計算機視覺的應用精選(九篇)

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第1篇：計算機視覺的應用范文

隨著室外定位技術的發(fā)展，室內定位系統(tǒng)的存在也日顯重要，多種新型移動設備的出現(xiàn)，比如智能手機、平板電腦、可穿戴設備等，加上物聯(lián)網設備性能的飛速增長和基于位置感知應用的激增，使室內定位扮演著不可或缺的角色。在室內定位與導航中能夠連續(xù)可靠地提供位置信息，可以帶來更好的用戶體驗，人們對此需求也越來越大。由于精度與成本是制約普及的主要因素，那么一種簡單方便、易于識別，且內含絕對位置坐標，具有一定糾錯能力的標志物的提出，并利用攝像機拍攝到該標志物信息進行圖像處理，最后確定所在位置的方法，就是利用計算機視覺進行形狀識別在室內定位中的應用。

【關鍵詞】室內定位 計算機視覺 圖像處理 形狀識別 標志物

人們的日?；顒映^80%時間是在室內環(huán)境完成的，因此對室內定位的要求將會大幅度地增加，其應運而生已是迫在眉睫。如今雖然國內、外已經有了許多不同的室內定位方式，按不同原理分為WIFI、藍牙、ZIGBEE、RFID、UWB、偽衛(wèi)星、蜂窩網絡和激光等，但受定位精度、可靠性、易用性及成本等方面影響，室內定位技術尚未廣泛應用于生產、生活之中。近來計算機視覺迅速發(fā)展，依其通過標志物位置及標志物上的信息來實現(xiàn)定位系統(tǒng)，將成為眾多室內定位方式中較為新穎的一種模式。

1 系統(tǒng)內容

本系統(tǒng)的核心是標志物與攝像機（圖1），考慮到攝像機的載體不同，應保證標志物在鏡頭上的相近高度，既可以減少圖像畸變，又便于后期處理。系統(tǒng)工作前，應對每個攝像機進行調試，確保系統(tǒng)定位精確。系統(tǒng)工作時，固定在載體上不可旋轉的攝像機拍攝的視頻通過WIFI實時傳輸至上位機，并以一定頻率進行采樣，隨后進行圖像預處理、標志物輪廓提取等，再將最后計算出的位置信息反饋到載體上，從而得到當前位置坐標，甚至規(guī)劃載體下一步動作。

1.1 標志物設計與識別保證

標志物安放在室內各處時，要求每個標志物放置方向相同，且不管載體移動到何處，在攝像頭視線范圍10米內至少能捕捉到一個目標。

1.1.1 標志物的特點

標志物的設計需滿足以下幾個方面：

（1）可辨別性（又稱可識別性）：標志物的目標作用是既區(qū)別于其它物體又便于識別。

（2）平移、旋轉和尺度不變性：所提取目標的形狀描述不受自身所處位置、角度和尺度變化影響。

（3）仿射不變性：仿射變換實現(xiàn)的是一個二維坐標與另一個二維坐標之間的映射，并保留映射的連線。所提取的特征需要在仿射變換的情況下盡可能保持不變。

（4）抗噪聲性：具備對噪聲的抗干擾魯棒性，無論噪聲的強度在給定范圍內如何改變，特征都應該保持一致。

（5）遮擋不變性：當形狀的一部分被其它物體遮擋時，剩余部分的特征應該與不被遮擋時所得特征保持一致。

（6）可靠性：在相同的模式下處理形狀時，所提取的特征要保持一致。

1.1.2 標志物輪廓的提取

邊緣通常發(fā)生在數(shù)字圖像中亮度變化明顯的地方，邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中的一個重要部分。邊緣檢測的目的是生成一條連續(xù)的曲線來描述目標輪廓，通常能在邊緣上提取到許多特征（如面積、線、角等）。通過圖像邊緣檢測能大幅度地減少數(shù)據(jù)量，同時剔除了那些不相關的信息，保留了圖像的重要結構。邊緣在許多應用圖像處理中都起著非常重要的作用。輪廓提取過程如下：

（1）濾波：濾波是根據(jù)觀測某一隨機過程的結果，對另一與之有關的隨機過程進行估計的概率理論與方法，通過濾波就能很好地改善噪聲對邊緣檢測算法的影響。

（2）增強：即增強邊緣，在確定了圖像中各點鄰域強度變化值的基礎上，突出處理圖像中相鄰像素（或區(qū)域）亮度值（或色調）相差較大的邊緣處。

（3）提?。簯枚噙呅谓品èD―利用一系列線段的封閉集合來逼近大多數(shù)實用曲線到任意精度。在數(shù)字圖像處理中，如果多邊形的線段數(shù)與邊界上的點數(shù)相等，用每對相鄰點定義多邊形的一個邊，則多邊形就完全準確地表達邊界。實踐中采用多邊形近似法的目的就是要用盡量少的線段來代表本邊界并保持邊界的基本形狀。采用多邊形逼近的優(yōu)點是它的抗干擾性能好，節(jié)省表達所需的數(shù)據(jù)量，以便更加有效的解決濾波后圖像的噪聲影響問題。該方法的缺點是多邊形逼近精度的選擇沒有固定標準，不能自動解決因尺度變化而不影響邊界的不變性，存在對多邊形近似精度的選擇的問題。倘若精度過低，有很多的頂點，得到的多邊形仍然很復雜；精度過高，雖可以去除噪聲，但也很容易丟失邊界中的一些細節(jié)信息。

1.2 位置計算

從圖像邊界點所獲取的原始數(shù)據(jù)――輪廓所包含的面積，而區(qū)域面積就是對屬于區(qū)域的像素計數(shù)。利用攝像機的相距參數(shù)，通過攝像機原理與標志物的實際投影面積可得到攝像機與標志物的實際距離。加上標志物上包含角度信息，通過計算可確定攝像機相對標志物的角度，從而計算出相對于標志物的坐標。由于每個標志物在室內坐標及角度已知，則可得到該載體在室內的位置信息。

2 實驗結果及分析

采用帶一條黑線的圓柱狀白色塑料物體作為標志物（見圖2），能較好地符合標志物所要求的特點。

假設某時刻采樣的圖片經過處理后得到如輪廓（見圖3）。

則根據(jù)攝像機成像原理可得到物距L和載體與標志物所成角度：α=（d/a）*360°，由相對標志物的相對坐標即可推算出載體在室內的絕對坐標（如圖4）。

4 結束語

針對室內定位的應用，設計一種包含絕對位置的坐標信息，且具有一定糾錯能力的標志物，從而達到基于該標志物的室內定位系統(tǒng)。實驗證明該室內定位系統(tǒng)具有精度高、實時性強、簡單易行等優(yōu)點。由于本方法采用的標志物不僅具有使用方便、價格低廉、魯棒性強等特點，而且相對于目前基于無線信號強度的定位方法，其定位精度更高，且誤差不隨系統(tǒng)運行時間與載體工作的時間的增加而變大，因此具有一定的應用前景。

作者單位

第2篇：計算機視覺的應用范文

論文摘要 ：開發(fā)了一種虛擬場景與實時視頻之間的合成技術，成功地將該技術應用于虛擬規(guī) 劃系統(tǒng)中，詳細介紹了系統(tǒng)所采用的基于計算機視覺的標識識別和實時、自動攝像機位置、姿態(tài)跟蹤算法，并給出了系統(tǒng)運行結果。

0  引  言

虛擬現(xiàn)實技術 的最終目的是使用戶完全沉浸在一個 由計算機生成的虛擬環(huán)境中，該技術已經被成功地應用到軍事、教育、娛樂等眾多領域。隨著應用 的增多 ，虛擬現(xiàn)實技術 的缺陷也逐漸暴露出來，主要表現(xiàn)在如下兩個方面：(1)虛擬現(xiàn)實 中的場景完全由計算機生成，隨著繪制場景真實程度的提高，對系統(tǒng)硬件配置的要求也相應提高，從而形成了繪制效果和實時性兩個同等重要又難以同時解決 的問題 。(2)交互方式受限．鼠標、鍵盤等傳統(tǒng)輸入設備并沒有提供給用戶一種直觀 自然的交互方式，而數(shù)據(jù)手套等較為昂貴的外圍設備不僅使用起來不方便，而且對工作范圍也有一定的限制。

混合現(xiàn)實  技術的出現(xiàn)很大程度上解決了以上兩個問題，它將計算機生成的虛擬場景、提示信息實時疊加到用戶所能觀察到的真實世界當中，并以此來增強用戶視覺感受 。在混合現(xiàn)實環(huán)境中用戶所能觀察到的主體是來源于真實世界的圖像信息，虛擬場景只起到輔助、提示作用，因此不需要真實感圖形繪制所需的高端的硬件配置。另一方面，由于圖像信息來源于真實世界，這就使得用戶本身能夠很自然地融合到整個系統(tǒng)中，并且能夠 以一種 自然 、直觀的方式與系統(tǒng)交互，而不必添加額外的硬件設備。正是由于以上特性，混合現(xiàn)實技術已經被應用到眾多領域當中，而且能夠比虛擬現(xiàn)實更好地完成某些任務，如交互式規(guī)劃、動態(tài)虛擬展示等。

一個實用的混合現(xiàn)實系統(tǒng)所必須具備的特性之一是幾何一致性，即系統(tǒng)必須實時準確地判斷攝像機相對于真實世界的位置和姿態(tài)．以便將虛擬場景正確地疊加到真實世界的具置上，使得用戶從感官上認為虛擬場景確實是真實世界的一部分。傳統(tǒng)的方法是利用硬件設備(電磁式、機械式跟蹤系統(tǒng))來獲取攝像頭位置信息，但這些方法不僅工作范圍受限，而且求得的結果也不夠精確。本文采用當前流行的基于計算機視覺的方法來獲取位置信息，事實證明該方法是有效、可行的。

系統(tǒng)結構及工作流程

筆者構建 了一個如圖 1所示的混合現(xiàn)實原型系統(tǒng)，主要由如下幾個部分組成：(1)平面標識塊：一個帶有黑色邊框的正方形．尺寸、內部圖案由用戶定義，主要功能是使系統(tǒng)能夠根據(jù)實際圖像中標識的變形來計算虛實配準所需的位置、姿態(tài)信息，同時還可以用不同的內部圖案代表不同的虛擬場景，以增強系統(tǒng)的實用性。(2)圖像采集設備(攝像機)：主要完成實時視頻采集功能。(3)圖形渲染系統(tǒng)：生成與視頻合成所需的虛擬場景。(4)虛實合成：利用攝像機位置、姿態(tài)信息將視頻與虛擬場景相融合。(5)顯示設備 ：包括頭盔式顯示器以及桌面臺式顯示器，用以將虛實合成的影像展現(xiàn)給使用者。

系統(tǒng)運行過程中，首先將采集到的一幀彩色圖像轉換成一幅二值(黑 白)圖像，然后對該二值圖像進行連通域分析，找出其中所有的四邊形區(qū)域作為候選匹配區(qū)域，將每一候選區(qū)域與模板庫中的模板進行匹配，如果產生匹配，則認為找到了一個標識，在生成與該標識對應的虛擬場景的同時利用該標識區(qū)域的變形來計算攝像機相對于已知標識的位置和姿態(tài)，最后根據(jù)得到的變換矩陣實現(xiàn)虛實之間的無縫融合。

2 標識識別與攝像機位置、姿態(tài)跟蹤算法

由上一節(jié)可知，構建該系統(tǒng)有兩個關鍵問題需要解決 ，即如何識別標識內部的不同圖案以生成與之對應的虛擬場景 以及如何利用標識的變形計算虛實配準所需的坐標變換關系。以下分別介紹以上兩個問題的解決方法。

2．1標識識別

本系統(tǒng) 所采用的標識識別方法可 以分為以下幾步。

2．1．1圖像二值化

首先對采集到的彩色圖像進行二值化，處理成黑白(0，1)圖像，如圖 2(b)。具體方法為：設定一個 閾值，對圖像進行遍歷 ，根據(jù)該閾值，對圖像重新賦值。為了克服光照對識別結果造成的影響，同時采用 了自適應閾值法  來提高系統(tǒng)穩(wěn)定性，設定當前 閾值 為上一幀圖像中標識投影區(qū)域像素灰度的平均值，實驗證明該方法對改善系統(tǒng)性能有較為明顯的效果。

2．1．2連通域分析

連通域分析的 目的是從復雜背景中提取標識的投影區(qū)域。分析過程為：查找所有像素值為 1的連通區(qū)域，首先根據(jù)大小約束對區(qū)域進行預篩選，然后利用最小二乘直線擬合法篩選出所有四邊形區(qū)域 ，結果見圖 2(c)。

2．1．3 區(qū)域規(guī)則化與模板匹配

區(qū)域規(guī)則化是將圖像中經過投影變換的標識區(qū)域變換到標準模板空間，本文利用仿射變換  將標識經過投影變形后 的區(qū)域直接映射到一個 64×64大小的正方形模板，效果見圖2(d)。接下來的工作是將規(guī)則化圖像與模板庫中的模板進行匹配，以返回代表不同虛擬場景的 id值。本文采用相關系數(shù)法來完成匹配工作，方法如下：

首先利用以下四式計算規(guī)則化圖像 i和標準模板圖像 p各自的均值和方差。

然后計算兩幅圖像的相關系數(shù) p，本文選擇所有模板中與規(guī)則化圖像具有最大相關系數(shù) p且 p>0．5的模板作為當前匹配結果，并返回與之對應的 id值

2．2攝像機位置、姿態(tài)估計

首先給出系統(tǒng)的坐標變換關系如圖 3所示。規(guī)定平面標識在世界坐標系中的位置為已知，攝像機位置、姿態(tài)計算問題轉化為攝像機坐標系與世界坐標系之間三維變換矩陣的求解。

世界坐標 系與攝像機坐標系間的變換關系可以用式(5)表示。其中 w為世界坐標系下某點坐標，c為該點在攝像機坐標系中的位置，t ：[r r r：t] 為待求三維變換矩陣，包含三個旋轉分量和一個平移分量。

c=t w  (5)

由于規(guī)定平面標識與世界坐標系下的z：0平面重合 ，則由式 (5)可得 ，平面標識上的某點在世界坐標系下的坐標 wi=(x ，y wi，0，1) 與其在攝像機坐標系下坐標 c；：(x  y z i，1) 之間的關系可以表示為式(6)。

有 8個待定系數(shù)，由標識的 四個角點可得 如下 方程組 ，則完全可以求取以上 8個未知數(shù)。

通過上述計算可以確定變換矩陣中的 r ，r ，t，三個分量，由變換矩陣旋轉分量的正交性可以求得r ：r ×r ，最后需要對所求得的結果作歸一化操作以消除比例因子 t 對計算結果的影響，方法是將(1 r l+l r 1)／2去除以上各分量。

事實上由于不可能完全避免成像畸變以及圖像處理過程中的誤差，上述方法求得的變換矩陣 t 是不夠精確的。解決方法是利用上述方法求取第一幀圖像對應的 t ，在后續(xù)計算過程中采用非線性最小二乘法求取后續(xù)幀的對應的變換矩陣。誤差逼近計算公式見式 (1 1)。

式中(文  i)(i=0，1，2，3)為根據(jù)上一幀t 求得的標識四個角點在像平面坐標系下的位置，(x i，y ；)(i=0，1，2，3)為實時檢測到的標識角點在圖像中的位置。本 文利用勒溫伯格一馬闊特方法求解式(11)。

 

3 應用實例——基于混合現(xiàn)實的小區(qū)規(guī)劃系統(tǒng)

傳統(tǒng)的住宅小區(qū)規(guī)劃方法之一是制作規(guī)劃方案模型，但是制作實體模型不僅費時費力，而且修改起來也極為不便。近年來，基于虛擬現(xiàn)實技術的小區(qū)規(guī)劃方法已經逐漸為設計者所接受，它一定程度上解決了實體模型規(guī)劃方法的缺點，但是由于缺乏高效、自然的人機交互方式，使得規(guī)劃效果大打折扣?；旌犀F(xiàn)實技術的出現(xiàn)為小區(qū)規(guī)劃提供了新的契機，它既繼承了虛擬現(xiàn)實技術卓越的三維表現(xiàn)能力，又具有虛實結合的特點，能夠在真實的規(guī)劃場景中整合設計要素，給設計者和方案評估者以直觀的感受。

筆者利用本文方法開發(fā)了一套基于混合現(xiàn)實技術的虛擬小區(qū)規(guī)劃系統(tǒng)。系統(tǒng)中不同的標識對應不同的虛擬建筑模型，用戶可以在視線范圍內隨意移動模型．從而實現(xiàn)不 同的規(guī)劃 方案 。運行效果 如圖4該系統(tǒng)滿足了小區(qū)規(guī)劃對虛實交互、人機交互的要求，充分體現(xiàn)出混合現(xiàn)實技術在小區(qū)規(guī)劃應用中的優(yōu)勢。

第3篇：計算機視覺的應用范文

關鍵詞：計算機；視覺技術；交通工程

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7712 （2014） 04-0000-01

一、引言

隨著科技的發(fā)展，計算機替代人的視覺與思維已經成為現(xiàn)實，這也是計算機視覺的突出顯現(xiàn)。那么在物體圖像中識別物體并作進一步處理，是客觀世界的主觀反應。在數(shù)字化圖像中，我們可以探尋出較為固定的數(shù)字聯(lián)系，在物體特征搜集并處理時做到二次實現(xiàn)。這既是對物體特征的外在顯現(xiàn)與描繪，更是對其定量信息的標定。從交通工程領域的角度來看，該種技術一般應用在交管及安全方面。監(jiān)控交通流、識別車況及高速收費都是屬于交通管理的范疇；而對交通重大事件的勘察及甄別則是交通安全所屬。在這個基礎上，筆者對計算機視覺系統(tǒng)的組成及原理進行了分析，并形成視覺處理相關技術研究。

二、設計計算機視覺系統(tǒng)構成

計算機視覺處理技術的應用是建立在視覺系統(tǒng)的建立基礎上的。其內部主要的構成是計算機光源、光電轉換相關器件及圖像采集卡等元件。

（一）照明條件的設計。在測量物體的表征時，環(huán)境的創(chuàng)設是圖像分析處理的前提，其主要通過光線反射將影像投射到光電傳感器上。故而要想獲得清晰圖像離不開照明條件的選擇。在設計照明條件時，我們通常會視具體而不同處理，不過總的目標是一定的，那就是要利于處理圖像及對其進行提取分析。在照明條件的設定中，主動視覺系統(tǒng)結構光是較為典型的范例。

（二）數(shù)據(jù)采集的處理。如今電耦合器件（CCD）中，攝像機及光電傳感器較為常見。它們輸出形成的影像均為模擬化的電子信號。在此基礎上，A模式與D模式的相互對接更能夠讓信號進入計算機并達到數(shù)字處理標準，最后再量化入計算機系統(tǒng)處理范圍。客觀物體色彩的不同，也就造就了色彩帶給人信息的差異。一般地黑白圖像是單色攝像機輸入的結果；彩色圖像則需要彩色相機來實現(xiàn)。其過程為：彩色模擬信號解碼為RGB單獨信號，并單獨A/D轉換，輸出后借助色彩查找表來顯示相應色彩。每幅圖像一旦經過數(shù)字處理就會形成點陣，并將n個信息濃縮于每點中。彩色獲得的圖像在16比特，而黑白所獲黑白灰圖像則僅有8比特。故而從信息采集量上來看，彩色的圖像采集分析更為繁復些。不過黑白跟灰度圖像也基本適應于基礎信息的特征分析。相機數(shù)量及研究技法的角度，則有三個分類：“單目視覺”、“雙目”及“三目”立體視覺。

三、研究與應用計算機視覺處理技術

從對圖像進行編輯的過程可以看出，計算機視覺處理技術在物體成像及計算后會在灰度陣列中參雜無效信息群，使得信息存在遺失風險。成像的噪聲在一定程度上也對獲取有效信息造成了干擾。故而，處理圖像必須要有前提地預設分析，還原圖像本相，從而消去噪音。邊緣增強在特定的圖像變化程度中，其起到的是對特征方法的削減?；诙祷指顖D像才能夠進一步開展。對于物體的檢測多借助某個范圍來達到目的。識別和測算物體一般總是靠對特征的甄別來完成的。

四、分析處理三維物體技術

物體外輪擴線及表面對應位置的限定下，物體性質的外在表現(xiàn)則是其形狀。三維物體從內含性質上來看也有體現(xiàn)，如通過其內含性質所變現(xiàn)出來的表層構造及邊界劃定等等。故而在確定圖像特征方面，物體的三維形態(tài)是最常用的處理技術。檢測三維物體形狀及分析距離從計算機視覺技術角度來看，渠道很多，其原理主要是借助光源特性在圖像輸入時的顯現(xiàn)來實現(xiàn)的。其類別有主動與被動兩類。借助自然光照來對圖像獲取并挖掘深入信息的技術叫做被動測距；主動測距的光源條件則是利用人為設置的，其信息也是圖像在經過測算分析時得到的。被動測距的主要用途體現(xiàn)在軍工業(yè)保密及限制環(huán)境中，而普通建筑行業(yè)則主要利用主動測距。特別是較小尺寸物體的測算，以及擁有抗干擾及其他非接觸測距環(huán)境。

（一）主動測距技術。主動測距，主要是指光源條件是在人為創(chuàng)設環(huán)境中滿足的，且從景物外像得到相關點化信息，可以適當顯示圖像大概并進行初步分析處理，以對計算適應功率及信息測算程度形成水平提高。從技術種類上說，主動測距技術可分為雷達取像、幾何光學聚焦、圖像干擾及衍射等。除了結構光法外的測量方法均為基于物理成像，并搜集所成圖像，并得到特殊物理特征圖像。從不同的研究環(huán)境到條件所涉，以結構光法測量作為主要技術的工程需求較為普遍，其原理為：首先在光源的設計上由人為來進行環(huán)境考慮測算，再從其中獲取較為全面的離散點化信息。在離散處理后，此類圖像已經形成了較多的物體真是特征表象。在此基礎上，信息需要不斷簡化與甄別、壓縮。如果分析整個物體特征信息鏈，則后期主要體現(xiàn)在對于數(shù)據(jù)的簡化分析。如今人們已經把研究的目光轉向了結構光測量方法的應用，體現(xiàn)在物體形狀檢測等方面。

（二）被動測距技術。被動測距，對光照條件的選擇具有局限性，其主要通過對于自然光的覆蓋得以實現(xiàn)。它在圖像原始信息處理及分析匹配方面技術指向較為突出。也通過此三維物體之形狀及周圍環(huán)境深度均被顯露。在圖像原始信息基礎上的應用計算，其與結構光等相比繁雜程度較高。分析物體三維特性，著重從立體視覺內涵入手，適應物體自身特點而存在。不過相對來說獲得圖像特征才是其適應匹配的條件保障。點、線、區(qū)域及結構紋理等是物象特征的主體形式。其中物特較為基礎與原始的特征是前兩個特征，同時它們也是其他相關表征的前提。計算機系統(tǒng)技術測量基本原理為對攝像機進行構建分析，并對其圖像表征進行特征匹配，以得到圖像不同區(qū)間的視覺差異。

五、結束語

通過對計算機視覺技術的研究，悉知其主要的應用領域及技術組成。在系統(tǒng)使用的基礎上深入設計，對系統(tǒng)主要構成環(huán)節(jié)進行分析。從而將三維復雜形態(tài)原理、算法及測量理論上升到實際應用。隨著社會對于計算機的倚賴程度增加，相信該技術在建筑或者其他領域會有更加深入的研究及應用。

參考文獻：

[1]段里仁.智能交通系境在我國道路空通管理中的應用[J].北方工業(yè)時報，2012（06）.

[2]王豐元.計算機視覺在建筑區(qū)間的應用實例分析[J].河北電力學報，2011（04）.

第4篇：計算機視覺的應用范文

關鍵詞：預決算 市場核算 應用

引言

企業(yè)內部為加強資金的運作和把控，使得內部市場化核算體系應運而生，企業(yè)內部市場化核算體系的目的在于實現(xiàn)阿米巴經營。所謂的阿米巴經營，就是按職能細分公司組織結構，再令單個組織自主經營，盈虧自負。這樣，把員工與部門的虧損或盈利連接起來，增加了員工積極性，把組織細化、實行自主經營，加強了經營經驗的累積，使得公司盈虧點容易顯現(xiàn)出來，便于決策。內部市場化之后，加入預決算體系，能大大降低公司不必要的資金耗損。

1、預決算在企業(yè)內部市場化中建立和運用

1.1、企業(yè)預決算體系的建立思路

企業(yè)如果不進行預決算處理很容易產生“閉門造車”的現(xiàn)象，上級主管部門往往會根據(jù)個人經驗或者錯誤的歷史數(shù)據(jù)，人為的進行調整和下達經營計劃，造成企業(yè)無法盈利甚至出現(xiàn)虧損，有鑒于此，根據(jù)實際情況制作預決算體系顯得十分必要。預決算體系的建立思路主要遵循以下原則：

一是，堅持以市場網為依托，編制銷售預算；

二是，從銷售預算反推生產預算，根據(jù)企業(yè)內部市場化情況，制定各職能部門的預算；

三是，根據(jù)各部門預算，制定綜合預算。

1.2、依據(jù)內部市場化體系建立預決算體系

內部市場化體系劃分的職能部門是建立預決算流程的參考依據(jù)，由財務部門的人員作出總體項目框架。根據(jù)三大原則，銷售部門先做出預算，依據(jù)市場調研，競爭對手情況，提出銷售預計，提出銷售底價和變動銷售費用；生產中心做出各部門預算，根據(jù)銷售預算額，結合所需資源的配比和現(xiàn)有資源的情況，例如，生產預銷售量產品所需的人工數(shù)，物資采購數(shù)，所需設備數(shù)等，制定采購計劃，估算變動資金量；行政部門提出工作計劃，估算行政費用；各職能部門責任人上交預算表，財務部門起草方案；方案上交決策層進行平衡；財務部門與各部門協(xié)商，確定最終方案；將最終預目標進行分解形成個部門的經營目標，下放執(zhí)行。

1.3、預決算的配套平臺建設

企業(yè)的市場化體系配套平臺是在企業(yè)中建立企業(yè)內部銀行。企業(yè)內部銀行引進商業(yè)銀行的信貸、結算、監(jiān)督、調控、信息反饋職能，發(fā)揮計劃、組織、協(xié)調作用，并成為企業(yè)和下屬單位的經濟往來結算中心、信貸管理中心、貨幣資金的信息反饋中心[1]。各職能部門在企業(yè)內部開始獨立的賬號，各責任部門之間實行的交易結算均可在內部銀行中進行辦理。這種方式的建立，加快了企業(yè)內部的市場化，從而節(jié)省了企業(yè)的經濟支出，節(jié)約了成本。

2、預決算在內部市場化的實踐效果

2.1、預決算提高了企業(yè)主體對市場的理解和關注

結算是在商品經濟條件下，各經濟單位間由于商品交易、勞務供應和資金調撥等經濟活動而引起的貨幣收付行為[2]。傳統(tǒng)的結算方法一般都是項目完成之后在進行總結算，這就使得經營主體對結果（項目的成本）的接受是被動的，不利于企業(yè)對成本的掌握，形成成本價格漏洞，造成的現(xiàn)象。改變傳統(tǒng)的結算模式實行預決算機制，能大大增強企業(yè)對定額、市場價格和內部市場核算制度的理解和關注，改變傳統(tǒng)核算工作人員的“等”“靠”思想，而且，在企業(yè)內部市場化核算體系建設的推動之下，預決算能加強各團隊、各職能單位的理財意識和經營決策意識，為企業(yè)節(jié)約資金做出重要貢獻。

2.2、預決算提升了各部門的管理能力

在內部市場化體系的作用下，通過預決算機制，改變了領導層的舊有觀念，例如，基層領導的人員摒棄了舊有的只注重生產任務、研發(fā)任務、銷售任務的任務意識，而逐漸向既關心生產任務又注重經濟成果的思想轉型，在實際運營過程中加強任務分解和生產成本分解，結合定額和實際價格進行合理的人員安排，采購安排，通過這種方式，在公司內部形成了強化生產管理，降低成本，各職能組織精細化管理的局面。

2.3、預決算增強了企業(yè)的運行質量和效率

企業(yè)實現(xiàn)預決算機制和內部市場化體系，就必須讓各職能部門與公司層核算主管人員實現(xiàn)資源共享，可采取對各職能機構的經濟核算在網絡平臺上進行公布，下放各部門的核算權，保留責任追究權的方式進行解決。預決算實行過程中堅持公開、公平、公正、信息共享和權責對等的原則[3]。通過在公司推行預決算機制，能對經營任務進行溯源，解決責任追究難的問題，也能夠加強各部門之間的信息交流，降低部門間責任推卸情況的發(fā)生率，還能降低企業(yè)總財務核算人員的結算時間。例如，原來需要四個人的結算工作，通過實行預決算機制，一人就能完成原來的工作，結算時間得到大大的縮減，效率得到明顯的提高。

2.4、預決算實現(xiàn)了企業(yè)經營目標與責任中心目標的一致

“積土成山，風雨興焉；積水成淵，蛟龍生焉”[4]。各組織、各職能部門的任務目標能否實現(xiàn)關乎企業(yè)戰(zhàn)略能否實施。企業(yè)推行內部市場化體系、預決算機制的建設，使得公司目標和經營定額得到逐級的細分、下放，落實到了各部門，各班組，個人的身上，責任也相應的得到了體現(xiàn)，使得公司目標與責任中心目標保持高度一致，這有利于企業(yè)快速實現(xiàn)近期經營目標。

3、結語

綜上所述，在日益激烈的市場競爭環(huán)境下，公司求生存謀發(fā)展變得日趨艱難，強化企業(yè)內部建設成了企業(yè)壯大的必要途徑。企業(yè)建立預決算機制，推行內部市場化體系，建立相應的配套平臺（內部銀行），有助于提高企業(yè)管理人員對市場的理解和關注，提升他們的自主經營能力，從而提高公司整體的運作能力、運行效率，保證公司運營目標的實現(xiàn)，使企業(yè)得到良好發(fā)展。

參考文獻：

[1]李艷秋，張大革.企業(yè)內部管理是企業(yè)改革的新思路[J].遼寧工學院學報，2012，64（3）：45-46.

[2]侯立慧.企業(yè)內部市場化管理的核心要素分析[J].中國煤炭經濟學院學報，2011，12（4）：12-13.

第5篇：計算機視覺的應用范文

1 存在的問題

隨著信息技術的發(fā)展，家庭經濟條件的改善，大部分大學生信息技術已經脫離了零基礎。有的新生已掌握了常用的辦公軟件，但仍然還有一部分學生還處于零基礎，甚至打字的指法都不懂，學生基礎水平參差不齊，導致教學進度不統(tǒng)一，教學難度加大。造成基礎好的學生吃不飽，基礎差的學生聽不懂。

1.1 課程設置與專業(yè)不吻合

當今，信息技術已融入到各行各業(yè)中，計算機基礎課程是一門綜合性課程，覆蓋的知識面很廣，目前高職院校采用的教學方式還是按照舊式的教學大綱進行，滿足不了專業(yè)的需求，不符合人才培養(yǎng)目標.教材方面也是名目眾多，很多教材涉及面很廣，知識點難度大，并且各章節(jié)之前沒有銜接性，相互獨立成章?？蓛热荻际蔷啺?學生不僅學不精，甚至還會讓學生失去學習興趣，最終導致與專業(yè)脫離。

1.2 實踐學時分配不合理

以廣東科學技術職業(yè)學院為例，計算機基礎課時總學時數(shù)是：64學時，理論與實踐對半分，教學內容多，教師為了完成教學任務而無法對每個知識點講解透徹，學生沒有學到家，慢慢也會失去學習的主動性。

1.3 教學方法與考核方式單一

教學方式缺少課堂互動，師生交流，忽略學生的主體地位，扼殺了學生自主學習的主動性。表現(xiàn)為：（1）以教師為中心的“滿堂灌”；（2）課件+觀眾的授課；（3） “文字搬家” 課件展示。考核方式忽視了學生的創(chuàng)新能力與主動實踐能力。仍然采取“一紙定乾坤”的閉卷形式，考前教師畫重點，學生抱佛腳，出現(xiàn)高分低能，實踐能力為零。

2 翻轉課堂的優(yōu)勢

與傳統(tǒng)課堂對比，翻轉課堂以學生的自主學習為重點，打破傳統(tǒng)課堂學習中的環(huán)境約束，使學生在自由的環(huán)境中自由學習，主動學習。師生之間的關系也由管理者與被管理者換成同等的交流關系。學生能夠在翻轉教學模式中以最優(yōu)秀的方式展現(xiàn)出自己的潛能。同時師生之間也增加了互動交流，使教學內容更有效地實施。傳統(tǒng)課堂與翻轉課堂優(yōu)勢區(qū)別如表1所示：

2.1 因材施教

根據(jù)學生的基礎差異性，做到因材施教，一切以學生為主體出發(fā)，采取分層次教學方法，讓每個層次的學生都能學有所得，學有所有，做到“以教師為主導、以學生為主體”的教學模式。最終能讓學生學到東西，教學質量能得到提高。實現(xiàn)翻轉課堂的教學目的。

2.2 改進教學模式，精細教學內容

改進教學模式，精細教學內容?？梢詮囊韵聨讉€方面進行：

1）對簡單易懂的內容做篩選，課程重點做到更高的要求。

2）要求學生帶著問題來上課，利用各種資源進行課前自學，激發(fā)自身的學習動機。同學在課中對問題進行討論，實現(xiàn)知識內化。教學內容要針對學生的問題隨時調整，保證教學效率與質量。通過隨時隨機的知識測試，發(fā)現(xiàn)學生知識不足的一面，并加強薄弱環(huán)節(jié)的實踐，做到課后鞏固。

3）增強課堂互動

翻轉課堂最突出的特色就是課堂互動，改變教師與學生之間的交流模式。課中教師用大量的時間一對一和學生交流，解決學生的問題，拋棄滿堂灌的模式不僅增加了師生的過互動，還增加了學生與學生的互動。教室成了研討問題的天地。同時在這種教師與同學的互動，同學與同學的互動，最終形成學習小組模式。

4）幫助學困生

利用微課教學視頻可以循環(huán)播放，每一個不解之處都可以無限循環(huán)，課堂上教師主要把時間用在剖析學生提出的疑難雜癥上。并對學習困難的學生進行單獨輔導，達到提高學困學生的成績。

5） 實現(xiàn)學生個性化學習

激勵學生創(chuàng)新性的提出問題，而不是尋求于“標準答案”。教師要在教學過程中開啟學生的思維，獨立思考問題，研究問題與解決問題。愛因斯坦說：“提出一個問題往往比解決一個問題更為重要……”。教師根據(jù)學生的自身特點實現(xiàn)分層次教學，每個學生都根據(jù)自己現(xiàn)實情況，選擇適合自己的學習方法和學習速度，實現(xiàn)個性化學習，使學生能夠在翻轉課堂中獲得學習的自由，發(fā)揮自身的潛能。

3 考核方式

課程考核是教學的最后一環(huán)節(jié)也是重要的環(huán)節(jié)，采取單一的“一紙定乾坤”閉卷形式，局限了學生實際水平的展現(xiàn)，應該以學生的創(chuàng)新能力與主動實踐能力為前提，制定符合學生實際情況的多樣考核方式.如項目考核，作品答辯，創(chuàng)新設計等形式.修改平時成績與期末成績占分比重.讓學生重視平時的學習。對于項目，作品，設計教師應現(xiàn)場給予考核點評.學生通過反饋信息進行下一階段的調整，提高學習?？傊?，考核改革是為促進學生的創(chuàng)新能力和實踐能力的提高，最終實現(xiàn)學生能主動學習和創(chuàng)新學習的目的。

第6篇：計算機視覺的應用范文

關鍵詞:綠色會計核算環(huán)境資源

當今社會，信息技術高速發(fā)展，經濟水平不斷提高，但會計人員提供信息的相關性卻正在逐漸弱化，做到決策有用就更加勉強了。這個矛盾突出的表現(xiàn)在：由于傳統(tǒng)會計制度在環(huán)境披露方面的缺失，企業(yè)淡化甚至忽視對破壞環(huán)境、耗用資源情況的反映，使經濟與生態(tài)環(huán)境得不到同步發(fā)展。正是為了有效的阻止這種情況的愈演愈烈，綠色會計出現(xiàn)了。

一、綠色會計概述

(一)綠色會計的基本概念

綠色會計將環(huán)境保護與充分的利用資源作為核心，將價值量作為多種計量方法的主要形式，并且借助傳統(tǒng)會計學的基本理論，通過計量、記錄、報告、評價、考核在生產經營過程中一系列環(huán)境資源問題來達到科學規(guī)劃生產經營這一目的一門新興學科。

(二)綠色會計的核算

理論界對綠色會計核算對象的內容還存在著分歧，但綜合各方的觀點，其主要應包括：開發(fā)環(huán)境的成本、使用環(huán)境的成本、維護環(huán)境的、自然資源本身，除此之外還應包括通過環(huán)境資源帶來的收益及因這部分收益而產生補償?shù)膬r值。綠色會計微觀核算體系是限定在企業(yè)這個范圍之內的，即核算在某個特定的企業(yè)中環(huán)境資源因, 微觀核算體系基本大同小異, 一般包括由環(huán)境資源給企業(yè)帶來的收益、由環(huán)境資源給企業(yè)帶來的損耗、企業(yè)進行環(huán)境保護所必要的支出、并有以上而綜合計算的企業(yè)環(huán)境資源總體效益。其計算公式為：企業(yè)環(huán)境資源總體效益=由環(huán)境資源給企業(yè)帶來的收益-由環(huán)境資源給企業(yè)帶來的損耗-企業(yè)進行環(huán)境保護所必要的支出。而從宏觀上來看, 為了與加強環(huán)境保護、開發(fā)及利用自然資源這一目標保持一致,應再建立宏觀預算體系。例如，在國家財政總預算會計別設置環(huán)境預算體系, 從而綜合反映國民經濟預算中關于環(huán)境開發(fā)、保護過程中的資金運動情況。

二、我國綠色會計核算在實踐應用中的不足

(一)綠色會計制度上的缺失

在環(huán)境保護方面，我國制定了一系列的相關法律規(guī)范，這些法律規(guī)范為我國的環(huán)保事業(yè)做出了不小的貢獻，但這些法律規(guī)范還不能構成我國環(huán)保法律的理論框架，還不成體系。此外，這些法律規(guī)范還不能與綠色會計制度進行有效的對接，沒有對企業(yè)規(guī)定強制性的環(huán)境使用信息披露制度，企業(yè)可以自行選擇是否對環(huán)境信息進行披露。

(二)綠色會計要素內涵還不明確

綠色會計在我國的發(fā)展史也只有二十多年時間，這短短的二十年時間的探索與研究并沒有使得綠色會計的概念被大眾所熟知，而基本停留在學術界的理論研究之中。這種狀況使得我國的綠色會計理論還很不成熟，而這就集中的表現(xiàn)在了我國綠色會計要素內涵還未形成統(tǒng)一的體系，分歧還廣泛的存在于這個研究體系中。再加之現(xiàn)行的研究環(huán)境的變化與人們關注點的轉移，傳統(tǒng)的綠色會計要素的內涵早已不能滿足這一變化。

(三)在我國綠色會計核算中信息披露不夠

首先，企業(yè)綠色報告的披露方式不科學、有效性差，披露內容適用范圍較小。在我國，一般社會公眾很少有機會了解企業(yè)的綠色會計報告，綠色會計報告的主要被使用者于相關政府職能部門用于監(jiān)管各個單位的環(huán)境資源核算情況，以及用于相關的投資機構的投資決策。這種現(xiàn)狀使得企業(yè)綠色報告的適用范圍狹窄、可靠性與透明度不強，不利于實現(xiàn)公眾監(jiān)督。另外，由于缺少統(tǒng)一準則的限制與規(guī)范，企業(yè)很少將已發(fā)生某些綠色支出和綠色收入單獨的立帳。

三、在我國發(fā)展綠色會計的方法

(一)對綠色會計進行制度上的彌補

針對這一問題，我們應將重點放在對環(huán)境的保護與對資源的補償方面，調整或有計劃的建立一些法律法規(guī)，并使其與綠色會計相聯(lián)系，以實現(xiàn)與綠色會計制度有效的融合與對接，形成一個綠色環(huán)保的制度體系，不僅使環(huán)保部門、執(zhí)法單位省時省力，讓正在或者將要實施的綠色會計制度的各個單位能夠受到法律的保護，并在正當利益受到侵害時能夠及時尋求制度上的支援，從而達到提高社會各部門工作效率這一目的。

(二)確定綠色會計要素內涵

針對綠色會計要素內涵不清這一問題，我們應拋開傳統(tǒng)的觀念的束縛，圍繞我們關注的經濟問題、環(huán)境問題、資源問題、法律問題等，并注重將這些問題進一步的結合，使其相互作用，在此基礎上重新分析、理解現(xiàn)行的會計要素，重新認識要素的內涵，并跳出已有的范圍的局限，進一步擴大其外延,進而通過更深入的對綠色會計理論與實踐的研究,對綠色會計要素的內涵重新確定或做一些科學的改進，為綠色會計核算方法在實踐中的應用確定一個正確的方向與范圍，從而實現(xiàn)綠色會計在新時代背景下的新的突破。

(三)完善綠色會計信息的披露

針對綠色會計披露上的不足，首先，相關部門應出臺針對于綠色會計的會計準則，統(tǒng)一規(guī)范環(huán)境資源的核算問題，用制度的強制性保證綠色會計報告內容與方式的可靠性與透明性度，并進一步延伸綠色會計的目標，我們要強調經濟受托責任，但我們更要重視環(huán)境資源受托責任。其次，我們要呼吁企業(yè)提供可理解性更強，更針對于一般社會公眾的綠色會計報告，讓公眾真正成為企業(yè)的資源環(huán)境的處理方式和報告內容的實際的監(jiān)督與評價人。

總之，經過30多年的實踐，綠色會計取得一定發(fā)展，但其核算方法還未形成統(tǒng)一的意見。不過我們一定要對綠色會計的發(fā)展充滿信心，堅信綠色會計的科學性與有用性，期待其更廣闊的發(fā)展。

參考文獻:

[1]楊相鼎,歐陽佳佳,李黎.論我國綠色會計發(fā)展的必要性及構建設想[J].經濟師,2011

[2]王建華.可持續(xù)發(fā)展的推動劑―綠色會計[J].商業(yè)研究,2006

[3]張建宗,盧亞君.建立綠色會計的必要性和可行性[J].中國鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)會計,2006

第7篇：計算機視覺的應用范文

 

1 計算機視覺定義

 

人類天生具有五感，視覺便是其中之一，而計算機視覺，就是讓計算機網絡能夠睜開眼看世界。讓計算機有一定的視覺能力，可以從各個方面幫助人們進行監(jiān)督、檢驗檢測。利用計算機視覺科學可以使工作變得更加簡便。計算機視覺主要應用于對二維碼、條形碼、照片、視頻資料如片段等進行智能處理。

 

2 計算機視覺研究在醫(yī)療、交通中的作用

 

隨著醫(yī)學成像技術的發(fā)展與進步，圖像處理在醫(yī)學研究與臨床醫(yī)學中的應用越來越廣泛。最常見的有癌細胞顯微圖像分割與識別、基于多特征融合的血紅細胞識別和乳腺癌細胞計算機的自動識別等。計算機視覺技術的迅猛發(fā)展，為醫(yī)療診斷帶來了很大的方便，同時促進了臨床醫(yī)學的發(fā)展。另外，在各大綜合醫(yī)院慢慢發(fā)展起的體檢體系中，計算機視覺技術起到了決定性因素。隨著體檢的人數(shù)上升，對醫(yī)院體檢的管理、速度、準確性都提出了更高的要求。視覺識別輕而易舉的解決了這個問題，只需要去識別體檢人員的身份證，就可以將體檢人員對號入座，檢查過的項目，沒有檢查的項目一目了然。理化指標的檢驗，只需要在采血試管或采尿瓶上粘貼與體檢者對應的條形碼即可，利用視覺技術對號入座，方便而準確的確定每一位體檢人員的血樣及尿樣。及提高了醫(yī)院的工作效率，又將錯誤率降到最低。

 

計算機視覺在交通上同樣得到了廣泛的應用及發(fā)展。交通安全是交通運輸中的重大問題，隨著近年來機動汽車數(shù)量的迅猛增長，交通事故的發(fā)生也隨之越來越頻繁，給人類社會帶來的危害也日趨嚴重，使很多的家庭失去親人，甚至家破人亡。全國一線城市例如：北京、上海、廣州、深圳等交通道路供需的矛盾日趨嚴重，交通安全、交通堵塞及環(huán)境污染已成為困擾我國交通領域的三大難題?；趫D像處理的計算機視覺技術是通過攝像機獲取場景圖像，并借助于計算機軟件構建一個自動化或半自動化的圖像、視頻理解和分析系統(tǒng)，并提供及時準確的圖像、視頻處理結果，以模仿人的視覺功能。主要功能如下：

 

一是基于計算機視覺技術的車輛牌照自動識別： 車輛牌照是車輛的唯一身份，對車輛牌照的有效檢測與識別在車輛違章檢測、停車場管理、不停車收費、被盜車輛稽查等方面有著重要的應用價值。盡管針對車牌識別技術的研究相對成熟，然而在實際的應用場景中，受到天氣、光照、拍攝視角、車牌扭曲等因素的影響，車牌識別技術仍然有一定的改善空間。

 

二是基于計算機視覺技術的車輛檢測與流量統(tǒng)計：目前城市交通路口的紅路燈間隔時間是固定的，而不同路段、不同時間段交通流量是隨機變化的。若能根據(jù)各個交通路口的交通狀況輔以計算機進行自動分析，并判斷與預測交通流量，無疑為交通警察出警，紅綠燈時間間隔的動態(tài)設置等提供技術支持。

 

三是基于計算機視覺技術的公交專用道路非法占道抓拍：公共交通是每個城市交通的重中之重，城市的公共交通為老百姓提供了便捷的出行方式。公共交通的發(fā)展，有利于城市的節(jié)能減排，有利于降低城市的空氣污染指數(shù)。由于城市公共交通具有運量大、相對投資少、人均占有道路少等優(yōu)點，解決城市交通問題必須優(yōu)先發(fā)展城市公共交通。然而目前擁擠、緩慢的公交出行方式已成詬病，因此發(fā)展“快速公交”將是未來公交的一種運行模式。道路暢通則是發(fā)展“快速公交”的前提，相應地，公交專用車道的設定必不可少。為防止其他社會車輛的駛入，并對違規(guī)駛入的其他社會違規(guī)車輛進行抓拍與懲罰是保證公交車道公交車專駛的一種重要手段。因此在公交車前部裝置攝像頭并輔以其他處理設備，從而可以使得每一輛公交車成為了一個流動的監(jiān)控設備。

 

3 計算機視覺在條形碼檢測中的應用

 

條形碼是將寬度不等的多個黑條和空白，按照一定的編碼規(guī)則排列，用以表達一組信息的圖形標識符。在中國，由中國物品編碼中心賦予制造廠商代碼。那么最常見的計算機視覺應用與條形碼檢測就是在超市中。超市中每樣產品都有自己的條形碼，當人們選擇了自己需要的物品后，來到收銀臺進行結賬，我們會看見收銀人員會用掃碼器對物品的條形碼進行掃描，掃描后就會出現(xiàn)產品的信息及價錢。記錄以及掃描條形碼的技術就是計算機視覺技術。

 

4 計算機視覺重要技術——智能識別

 

近年來，基于生物特征的鑒別技術得到了廣泛重視，主要集中在對人臉、虹膜、指紋、聲音等特征上，這其中大多都與視覺信息有關。指紋、人臉功能已經大范圍在生活中應用，其中很多單位的打卡制度就是依據(jù)面部識別、指紋識別來實現(xiàn)的。社會飛速發(fā)展的今天，很多的單位都實行了上下班打卡制度，這一制度已經被作為單位管理制度中的重要一條。購買的打卡機就是采用計算機視覺的重要技術——智能識別來實現(xiàn)的。利用打卡機的儲存功能，記錄每個職工的指紋或面部容貌，規(guī)定在某一個時間范圍內對應識別指紋或面部容貌，視為打卡。在上下班打卡的過程中，員工將面部或指紋對應在打卡機的制定位置上，讓打卡機進行識別，當識別的結果與存儲結果相同時，打卡成功。這樣看起來十分簡單的打卡機可以使單位的工作有序化，制度化，而實現(xiàn)這個功能的技術就是計算機視覺技術中的重要技術之一：智能識別。

 

5 計算機視覺技術的發(fā)展過程及未來

 

計算機視覺技術研究經歷了近40年的過程，20世紀50年代的統(tǒng)計模式識別、60年代的Roberts的三圍積木世界、70年代的Marr為代表的計算理論、80年代的主動視覺，但是仍然面臨許多的問題。主要由于計算機視覺是一個逆問題，視覺信息多種多樣，視覺知識的表達很困難，圖像數(shù)據(jù)量巨大，信息存儲于檢索困難，對生物學、神經生物學等的研究有待深入。

 

計算機視覺技術的未來必定會朝著高科技發(fā)展，航空遙感測控地形地貌、電影特效制作、工業(yè)生產自動化檢測、醫(yī)學影像檢測，再到天文領域等，在這些科學領域中計算機視覺將無法取代，成為主流的技術之一。

 

作者簡介

第8篇：計算機視覺的應用范文

關鍵詞： 危險氣體罐車； 液位檢測； 計算機視覺； 報警系統(tǒng)

中圖分類號： TN948.64?34； TP216 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）22?0067?0

0 引 言

隨著自動化測試技術的發(fā)展，采用智能測試和計算機視覺方法進行液位檢測和監(jiān)控，借助的物理場有超聲波、微波雷達、射線及激光等，能實現(xiàn)高低位報警功能，在工業(yè)控制場合中，固定位置處的液位監(jiān)控是保障工業(yè)控制安全的重要技術，特別是在危險光車的運輸過程中，需要對危險氣體罐車的液位進行實時監(jiān)控和識別，通過感應元件實現(xiàn)對液位的準確檢測，通過檢測發(fā)射和接收的時延來確定液位的高度。隨著計算機視覺處理技術的發(fā)展，以及圖像處理技術的應用，采用計算機視覺部監(jiān)控方法進行危險氣體罐車的液位監(jiān)控識別成為未來實現(xiàn)液位準確監(jiān)測和定位的重要發(fā)展方向，研究基于計算機視覺的危險罐車的液位檢測監(jiān)控報警系統(tǒng)，在保障危險罐車運輸安全方面具有重要意義，相關的系統(tǒng)設計方法受到人們的重視[1?3]。

目前，對液位的檢測方法按照測量液位的感應元件與被測液體是否接觸，其可分為接觸型和非接觸型兩大類。通過人工檢尺法[4?6]，加裝浮子測量裝置進行液位檢測，微波雷達、射線及激光主要是應用在檢測罐體為危險物質，將微波發(fā)射器和接收器安裝在罐頂，利用超聲技術并結合數(shù)字信號處理算法進行液位檢測[7?9]。但是，上述設計方案因無法找到超聲信號為零的位置，所以考慮使用靈敏度相同的另一液位檢測傳感器作為參考通道進行自適應噪聲抵消，參考液位檢測傳感器應放置在對目標反射信號較小，更多的反映液位反射的超聲信號的位置，但是對電磁波、光波等超聲無法穿過的介質，液位檢測的精度不高[10]，難以實現(xiàn)有效的監(jiān)控識別和報警。針對上述問題，本文進行危險氣體罐車液位監(jiān)控識別報警系統(tǒng)的改進設計，首先進行了液位檢測原理分析，構建系統(tǒng)裝置的總體結構模型，然后進行了危險氣體罐車液位計算機視覺監(jiān)控識別報警系統(tǒng)的硬件模塊化設計和軟件設計，最后通過實驗分析驗證了本文設計的液位監(jiān)控識別報警系統(tǒng)的優(yōu)越性能，得出有效性結論。

1 液位計算機視覺監(jiān)控識別報警系統(tǒng)的總體設計

根據(jù)上述液位檢測弊端分析，進行危險氣體罐車液位計算機視覺監(jiān)控識別報警系統(tǒng)設計，首先分析系統(tǒng)設計的總體架構模型，系統(tǒng)設計包括了系統(tǒng)的硬件設計和軟件設計部分。硬件設計中，主要是在計算機視覺環(huán)境下完成液位視覺特征的獲取，并對接收到的視覺特征進行相應的處理。本系統(tǒng)的硬件部分主要是數(shù)據(jù)采集和數(shù)字信號處理。接收探頭采集的視覺特征通過信號采集電路進行高分辨率的A/D采樣，液位視覺的差異性可以通過對分辨率和采樣率的大小來判斷。在對液位檢測的超聲信號檢測的基礎上，設計自適應濾波器進行信號濾波，通過自適應均衡方法得到基于視覺傳感器的液位檢測特征，為系統(tǒng)設計提供了準確的數(shù)據(jù)基礎。因此，采集電路的設計必須采用高分辨率，硬件電路設計中，包括確定DSP處理器型號、Visual DSP++集成開發(fā)環(huán)境、器件以及連接關系。根據(jù)I/O設備的數(shù)據(jù)采集量確定液位監(jiān)控識別系統(tǒng)的分辨率和基線恢復性能，采用ADI公司的ADSP21160處理器系統(tǒng)作為計算機視覺監(jiān)控識別的主控芯片，數(shù)字信號處理器主要完成對整個硬件系統(tǒng)的電路控制，根據(jù)設計的功能指標得到本文設計的監(jiān)控系統(tǒng)的計算機視覺的像素值的系統(tǒng)最低采樣率為1 024 MHz， 則DSP的最低速度應大于[25×20=500 MHz]。

在進行罐體液位監(jiān)控中，研究的罐體的厚度分別為5 mm平面罐體，20 mm平面罐體。由于本文構建的系統(tǒng)是一個高采樣率的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，在進行液位監(jiān)控識別報警中，需要利用C8051F處理器發(fā)射頻率為120 kHz左右的脈沖序列，作為原始聲信號數(shù)據(jù)存入計算機系統(tǒng)，以此進行監(jiān)控識別，根據(jù)上述描述，得到系統(tǒng)設計的模塊構架如圖1所示。

2 系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)

2.1 硬件電路設計的指標分析

在上述進行了危險氣體罐車液位計算機視覺監(jiān)控識別報警系統(tǒng)的液位檢測原理分析和系統(tǒng)設計總體構建描述的基礎上，進行系統(tǒng)的硬件設計，系統(tǒng)的硬件模塊主要包括了超聲信號A/D采樣電路、時鐘電路、濾波電路、程序加載電路和電源電路等。系統(tǒng)的設計指標描述如下：

（1） 危險氣體罐車液位計算機視覺監(jiān)控識別報警系統(tǒng)的輸出信號幅度

（2） 監(jiān)控系統(tǒng)的整體功耗

（3） 計算機視覺監(jiān)控接收機采樣率不低于12 MHz；

（4） CAN總線對無液狀態(tài)采集數(shù)據(jù)采樣分辨率不低于8位；

（5） 有液狀態(tài)采集數(shù)據(jù)中具有高壓控制功能；

（6） 具有基線恢復功能。

根據(jù)上述設計的指標，進行硬件模塊化設計。

2.2 系統(tǒng)硬件模塊化設計與電路實現(xiàn)

首先設計圖像信號A/D采樣電路，A/D采樣電路是實現(xiàn)罐車液位計算機視覺監(jiān)控識別報警系統(tǒng)設計的基礎，通過A/D采樣電路上傳圖譜數(shù)據(jù)，使用AD公司一款高性能A/D芯片AD9225對上一個緩沖區(qū)數(shù)據(jù)進行峰值檢測，利用A/D芯片內的采樣保持器和參考電壓進行計算機視覺特征監(jiān)測和液位脈沖數(shù)據(jù)采樣，結合視覺特征在危險氣體罐車中傳播可以進行信號轉換，通過A/D采樣電路轉化為計算機視覺監(jiān)控系統(tǒng)能識別的數(shù)字信號，A/D芯片通過時鐘把脈沖信息輸入到罐體液位監(jiān)測系統(tǒng)的中央處理單元，數(shù)字輸出包括12位數(shù)字輸出和一個溢出指示位，采用多樣化的數(shù)據(jù)捕捉和傳送模式，罐車液位計算機視覺監(jiān)控識別報警系統(tǒng)的PPI的所有操作與A/D、D/A轉換器、視頻編碼/解碼器進行并行串口通信，由此實現(xiàn)控制信號的無幀同步、內部觸發(fā)。根據(jù)上述設計，得到罐車液位計算機視覺監(jiān)控識別報警系統(tǒng)A/D采樣的時序邏輯如圖2所示。

罐車液位計算機視覺監(jiān)控識別報警系統(tǒng)的輸入超聲信號采用的是單端輸入，耦合方式可以是交流耦合，通過上述邏輯結構，構建A/D采樣電路如圖3所示。

圖4中，WDO引腳產生的超聲波將發(fā)生反射縱波（或橫波），利用多層介質中超聲波的傳播規(guī)律進行計算機視覺監(jiān)控識別，實現(xiàn)對罐體液位狀態(tài)的檢測。

2.3 軟件算法的設計

由于是單峰液位突變特征，因此，可結合角點檢測的特點，利用Harris角點檢測方法能夠實現(xiàn)丙烯聚合過程中非正常液位的檢測和識別。角點能夠描述液位圖像中兩個邊緣的相交點，Harris角點檢測方法主要通過液位圖像中的特征點形狀進行非正常液位的檢測和識別，即使液位的顏色發(fā)生變化仍能進行有效的檢測。

設置液位圖像[I（x，y）]，對其進行平移[（Δx，Δy）]后圖像具有自相似性，這種自相似性能夠用自相關函數(shù)進行評價，其公式如下：

[c（x，y；Δx，Δy）=（u，v）∈W（x，y）ω（u，v）[I（u，v）-I（u+Δx，v+Δy）]2] （1）

式中：[W（x，y）]為以[（x，y）]為中心模板的窗口；[ω（u，v）]為加權函數(shù)，可以將其設置為常數(shù)或者高斯函數(shù)。對泰勒公式進行展開，能夠得到：

[I（u+Δx，v+Δy）≈I（u，v）+Ix（u，v）Δx+Iy（u，v）Δy =I（u，v）+[Ix（u，v）Iy（u，v）]ΔxΔy] （2）

則：

[c（x，y；Δx，Δy）=ω（u，v）[I（u，v）-I（u+Δx，v+Δy）]2 ≈[Ix（u，v）Iy（u，v）]ΔxΔy2ω（u，v） =[Δx，Δy]M（x，y）ΔxΔyω（u，v）]（3）式中：

[M（x，y）=Ix（u，v）2Ix（u，v）Iy（u，v）Ix（u，v）Iy（u，v）Iy（u，v）2=ACCB] （4）

因此，對液位圖像進行平移后得到的自相關函數(shù)能夠近似于下述二次項函數(shù)：

[c（x，y；Δx，Δy）≈[Δx，Δy]M（x，y）ΔxΔy] （5）

進而能夠得到丙烯聚合過程中液位的視覺方程：

[Δx，ΔyM（x，y）ΔxΔy=1] （6）

圖像中液位圖像的尺寸是由[M]矩陣的特征值決定的，特征值能描述液位圖像中灰度變化的速度和方向。Harris角點法無需對[M]的特征值進行計算，只要計算出一個角點的響應即可，其計算公式如下：

[R=detM-α（traceM）2] （7）

式中，[α]為經驗參數(shù)，通常取值為0.04～0.06。利用上述方法取得的全部Harris角點，計算全部的角點縱坐標的均值進行計算即可得到實際的液位高度，從而實現(xiàn)丙烯聚合過程中非正常液位的準確檢測與識別。

3 系統(tǒng)軟件開發(fā)仿真環(huán)境描述和系統(tǒng)調試結果分析

危險氣體罐車液位計算機視覺監(jiān)控識別報警系統(tǒng)的軟件開發(fā)建立在嵌入式Linux開發(fā)系統(tǒng)基礎上，系統(tǒng)軟件需要實現(xiàn)的功能包括危險氣體罐車液位超聲采集、能譜測量、計算機視覺圖像控制、CAN通信以及A/D采樣E2PROM燒寫。SPI E2PROM AT25HP512用于DSP的程序加載，正確配置DSP的SPI寄存器，采用DIP封裝實現(xiàn)程序加載，根據(jù)上述軟件開發(fā)環(huán)境，發(fā)送WREN指令直接通過燒寫器燒寫，進行危險氣體罐車液位計算機視覺監(jiān)控識別報警系統(tǒng)的仿真測試。首先采用層次聚類方法在計算機視覺環(huán)境下進行液位狀態(tài)數(shù)據(jù)采集，然后進行信號轉換，得到有液狀態(tài)和無液狀態(tài)下的采集結果如圖5所示。

對上述原始數(shù)據(jù)進行信號處理，采用自適應濾波電路進行有用信息提取，得到提取結果如圖6所示。

監(jiān)控識別，由圖6可見，采用本文設計的系統(tǒng)進行危險氣體罐車的液位檢測，在計算機視覺下能實時準確檢測液位值，實現(xiàn)準確的監(jiān)控識別和報警，性能可靠穩(wěn)定。

4 結 語

本文進行了危險氣體罐車液位計算機視覺監(jiān)控識別報警系統(tǒng)優(yōu)化設計，利用不同液位狀態(tài)下聲波在不同罐體環(huán)境中的傳播特征的差異性，進行聲波在不同罐體環(huán)境中的傳播的差異性特征提取，判定液位狀態(tài)。進行系統(tǒng)的硬件設計和軟件設計，包括A/D采樣電路、時鐘電路、濾波電路、程序加載電路和電源電路等。通過危險氣體罐車液位檢測系統(tǒng)輸入的參考信號對有液和無液的狀態(tài)進行區(qū)別檢測，采用計算機視覺監(jiān)測方法，進行危險氣體罐車液位內部狀態(tài)特征的視覺監(jiān)測。研究表明，該系統(tǒng)具有較好的液位檢測性能，實現(xiàn)危險氣體罐車液位的有效監(jiān)控識別報警，具有較好的應用價值。

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第9篇：計算機視覺的應用范文

【關鍵詞】計算機視覺；構件；表面特征；檢測

表面缺陷檢測以及特征提取，所涉及的范圍是非常廣泛的，包括了鐵軌表面缺陷、帶鋼表面缺陷以及織物表面缺陷等。因此加強對產品的表面缺陷提取以及質量檢測顯得尤為重要，目前基于計算機視覺的構件缺陷檢測系統(tǒng)已經受到國內外研究人員的重視，如何更好地將計算機視覺技術引入到產品表面質量缺陷檢測中去是未來發(fā)展的重點。筆者將在下文中就此展開詳細的闡述。

1.計算機視覺的基本工作原理

1.1系統(tǒng)結構

計算機視覺是一項涉及范圍廣泛的技術，他通過圖像采集裝置將檢測目標轉化為圖像信號，再經過專門性的額圖像處理系統(tǒng)最終生成具體的表面特征。具體來講在圖像處理環(huán)節(jié)米旭濤根據(jù)圖像的具體像素以及圖像分布和顏色、亮度、飽和度等進行目標提取，再比照系統(tǒng)預設的參照值得出最終的檢測結果，例如尺寸大小、顏色等師傅偶合格。計算機視覺處理系統(tǒng)包括了光源、鏡頭、計算機以及圖像采集裝置和處理系統(tǒng)等，這些系統(tǒng)綜合組成共同推動了計算機視覺系統(tǒng)的正常穩(wěn)定運行。

1.2計算機視覺硬件設計

計算機視覺系統(tǒng)的硬件平臺包括了照明系統(tǒng)、鏡頭相機以及圖像采集裝置和工控機四個部分，這四個部分缺一不可，共同組成了整個計算機視覺系統(tǒng)。

1.2.1照明系統(tǒng)

照明系統(tǒng)是整個計算機視覺系統(tǒng)的關鍵，尤其是在光源和照明方案的配合上更是直接影響了整個系統(tǒng)運行的成敗。因此在照明方案的制定以及光源的選擇上應該盡可能的突出物體特征參量，綜合考慮對比度以及亮度等因素，將計算機視覺系統(tǒng)的光源與照明方案相匹配，選擇需要的幾何形狀以及均勻度等，同時還需要結合被檢測物體的表面特征幾何形狀。針對構件表面缺陷的照明方案，筆者認為應該選擇功率相對較大的LED光源，用低角度的方式進行照明。

1.2.2相機鏡頭

相機系統(tǒng)是成像的關鍵，因此在相機鏡頭的選擇上應該適用于具體的構件。一般來說相機鏡頭包括了兩方面內容，一是線掃，二是面掃。通過二者的綜合運用實現(xiàn)更好地成像效果。

1.2.3圖像采集卡

圖像采集卡主要是指在計算機視覺系統(tǒng)中位于圖像裁剪機設備和圖像處理設備之間的重要接口。是成像的中間環(huán)節(jié)，發(fā)揮著不可或缺的作用。

2.基于計算機視覺的構件表面缺陷特征提取

基于計算機視覺的構件表面缺陷特征提取可以分為為三個重要部分，分別是圖像預處理部分：主要是指針對構件進行區(qū)域的定位，將非構件的部分移出計算機視覺的缺陷提取技術中去，從而降低了后續(xù)工作的工作難度；其次是進行缺陷定位，主要是指通過特定的技術和算法將缺陷從結果當中直接分離出來。第三部分是缺陷特征的提取，也是系統(tǒng)處理的結果部分，是通過計算缺陷的程度以及缺陷大小，從而為后期的構件維護提供參考依據(jù)。具體來說，這三個部分的操作主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

2.1區(qū)域定位

區(qū)域定位是減少構件處理和選擇時間的關鍵，能夠大大提高構件缺陷提取的效率。構件的表面的基本特征和大致集合框架提取是區(qū)域定位和的第一步，要將計算機區(qū)域定位和缺陷提取結合起來，更好地實現(xiàn)缺陷分析。要做好構件的區(qū)域定位首先需要明確構件的基本種類和特征：一是根據(jù)構件的重用方式來說，可以分為白匣子、灰匣子、黑匣子從構件的使用范圍來看又可以分為通用構件和專用構件；根據(jù)構件的粒度的大小可以分為小。中大三種不同粒度的構件；再次是從構件的功能上來看可以分為系統(tǒng)構件、支撐構件以及領域構件三個部分。四是從構件的基本結構特征來看可以分為原子構件以及組合構件。最后從構件的狀態(tài)來說，又可以分為動態(tài)和靜態(tài)構件。因此從不同種類的構件進行區(qū)域定位為視覺系統(tǒng)正常運行創(chuàng)造了優(yōu)良的條件。

2.2缺陷提取

在進行缺陷提取的過程中，難免會受到客觀的環(huán)境影響，比如噪聲、溫度以及濕度等對圖像處理的結果產生影響，因此需要對區(qū)域定位中產生的區(qū)域進行濾波處理，然后再采用閾值分割的辦法進行缺陷提取。具體操作步驟如下所示：

（1）計算出成像中的最小最大灰度值，并且設置初始閾值。

（2）根據(jù)閾值，結合圖像的分割目標，將圖像分割成為目標和背景兩個部分，求導出平均灰度值。

（3）再根據(jù)新的平均灰度值計算出新的閾值。

（4）觀察閾值的初始值與新閾值之間的關系，如歌二者相等則整個計算過程就結束，如果不相等，則就需要進一步計算。

通過閾值計算得出啊的最佳閾值分割效果圖，能夠進行初步的缺陷預判，但是初步預判當中還存在較多的不確定因素，主要包括兩類，一是在邊緣部分出現(xiàn)的細小毛刺，由于與缺陷的距離較近，因此在初步缺陷提取中容易形成誤判、再次是在構件表面有一些非常細小的缺陷，這些缺陷的影響較小，不會對構件的性能造成影響，因此在進行缺陷提取的過程中需要將這兩個因素排除在外，具體主要是指采用圖像形態(tài)學中開運算和閉運算，從而達到對構件中的明了細節(jié)和暗色細節(jié)的過濾。具體來說缺陷的分割提取采用的是Sobel算子。主要是利用了圖像像素點的上下左右灰度加權算法，對構件表面的缺陷進行檢測。再采用二值圖像邊界跟蹤法，將缺陷從構件圖像中分離出來。

2.3缺陷特征提取

缺陷特征提取，又可以稱之為缺陷的定量計算和定性過程，是將前期所得的數(shù)據(jù)結果以更加直觀的形式展現(xiàn)出來，通過對比指標參數(shù)判斷構件的表面質量是否合格，符合基本的生產標準。一般來說常用的表示缺陷特征的標準有以下幾種：

（1）周長：周長是對缺陷的邊界長度的描述，在圖像特征上顯示則是指構件成像上的缺陷區(qū)域的邊界像素數(shù)量。

（2）面積：面積相對于周長能夠更加直觀地反映整體缺陷的大小，它是缺陷區(qū)域中的像素的總數(shù)，因此更高體現(xiàn)缺陷的影響規(guī)模。

（3）致密性：這是一個相對專業(yè)的缺陷指標概念主要是指每平方面積上的平方周倉，是一個雙單位描述指標。

（4）區(qū)域的質心：區(qū)域質心是描述缺陷的影響關鍵也就是缺陷區(qū)域內的核心區(qū)域，是對整個區(qū)域的核心描述。

（5）最小外接矩形。

3.結語

綜上所述，構件表面缺陷直接影響構件的最終使用效果，構件表面缺陷的檢測應用領域也逐漸廣泛，而計算機視覺技術在檢測缺陷中的優(yōu)越性更體現(xiàn)了基于計算機視覺的構件表面缺陷特征提取的研究價值。本文主要針對構件表面缺陷的檢測，綜合計算機視覺技術提出了具體的檢測方法和檢測工作原理，通過對表面缺陷的檢測，力圖提高構件的整體質量。

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