面的自定标方法等。这些方法相较于传统的摄像机定标方法来说有了很大的改进和提高,下面就进行简要的探讨。

3.1 基于主动视觉的自定标法

目前,在摄像机自定标方法中的应用最为普遍的方法便是基于主动视觉的自定标法。这种方法主要是能够通过对摄像机在移动过程中的对环境中的多幅图像进行标定,进而建立对应关系来求出标定参数,由此可见,整个标定过程不需要精密的标定物,如此一来就能够使得标定问题简单化。主动视觉系统是这种标定方法的核心技术,就是摄像机在拍摄过程中被固定在了一个能够得到精确控制的移动平台上,并且这个平台的相关参数能够通过计算机进行精确的读出,在整个拍摄过程中摄像机只需要通过一定的特殊运动来获取多幅图像信息,然后在结合摄像机运动的具体参数和图像的参数来确定整个摄像机的内部和外部参数,达到摄像机定标的效果。其中基于主动视觉的自定标法的代表方法就是马颂德提出的控制摄像机的两组三正交平移运动的标定方法。后来,李华、杨长江等人对这种方法进行了改进和优化,提出了基于四组平面正交和五组平面正交运动的标定方法,并能够利用获取图像中的机电信息来对摄像机的参数进行线性表定。

这种方法算法简便,能够获得整个参数的线性解,但是这种方法对整个摄像机的运动平台要求很高,因此要求必须具有精确控制的能力。

3.2 基于Kruppa方程的自定标方法

基于Kruppa方程的自定标方法主要是在整个摄像机自定标过程中导入了Kruppa方程,并对该方程进行直接求解,从而得到整个摄像机的具体参数的方法。基于Kruppa方程的自定标方法在应用时利用了极线变幻和二次曲线像的概念对Kruppa进行推导,直接进行求解。

这种标定方法不需要对整个图像的序列进行射影重建,通常是对两个图像之间的信息建立一个方程,相较于逐步分层标定方法而言,基于Kruppa方程的自定标方法能够将某些很难做到所有图像整合到一个统一的射影框架中的情况更加具有优势,但是这种方法还是存在着一定的局限性,它无法保证在无穷远处的平面能够保持所有图像在确定的摄影平面中还具有一致性的效果。当整个摄像机拍摄的图像的序列较长的时候,基于Kruppa方程的自定标方法就显得很不稳定,继而不能够很好地算出整个摄像机的内外参数,对定标造成了一定的影响。

3.3 分层逐步定标法

分层逐步定标法是摄像机自定标方法中的一个研究热点,在摄像机自定标的实际应用中以及逐步取代了可以直接求解的基于Kruppa方程的自定标方法。分层逐步定标法在应用过程中首先需要对整个拍摄的图像序列进行摄影重建,这点和基于Kruppa方程的自定标方法一样,然后利用绝对二次曲面加以约束,最后在确定出无穷远处平面方程中的仿射参数以及摄像机内部的参数。分层逐步定标法的应用特点是必须建立在射影定标的基础之上,利用某一幅图形作为特征基准点进行射影对其,将整个摄像机自定标的未知数的数量减少,再运用数学算法中的非线性优化算法来进行未知数的求解。

这种方法的不知自出就是在进行非线性优化算法时,初值是通过事前的预估得到的,不能够保证这个方程的收敛性。由于在射影重建时,选择的基准图像不同,整个摄像机自定标的结果也会存在差异。

3.4 基于二次曲面的自定标方法

基于二次曲面的自定标方法和基于Kruppa方程的自定标方法在本质上答题一致,这两种方法都是利用了绝对二次曲面在欧式变幻算法的计算下维持的不变性进行的。最早将二次曲面的概念引入到计算机视觉系统中摄像机自定标方法的是Triggs,他在这种定标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标方法。

在输入了多幅的图像并且在进行统一的射影重建的状态下,基于二次曲面的自定标方法会比基于Kruppa方程的自定标方法更加适用一些,原因就是基于二次曲面的自定标方法包含了绝对二次曲面和无穷远处平面的所有信息,进而能够办证整个图像在无穷远处平面的一致性。

4 传统摄像机定标方法与自定标方法优缺点分析

从上文可知,对于传统摄像机定标方法应该取其精华,去其糟粕;对于摄像机自定标方法,在吸取传统摄像机定标方法的优点的同时,应该加强自身的精度要求。总而言之,两种摄像机定标方法各自存在利弊,如何改进才是正确的研究方向。

4.1 传统的摄像机定标方法弊端

传统的摄像机定标方法通过实践证明,在理论上和实际运用上十分有用的,但仍有不少地方需要进一步改进,以下为它目前存在的问题所在:1)摄像机所拍摄的图像或视频存在一定噪声。在实际数据计算分析中,这种噪音无论大小,都会对内部参数的实际解造成大的干扰,并且使实际解与由约束关系所求得的解之间有着相当大的差异。因此,怎样才能够提高解的鲁棒性、减少解之间的差异性成为了传统摄像机定标亟待解决的1问题;2)线性模型所得的优化解并非全局的。由上可知,摄像机定标的实际过程便是获得实际参数的过程,即使用各种不同的优化计算方法,来获得相应的非线性方程的一组解,但实际上,以此所获得的优化解并非全局的。因此,如何变化或者提高线性方程的解答方法也很重要;3)摄像机定标参数的不确定性。一般来讲,摄像机定标参数的不确定性决定着计算参数的可信程度,同时,其对三维重建有着影响,进一步来讲,摄像机定标的不确定性也决定着约束关系的不确定性传播。因此,这个问题也需要深入进一步研究。

总之,传统摄像机的定标方法依然存在着许多无法忽视的弊端和需要解决的问题,深入研究并尽快解决这些问题,应该是传统摄像机的定标方法今后的大的研究方向。

4.2 摄像机自定标方法相关问题

目前普遍认为,摄像机自定标方法实现随时随地的校准摄像机模型参数,与传统的摄像机定标方法相比显得更为灵活先进。摄像机自定标方法无需参照物,仅仅从图像或视频的相关点中得到它们之间的约束关系,从而通过相应的分析,计算出摄像机模型的参数.这种定标方法看似毫无缺点,但自定标的精度与传统的摄像机定标方法相比,还是存在者一定的缺点,以下便是对其缺点的归纳总结:部分摄像机自定标方法所求得的解不够稳定。例如:在图像或视频存在一定噪声的情况下,实际的解与理论的解有着相当差异,或者所求得的解并不唯一。因此,解的不稳定性和精度不够的情况,不仅是传统摄像机定标方法的缺点,也是自定标方法的一个问题,提高解的精度及稳定性,是自定标研究的一个重要方向。实际上,在现在的解决方案中,各种优化算法是最常用最普遍的方法,但是,在多解的情况下,优化算法也无法能够保证得出全局的最优解。由此看来,这个问题是计算机是绝种摄像机定标方法普遍存在的关键性问题。

5 结束语

随着计算机视觉系统的不断发展,摄像机定标技术也呈现了进步的状态。综上所述,计算机视觉中的摄像机定标方法主要有传统的摄像机定标法和摄像机自定标法,对这两类的定标方法进行深入的研究能够为全面认识和了解摄像机定标方法起到很好的帮助作用。计算机视觉中的摄像机定标方法在今后的发展过程中应该得到更多的研究,但其所存在的不足和弊端也理应得到研究人员的重视。在这个多元化信息化的世界里,计算机视觉中的摄像机定标技术若能够根据现有的条件,适应如今的环境,选择合适的方法,对一些还存在局限性的环节取得更好地突破,则能够将整个定标技术提升一个高度。相信随着未来计算机视觉系统的不断扩展和不断完善,摄像机定标技术的应用范围也会越来越广阔。

参考文献

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[3]刘健勤,鲍光淑.面向数据采掘的自适应图象分割技术[A].中国图象图形科学技术新进展——第九届全国图象图形科技大会论文集[C].1998.

[4]洪俊田,陶剑锋,李刚,桂预风,徐晓英.基于灰色关联的数字图像去噪研究[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2006,04.

[5]赵江涛,周仁斌,刘宝源.基于线结构激光三维扫描系统的摄像机标定方法研究[A].2010振动与噪声测试峰会论文集[C].2010.

[6]王鹏,王红平.基于网格图像的双线性插值畸变校正的方法研究[A].科技创新与节能减排——吉林省第五届科学技术学术年会论文集(上册)[C].2008.

[7]程建璞,项辉宇,于修洪.基于OpenCV的视觉测量技术中摄像机标定方法[J].北京工商大学学报(自然科学版),2010,01.

[8]赵越,江南.一种基于3D矩形靶标的摄像机标定算法及其实现[A].第九届全国信息获取与处理学术会议论文集Ⅰ[C].2011.

计算机视觉运用范文第4篇

关键词 模式分析 计算机视觉 教学改革

中图分类号:G643.2 文献标识码: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

我校模式分析与智能计算研究所师资团队是江苏省“青蓝工程”创新团队,主要研究领域包括智能数据分析、图像处理和机器视觉等方向,承担研究生和本科生的模式识别、机器学习、数据挖掘、智能信息检索、数字图像处理、计算机视觉等课程的教学任务。以往的教学过程中虽然积累了丰富的教学经验,但当前新知识不断涌现、新技术发展迅猛,对模式分析与视觉处理课程群的知识体系、实践体系改进提出了新的挑战。

近年来,国内外高校在该类课程教学上,已涌现出众多新理念、新方法。Coursera联合创始人Andrew Ng推出的机器学习课程,开启了教育领域的MOOC时代,引领了教育教学方法的新革命。①深圳大学、②江苏科技大学③分别进行了基于CDIO工程教育理念的计算机视觉课程教学改革实践,实现多层次项目设计的教学模式改革,讲座式、讨论式、实践式教学方法的探索。国防科技大学④在计算机视觉课程中引入研讨式教学模式,通过案例教学、小组研讨的方式来替代传统的教学方式。华中科技大学⑤从教学内容国际化、教学方式国际化、教学成果国际化三个方面开展了计算机视觉课程的国际化建设。另外,也有高校进行了图像工程课程群建设,⑥基于图像分析与计算机视觉应用课程结合的项目协同创新能力培养实践。⑦

在分析上述国内外高校该类课程改革的基础上,我们重点以模式分析与视觉处理课程群的实践教学体系改革为切入点,优化师资队伍结构,梳理课程群知识体系,优化课程授课模式,完善课程群实践体系,改革实践考核模式,实现学生国际化视野、理论联系实际、工程实践和创新能力全面提升的目标。

2 模式分析与视觉处理课程群特点

模式分析与视觉处理课程群涵盖了模式识别、机器学习、数据挖掘、数字图像处理、计算机视觉等多门课程。该类课程存在以下特点。

(1)该类课程属于多学科交叉,涉及的知识面既广又深。由于该方向涉及计算机科学与技术、应用数学、自动化、电子科学与技术、信息工程等多学科内容,而学生在大学本科阶段很难学习和了解如此多的知识模块,这对研究生阶段学习来说,具有相当大的挑战。同时,对于每个知识模块,所要求的数学基础较高,理论具有相当的深度,理解和掌握不容易。

(2)该类课程既重视扎实的基础理论,也强调良好的工程实践能力。该类课程的基础理论教学一直受到各高校的重视。随着近年来产业界的迅猛发展,计算机视觉应用层出不穷,对学生的工程实践也提出了更高要求,需要能够在系统层次上有整体认知,同时要能对各功能模块进行优化,提升系统的整体性能。

(3)该类课程所面向的选修学生面广。该类课程既是多学科交叉,也面向计算机应用、电子科学与技术、自动化、应用数学等不同研究方向、不同水平层次的研究生开设。这对课堂教学和实验实践也带来更大挑战。

3 模式分析与视觉处理课程群改革举措

针对上述分析的课程群特点,我们重点以实践体系改革为突破口,通过优化师资队伍结构,梳理课程群知识体系,优化课程授课模式,完善课程群实践体系,改革实践考核模式等举措,实现学生国际化视野、理论联系实际、工程实践和创新能力全面提升的目标。

3.1 师资队伍结构优化

为了学生能够适应模式分析与视觉处理产业的快速发展,在课程群建设过程中更强调学生的工程实践和创新能力培养。这首先对师资队伍结构提出了新的要求。

近年来,课程教学团队引进海内外具有深厚理论功底和较强工程能力的高水平师资4名,大大充实了机器学习、数据挖掘、图像处理等课程的教学力量。对于现有教师队伍,鼓励教师跟产业一线企业广泛合作,目前已与华为、中兴等企业在视频检索、智能交通视觉处理等方面开展了实质合作。这些来源于产业界的高质量课题对科研和教学起到了良好的促进作用。

与此同时,通过研究生工作站、企业短期实习等渠道,鼓励企业高级研发人员参与到学生实践能力培养环节中,将实际项目进行适当切分或提炼,实现该类课程实践环节的模块化、专题化训练。

综上,通过引培并举,优化校内师资队伍结构;通过校企合作,积极吸引企业师资参与。良好的师资队伍为该类课程的实践体系改革提供了有力支撑。

3.2 课程群知识体系梳理与授课模式改革

模式识别、机器学习、数据挖掘、智能信息检索、数字图像处理、计算机视觉等课程既有一定的逻辑关系,也存在相互交叉的混杂关系。一般认为,模式识别、机器学习是模式分析与视觉处理领域的基础理论课程,数据挖掘是建立在模式识别、机器学习和数据库基础上的应用类课程,智能信息检索则是数据挖掘基础上更为具体的应用实现。数字图像处理为计算机视觉课程提供了基础支撑,计算机视觉则是在综合利用模式识别、机器学习、数字图像处理、数据挖掘等知识模块基础上面向应用的系统实现。但是,这些课程也存在着知识点的交叉或重复。例如,模式识别和机器学习中都有贝叶斯参数估计、支持向量机模型等知识点,但视角和侧重点有所不同;图像处理、计算机视觉中都有颜色模型、成像模型等知识点,也同时存在与模式识别、机器学习交叉的知识点。

我们针对来自不同研究领域的学生群体,对该课程群的知识点进行系统梳理,既避免知识点的重复讲授,也防止重要知识点的缺漏。课程教师集体讨论,形成每门课程的核心知识集,和针对不同研究领域的选讲知识集。学生在学习课程时,在掌握核心知识集的基础上,结合自己的研究方向选择相关的选讲知识集学习。

在课程教材和参考书的选择上,注重挑选国际上有影响力的教材。例如,模式识别的参考书为Richard O. Duda等人编著的Pattern Classification;机器学习的参考书为Tom M. Mitchell编著的Machine Learning和Christopher M. Bishop编著的Pattern Recognition and Machine Learning;数据挖掘的参考书为Jiawei Han等人编著的Data Mining:Concepts and Techniques;数字图像处理的参考书为K. R. Castleman编著的Digital Image Processing;计算机视觉的参考书为D. A. Foryth编著的Computer Vision: A Modern Approach和Richard Szeliski编著的Computer Vision: Alogrithms and Applications。这些教材已被国内外著名大学普遍采用。同时,每门课程都提供相关的国内外顶级会议和期刊的列表,供学生课后追踪研究领域的热点问题。

在课堂授课环节上,注意采用灵活多样的授课方式。对于核心基础知识模块,以教师讲授为主,同时提供国内外该类课程的热门MOOC网址给学生参考。对于选讲知识模块,鼓励学生事先结合各自研究方向有目的自学,在学生报告的基础上进行课堂讨论方式进行。充分发挥学生学习的主体作用,也便于教师了解学生的水平和学习状况。

除此以外,不定期邀请国内外著名学者来校做学术报告,让学生充分了解该研究领域的最新前沿动态,并就热点问题进行专题讨论。

3.3 课程群实践体系完善与考核方式改革

工程实践和创新能力的培养是该课程群改革的重要目标。我们在上述师资队伍结构优化、课程群知识体系梳理与授课模式改革的基础上,着力进行课程群实践体系的改革与完善。我们通过多层次菜单式的实验项目选择、项目牵引的创新能力训练、学生综合研究能力的全面考查等方面来实现。

首先,整合和优化课程群实践内容,实现多层次菜单式灵活选择。根据各研究领域的要求进行灵活搭配,根据学生个体的能力与水平选择适当规模和难度的实践内容,通过课程内的基础实验、课程间的综合实验、课程群的创新实验来选择和组合,如图1所示。

图1 多层次菜单式实验内容示意图

基础型实验内容主要是各课程核心知识点的实验验证,主要包括模式识别,机器学习,数据挖掘,图像处理与分析,计算机视觉等课程的实验。要求选课学生对这些基础实验必做,打下良好的研究基础。

综合探索型实验在基础型实验基础上,既有单门课程内总的综合实验,也有课程间知识的综合应用。主要分为两大块,包括模式分析与机器学习方向的综合实验,以及图像处理与机器视觉方向的综合实验。实验目的主要是针对这两大块方向重点知识的综合分析和比较,能够熟练掌握和灵活应用。例如模式分析、机器学习、数据挖掘等方向都用到的线性判别分析、支持向量机、均值聚类等内容;图像处理与机器视觉中的图像特征抽取、视觉系统选型、目标检测、特定平台的算法优化等内容。学生可根据各自研究方向有目的的选择两块综合实验的大部分内容。

在综合型实验基础上,该课程群通过若干创新型实验来检验学生理论知识掌握程度和实践方法应用能力,为后续的研究课题开展打下良好的科研素养。主要内容包括人脸识别、二维条码识别、车辆属性识别、智能视觉监控、以及企业来源的关键技术等。这些项目实践既涉及用到图像处理与机器视觉的内容,也涉及模式分析与机器学习方向的知识。并且需要学生在综合运用相关知识的基础上有创新能力。

其次,重视各类项目牵引的创新能力训练。一方面,鼓励教师从国家自然科学基金、企业合作项目等研究中提炼出问题规模和难度适中的训练项目,作为课程群的综合能力训练项目。另一方面,鼓励学生参加挑战杯、全国研究生智慧城市技术与创意设计大赛等各类具有挑战性的竞赛项目,以赛代练,提升学生的工程实践和创新能力。同时,也鼓励学生利用百度、微软等相关研究领域的企业实习机会,参与产品一线的工程实践能力训练。

再次,注重考核环节,实现科研素养和实践能力的全面考查。只有严格、公平、公正的考核,才能保证实验实践的质量和水平,才能提升学生的科研素养和实践能力。我们主要在手段、方式方法上进行了改进。在题目选择上,根据学生个体水平和研究领域要求的差异,在选题上有适当的难易区分度,让每位学生都有锻炼和提升的机会;在考核方式上,采用结题书面报告来检验学术论文的写作能力,采用程序演示检验系统的设计与实现水平,采用上台汇报的方式检验学生的表达能力,多管齐下全面检查学生的综合科研素养;在考核成绩评定上,采用现场教师和学生共同评分的方式,公平合理;最后,通过网站展示、发表学术小论文、专利、软件著作权等方式展示和公开优秀成果,激发学生的学习热情,并由此形成积累,有利于学生实验实践氛围的传承。

4 结语

本文在分析国内外高校模式分析与视觉处理类课程群改革现状的基础上,以学生国际化视野、理论联系实际、工程实践和创新能力全面提升为目标,重点开展了师资队伍结构优化、课程群知识体系梳理、课程授课模式改革、课程群实践体系完善和实践考核模式改革等工作,取得了良好的效果,并为校内其他课程群的教学改革作为示范推广。

注释

① https:///learn/machine-learning/

② 郭小勤,曹广忠.计算机视觉课程的CDIO教学改革实践.理工高教研究,2010.29(5):98-100,148.

③ 史金龙,白素琴,庞林斌,钱强.研究生机器视觉课程的CDIO教学改革实践.计算机教育,2013.9:40-43.

④ 陈芳林,刘亚东,沈辉.在《计算机视觉》课程中引入研讨式教学模式.当代教育理论与实践,2013.5(7):112-114.

⑤ 王岳环,桑农,高常鑫.计算机视觉课程的国际化教学模式.计算机教育,2014.19:101-103.

计算机视觉运用范文第5篇

通过阐述农业机械中的几种新的技术手段,比如计算机技术、网络信息技术、人工智能技术及液压技术等在农业机械中的应用情况,对农业机械技术的发展进行了分析,希望可以为农业机械设备的智能化发展提供相应的参考依据。

关键词:

农业机械;技术手段;应用;发展前景

我国在国际上的地位正在逐渐提高,这与我国的经济发展是分不开的,经济的发展需要基础的支持,农业就是我国的基础,我国是农业大国,农村人口基数大。随着近几年我国农业的发展,很多高新技术也被运用到农业的机械设备中,使农机设备向着智能化的方向发展,有效地提升了农业生产的整体效率。在农业的生产中使用高新技术还能够提高农业的生产效率,保证农机相关机械的正常运作。

1农业机械技术的应用分析

1.1计算机技术

这里所说的计算机技术主要指的是计算机视觉技术,这一技术最早被运用在农业机械上是在20世纪70年代中期,当时主要运用的是计算机技术中的视觉技术,利用这一技术的主要目的是可以对农产品的品质质量进行分级别检查。计算机视觉技术是以图像处理为基准,随着图像处理以及视觉模拟技术的发展,计算机视觉技术不仅可以用来检查农产品的品质,而且还可以用来对农产品进行播种、收割。虽然计算机视觉技术在我国农业技术领域的应用时间还不是很长,在实际的使用中还有很多的问题出现,但是相信随着科学技术的不断发展,计算机视觉技术必将会改变传统的农业作业模式,为现代化农业发展提供技术上的支持。

1.2网络信息技术

网络信息技术在我国农业机械上的应用是非常成功的,信息技术与地理信息系统的有机结合不仅可以为农业的生产提供高精度的监控,而且还能够对农业生产中出现病虫害的情况进行及时的检测,然后根据定位系统来进行田间作业。

1.3液压技术

液压技术主要依靠的是微电子技术和工业传感技术,在数据的采集上,运用液压技术主要完成的是能量的转换和匹配,其目的是为了让农业机械的效率能够得到进一步的提高,让机械设备的相关系统特征可以得到完善,让机械设备的可靠性能够得到提升,这也很好地符合了环境保护的相关标准要求。而大部分的农业机械都是采用内燃机作为原动力,所以很多时候都会出现工作负荷,一般情况下,我们都是通过电液控制手段来完成负载与原动力之间的匹配情况,尽可能地减少功率传输过程中出现的损失,从而提高农业机械系统的工作效率。

1.4人工智能技术

随着信息全球化的不断深入,高端技术不仅在大型的企事业单位中被运用,在农业中也得到了广泛的应用,比较有成果的就是美国利用人工智能技术研发出激光拖拉机、机械的内部导航装置,等等,这些装置可以对拖拉机的运行方向及所处位置进行实时的测定,在了解地区土地信息之后,再制定合理的土地种植方案、农药及种子的数量,等等。

2农业机械技术的发展趋势

2.1推广农业机械产品的技术发展

目前在我国的农业机械发展上,已经开始运用机电智能化技术和计算机技术,这使得农业机械化设备的科技含量有了极大的提高,不仅有效地提高了农业机械的作业效率,而且也提升了农业的生产效率。

2.2农业资源的利用率得到了提升

只有提高了农业资源的开发利用率,才能够确保农业实现可持续发展,同时也为保护生态环境奠定基础,如回收农业生产的废弃物,普及无害化的处理设备,运用无害化技术来处理废水可以有效地达到保护环境的作用。而在农业种植的过程中,使用有机肥料还可以进一步提高农业资源的利用效率。除此之外,大力发展节能型动力机械设备可以有效地避免出现资源浪费,从而提高农业资源的整体利用效率。

2.3提高农业机械产品的质量监督水平

要想提升农业的机械化水平,还要从规范设计的基本要求出发,全面提高农业产品的质量。在质量提升的过程中,还要注重农业产品的整体造型和外观,农机设备的耐久性也要经得起考验。选用与农机设备相配套的发电机及元件,能够最大程度上提高农业机械产品的质量。在农业机械设备完成安装之后,还要对其进行试运行,只有保证了设备各项指标都正常的基础上,才能够真正的投入使用,这也是提高农业机械产品可靠性的前提。

2.4加大政府的补贴力度

各级地方政府要加大农业机械的技术推广,做好农业机械的培训工作。国家还要将拖拉机、插秧机等农机具作为农具购置补贴的关键,普及农业机械知识。这样也能够更好地提高农业机械化的发展进程。2.5确保农业机械技术的安全生产关注安全监督管理及装备的创建工作,加大农业机械的安全投入,以便更好地满足农业机械工作安全监督管理的需求。除此之外,最重要的是,要将农业机械的安全检验工作纳入到各级县市政府的财政预算当中。

3结语

随着科学技术的飞速发展,一些高新技术正在逐渐地被运用到农业的机械设备中,这些机械设备的出现不仅提高了农业的整体生产水平,而且还进一步提升了农业的生产效率,很好地实现了农业的可持续发展。在今后的农业发展过程中,农业机械也必定是智能化的,所以要求操作人员要不断地提高自己的专业素养,全面推广农业机械新技术,只有这样才能够真正意义上实现我国农业机械的智能化。

作者:徐家亮 刘晓鹏 单位:黑龙江省克东县农机安全监理站

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[4]胡札进,姚尚斌,徐七三“.双低”储藏与四项储粮新技术的综合应用[C]//全面建设小康社会:中国科技工作者的历史责任———中国科协2003年学术年会论文集(上).2003.

[5]柳旭.浅析电视空间新技术对审美体验的影响[C]//2009中国电影电视技术学会影视技术文集.2010.