计算机视觉报告

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篇计算机视觉报告范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

计算机视觉报告范文第1篇

结合当前工作需要，的会员“ylgarden”为你整理了这篇街道办事处财政决算审计整改报告范文，希望能给你的学习、工作带来参考借鉴作用。

【正文】

清波街道办事处2019年度财政决算审计整改报告

2020年4月1日至6月22日，上城区审计局对清波街道街道办事处2019年度财政决算情况进行了审计。审计中发现我街道还存在预算编制、经费使用、固定资产管理和工程管理等方面问题需加以纠正和改进。

街道办事处领导高度重视审计报告中指出的问题，多次组织召开专题会议，逐项对照检查，认真分析，查找原因，并采取相应整改措施。具体整改情况报告如下：

一、关于预算编制准确性、可靠性、完整性有待提高问题

（一）部分预算内专项经费调整率偏高或调整额较大的问题

?? 2020年度编制内容更细化，并新增了预算项目，为街道应对各类突发事件提供资金保障，降低因突发事件造成的专项经费调整率。

（二）关于财务处理不规范问题

严格按照政府会计准则执行，加强财务复核流程，提高财务业务水平，确保财务列支规范合理。

（三）关于预算编制不完整的问题

根据2021年度预算编制要求，已相关经费列入政府购买服务专项。

二、关于经费使用管理尚待加强问题

（一）关于部分专项经费多头列支问题

2020年编制预算时，细化了专项经费预算，统一项目列支经费。

（二）关于个别专项经费使用与项目申报书不符问题

办事处主要领导已在班子会议上，要求各科室按照2020年度参与式预算相关要求编制预算申报书，尽可能细化项目申报内容，确保专款专用。

（三）因公出国（境）费用较上年增加

2020年度公务出国经费为零。

三、关于往来款未及时清理问题

街道已向往来款挂账单位发函，督促清理相关往来款。

四、关于固定资产管理较薄弱问题

（一）关于房产台帐信息与管理系统信息不一致问题。

一是对未在房产管理台帐上反映的13处房产，均已更新，并备注说明特殊情况。二是对未在国有资产管理信息系统反映的1处房产，已经及时录入系统。三是对街道房产管理台账有3处不一致情况进行了细核,做好更新工作。

（二）关于房产出租审批手续和租房协议不全问题。

现已重新签订了房屋租赁合同，待合同到期后，后续协议招租将严格按照手续执行。

（三）关于房产出租未进行公开招租问题

街道将与区府办和区财政等相关部门的加强协调和沟通，争取在今年补办相关手续。

（四）关于部分内部制度内容存在冲突问题

街道已根据实际情况对《清波街道固定资产管理办法》和《清波街道房产管理制度》进行修订。

（五）部分内容固定资产制度执行不到位

一是街道指定专人负责固定资产管理，二是对房产权属用途进行定期复核和数据更新，三是制定《清波街道房产出租管理暂行办法》。

五、关于工程招投标管理尚待改进问题

（一）关于“小型工程投标单位资格审查不严”问题

一是严格审查投标单位资质，约谈该项目投标单位法人及联系人，对街道入库建设单位全面进行排查，将相关单位从街道投标库中删除。二是提高招标文件质量，完善《清波街道建设工程项目监督管理办法（试行）》，并对招标文件中所有条款内容严格把关，对实际不适用的。三是强化与财政、审计部门配合，对纳入投标库的工程单位，实行全面信用管理。

（二）关于“小型工程流标后未重新招投标”问题

一是集中组织学习《中华人民共和国招标投标法》等相关法律、法规，提高招标办人员业务技能和操作水平。二是制定《清波街道建设工程项目监督管理办法》（试行），完善工作制度，明确个人岗位职责。

六、关于内审工作尚待加强问题

街道严格执行《审计署关于内部审计工作规定》和《内部审计准则》，按照区审计局有关内审工作会议精神，加强对内审工作的管理，按要求制定《清波街道内部审计工作制度》，编制2020年度内部审计工作计划，提高内审工作质量。

特此报告。

计算机视觉报告范文第2篇

关键词： 计算机视觉； 手指特征识别； 动态阈值算法； 矩形模版

中图分类号： TN911?34； TP37 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）12?0113?04

Abstract： In order to improve the accuracy and speed of the finger feature recognition in video image， a dynamic threshold algorithm based on rectangle template is proposed. The rectangle template is used in the algorithm to smooth the image， and the gray threshold method is used to extract the edge of the target to recognize the finger feature accurately. The Matlab simulation results show that the algorithm is lightly influenced by environmental noise， and can segment the edge of the finger clearly and accurately. A finger feature recognition system based on computer vision was designed on FPGA platform. Its real?time performance， finger recognition accuracy and other performances were tested. The test results show that the running speed of the system is synchronous with the speed of capturing the image by camera， which can meet the real?time requirement of the system. The coordinates deviation of the finger position recognized by the system is about 3 pixels， which can basically meets the accuracy requirement of the system.

Keywords： computer vision； finger feature recognition； dynamic threshold algorithm； rectangle template

S着科学技术的飞速发展，人与计算机之间的交互活动越来越密切，并逐渐成为人们日常生活的重要组成部分。传统触摸屏是现阶段一种最常见，也是最重要的人机交互方式，其是通过一种附加在显示器表面的透明介质，依赖使用者的手指触摸该介质来实现对计算机的输入控制[1?2]。目前，这种触摸屏技术已经相当成熟，但是，技术上不容易做到大尺寸，且成本相对较高，也易于破损。为了突破传统触摸屏这种人机交互方式的局限，把任何成像平面变成可用手指进行交互的系统，本文提出了一种基于计算机视觉的手指特征识别算法，并在FPGA平台上建立了一套基于计算机视觉的手指特征识别硬件系统。这种基于计算机视觉的手指特征识别方法可为基于视觉的人机互动提供一种新的技术解决途径。其与传统触摸屏的区别在于，不需要在成像屏幕上安装任何特殊介质，使用寿命得到大幅延长，应用范围有了很大扩展。

1 图像采集平台

本文所采用的图像采集平台如图1所示，在任何与计算机连接的显示设备（如投影屏幕、等离子电视等）的左上角、右上角安装两个摄像头，通过这两个摄像头便可确定手指在屏幕上的二维坐标信息（x1，x2）。然后，将此坐标点传至计算机，并与Windows系统的鼠标程序关联即可实现人机交互功能。图2是图像采集平台的侧视图。其中虚线框表示摄像头视野中系统需要处理的区域，即手指出现的区域。

2 手指特征识别算法及仿真

在系统实现过程中，如何从摄像头所拍摄的画面中准确地识别并提取出手指信息是其难点之一。在目前的图像处理技术中，用于识别背景图案中目标物体的算法很多，本文在分析基于色彩聚类的肤色识别算法的基础上，结合课题特殊需求，提出一种基于矩形模板的动态阈值算法，并在Matlab中对上述算法的处理效果进行了仿真。

从图像采集平台可以看出，本系统只关心距屏幕很近的小视野内是否出现区别于背景的目标物体。因此，只需从摄像头拍摄的图像当中截取一部分，如图3中的小矩形框所示。

2.1 基于色彩聚类的肤色识别算法

肤色是人体区别于其他物体的一个重要特征，人体肤色特征不受位置、角度、大小等因素影响，具有较强的稳定性。因此，本文首先选定基于色彩聚类的肤色提取识别算法进行研究。在色彩聚类方法中，Anil K.Jain的Cb，Cr椭圆聚类方法最为典型[3?4]。采用非线性分段肤色分割得到的肤色区域在Cb，Cr空间中近似于椭圆，如下：

由图5可知，利用该算法分割手指信息的效果尚可，能从比较友好的环境中迅速准确地识别出手指信息。图6为利用椭圆聚类肤色分割算法对从图像采集平台读取图像的手指识别效果。可见，该算法在普通环境下对手指的识别效果良好。但当屏幕上的颜色影响手指肤色时，该算法的识别能力就会有所降低。可见，该算法对皮肤颜色的纯度要求较高，适用范围受限。图7为屏幕出现大面积蓝色时对手指识别造成的影响效果。

2.2 基于正方形模板的动态阈值算法

基于正方形模板的动态阈值算法，即采用灰度阈值法，用正方形模板平滑图像[5?6]。图8（a）是3×3模板动态阈值算法平滑图像的过程。

应用基于3×3模板的动态阈值算法对原图4进行边缘提取的仿真效果如图9（a）所示。可见，应用3×3模板可以提取出目标物体的边缘，但不够清晰。虽然可以通过增大模板取得比较理想的效果（图9（b）为采用基于101×101模板的动态阈值算法的处理效果），但会使计算量剧增，同时也缩小了模板所能完全覆盖的范围，使图像边缘产生无效的白色区域。

2.3 基于矩形模板的动态阈值算法

根据课题实际需要，即所要处理的目标区域为长方形窄条区域（如图3所示），本文提出一种基于矩形模板的动态阈值算法。该算法与基于正方形模板算法的区别在于，平滑图像时所用的模板为窄条形，如3×5模板，3×15模板，3×41模板等。图8（b）是3×9模板动态阈值算法平滑图像的过程。

图10给出了采用基于3×9模板、3×14模板、3×81模板、3×101模板动态阈值算法对原图4进行手部边缘提取的仿真效果。由仿真效果可知，基于矩形模板的动态阈值算法在模板取值为3×9的情况下，便能够清晰提取出目标物体的边缘。而且，随着模板取值的增加，目标物体边缘的提取效果更加清晰准确。与基于正方形模板的动态阈值算法相比，基于矩形模板的动态阈值算法计算量较小，节约了系统的计算资源。

3 基于FPGA的手指特征识别算法的系统测试

为了验证本文所提出的基于矩形模板的动态阈值算法能否满足屏幕交互系统的整体要求，本文通过编写软件程序在FPGA开发板上对这种算法进行了硬件实现和系统测试。

3.1 硬件实现

本文所采用的硬件实现系统主要是基于美国Altera公司生产的型号为EFA?CY1C12的“红色飓风”（Red Cyclone）系列FPGA开发板，并另外集成了用Ommvison公司的型号为OV9655的CMOS数字摄像头，以及ISSI公司的型号为IS61LV25616AL的SRAM存储器[7?10]。最终搭建的硬件系统如图11所示。

3.2 系统测试

本文主要对系统的实时性、手指提取精度、资源占用情况等影响系统运行的重要技术指标进行了测试。

（1） 实时性

OV9655摄像头在1 280×1 024分辨率下，能提供15 f/s的图像采集速率，课题所设计的软件程序可以在一帧图像的处理时间内完成了数据的采集、手指边缘的识别等运算，实现了系统执行速度与摄像头拍摄速度的同步，达到了系统对实时性要求。

（2） 手指识别精度

由于课题在软件设计过程中编入了图像采集防抖动处理程序，提高了图像采集的稳定性，也提高了手指识别的精度。经过测试，本系统得到的手指位置信息的坐标偏差为3个像素，基本满足大屏幕交互系统对识别精度的需求。

（3） 资源占用情况

从Quartus Ⅱ的编译报告中可以看出，本系统的软件运行已占用FPGA的9 702个逻辑单元，占逻辑单元总数的80%。可见，该硬件系统的FPGA运算资源基本能满足系统的实际需要。

4 结 语

本文通过对基于矩形模板的动态阈值算法的研究和基于FPGA的手指特征识别硬件系统的实现，建立了一套基于计算机视觉的手指特征识别系统。该算法受环境噪声影响较小，能清晰准确地分割出手指边缘，且随着矩形模版取值的增大，算法的识别效果会更加良好。该系统的实时性、手指识别精度及资源占用情况均可满足系统要求。这种基于计算机视觉的手指识别方法成本低、灵活性好，为基于视觉的人机交互提供了一种新的技术途径。

参考文献

[1] 吕明，吕延.触摸屏的技术现状、发展趋势及市场前景[J].机床电器，2012，39（3）：4?7.

[2] 陈康才，李春茂.电阻式触摸屏两点触摸原理[J].科学技术与工程，2012，12（18）：4525?4529.

[3] MAITRE H.现代数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2006：79.

[4] 帕科尔，景丽.图像处理与计算机视觉算法及应用[M].2版.北京：清华大学出版社，2014：104.

[5] GONZALEZ R C，WOODS R E，EDDINS S L.数字图像处理的Matlab实现[M].2版.北京：清华大学出版社，2013：301.

[6] RUSS J C.数字图像处理[M].6版.北京：清华大学出版社，2014：216.

[7] 于枫.Altera可编程辑器件应用技术[M].北京：科学出版社，2014：68.

[8] 姚智刚，付强.基于低成本CMOS摄像头智能监控系统的设计[J].现代电子技术，2006，29（3）：126?128.

计算机视觉报告范文第3篇

以下为报告详细内容：

逾八成人工智能创业公司聚集一线城市

iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，35.7%的人工智能创业公司位于北京，另外在深圳、上海、广州这三个一线城市也聚集了超过四成的人工智能创业公司。艾媒咨询分析师认为，人工智能是高度知识密集型的产业，北京的人才、技术、产业、资本等环境都优于其它地区，是人工智能的创业重镇。共有81.8%的人工智能创业公司分布在有丰富技术、硬件和产业资源的北上广深。人工智能产业将形成以北京为绝对核心，一线城市上海、广州、深圳为重点的地理布局。

手机网民普遍认为无人驾驶只能部分取代人类驾驶

iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，有78.9%的受访手机网民认为无人驾驶将部分取代人类驾驶，10.0%的受访手机网民认为无人驾驶能全部取代人类驾驶，6.9%的受访手机网民认为无人驾驶完全不能取代人类驾驶。艾媒咨询分析师认为，近年国内外企业陆续开发无人驾驶领域引发网民对无人驾驶和人类驾驶之间关系的热烈关注，人们对仍处于起步阶段的无人驾驶接受程度仍有待提高，但随着智能技术进一步发展，未来无人驾驶产品的市场普及程度仍然值得期待。

人们相信无人驾驶更安全

iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示， 对于无人驾驶与人类驾驶的安全性比较，32.6%的受访手机网民认为无人驾驶更安全，26.6%的受访手机网民认为人更安全。艾媒咨询分析师认为，无人驾驶与人类驾驶安全性比较问题尚停留在理论阶段，对于无人驾驶算法判断的精准性，用户仍然没有具体的感知。现阶段无人驾驶技术水平处于起步阶段影响人们对未来智能汽车操控方式的期望，未来无人驾驶技术说仍需继续提高以增强人们对汽车智能操控的信心。

人工智能为主的操纵方式受欢迎

iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，人们对未来无人驾驶汽车的操纵方式也有自己不同的看法，62.6%的受访手机网民认为智能汽车操纵方式应以人工智能为主，人工操作为辅，22.0%的受访手机网民认可人工操控为主，智能辅助为辅的方式， 只有10.6% 的受访手机网民选择纯人工智能操控。艾媒咨询分析师认为，随着无人驾驶技术的进一步深入，其在日常驾驶的应用比例将稳步提升，人工判断与智能判断并行的驾驶方式或将成为较长时间内的主流。

无人驾驶安全性最受关注

iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，当前对无人驾驶实际应用主要的担忧因素中，受访手机网民最担心的是安全技术不够成熟，占比61.7%，另外23.4%和12.6%的受访手机网民认为购车成本高和使用不方便。艾媒咨询分析师认为，智能汽车相关厂商需要通过更多的试验参数，不断提高无人驾驶安全技术，以获取用户对智能汽车安全的信任。同时，当前无人驾驶技术在前期投入的研发成本巨大，其实际应用的较高购买门槛，也将是其普及的一大阻碍。

速记、翻译工作者未来最可能被人工智能取代

计算机视觉报告范文第4篇

关键词；铁矿；选矿；破碎作业；自动化技术控制；进展

0 引言

我国有色金属钢铁产量位居世界第一，年处理矿石2．6亿多t。选矿工业是传统的基础工业，已具备相当规模，从业人员众多，但除少数大型选厂有一些自动化装备外，大多数选厂还是人工操作，在旧的管理方式下运作。突出问题是能耗高、效率低、自动化水平低、劳动强度大，选矿技术经济指标低，而且随矿石性质及操作条件的变化很不稳定。解决这些问题的重要方法就是开发研究选矿工业生产过程的关键技术、装备、仪器仪表，实现选矿工业生产过程的自动化。据报导，实现选矿工业过程自动化可使破碎机提高台时处理能力10％ ～15％ ，磨矿机提高台时处理量5％ ～10％ ，生产成本降低3％ ～5％ ，劳动生产率提高25％ 一50％ ，能耗和原材料消耗显著降低，劳动强度大大减轻，产品质量可以提高而且稳定。实现选矿工业生产过程自动化主要包括破碎作业、磨矿分级作业、选别作业、浓缩过滤作业、尾矿输送作业等全套选矿生产过程的自动控制，通过计算机网络系统实现在线优化生产调度和管理，使整个选矿生产过程处于最佳状态，最大限度地提高产量、精矿品位和金属回收率等技术经济指标，达到高产优质、减人增效、节能降耗的目的。

1 选矿过程自动控制技术的新进展

1．1 破碎作业参数的检测和控制

对于国产圆锥破碎机，由于其排矿口尺寸不能动态调整，生产中采用固定排矿口，定期进行人工重新调整的方法来控制产品粒度。控制系统主要选取主传动电机的功率(或电流)作为被控参数，控制策略一般采用恒功率或优化功率方式，动态调整给矿机给矿量的大小，使主机的负荷稳定在设定的要求之内；同时检测破碎机系统的温度、压力、流量等，具有完备的保护功能。

国外圆锥破碎机控制系统的主参数控制选取了主传动电机功率和破碎机排矿口尺寸两个参数作为被控变量，通过检测给矿量、油压、功率、油温、排矿口尺寸等来动态调整排矿口尺寸和给矿速率，其目标函数是排矿口尺寸最小、给矿量最大。系统的所有控制动作均是向这两个目标逼近。比较典型的挤满给矿控制策略如图1所示。

图1 破碎机挤满给矿控制

1．2 磨矿作业控制策略

1．2．1 磨矿回路的模糊控制

模糊控制是用语言归纳操作人员的控制策略，运用语言变量和模糊集合理论形成控制算法的一种控制。它不需要对控制对象建立精确的数学模型，只要求把现场操作人员的经验和资料总结成较完善的语言规则，因此它能绕过对象的不确定性、噪音以及非线性、时变性、时滞等的影响，系统性强，尤其适用于非线性、时变、滞后系统的控制。据报道，南非利乌多尔金矿 的月产量为12万t，采用2台半白磨机(单段)，分级设备为二段水力旋流器，最终产品粒度为80％ 一75 m。该矿成功地将模糊逻辑控制应用于半白磨回路中，并研制了一种先进的磨矿控制系统(Grind―ACE)软件作为控制系统的执行平台。运行结果表明，带控制和不带控制相比，台时处理量可提高10．77％ ，处理每吨矿石的电耗下降9．7％ ，磨机介质的添加量可减少约15％。

1．2．2 磨矿回路的专家系统

专家系统是一个基于知识的智能推理系统，它拥有某个特殊领域内专家的知识和经验，并能象专家那样运用这些知识，即具有在专家级水平上工作的知识、经验和能力，通过推理作出智能决策。据美国《世界采矿设备》报道，美国犹它州巴里克一默克尔(Barruk―Mereur)金矿选厂应用以模型为基础的专家系统控制半自磨机，与原来的PI控制相比，矿石处理量提高4．4％ ，处理每吨矿石的平均能耗减少5．7％ ；墨西哥某曰处理7．2万t铜矿石的选矿厂，有12个球磨机与水力旋流器组成的闭路系统，采用专家系统，生产能力提高10％，处理每吨矿石的电力消耗减少7％。

1．3 浮选过程控制策略

浮选过程控制的主要目标是：保持合格的最终精矿品位、提高有用成分的回收率、降低药剂等原材料的消耗量。用作浮选过程控制的控制变量主要有：浮选矿浆的pH值、浮选药剂量、浮选槽液位、浮选槽的充气量等。

1．4 高效浓缩机过程参数自动检测与控制

高效浓缩机是一种占地面积小、投资费用低、单位面积处理能力大、降低电耗、减少环境污染的新型高效固一液分离设备。根据我国2O多个重点黑色金属矿山选厂的尾矿隋况调查统计资料来看，尾矿的平均排放浓度只有15％左右，而用于输送尾矿的电耗占选厂总用电量的15％或更多。如果把选矿厂的尾矿排放浓度普遍提高到45％ ，那么仅此一项改革，每年就可节约电1．8亿多度。为此，马鞍山矿山研究院研制并生产了西3．6 m一西12 m各种规格的高效浓缩机，先后在马钢姑山矿、浙江闲林埠钼铁矿、铜陵有色公司选厂、广西高龙金矿等矿山推广应用。高效浓缩机的主要检测参数有：给矿量、给矿浓度、底流流量、底流浓度、药剂流量、界面高度、驱动扭矩，对溢流水浊度要求高的地方还要检测溢流水的浊度；主要控制参数有：底流排放量和絮凝剂添加量。

2 选矿自动化专用检测仪表的新进展

2．1 浮选计算机视觉器¨

浮选厂通常让有经验的师傅或工程师进行浮选表面的监视工作，但大多数情况下，这一工作是困难的，因为：①操作员很难在8 h内时时刻刻地监视和报告浮选表面的变化情况；② 浮选表面的某些变化难以用人眼来观测；③恶劣的工作环境有损人的健康；④人只能进行定性的粗糙观测，不可能进行定量的精细观测；⑤ 由于人的观测结果有随意性且因人而异，从而导致优化生产控制的随意性和变化性。为此、我国在欧盟项目“机器视觉对浮气泡的结构和颜色特性的处理和分析”的基础上进行了进一步的研究和开发，生产了第一代浮选机视觉器。该浮选机视觉器的主要硬件部分包括：①摄像系统；②图像采集卡；③Pc计算机；~Ola输出卡；⑤各部件连接线缆；⑥其它辅助设备。软件系统是该视觉器的核心。软件涉及到多方面的专业知识，例如图像处理、物理光学、计算机视觉、数学模型、计算机软件科学、选矿设备、化学分析及自动控制和电子专业等。按工作顺序，视觉器主要包括图像质量检测、图像预处理、图像分割、图像分析、数据库建立、浮选模型及控制处理等。目前，欧盟研究组在芬兰的匹哈拉萨姆矿及瑞典和加拿大的堡立登矿业公司的两家选矿厂安装了13套浮选机视觉器，被监测的有铜、铅、锌矿物等。

2．2 在线粒度分析仪

(1)PSI一200粒度仪。是奥托昆普公司20世纪9O年代推出来的一种设计比较新颖的检测仪器。它直接测量矿浆中颗粒的大小，在数据统计的基础上利用PLC技术测量矿浆细度。PSI一200在陶瓷头撞击矿浆的一瞬间，利用PLC运算速度快的特点，连续读取45次数据，取这些数据的平均值作为1个有效值，每分钟采集120个这样的有效值，作为最终参与计算的值，记为AVE。PLC在软件上引用了“先进先出”的技术，即PIE每O．5 s采集1个有效值，同时更新1次AVE。采用的数学模型是一74 m％ =A0 +A1×AVE +A2×SD +A3／AVE，+175 Ixm％ =130+B1×AVE +132×SD +B3／AVE．式中，AVE为PSI一200检测值，即每秒钟更新2次的120个有效值的平均值；SD为标准偏差；AO―A3，BO～B3为回归系数。

(2)CLY一2000在线粒度分析仪。是马鞍山矿山研究院近几年开发的矿山专用仪器。它基于超声波在矿浆这类均匀悬浮液中传播时，其振幅随被测矿浆中固体量的多少及粒子大小变化而变化的超声衰减测量。只要检测出超声波穿过被测矿浆时的衰减量就可知道被测矿浆的粒度及浓度。它主要由取样装置、粒度控制器、工控机及显示屏4部分组成。

2．3 在线品位分析仪

(1)Courier 3SL在线品位分析仪¨ 。是奥托昆普公司2O世纪9O年代推出来的新产品。它使用X射线管为激发源，当矿流经一次、二次取样设备取样缩分后形成的标准矿样通过样品室时，x射线照在矿浆样品上，产生的x荧光经晶体分光计，可分出所测元素的荧光，探头将射线能量转换成电脉冲，由前置放大器将信号放大后送脉冲处理器处理，最后将数据交处理器分析计算，结果由显示器显示出来。

(2)WDPF微机多道、多探头在线品位分析系统。是马鞍山矿山研究院在推广应用达1O余年的x荧光在线品位分析仪的基础上，采用先进的多道能谱分析技术和标准样品的自校正装置开发研制成功的新一代产品。它主要由引流取样装置、同位素源、正比探测器、电子谱仪、多道分析仪、标样自校正装置、工业控制机等组成。

该仪器的主要特点是：①用多道分析仪代替以往硬件的单道分析器，能谱的信息量从3―4个增至512个，结合先进的谱分析软件，极大地提高了矿浆元索的测量准确度；②每个测点的各个探头都装了一套标准样品的自校正装置，由主计算机通讯控制，可根据各检测点的差异随机设定自校正的周期间隔及标准样品的采样时间，从而自动修正各检测点的元素含量计算模型；③每个探头是一个独立的实体，全密封安装在金属壳体内，从而适应环境相对恶劣的工业现场；④可实现一机多探头，多元素的在线检测，目前最大扩展能力达l6个检测点；⑤分析准确度(相对标准误差)原矿类为2％ 一8％，精矿类为0．6％ 一5％ ，尾矿类为5％ ～20％。

3 结语

总之，随着科技的不断发展，设备技术的不断创新，自动化控制技术也将成为未来矿山现代控制系统的发展方向。

参考文献

[1] 毛益平，等．基于神经网络的球磨专家系统[J]．金属矿山．2000(8)：40-42．[8] 郭惠兰，等．浮选过程神经网络数据分析和在线监控[J]．国外金属矿选矿，20OO(6)：38-43．

[2] 林裕安．浮选自动控制在凡izl铅锌矿的研究与应用[J]．有色金属：选矿部分，2001(3)：34・38．

计算机视觉报告范文第5篇

下一波浪潮和AI的未来

今天大家都觉得AI“大风”来了，必须赶快前进不要掉队。但是如果冷静想想，AI还是面临很多挑战。

研究方面的挑战更大一些。国务院2017年7月印发的《新一代人工智能发展规划》提出：我国到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到*水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。这对研究工作提出了很高的要求。同时，中国工程院也了新一代人工智能发展报告。新一代人工智能也称为AI

2.0，我国的人工智能发展正从AI 1.0向AI 2.0过渡。

AI现在的主要缺陷或者说不足是在机器学习上。深度学习即深度神经网络是机器学习的一种方法，这种方法确实可以解决很多问题，在实践中也取得了很大的成功。但深度学习也要发展。我去美国开会时，马里兰大学一位很知名的AI专家调侃说，现在“深度学习有深度而无学习”(Deep Learning——Deep YES，LearningNO)。因为这样的“学习”严格说不是学习，而是训练，是用大数据在训练一个数学模型，而不是真的通过学习获得知识。

目

录

CONTENTS

目录

赞誉序言前言

第一章春暖花开——人工智能复兴

旷世棋局的幕后英雄002

人机博弈之战004

AI大潮席卷007

各国政府的应对策略011

第二章酷暑与寒冬——人工智能60年艰难历程

1956年达特茅斯会议与AI诞生016

初期的繁荣与乐观019

遭遇计算能力瓶颈021

复兴与再度冰冻023

20年寒冬027

第三章杰弗里·欣顿——突破人工智能关键技术的人

实习生培训班的老人030

人工神经网络道路崎岖034

寒冬中的坚持036

深度学习登场038

第四章助飞的双翼——深度学习成功的秘密

不是只要有好算法就能成功042

疯狂冒险家黄仁勋与GPU 046

“拼命三郎”李飞飞缔造ImageNet 050

让深度学习升华052

第五章数据魔方——数据科学崛起

华尔街数据争夺战056

AI眼中的历史与未来058

造就神奇的数据科学060

来自大数据的挑战062

异军突起的数据可视化065

硬币的另一面067

第六章机器在聆听——语音识别的历史性突破

人类的美好梦想与历史探索070

统计语言学打破沉寂071

剑桥语音的黄金十年073

技术高门槛与垄断076

深度学习带来历史性突破078

广阔的创新领域080

第七章让霍金倾谈——语音合成创造奇迹

机器制造“完美的保罗”086

语音合成的漫漫长路089

科大讯飞，一名在校生书写的传奇090

语音交互大战打响093

第八章重建巴别塔——机器翻译拆除语言樊篱

机器翻译崭露头角100

冷战催生的机器翻译101

语言的规则太复杂103

统计翻译成为主角105

见证历史的活样板107

科技巨头的竞技场108

第九章第二双眼睛——计算机视觉大放异彩

央视节目引起热议114

计算机视觉前史115

学科奠基人戴维·马尔117

走上快车道119

中国力量崛起122

谷歌猫与计算机视觉的未来124

第十章忠实的朋友与助手——形形的机器人

美的收购“德国国宝”128

机器人的前世今生130

现代制造业与工业机器人132

服务机器人大合唱134

巨大的冲击波139

第十一章飞翔的机器——无人机的广阔天地

无人机“黑飞”事件142

漫长发展史143

汪滔与大疆145

给“硅谷狂人”上了一课148

广阔的应用领域149

微小型化与集群应用152

无人机的未来154

第十二章智能交通革命——自动驾驶的梦想与现实

收购狂潮158自动驾驶概念与无人车的历史159

伊拉克战场引发的无人车挑战赛161

民用研究趁势而上162

“狂人”马斯克来了165

不同的声音——无人驾驶还需60年168

无人车畅想曲170

第十三章无形机器人——无处不在的虚拟机器人

一场官司的背后172

什么是Bot 174

Bot今昔175

创业的新机会177

虚拟机器人大显神通179

未来的竞争利器180

第十四章终身学习时代来临——人工智能塑造新人生

教育史上的“一场数字海啸”186

机器人给考试评分190

高考机器人亮相192

AI带来个性化教育193

超越大学，终身学习196

第十五章电脑神医——精准医学带来的福音

AI挑战医生200

破解医学影像处理难题202

手术机器人205

精准医学应运而生208

新药研制走上新路210

时刻不离的远程AI医生212

第十六章二十三条军规——对人工智能者的回答

乌镇内外216

AI为什么是错的219

今天的AI可能还处于胚胎阶段221

乐观的信号出现223

未雨绸缪的“二十三条军规”225

第十七章美丽新世界——AI的未来

AI 2.0新篇章230

通用AI的追求231

深度学习的未来232

挑战摩尔定律234

向人脑学习237

人类的新征程240

第十八章中国传奇正在书写

AI名人堂里来了中国人244

244国际学术会议因春节改期246

246美国媒体关注中国AI 247

247开放环境创造双赢249

249美国政府的新担忧251

创业大潮风起云涌252

宏伟的国家AI发展蓝图255