计算机视觉主要任务

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篇计算机视觉主要任务范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

计算机视觉主要任务范文第1篇

关键词：计算机工程；视觉领域；深度学习技术

引言

计算机视觉简言之即是依靠电子设备成像来代替生物视觉系统，随后依靠提前写好的程序对获取的图像信息实施处理。该技术的短期应用目的在于完成相对简单的智能视觉工作，而深度学习技术在计算机视觉领域的应用，在很大程度上丰富了其功能，提高了识别效率，让其能够在更多行业发挥出自身价值。

1计算机视觉领域的深度学习技术

1.1图像分类中的深度学习技术

基于深度学习技术，卷积神经网络得到了进一步的发展，其应用范围也更为宽泛，例如说在图像分类中的运用。图像分析需要对图像实施扫描分析，随后对其具体类别予以划分，更加注重其整体语义。目前相对普遍进行图像分类的数据集为ImageNet，其中囊括了非常丰富的内容，存储了近1500万个图像的URL并将图像划分为数万余个类型。ImageNet每年组织开展的大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中，图像分类算法与技术也不断创新，图像分类的准确性也持续提升。ImageNet数据集表现出规模大、类型多的突出特点，所以更加适用于迁移学习，即是把部分核心技术或结构拓展应用到各个领域，对于视觉领域的深度模型来说，能够把模型内的网络结构和参数直接共享到其他数据集，从而对数据实施微调。图像分类属于计算机视觉领域最为基础的环节，对于图像分类模型创建和数据分析处理经验也能够迁移应用到其他领域中。

1.2目标检测中的深度学习技术

目标检测相对于图像分类而言表现出更多的复杂性，主要任务是在囊括多种不同类型物体的图像内精确定位和识别某一物体，恰恰是出于这一目的，深度学习技术在目标检测中的应用更为复杂，要实现更加精准的效果也相对更难。近年来针对目标检测的算法日益更新，如优化后的R-CNN算法，是借助于卷积神经网络思想，对物体进行分类，提取物体特征。而SelectiveSearch算法的出现有了进一步的创新和突破，有效促进了检测准确性的提高，这也给通过卷积神经网络进行目标检测带来了更多可能性，随后的FastR-CNN算法极大地促进了目标检测效率的提升，该算法对提取候选区的问题予以优化，大大减少了候选区提取和目标检测过程的时间。目标检测网络以FastR-CNN算法作为支撑，于输出位置设置滑动窗同时和候选区域网络实施连接，目标检测的关键在于卷积神经网络，依靠它把各个点的特征进行提取，再借助回归算法获得对应范围出现目标的概率[1]。

1.3人脸识别中的深度学习技术

人脸识别主要是借助相应算法对人脸特征实施提取，因为其建立的人脸模型表现出一定的不稳定性，因此模型建立往往也表现出一定的难度，相对于建立刚体模型而言更为困难。人脸识别通常来说涉及人脸检测定位以及特征提取两个方面，人脸检测定位是基于背景图像中将人脸目标分割出来，实施归一化处理，而人脸特征提取算法不变。前者存在的技术难点是人脸目标具有多样性以及背景图像具有复杂性，所以对背景情境实施合理假设并予以简化是十分关键的。与此同时，高维空间人脸模型的建立较为复杂，精确度估算难度较大，人脸特征提取的技术难度是因为人脸属于弹性模型，其难度超过刚体模型。一般来说，较为常见对人脸特征实施提取与识别的方法有几何特征法、特征脸算法以及弹性模型法，CNN算法和过去的特征提取算法比起来表现出更高的稳定性和适用性，同时能够有效抵抗外部干扰，促进人脸识别技术的推广应用。

2应用实例

2.1安防领域的应用

深度学习技术在计算机视觉领域中的应用可以为安防行业提供更佳的解决方案，比如说人脸识别技术的应用，很多大型企业如Facebook、腾讯、阿里巴巴等都将非常关注和重视。作为深度学习技术在计算机视觉领域应用的重要内容，人脸识别在安检以及反恐等领域中也能够发挥出很好的效果。与此同时，对行人角度的REID技术实施研究，依托于深度学习强化目标检测，对目标特征实施提取和刻画，能够为异常行为监控和跟踪带来支持[2]。

2.2无人驾驶领域的应用

对于无人驾驶领域来说，选择激光或雷达这类传感器的成本更高，基于深度学习的计算机视觉技术也能够提供新的解决方案。依靠摄像机对视频画面进行采集，对获取到的图像实施分析，提供类似于前车碰撞预警等功能。在这一过程中，计算机视觉技术可以实现对目标的检测识别、对目标车辆的跟踪分析、对车道线是否偏离进行检测等。基于深度学习技术的检测识别表现出更加强大的优势，现阶段深度学习芯片日益增多，对于无人驾驶技术的发展也带来了更加有力的支持。

2.3智能家居领域的应用

过去的很多智能家居产品一般都是依靠智能手机蓝牙或者WiFi等途径来实现对家居产品的控制，这一方案即便能够做到家居智能化，但其水平依旧有待提高。基于深度学习技术，能够有效促进智能家居行业的更新发展，除开语言、语音识别之外，还能够利用计算机视觉技术实现人际交流与互动，比如说手势识别控制。2.4教育领域和图片搜索领域的应用基于深度学习的计算机视觉技术也能够在智慧教育中得以普及应用，如近年来很多新的拍照解题App，使用者只需要利用手机相机拍照上传即可获得相关题目的分析解答，促进学习者学习效率的提升。此时视觉技术包括了对文字的检测与识别，另外针对个人简历识别、文档识别等方面也能够进行拓展应用。同时计算机视觉技术还可以在图片搜索领域中得以应用，使用者通过拍摄上传相应的图片，即可从数据库中找出与原图相似的图片，深度学习属于一种非常高效的技术手段，能够提供更加快速高效的图像检测功能，结合图像搜索引擎，为用户带来更加便捷的服务[3-5]。

2.5医疗影像数据中的应用

医学影像直接关系到对患者疾病诊断的准确性，对于放射科的医务人员来说，依靠医学影像能够促进诊断效率的提升。现阶段国内外诸多医学专家队伍，在心血管、肿瘤、神经内科以及五官科等都建立了精准深度学习模型，极大地推动医疗水平的提升，为广大患者带来了更加便捷和高效的医疗服务。基于深度学习技术的计算机视觉在医疗影像数据中的应用主要集中在如下几个方面：（1）能够提供临床诊断辅助等医疗服务；（2）依靠数据分析技术，能够在很大程度上促进医疗机构经营管理水平的提升；（3）在医学影像中的应用，能够让医务工作者更加直观便捷地获取患者影像；（4）深度学习技术能够为医疗大数据的可视化带来便利；（5）在药企研发工作中的应用，可以处理好过去一直以来药物研发周期长和成本居高不下的问题；（6）在健康管理领域中的应用，借助于可穿戴设备来对个人健康数据实施监测，进而对疾病风险予以提前预测。

计算机视觉主要任务范文第2篇

关键词：计算机技术 应用范围 自动化技术 发展趋势

1 电力系统自动化概述

上世纪中期电力系统自动化技术被应用于电力系统中，随着现代社会不断发展和进步的科学技术，电力系统自动化技术也加快了自身的发展速度。电力系统自动化技术结合了计算机技术之后，加快了自动化进程，如下几点是电力自动化技术中所包含的重点。

1.1 电网调度自动化 电力系统自动化基石便是电网调度自动化。现今我国电网调度标准是：国家电网、区域电网、省份电网以及地区电网和县镇电网调度这五级标准。计算机技术在电网调度中联系紧密，计算机网络接口、打印机以及储存器和显示器等都属于计算机终端设备，计算机系统在整合这些设备之后，设备在对电网运行状态检修以及参数测量过程中，必须在电力系统局域网中进行。在电力调度过程中电网的运行状态以及电网的负荷等的检测都需要计算机评估系统来检测和评估，并且计算机评估系统能够实施监控电网的运行状态，在电网运行出现故障后能够及时修复，对电网的运行和用电需求都有良好的保证作用。电力调度效率因为计算机技术的应用得到了显著提高。

在我国五级电网调度标准中，自动化调度要求最低的是县镇级电网，PC机便是调度过程中使用的服务器，最高机构便是国家电网，在国家电网中，对各级电网调度的监控都会使用计算机网络进行监控，对各级电网调度的适时监控能保障用电安全。

1.2 配电网系统自动化 电网改造是计算机技术升级的重要途径，在计算机技术升级之后能够良好的实现配电的智能化，现今配电系统一般都划分为三级：主站、子站、终端，配电系统在进行三级结构划分之后能够在沟通过程中更加顺畅，电网中的信息资源共享也能够得到更好的实现，配电系统的自动化以及高效运行的状态都能够得到良好的保持。

1.3 变电系统自动化 用户所使用的电能是变电系统通过输电线路和变电站输送的，先前变电站中没有结合计算机技术，联系发电站和用户都是通过人工来进行，浪费大量人力资源的同时，取得的工作效率也比较低下，不能适时监控输送过程，对于输送过程中的问题也不能够及时反映。电力系统自动化因为计算机技术的应用，工作效率得到了显著提高，变电站在运行过程中出现故障能够在第一时间被发现，还能够帮助检修工程师以最快速度制定出解决方案，变电系统因此在运行过程中更具稳定性。计算机电缆和计算机光纤是变电站自动化系统中计算机技术的重要媒介，也是计算机信息和数据重要的传输通道，取代了传统电缆，使计算机传输通道的敷设更为简单。变电站系统对运行档案的管理还能够通过计算机触摸屏技术进行管理，给日后审查工作带来了诸多方便。电力系统的发展必然会向着自动化趋势发展，现今变电站系统中的重要组成部分便是计算机技术。

2 电力系统自动化在未来的发展

计算机技术经过前期积累和演化之后才运用于电力系统中，计算机技术在未来电力系统中的作用将越来越重要，计算机技术的价值和作用也会随着电力系统自动化的深化越来越明显。如下是对计算机技术今后的发展趋势和特点的分析。

2.1 智能电网技术 在电力系统自动化中，智能电网技术已经突显出了自身的重要作用，也是电力系统自动化中的典型代表，智能电网在对电网智能系统的控制中，自动化控制技术得到了充分体现，对发电、输电、配电、调度以及用户的管理等环节进行了有效的整合，能够严密监控电力系统进程，使电力系统在运行过程中更具稳定的保障。计算机技术和电力调度的融合是智能变电技术的主要目的，智能变电技术还能够控制柔流电的输出，使系统在运行过程中更加稳定，还能够对变电站运行进行自动调节。现今我国电网建设的重点之一便是智能电网技术。

计算机技术在智能电网中发挥着重要的作用，电网在进行实时通信的过程中就充分利用了计算机技术，需要利用计算机技术将稳定的网络通信平台迅速建立起，使信息在传递过程中更加高效、准确。对信息的收集、整理和筛选是计算机技术在信息管理系统中的主要任务，同时计算机技术还需要对电网运行情况进行仔细分析，将电网运行过程中的故障和问题及时纠正，保障电网系统的运行能够更安全、稳定。

2.2 光试互感器 在输电线路中的重要参数包含了电流负荷和电压负荷，要保证这项任务能够良好完成就需要充分利用广电互感器。广电互感器在工作的过程中能够将线路中的电流和电压按照一定的比例进行调节，使电力和电流达到可读范围，使测量设备不会存在过载等情况，能够使测量之后的数据更准确，对电力损耗有良好的降低作用，并且使电力调度的经济效益得到了明显增高。近几年对光电护感技术的研究已经成为了很多科研单位的重点研究对象，因为其自身的信号能量小于传统电磁互感器，对输出设备进行转换的过程中要就地设置数字信号，数字信号的输出一般都通过光纤接口进行，以此将模数转换迅速完成，因此在转化过程中需要对输出信号进行设备转换。光电互感器滋生就具有很好的绝缘性，并且有良好的兼容性，对输电线路的安全性有良好的提升作用，能够使电网调度运行的速度迅速提高。

2.3 计算机视觉技术 现今电力系统中对视屏技术和红外成像技术的运用也越来越普遍，电力自动化系统中图像信息的作用越来越明显，因为对图像的分析和信息的处理本身就拥有较高的要求，在很多情况下都必须由计算技术来完成，传统的人工很难完成图像解读和分析的要求，处理时间一般很短，甚至需要在一微秒内完成，因此对于出现的问题也需要在一微妙之内解决，若不能够按照要求解决，很可能造成无法弥补的损失。若在电力系统中应用计算机图像识别技术，电力运用过程中的图像智能化分析能够得到良好的实现，呈现在人们眼前的直观性也能得到显著提升。

3 结束语

随着现今计算机技术的飞速发展，在电力系统自动化技术中越来越广泛的应用到了计算机技术。电力系统自动化和计算机技术完整结合成一个整体之后，电位在调度的过程中能够更具安全、稳定保障，电网调度运行的效率也得到了显著提高。计算机技术在电网调度自动化、配电网系统自动化、变电系统自动化中的应用非常广泛，并且在今后智能电网技术、光试互感器、计算机视觉技术中有着非常良好的应用前景。

参考文献：

[1]张作刚.计算机技术在电力系统自动化中的应用分析[J].广东科技，2008（4）：124-125.

[2]刘颖.计算机技术在电力系统自动化中的应用分析[J].城市建设理论研究（电子版），2013（16）.

计算机视觉主要任务范文第3篇

（国防科学技术大学 计算机学院，湖南 长沙 410073）

摘 要：针对信息化战争的发展趋势和基础合训类学员的任职需求，以提高学员的综合实践能力和激发学员的学习兴趣为目的，介绍基于AR.Drone四轴飞行器开展飞行器控制软件的合训类本科毕业设计的探索实践。

关键词 ：基础合训；本科毕业设计；四轴飞行器；AR.Drone

第一作者简介：徐建军，男，讲师，研究方向为软件工程、程序分析、软件容错，jianjun.xu@yeah.net。

0 引 言

毕业设计是高等院校培养高素质综合型人才的最后一个阶段，也是学员在任职前经历的一个综合性、实践性很强的教学环节。在毕业设计过程中，学员在导师的指导下，综合运用本科期间所学的专业知识和基本技能分析、研究和解决一个实际问题，从而提高学员的实践能力和综合素质，其质量是衡量高等院校教育教学水平的一项重要指标[1-2]。

基础合训类学员的教学目标是培养适应军队现代化建设、打赢信息化战争需要的懂技术、会 管理、能指挥的高素质初级指挥军官。作为从院校走向部队工作岗位的一个过渡，合训类本科毕业设计应该反映作战方法研究和工程技术研究的双重特点[3-4]，题目要具有一定的应用性和前瞻性，例如各种新型武器装备在作战应用中的现实问题和直接需求[5-6]。

围绕“院校教育向部队靠拢”这个主题，针对如何适应部队未来信息化作战需要以及如何培养学员实践动手能力和激发学习兴趣等问题，笔者所在教研室在AR.Drone四轴飞行器的基础上开展了合训类本科毕业设计的探索，从选题、开题、指导、演示到答辩等整个环节采取了一系列措施。

1 AR.Drone飞行器和选题介绍

当前，无人作战平台、自治系统在现代化战争中得到广泛应用，无人飞行器凭借成本低、适应力强、出勤率高、零伤亡等特点成为现代战争的重要组成部分。无人飞行器如何完成作战任务、如何进行技术革新是现代军人面临的问题。作为未来信息化战争的主力军，合训学员应该了解、应用、革新无人飞行器等新型武器装备。

近两年来，我们以 AR.Drone 四轴飞行器为平台，开展面向无人飞行器控制软件创新实验的合训类本科毕业设计，旨在提高学员对信息化装备的操控能力和技术革新能力，并了解信息化装备战斗力生成的一般模式和创新思维。

AR.Drone 是法国 Parrot 公司开发的一款遥控四轴飞行器（如图 1 所示），计算机、平板电脑和智能手机等设备可以通过 Wi-Fi 网络对其进行远程控制。AR.Drone 有 4 个无刷内转马达以及陀螺仪、加速度计、磁强计、超声波等传感器，配备两个摄像头，使用 ARM A8 CPU 和 Linux 操作系统。计算机可以通过网络发送指令控制飞行器动作以及获取状态、角度、海拔、速度等飞行数据和传感器获取的各种数据，尤为重要的是 AR.Drone 还提供丰富的二次开发接口和成熟的 SDK 开发环境。

在 AR.Drone 平台上，我们围绕飞行器控制软件革新这个主题，结合现代战争对无人飞行器的应用需求开展合训类本科毕业设计，已有选题如表1所示。由表1可知，这些毕业设计选题具有鲜明的军事特色，可有效提高无人飞行器的军事应用价值和智能化水平，所涉及的技术内容与本科阶段学习的很多计算机专业课程密切相关（例如网络、嵌入式设备、计算机图形学、人工智能等），从而能够进一步深化与升华所学基础理论和专业知识并提高学员的综合实践能力。

2 主要采取的措施

这些题目公布之后，立刻在学校合训类学员中引起很大反响，很多学员主动要求参加四轴飞行器的毕业设计。但是合训类学员为了适应第一任职的需要，本科学习期间在军事指挥及体育训练方面花费了很多时间，相比技术类学员而言，合训类学员在专业基础和实践能力上有所不足；合训类学员在毕业学期还面临繁重的毕业联考任务，从事毕业设计的时间和精力不能得到有效保障。

相比以前的毕业设计题目，这些题目的难度和工作量明显增加。为保证完成质量，我们从选题、开题、指导、成果演示、论文撰写到答辩的整个过程都采取了一些针对性措施，取得了较好的效果。

2.1 选题和前期准备

在拟定题目时，教研室组织相关指导教员集中讨论，以技术专题形式给出一组有军事应用背景、难度适中的题目，而且要求指导教员清晰明了题目的主要工作量、技术路线和难点；然后，在教务统一组织下进行毕业设计题目宣讲，介绍题目的主要任务和所需的基础知识等，使学员能够针对自身情况进行选题，并请学员队推荐一些基础好、动手能力强的学员。为了保证前期准备更加充分，这些工作提前到第七学期完成。

在学员选定题目后，导师与学员见面，进一步介绍课题并提供相应资料，并要求学员在第七学期（包括寒假期间）预先准备好一些工作，包括学习相关的专业知识和阅读 AR.Drone 的技术文档等。

2.2 开题及开发平台搭建

开题是让学员在导师指导下通过查阅资料和初步的研究工作进一步加深对课题的理解，了解国内外的现状和相关发展趋势，明晰课题需要解决的关键理论问题和实际问题，并确定研究的基本方法、技术路线和实验方案。学员要与导师一起确定研究计划，并估计可能遇到的困难和拟采取的解决措施。由于资料较多，且主要为英文材料，这个阶段鼓励同一专题的学员分工阅读，然后再通过报告、讨论的形式在组内交流，一方面减少工作量，另一方面锻炼口头表达能力。

由于AR.Drone自带的SDK规模较大，并且涉及飞行器的很多技术细节问题，学员难以快速理解和掌握。我们在AR.Drone SDK的基础上，结合一些开源项目构建了一个二次开发平台。这个平台把AR.Drone的常用功能进一步封装成一些API，主要分为飞行器控制和传感器数据接收两个模块，同时还把需要用到的第三方资源（例如计算机视觉库 OpenCV）一并打包。这个平台在很大程度上减少了毕业设计的工作量，使学员将精力集中到课题本身的研究上。

2.3 全程指导

学校要求合训类毕业设计以技术专题的形式组织，每个专题包括 5~7 个子课题，由一个导师组负责，导师组中每位老师指导1~2名学生。每位导师的专业方向有所差异，这样对学员的指导更加全面。每个导师组由一名正高职教员任负责人，进行该组的整体协调，并对毕业设计整体进度进行检查、督促。学校要求学员每个星期都要向导师汇报工作进展，每个月向导师组汇报一次，使整个过程中每名学员的毕业设计进度可控，不会被联考等任务所干扰而滞后。

“授人以鱼不如授之以渔”，导师指导不是直接告诉结果或帮学员调试程序，而是介绍原理、传授经验和启迪思想，尽量培养学员的自学能力，这样才会在毕业设计的后期发挥重要作用，对学员今后的成长也大有裨益。教员还要注意培养一种组内团结协作的气氛，鼓励学员之间的相互学习和探讨，基础好的要多帮助基础稍差的，彼此形成一种良性的竞争。

2.4 成果演示及论文撰写

学校规定合训类毕业设计在答辩前必须进行成果演示，由导师组之外的教员构成专家组现场评审，演示不通过则不能答辩。为确保演示成功，要求学员在完成程序编写和调试外，还要进行严格的测试，并做异常情景处理预案，这也是培养综合素质的一方面。

撰写论文是毕业设计本身的要求，表达和写作能力对今后工作来说也非常重要。但是，由于学员之前并没有接受过这方面的系统训练，科技论文写作的基础比较薄弱，还有部分学员把毕业设计局限为写好程序和做好实验，对论文不够重视。导师应帮学员认识到撰写毕业论文的意义，介绍论文撰写方法和规范，梳理论文主要提纲。论文经常出现的问题是：工作重点不突出，内容逻辑性不严谨，图表、公式和

参考文献引用不规范等。所以，学员需要在导师的指导下对论文反复修改。目前，学校对本科毕业论文还有的要求，这就需要在撰写论文时一定要用自己的语言进行表述。

2.5 论文评阅及答辩

在论文提交后，由两名教员对论文进行评阅，给出评定结果和具体修改意见，并责令指导教员督促学员修改论文。论文评阅要在答辩前两周完成，目的是给论文修改留下足够时间。

在论文答辩阶段需要学员完成报告片的制作和试讲，导师要让学员明白答辩的重点是在有限的时间内围绕自己的核心工作和关键环节进行介绍，重点要突出，思路要清晰，这样才能给答辩专家留下深刻印象。由于临场经验欠缺等主观因素，很多学员答辩报告的质量仍然不够理想。答辩前导师需要组织答辩试讲，通过反复的练习、点评提高学员的临场表达能力和对报告进度的控制能力。

3 成果和不足

基于AR.Drone飞行器进行合训本科毕业设计的效果总体较好。笔者所在导师组指导的 12 名学员中，基本上顺利完成了任务书预定的目标，成绩优秀、良好和中等各有 2 名、8 名、2 名。图 2 给出了在基于手势识别的飞行指挥课题中，进行手势识别的测试截图。

学员们普遍反映，通过毕业设计，个人的自学能力、动手实践能力和论文写作能力等都有明显提高。学员们自己动手编写一个控制程序，使飞行器能够完成一些军事特色的应用，觉得很有成就感。

主要存在的问题是毕业设计题目的难度相比以前有所增加，有些题目涉及网络、硬件、软件等多个方面，合训类学员基础较薄弱、动手实践能力不强，而且他们还需要在毕业联考上投入不少时间，这导致很多学员在毕业设计的前期进展非常缓慢，后面的时间比较紧张，有的学员由于迟迟没有进展而产生了放弃的想法。在导师的鼓励和指导下，虽然最后基本上完成任务，但是完成的质量还不够理想。所以，结合基础合训类学员的特点， 设计一些难度适中的课题是我们未来的工作重点。

4 结 语

结合新型武器装备和现代化战争的发展，着眼增强合训类学员培养的针对性、实效性和指向性，努力提高合训类毕业设计的军事应用特色是学校始终追求的目标。在 AR.Drone四轴飞行器的基础上，我们围绕无人飞行器控制软件革新开展了合训类本科毕业设计的探索和实践，并具体在毕业设计的整个环节采取了一系列措施，取得了较好的效果。下一步我们将结合前期经验和存在的不足，从选题、指导等方面加强对关于新型武器装备的合训本科毕业设计的研究和改革。

参考文献：

[1] 陆静. 提高高校毕业设计质量途径的探索[J]. 大学教育, 2014(1): 37-39.

[2] 杨帆. 本科毕业设计教学模式创新研究[J]. 计算机教育, 2010(7): 74-77.

[3] 吴石林, 范大鹏, 王兴波. 基础合训毕业设计组织实施模式及规范化探讨[J]. 高等教育研究学报, 2003, 26(3): 38-40.

[4] 单庆晓, 唐莺, 李季, 等. 基础合训类学员毕业设计现状分析及指导对策[J]. 高等教育研究学报, 2008, 32(2): 12-14.

[5] 占荣辉, 鲁敏. 基础合训本科毕业设计教学改革与实践[J]. 高教论坛, 2011(2): 63-65.

计算机视觉主要任务范文第4篇

人工智能的研究领域分支较多，从研究角度来分有三大分支：知识工程、模式识别与机器人学。当今社会，许多以机器人为题材的电影受到人们的喜爱，如《异形》，《终结者》，《银翼杀手》等。这些电影也表现出人们对机器人领域的重视。“机器人”一词起源于捷克语，意为强迫劳动力或奴隶。这个词是由剧作家 Karel Capek 引入的，他虚构创作的机器人很像Frankenstein 博士的怪物-化学和生物学方法而不是机械方法创造的生物。但现在流行文化中的机械机器人和这些虚构的生物创作物没多大区别。基本上，一个机器人包括：机械设备，如可以与周围环境进行交互的车轮平台、手臂或其它构造；设备上或周围的传感器，可以感知周围环境并向设备提供有用的反馈；根据设备当前的情况处理传感输入，并按照情况指示系统执行相应动作的系统。在制造业领域，机器人的开发集中在执行制造过程的工程机器人手臂上。在航天工业中，机器人技术集中在高度专业的一种行星漫步者上。不同于一台高度自动化的制造业设备，行星漫步者在月亮黑暗的那一面工作－没有无线电通讯，可能碰到意外的情况。至少，一个行星漫步者必须具备某种传感输入源、某种解释该输入的方法和修改它的行动以响应改变着的世界的方法。此外，对感知和适应一个部分未知的环境的需求需要智能（换句话说就是人工智能）。从军事科技和空间探索到健康产业和商业，使用机器人的优势已经被认识到了这种程度 － 它们正在成为我们集体经验和日常生活的一部分。它们能把我们从危险和枯燥中解脱出来。智能机器人本身能够认识工作环境、工作对象及其状态，根据人给予的指令和自身的知识，独立决定工作方式，由操作机构和移动机构实现任务，并能适 应工作环境的变化。智能机器人只要告诉它做什么，而不用告诉怎么做。它共有四种基本功能，分别是：(1)运动功能，类似于人的手、臂和腿的基本功能，对外界环境施加作用。(2)感知功能，获取外界信息的功能。(3)思维功能，求解问题的认识、判断、推理的功能。 (4)人机通信功能，理解指示，输出内部状态，与人进行信息交流的功能。智能机器人是以一种“认知——适应”方式进行操作的。著名的机器人和人工智能专家布拉迪(Brady)曾总结了机器人学当前面临的30个难题，包括传感器、视觉、机动性、设计、控制、典型操作、推理和系统等几个方面，指出了机器人学当 前急需解决的难题。只有在这些方面有所突破，机器人应用和机器人学才能更适应社会的要求，成为开发人类智力的帮手。今天，在仿真人各种外在功能的各个方面，机器人的设计都有很大的进展。现在有一些科学家在研究如何从生物工程的角度去研制高逼真度的仿真机器人。目前的机器人离人们心目中的能够做各种家务活，任劳任怨，并会揣摩主人心思的所谓“机器仆人”的目标还相去甚远。因为机器人所表现的智能行为都是由人预先编好的程序决定的，机器人只会做人要他做的事。人的创造性、意念、联想、随机应变乃至当机立断等都难以在机器人身上体现出来。要想使机器人融入人类的生活，看来还是比较遥远的事情。

2 相关理论研究现状

2.1 理论1  机器学习

2.1.1 描述

机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统，但是以往的智能系统都普遍缺少学习的能力。例如，它们遇到错误时不能自我校正；不会通过经验改善自身的性能；不会自动获取和发现所需要的知识。它们的推理仅限于演绎而缺少归纳，因此至多只能够证明已存在事实、定理，而不能发现新的定理、定律和规则等。随着人工智能的深入发展，这些局限性表现得愈加突出。正是在这种情形下，机器学习逐渐成为人工智能研究的核心之一。它的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。其中尤其典型的是专家系统中的知识获取瓶颈问题，人们一直在努力试图采用机器学习的方法加以克服。 目前，已有许多不同的机器学习方法。可将这些学习方法中体现的基本学习策略总结为机械式学习、指导式学习、类比学习、归纳学习、解释学习五种。

2.2 理论2  模式识别

2.2.1 描述

在模式识别方面，主要研究方向有:①数据挖掘；②医学图像聚类分析；③视频图像的目标检测与跟踪；④视频事件语义分析；⑤人脸识别；⑥小波理论在图像信号处理中的应用。

目前，在国家自然科学基金及多个省部级基金项目的支持下，深化研究这些智能技术和模式识别技术，并将其应用到智能交通系统、基于内容的视频/图像检索系统、虚拟现实环境等问题中。特别是，近年来与镇江江滨医院合作采集了近两年来的CT图像和MIR图像，并按照人体部位分类构建了由头部、四肢等九部分组成的图像总数达20余万幅规模的分布式医学图像数据库。基于该数据库，开展了基于内容检索技术、基于医学图像感兴趣区域特征提取以及数据压缩等方面的研究，并开发了一个基于内容的腹部医学图像数据库管理系统。同时，研制开发了疲劳驾驶检测软件系统、电子病历书写器与嵌入式电子病历系统。这些系统可获得实际应用，有望产生较大的经济效益和社会效益。

2.3 理论3  语音识别

2.3.1 描述

 提起语音识别，最容易想到的例子可能是不会讲笑话的Siri，而像Siri这类语音助手是科技巨头们竟相争夺的领域，Google有Assistant，亚马逊有Alexa，微软有Cortana，Facebook有Jarvis，它们当中已经与应用场深度结合的当属亚马逊配备智能助理Alexa的Echo音响。除了智能家居领域外，未来语音技术在很多应用场景都有很好的机会。在智能车载场景中，用语音代替手势来控制汽车中的功能（比如控制 GPS 导航、信息收发、电话接打、社交网络更新等），将可避免司机过度分散注意力，保证行车安全；教育领域，语音识别辅助英语教学和中英文同声翻译，你只需对着手机说出想要翻译的句子，即可得到中英文双重语音播读结果和可视的文本结果。

2.4 理论4  人脸识别

2.4.1 描述

在人工智能中，人脸识别是其中发展较为成熟的应用领域。同时，人脸识别是符合国家政策趋势、惠及民生的领域，国家863计划、国家科技支撑计划、自然科学基金都会拔出了专款资助人脸识别的相关研究。在国家政策的支持和完善下，人脸识别技术将会被推向更广阔的日常领域。

如今，“刷脸”已经成了人们生活中的日常事务，从移动支付、解锁手机到学校、公司、小区门禁等，都运用到了人脸识别技术。人脸识别技术产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。

人脸识别在手机端行业中，掀起了人脸识别解锁技术热潮，各大手机厂商也蜂拥挤入，其中最有影响力的便是iPhone X的Face ID。面对日益激烈的行业竞争，如何在强敌林立之下找到自身的立足之地，创新、突破技术显得尤为重要，在这一点上，旷视科技Face++凭借其核心的人脸识别技术 ，成为行业中的“佼佼者”。

2.5 理论5  机器视觉技术

2.5.1 描述

我们所说的机器视觉技术，就是用机器代替人眼来做测量和判断，其最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉作为全球智能的“慧眼”,很大程度上影响着人工智能的进步，无人驾驶、无人机、智能机器人等近期热点中的热点也以机器视觉的发展为前提。作为人功能智能发展前提的机器视觉技术，其主要有五大典型应用：

(1) 图像识别应用：图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别。将大量的数据信息存储在二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。

(2) 图像检测应用：检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一。几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，因此，具有诸多优点的机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统。

(3) 视觉定位应用：视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。

(4) 物体测量应用：机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括齿轮、接插件、汽车零部件、IC元件管脚、麻花钻、罗定螺纹检测等。

(5) 物体分拣应用：实际上，物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。

表2-1  机器视觉技术

图像识别应用

图像检测应用

视觉定位应用

物体测量应用

物体分拣应用

3 研究发展及应用

1 工业机器人 

所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。如：机械手。能模仿人体某些器官的功能（主要是动作功能）、有独立的控制系统、可以改变工作程序和编程的多用途自动操作装置。工业机器人在工业生产中能代替人做某些单调，频繁和重复的长时间作业，或是危险、恶劣环境下的作业，例如在冲压、压力铸造、热处理、焊接、涂装、塑料制品成形、机械加工和简单装配等工序上，以及在原子能工业等部门中，完成对人体有害物料的搬运或工艺操作。

2“先行者”类人型机器人 

经过十年攻关，国防科技大学研制成功我国第一台仿人型机器人——“先行者”，实现了机器人技术的重大突破。“先行者”有人一样的身躯、头颅、眼睛、双臂和双足，有一定的语言功能，可以动态步行。

人类与动物相比，除了拥有理性的思维能力、准确的语言表达能力外，拥有一双灵巧的手也是人类的骄傲。正因如此，让机器人也拥有一双灵巧的手成了许多科研人员的目标。

在张启先院士的主持下，北京航空航天大学机器人研究所于80年代末开始灵巧手的研究与开发，最初研究出来的BH－1型灵巧手功能相对简单，但填补了当时国内空白。在随后的几年中又不断改进，现在的灵巧手已能灵巧地抓持和操作不同材质、不同形状的物体。它配在机器人手臂上充当灵巧末端执行器可扩大机器人的作业范围，完成复杂的装配、搬运等操作。比如它可以用来抓取鸡蛋，既不会使鸡蛋掉下，也不会捏碎鸡蛋。灵巧手在航空航天、医疗护理等方面有应用前景。

3 探索机器人

机器人对于探索的应用，即在恶劣或不适于人类工作的环境中执行任务。主要有2种探索机器人：自主机器人和遥控机器人。自主机器一直是人类的研究难题，很多专家都在尽最大可能的使机器人自主化。最为出名的是水下机器人和空间机器人。随着海洋事业的发展，水下机器人可以代替人类在深海中进行探索，发现了好多不为人知的深海生物。空间机器人主要任务分为两大方面：1.在月球、火星及其他星球等非人居住条件完成勘探；2.在宇宙代替宇航员做卫星的服务（主要是捕捉、修理和补给能量），空间站上的服务及空间环境的应用试验。

4 总结

机器人技术领域已经创造了很多种具有基本的物理和导航功能的机器人。同时，社会发展的趋势也开始成为将机器人结合到从娱乐到卫生保健的日常生活中。而且，机器人可以将很多人从危险的情况中解脱出来，本质上就是让机器人作为人类的替代品来使用。AI机器人技术研究人员所研究的很多应用程序已经开始实现这种可能了。另外，机器人还可以用于更普通的工作，如看门工作。然而机器人最初是开发用于肮脏、枯燥和危险的应用程序，现在它们已经被看作是人类的助手了。不管是什么应用程序，随着未来科技发展到一个新的境界，机器人将会需要更多而不是更少的智慧，从而会对我们的社会形成巨大的影响。

参考文献

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[7]Stuart Russell,Peter Norvig.Artificial Intelligence: A Modern Approach.1995

计算机视觉主要任务范文第5篇

受新型智慧城市建设的趋势带动融合了道路照明、充电桩、Wi-Fi覆盖、环境监控、广告牌和微基站等功能的智慧灯杆在国内多地进行了试点，但这还远远不够，随着新技术的革新发展，AI人工智能、无人驾驶、物联网等等都可以纳入需求清单内。将杆体划分为多个系统平台，每个平台规划出需求属性，同时依靠良好的网络环境来实现各平台的数据传输与共享。

（1） 车路协同与5G

道路如同城市的血管，血管的通畅程度与城市活力息息相关。随着城市规模越来越大，人口不断增长，交通拥堵的程度日益加剧，仅仅靠道路的建设等方式来构建高效的交通体系已经变得越来越难。5G时代的来临，作为城市和车辆的连接点，道路也将成为通信网络、云计算、智能传感器融合创新的交汇点，如何利用新技术来提升城市智能化水平，增强城市路网与车辆的协同效率和安全性，从而降低城市拥堵、改善出行体验，成为技术改变生活的新挑战和新机遇。

车路协同是将道路、车辆以及技术进行有效的融合，通过先进的无线通信和互联网技术，实现车与车、车与路、车与人、车与网络的实时数据交互，帮助乘客和车辆选择更好的出行路径，改善传统道路规划建设和管理的不足，从而提升道路交通的效率。

我们希望连接人与人、人与物以及人与服务，让万物互联成为产业互联网的基础。5G的来临正好顺应了万物互联的趋势，同时它还具有大带宽、低时延、高可靠等特性，将5G网络看作一把钥匙，它能够帮我们解锁原先难以数字化的现实场景，让数字技术以更小的颗粒度重塑现实世界。通过多部门（电信运营商、交通部门、车企、IT大厂）的协同合作，推出车路协同的整体解决方案，这能够有效地解决4G时代难以实现的“毫秒级低时延”，以及高精定位等问题，将大幅度的提升车辆的运行效率和安全性。

近年来，车路协同已经成为全球关注的焦点。各个国家通过战略、规划、标准等多个层面进行布局，积极抢占本轮产业发展的制高点。随着5G的到来，5G+人工智能、5G+移动边缘计算等技术融合方案，将能够更好的感知环境的变化，充分实现人、车、路的有效协同实现整个道路和城市的数字化、智能化水平。

车路协同落地实施的关键，需要产业上下游企业协同。这背后涉及车载智能终端、网络连接、移动边缘计算、路侧智能与传感设备的普及应用，各模块背后又有复杂的供应链和渠道商。如何把高速公路公司、无线网络设备商、数据中心设备商、电信运营商、内容提供商组织在一起是一件纷繁复杂的产业协同工作。将致力于做好“连接器”为车路协同的相关企业进入“数字世界”提供最丰富的“数字接口”。

随着技术创新的快速普及应用，智慧交通与汽车智能化成为未来发展的必然趋势，车路协同则成为智慧交通的核心，也是解决交通出行安全畅通的有效切入点。

根据美国国家公路交通安全管理局( NHTSA)的官方数据显示，车辆与车辆通信技术能预知即将发生的交通事故并对潜在危险发出实时预警，它的广泛应用能帮助避免高达81%轻型碰撞事故。根据中国汽车工程学会(SA- China)的研究表明，智能网联汽车技术的广泛应用可使普通道路的交通效率提高30%以上。目前，车路协同主要涉及车载系统、路侧系统以及数据交互系统等三个主要部分。

车载系统有效强化车辆行驶安全。车载系统主要负责对车辆自身状态信息的控制和对周围行车环境的感知，协助驾驶员完成车辆的安全驾驶，比如车车避撞、人车避撞、交叉口安全通行、换道辅助驾驶等。

路侧系统将有效提高道路通行能力。通过路侧系统与各个传感设备之间进行通信，可以获得当前的道路情况。包括交叉口行人信息采集、突发事件快速识别与定位、密集人群信息采集、多通道交通流量监测、通道异物侵入信息的获取、处理、分析和发送。

数据交互系统保证人车路的有效通信。实现路侧设备与车载单元之间的交互，以及各种行车安全、交通控制和信息服务应用的打通，最终确保整个车路协同系统快速稳定运行。

车路协同需要构建新的产业链格局，通过生态协作、利益分享实现多方的共赢。一是连接公路公司，加快路侧基础能力建设，基于高速公路设备感知道路信息，提供实施精细化道路信息分发，实现分钟级以下车道路况更新。二是连接无线网络设备商和数据中心设备商，为道路提供稳定的5G网络和边缘计算设备，将碎片化道路信息进行连接，形成规模优势。三是连接内容服务商，基于移动互联网发展积累的技术、用户洞察以及用户体验方面的经验，为出行乘客提供高品质内容服务。四是连接基础电信运营商，提升频谱利用率，搭建电信运营商与道路建设公司的合作桥梁，支持商用智能终端（4G/5G）接入。

在车路协同推进过程中，企业间通过生态协作的方式，连接车路协同的相关企事业单位，将移动互联网的服务无缝连接到整个汽车出行的场景下，实现人和车、设备。服务之间的连接，多个终端场景的打通。

车路协同需要加快打破信息孤岛，打造统一的信息内容分发平台，为用户提供一致性的体验。

作为交通智能化的核心，业界一直在探索车路协同的解决方案，未来的车和路会具备更好、更高的智能，能够更实时、更细的感知环境，并且把这些环境的数据以及车流、人流的数据为未来的城市规划、道路规划、交通管理和疏导提供更好的帮助。

（2） 公共服务

在新型智慧城市建设新阶段，以服务为基础、以成效为标尺为核心，持续优化改善城市居住环境，提供惠民便企服务成为近年来的工作重点。

随着社会的高速发展，人们似乎也越发重视周围环境的变化，PM2.5的检测、风力检测、天气检测等也成为了人们出行的主要关注点，具备这样功能的公共基础设施也是未来城市规划建设的必要环节。

智慧路灯杆系统，集合环境监测、控制照明、车流量监测、视频监控、道路积水监测、LED信息、公共广播、充电桩、无线WIFI等功能于一体，美化城市、园区道路建设，打造智能、便捷、安全的生活环境。智慧路灯杆系统顶部配置一系列传感器，对空气质量进行监测，并将相关数据通过智慧路灯杆专用网关上传至云平台，并多路发送相关管理部门。

（3）新型城市管理

智慧型城市发展下如何管理好人与人、人与物之间的连接性也是一个很重要的课题，所谓智慧，必然要舍去一些依靠人力去解决问题的办法，转而依靠智能化的设备或智能语音系统来实现数字化的管理。

（4） 新基建建设

随着新基建概念的提出，工信部《关于加快培育共享制造新模式新业态促进制造业高质量发展的指导意见》，提出加强5G、人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设，这其中的建设范围包含了智能交通基础设施，也是多杆合一后的解决方向。

车联网的生态：人，车，环境。其中车和环境是新基建建设的关键点。

车：高精度地图、超视距决策、车辆监控、车辆救援、车辆诊断、车况信息用于车辆研发、保养。

环境：路况信息、道路收费、事故监测、实时调度。

以上的功能实现都要基于车厂研发，各数字化模块、传感器的组合才能实现，也是未来道路交通发展的主要任务。

（5） 新技术的驱动

基于新一代信息技术（人工智能，云计算，区块链，物联网，5G与边缘计算，模拟仿真，高精地图，自动驾驶，工业互联网，大数据中心等）可以构建一套完整的信息基础设施来更好的服务于城市和人民。

对于驱动多杆合一工程的主要技术还是在于5G的部署，大数据的计算能力以及人工智能的识别侦测上。

视频监控：终端智能转为云上智能，依赖的是5G边缘上行带宽和安全；同时通过人工智能（AI）的数据处理分析能力可以更好地搭建平安城市，让一切犯罪无所遁寻。

车联网：依赖的也是5G安全、可靠、低延迟和高宽带连接。

车路协同成为智慧城市建设新的切入点，当前我国智慧城市建设步伐加快，随着高清智能摄像头和城市物联网智能传感器的快速普及，城市道路的信息化、数字化加速到来，随着车路协同体系的逐步完善，道路交通数据收集与分析、实时交通路况监测与预警、交通信号配时调整与优化等方面的能力大幅提高。