計(jì)算機(jī)視覺的意義精選(九篇)

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第1篇：計(jì)算機(jī)視覺的意義范文

關(guān)鍵詞：視覺原理；計(jì)算機(jī)視覺藝術(shù)；數(shù)字媒體；應(yīng)用

利用計(jì)算機(jī)所具有的視覺藝術(shù)，大眾僅僅利用需要實(shí)施身體動(dòng)作來直接性的操作以及控制，根本就不需要學(xué)習(xí)就能夠啟動(dòng)以及進(jìn)行一定的操作，這樣更加方便老年人以及兒童的實(shí)際操作。在數(shù)字媒體當(dāng)中，應(yīng)該對(duì)計(jì)算機(jī)視覺藝術(shù)進(jìn)行充分利用，更加方便人們的實(shí)際操作，同時(shí)還能夠保證其更好的感受藝術(shù)方面所具有的魅力，讓群眾在足夠放松的時(shí)刻能夠?qū)?chuàng)作者的實(shí)際思想以及意圖進(jìn)行充分的了解以及掌握，對(duì)藝術(shù)價(jià)值進(jìn)行充分發(fā)揮，進(jìn)而來有效提升藝術(shù)人文的實(shí)際價(jià)值。

1對(duì)計(jì)算機(jī)視覺原理進(jìn)行分析

通常來講，計(jì)算機(jī)視覺還稱為機(jī)械視覺，屬于是機(jī)械來對(duì)人類視覺進(jìn)行一定的模仿的光學(xué)識(shí)別系統(tǒng)，利用光學(xué)系統(tǒng)、感應(yīng)器、光源等來實(shí)現(xiàn)物體定位、動(dòng)作的追蹤以及視線的判斷等相關(guān)的功能。一般情況下，工程技術(shù)所運(yùn)用的基本都是計(jì)算機(jī)視覺，當(dāng)有著一定的環(huán)境以及模式時(shí)，計(jì)算機(jī)視覺在進(jìn)行持續(xù)性的工作時(shí)，能夠有效保證持續(xù)工作有著非常高的正確性以及準(zhǔn)確性，還能夠?qū)θ斯げ豢梢酝瓿傻娜蝿?wù)進(jìn)行很好的完成。當(dāng)計(jì)算機(jī)視覺在進(jìn)行實(shí)際的工作過程中，最為基本的條件是先對(duì)映像進(jìn)行處理，之后輸入模擬訊號(hào)，對(duì)數(shù)字影像進(jìn)行一定的處理以及分析。實(shí)際的工作流程是：影像在攝入之后，應(yīng)該對(duì)其進(jìn)行一定的強(qiáng)化，除去噪聲，之后對(duì)圖像特征進(jìn)行一定的壓縮以及獲取。在對(duì)數(shù)據(jù)庫樣本進(jìn)行一定的對(duì)比之后，對(duì)程序進(jìn)行有效的分析以及判斷，做出有效的指令。

2對(duì)數(shù)字媒體當(dāng)中計(jì)算機(jī)視覺藝術(shù)的實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行分析

2.1藝術(shù)與計(jì)算機(jī)進(jìn)行一定的融合時(shí)，應(yīng)該對(duì)動(dòng)畫、聲音以及圖像等因素進(jìn)行有效結(jié)合，在對(duì)藝術(shù)語言表現(xiàn)形式進(jìn)行豐富的同時(shí)，應(yīng)該提高作品的感染力

在有些結(jié)合視覺藝術(shù)以及數(shù)字媒體時(shí)，應(yīng)該保證在對(duì)畫面進(jìn)行觀看時(shí)，應(yīng)該有效的欣賞畫面，還可以有效的感受到聲色等。利用高度仿真的聽覺、觸覺以及視覺，保證大眾在進(jìn)行玩游戲時(shí)，可以對(duì)虛擬世界進(jìn)行真實(shí)的感受，還能夠利用動(dòng)作以及肢體語言等來和計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)有效的交流。保證大眾不是對(duì)電影單獨(dú)的進(jìn)行欣賞，還應(yīng)該更好的參與到其中，體會(huì)藝術(shù)的表演。

2.2在數(shù)字媒體當(dāng)中運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺藝術(shù)能夠?qū)λ囆g(shù)的實(shí)際表達(dá)形式進(jìn)行有效的豐富

隨著交互技術(shù)的逐漸成熟以及發(fā)展，讓該技術(shù)得到了有效的拓展以及廣泛的運(yùn)用。運(yùn)用交互技術(shù)，應(yīng)該讓人們不受到被動(dòng)的欣賞，應(yīng)該積極的參與到視覺藝術(shù)當(dāng)中，保證大眾的積極參與以及做出判斷，同能夠利用各種選擇來呈現(xiàn)出過程以及解決，對(duì)觀眾的興趣進(jìn)行充分的調(diào)動(dòng)，進(jìn)而來有效提高大眾的參與積極性。

2.3在電子游戲當(dāng)中，運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺藝術(shù)，應(yīng)該在相對(duì)比較大型的電子游戲當(dāng)中進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的運(yùn)用

在實(shí)際的游戲過程當(dāng)中，大部分的玩家基本上不再是僅僅運(yùn)用鍵盤以及鼠標(biāo)來實(shí)施游戲，大部分都是利用身體行動(dòng)來移動(dòng)。通常情況下，機(jī)器利用攝像機(jī)部來對(duì)玩家的具體身體動(dòng)作進(jìn)行一定的捕捉，玩家能夠與機(jī)器相連接的手槍進(jìn)行有效的操作，射中屏幕當(dāng)中的對(duì)象。同時(shí)，手機(jī)上的相對(duì)比較小型的電子游戲，僅僅需要手指來滑動(dòng)屏幕，就能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)物的運(yùn)動(dòng)以及跳躍等，進(jìn)而來躲避障礙。除此之外，僅僅需要稍微的傾斜一些收集，就能夠?qū)崿F(xiàn)人物兩側(cè)的奔跑，同時(shí)還能夠保證聲光效果，實(shí)現(xiàn)互動(dòng)，具有非常大的震撼力，會(huì)在很大程度上促進(jìn)大眾參與的積極性。

2.4分析數(shù)字媒體中計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用，保證數(shù)字媒體技術(shù)有效表現(xiàn)藝術(shù)

同時(shí)在實(shí)用藝術(shù)以及純藝術(shù)當(dāng)中，也會(huì)運(yùn)用到數(shù)字媒體，該技術(shù)能夠讓相對(duì)比較單純的個(gè)人視覺實(shí)現(xiàn)有效的創(chuàng)造，同時(shí)還能夠把藝術(shù)箱社會(huì)性視覺產(chǎn)品進(jìn)行轉(zhuǎn)化，并得到一定的經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí)，大眾能夠通過剪切以及拷貝等相關(guān)的方式來有效獲取視覺技術(shù)，之后有效的轉(zhuǎn)化藝術(shù)資源，有效奠定了創(chuàng)作視覺藝術(shù)的基礎(chǔ)?，F(xiàn)階段，大眾對(duì)于個(gè)性化以及獨(dú)特性有著逐漸提高的需求，在對(duì)相對(duì)比較獨(dú)特的視覺技術(shù)進(jìn)行追求時(shí)，在一定程度上提高了評(píng)價(jià)視覺作品的標(biāo)準(zhǔn)。在數(shù)字媒體當(dāng)中運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，會(huì)在很大程度上提高大眾對(duì)美的享受，保證大眾能夠充分感受到舒適以及愉快的感覺，同時(shí)還能夠得到審美方面的評(píng)價(jià)，在該過程當(dāng)中，不能夠參雜任何的因素，應(yīng)該讓計(jì)算機(jī)視覺因素僅僅對(duì)視覺美感以及視覺形式進(jìn)行充分的追求，可以有效體現(xiàn)藝術(shù)的本質(zhì)。同時(shí)，數(shù)字媒體有著美方面的品格，有效結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺藝術(shù)，保證數(shù)字媒體藝術(shù)的美以及真。這個(gè)實(shí)際的運(yùn)用過程能夠有效提升審美方面的機(jī)制，更好的領(lǐng)悟視覺藝術(shù)當(dāng)中所存在的美。

3結(jié)語

綜上所述，在數(shù)字媒體當(dāng)中，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的運(yùn)用，應(yīng)該有效結(jié)合圖像、動(dòng)畫、聲音以及文本等多個(gè)因素，在對(duì)語言表現(xiàn)的具體形式進(jìn)行一定的豐富時(shí)，應(yīng)該讓作品具有更大的感染力。除此之外，還應(yīng)該保證視覺技術(shù)有何足夠的光聲效果，利用一定的互動(dòng)，會(huì)具有非常大的震撼能力，積極促進(jìn)大眾的參與程度。還可以在很大程度上滿足大眾對(duì)于美方面的追求，進(jìn)而對(duì)其所具有的藝術(shù)價(jià)值進(jìn)行充分發(fā)揮，有效提升藝術(shù)所具有的人文價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

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第2篇：計(jì)算機(jī)視覺的意義范文

[關(guān)鍵詞]科技項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)；預(yù)算；決算

一、科技項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)預(yù)算與決算中存在的問題

（一）缺乏完善的經(jīng)費(fèi)預(yù)算管理制度

科技項(xiàng)目的經(jīng)費(fèi)預(yù)算需要完善的預(yù)算編制理論，同時(shí)需要配套的科學(xué)合理的預(yù)算編制標(biāo)準(zhǔn)和嚴(yán)格的審批制度，從而避免預(yù)算的隨意性和主觀性。而在我國，許多科研人員在對(duì)科技項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)進(jìn)行預(yù)算時(shí)，由于自身缺乏預(yù)算相關(guān)知識(shí)，往往只是針對(duì)項(xiàng)目內(nèi)容簡單的計(jì)算和估算，缺乏預(yù)算的總體概念和標(biāo)準(zhǔn)，也沒有財(cái)務(wù)方面專業(yè)的人員和專門的機(jī)構(gòu)進(jìn)行指導(dǎo)和審核，致使預(yù)算科學(xué)性和可行性大大降低，隨意性較大，造成預(yù)算大多只是簡單的收支平衡。同時(shí)由于我國科技項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)是按照項(xiàng)目類別來劃分經(jīng)費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)的，這樣一刀切的方式致使經(jīng)費(fèi)預(yù)算很多時(shí)候流于形式，很多科研人員在進(jìn)行預(yù)算時(shí)只考慮將劃撥的經(jīng)費(fèi)用完即可，對(duì)項(xiàng)目難度大小、項(xiàng)目質(zhì)量缺乏合理的分析，這樣缺乏標(biāo)準(zhǔn)和審核的預(yù)算要么造成經(jīng)費(fèi)不夠用而影響項(xiàng)目質(zhì)量，要么產(chǎn)生經(jīng)費(fèi)用不完而浪費(fèi)資源。

（二）缺乏經(jīng)費(fèi)使用過程中的監(jiān)督體制

對(duì)科技項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)使用情況的監(jiān)督，就是要在項(xiàng)目立項(xiàng)、使用和決算環(huán)節(jié)都進(jìn)行嚴(yán)格的監(jiān)督管理，保證經(jīng)費(fèi)的科學(xué)合理使用。我國很多科研人員都是只重視科技項(xiàng)目的立項(xiàng)，而忽略對(duì)科技項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)的管理。雖然實(shí)施科技項(xiàng)目負(fù)責(zé)人制，但是在項(xiàng)目實(shí)施過程中，只是對(duì)負(fù)責(zé)人進(jìn)行管理，對(duì)于科技項(xiàng)目活動(dòng)本身，以及項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)的具體使用情況，都沒有相應(yīng)的管理制度和標(biāo)準(zhǔn)，更缺乏監(jiān)督體制。項(xiàng)目負(fù)責(zé)人只要簽字，相關(guān)憑據(jù)真實(shí)，都能夠進(jìn)行費(fèi)用的報(bào)銷，相關(guān)審計(jì)部門只是對(duì)財(cái)務(wù)部門的記賬、報(bào)賬情況進(jìn)行審核，不會(huì)對(duì)經(jīng)費(fèi)使用情況是否合理進(jìn)行查證，這樣就造成了科技項(xiàng)目的經(jīng)費(fèi)在預(yù)算和決算過程中沒有合理有效的監(jiān)督措施。

（三）缺乏經(jīng)費(fèi)決算時(shí)的責(zé)任追究制

我國科技項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)的管理和財(cái)務(wù)監(jiān)督主要是由項(xiàng)目負(fù)責(zé)人所在的單位負(fù)責(zé)，當(dāng)在進(jìn)行科技項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)的決算時(shí)，如果出現(xiàn)了經(jīng)費(fèi)的違規(guī)、違法利用行為，負(fù)責(zé)人單位為了自身利益往往會(huì)出現(xiàn)包庇、隱瞞的狀況。同時(shí)負(fù)責(zé)科技項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)審計(jì)的主要是我國的科技相關(guān)部門，它主要進(jìn)行的是事后審計(jì)，涉及財(cái)務(wù)的報(bào)表審計(jì)和合規(guī)性審計(jì)，這些審計(jì)并不能夠真正發(fā)現(xiàn)經(jīng)費(fèi)的違規(guī)使用，這就在一定程度上助長了科技項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)領(lǐng)域的職務(wù)犯罪。由于我國缺乏明確的責(zé)任追究制度，相應(yīng)的處罰也很少，由此更加滋生了此類違法違規(guī)使用科技項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)的行為。

二、實(shí)現(xiàn)科技項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)預(yù)算與決算相統(tǒng)一的對(duì)策

（一）理清預(yù)算與決算的關(guān)系

理清預(yù)算與決算的關(guān)系是科技項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)管理過程中的一個(gè)重要方面，兩者之間具有重要的相關(guān)性和一致性?？萍柬?xiàng)目經(jīng)費(fèi)的預(yù)算是經(jīng)費(fèi)支出的依據(jù)，決算是經(jīng)費(fèi)預(yù)算執(zhí)行的結(jié)果，預(yù)算時(shí)為決算提供預(yù)見性和可控性，決算督促預(yù)算的科學(xué)性和合理性，兩者科技項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)的管理過程中都有不可替代的作用。為加強(qiáng)科技項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)管理的科學(xué)性，需要不斷的強(qiáng)調(diào)預(yù)算與決算的統(tǒng)一性，建立預(yù)算與決算相互協(xié)調(diào)的工作規(guī)范，統(tǒng)一科技項(xiàng)目過程中的費(fèi)用科目，使預(yù)算與決算在內(nèi)容上保持一致。同時(shí)消除兩者之間的不對(duì)等事項(xiàng)，保證決算的結(jié)果和預(yù)算的結(jié)果相一致。

（二）提高預(yù)算與決算的工作水平

首先應(yīng)該完善科技項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)的預(yù)算管理制度，聘請(qǐng)專業(yè)的人員和機(jī)構(gòu)對(duì)項(xiàng)目的經(jīng)費(fèi)進(jìn)行全面預(yù)算，設(shè)置預(yù)算項(xiàng)目內(nèi)容和預(yù)算標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)科研經(jīng)費(fèi)所涉及的各個(gè)環(huán)節(jié)都進(jìn)行預(yù)算，嚴(yán)格控制好項(xiàng)目實(shí)施過程中各種經(jīng)費(fèi)的支出符合相關(guān)規(guī)定，而且還必須明確經(jīng)費(fèi)收入的時(shí)間與進(jìn)度、收入方式與要求，以及資金的墊付與補(bǔ)償。預(yù)算編制完成以后要嚴(yán)格按照預(yù)算的內(nèi)容來進(jìn)行，將預(yù)算落到實(shí)處。同時(shí)可以與財(cái)務(wù)合作設(shè)立監(jiān)督機(jī)構(gòu)，監(jiān)督項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)是否按照預(yù)算進(jìn)行，監(jiān)督科研人員是否有違規(guī)使用經(jīng)費(fèi)的情況，明確規(guī)定項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的管理職責(zé)，促使項(xiàng)目負(fù)責(zé)人在項(xiàng)目執(zhí)行過程中監(jiān)督經(jīng)費(fèi)的支出是否符合規(guī)定以及跟進(jìn)項(xiàng)目的進(jìn)展情況，確保預(yù)算的執(zhí)行和項(xiàng)目的順利完成。在決算時(shí)要提高經(jīng)費(fèi)決算的效力，保證決算的結(jié)果能夠得到主管部門的重視，并建立起相應(yīng)的懲處機(jī)制。

（三）完善經(jīng)費(fèi)管理的績效考核機(jī)制

科技項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)的管理需要引入績效考核評(píng)價(jià)機(jī)制，對(duì)項(xiàng)目立項(xiàng)前要有評(píng)估考核，確保項(xiàng)目的投入產(chǎn)出比，同時(shí)也重視項(xiàng)目進(jìn)行中的績效考核，確保項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)的使用效益，這能保證科研項(xiàng)目成果的質(zhì)量，避免只重?cái)?shù)量不重質(zhì)量。在進(jìn)行績效考核同時(shí)需要注意一些問題，避免短視行為，結(jié)合科技項(xiàng)目的實(shí)際情況進(jìn)行定量和定性的分析，要遵循科學(xué)性、合理性和可操作性的原則，保證績效考核的公正性和公開性。

總之，在進(jìn)行科技項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)的管理過程中，建立完善的預(yù)算編制體制，提高經(jīng)費(fèi)決算的效力，實(shí)現(xiàn)預(yù)算與決算的統(tǒng)一，是保護(hù)科研資產(chǎn)，防止科研資產(chǎn)流失，提高我國科研水平的重要途徑。

參考文獻(xiàn)

[1]張思強(qiáng).科技項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)預(yù)算存在的問題及對(duì)策[J].中國科技論壇，2008

[2]張羽.科技項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)及預(yù)算管理系統(tǒng)研究[J].安徽科技，2012

第3篇：計(jì)算機(jī)視覺的意義范文

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)視覺；地圖匹配；SLAM；機(jī)器人導(dǎo)航；路徑規(guī)劃

1概述

計(jì)算機(jī)視覺在人工智能學(xué)科占據(jù)重要地位，為自主移動(dòng)機(jī)器人視覺導(dǎo)航做了深厚的理論鋪墊。目前，機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)有很多種，傳感器導(dǎo)航技術(shù)如里程計(jì)、激光雷達(dá)、超聲波、紅外線、微波雷達(dá)、陀螺儀、指南針、速度、加速度計(jì)或觸覺等得到了普遍應(yīng)用，與上述非計(jì)算機(jī)視覺導(dǎo)航技術(shù)相比較，計(jì)算機(jī)視覺導(dǎo)航技術(shù)如人眼般具有靈敏度高且可捕獲的信息量大以及成本低等優(yōu)點(diǎn)。由于室內(nèi)相對(duì)室外空間比較狹小且內(nèi)部環(huán)境復(fù)雜，所以普通移動(dòng)機(jī)器人在作業(yè)過程中，完成躲避眼前障礙物、自主導(dǎo)航以及為自身找出一條可行路徑等一系列操作會(huì)相對(duì)比較困難。計(jì)算機(jī)視覺導(dǎo)航技術(shù)可利用本身的攝像頭獲得室內(nèi)周圍的環(huán)境信息，實(shí)時(shí)對(duì)其周身的場景進(jìn)行快速反饋，對(duì)視野前方障礙物進(jìn)行快速識(shí)別和檢測，從而確定一條高效的可行的安全路徑。本文對(duì)計(jì)算機(jī)視覺導(dǎo)航技術(shù)進(jìn)行分類研究，主要分為3類：第一類是環(huán)境地圖事先已知，提前對(duì)外界環(huán)境特征進(jìn)行提取和處理，建立全局地圖，并將地圖信息存儲(chǔ)在機(jī)器人內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中，在導(dǎo)航的時(shí)候?qū)崟r(shí)進(jìn)行地圖匹配；第二類是同時(shí)定位與地圖構(gòu)建，移動(dòng)機(jī)器人在自身位置不確定的情況下根據(jù)自身的攝像頭獲取周圍未知環(huán)境信息，在作業(yè)時(shí)逐步構(gòu)建周圍的環(huán)境地圖，根據(jù)構(gòu)建的增量式地圖自主實(shí)時(shí)定位和導(dǎo)航；第三類是不依賴環(huán)境地圖，自主移動(dòng)機(jī)器人不需要依賴任何的環(huán)境地圖，其在作業(yè)活動(dòng)時(shí)的可行區(qū)域主要取決于攝像頭實(shí)時(shí)識(shí)別和檢測的環(huán)境相對(duì)信息。

2環(huán)境地圖的表示方法

目前，計(jì)算機(jī)視覺導(dǎo)航技術(shù)多采用柵格地圖、幾何地圖、拓?fù)涞貓D和混合地圖構(gòu)建環(huán)境地圖信息。

2.1柵格地圖

柵格地圖，將柵格圖像考慮為一矩形，均分為一系列柵格單元，將每個(gè)柵格單元賦予一個(gè)平均概率值，并利用傳感信息估計(jì)每個(gè)單元內(nèi)部內(nèi)存障礙物的概率。構(gòu)建柵格地圖的優(yōu)點(diǎn)是其地圖表達(dá)形式直觀，創(chuàng)建和維護(hù)比較容易；但當(dāng)劃分的柵格單元數(shù)量不斷增多時(shí)，實(shí)時(shí)性就會(huì)慢慢變差；當(dāng)劃分的柵格單元越大時(shí)，環(huán)境地圖的分辨率越低。

2.2幾何地圖

幾何地圖利用幾何特征如點(diǎn)、直線、平面等來構(gòu)成環(huán)境主要框架，需要知道這些特征在環(huán)境中信息的具置，所以幾何地圖通常使用其對(duì)應(yīng)的三維空間坐標(biāo)來表示。幾何地圖構(gòu)建過程相對(duì)簡單，保留了室內(nèi)環(huán)境的各種重要信息，是基于計(jì)算機(jī)視覺的定位與地圖構(gòu)建算法中最常用的一種表示方式。但是為了完成環(huán)境的建模需要標(biāo)記大量的特征，從而計(jì)算量也非常的大，降低了實(shí)時(shí)性，其重建的地圖也容易出現(xiàn)與全局不一致的情況。

2.3拓?fù)涞貓D

拓?fù)涞貓D用許多節(jié)點(diǎn)和連接這些節(jié)點(diǎn)的曲線來表示環(huán)境信息。其中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)相對(duì)應(yīng)真實(shí)環(huán)境中的特征點(diǎn)（如門角、窗戶、椅子、桌子角及拐角等），而節(jié)點(diǎn)之間的曲線表示兩個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的地點(diǎn)是相聯(lián)通的。拓?fù)涞貓D把環(huán)境信息表上在一線圖上，不需要精確表示不同節(jié)點(diǎn)間的地理位置關(guān)系，圖像較為抽象，表示起來方便且簡單。機(jī)器人首先識(shí)別這些節(jié)點(diǎn)進(jìn)而根據(jù)識(shí)別的節(jié)點(diǎn)選擇節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)間的曲線作為可作業(yè)的路徑。

2.4混合地圖

混合地圖主要包括3種形式：柵格一幾何地圖、幾何一拓?fù)涞貓D以及柵格一拓?fù)涞貓D?；旌系貓D采用多種地圖表示，可結(jié)合多種地圖的優(yōu)勢，與單一的地圖表示相比更具有靈活性、準(zhǔn)確性和魯棒性，但其不同類別的地圖結(jié)合起來管理會(huì)比較復(fù)雜，難以協(xié)調(diào)，增加了地圖構(gòu)建的難度。文獻(xiàn)針對(duì)室內(nèi)環(huán)境所建立的模型分為全局拓?fù)浜途植繋缀伪硎霾糠?，整體環(huán)境通過拓?fù)涔?jié)點(diǎn)串連起來，維護(hù)了整體環(huán)境表述的全局一致性；而以每個(gè)拓?fù)涔?jié)點(diǎn)為核心所采用的幾何表述則可確保局部精確定位的實(shí)現(xiàn)，這樣建立的幾何一拓?fù)浠旌檄h(huán)境模型可將二者的優(yōu)勢都表現(xiàn)出來，使得移動(dòng)機(jī)器人定位和地圖構(gòu)建同時(shí)進(jìn)行，實(shí)現(xiàn)容易。

3基于計(jì)算機(jī)視覺的室內(nèi)導(dǎo)航

基于計(jì)算機(jī)視覺的室內(nèi)導(dǎo)航技術(shù)可利用攝像頭捕獲機(jī)器人周圍環(huán)境的全部信息，對(duì)其周身的場景進(jìn)行反饋，對(duì)障礙物進(jìn)行快速識(shí)別和檢測，從而確定一條高效的可行的安全路徑。本文將計(jì)算機(jī)視覺室內(nèi)導(dǎo)航技術(shù)主要分為3類：第一類是環(huán)境地圖事先已知；第二類是定位與地圖構(gòu)建同時(shí)進(jìn)行；第三類是不依賴環(huán)境地圖。

3.1環(huán)境地圖事先已知

提前對(duì)外界環(huán)境特征進(jìn)行提取和處理，建立全局地圖，并將地圖信息存儲(chǔ)在機(jī)器人內(nèi)存數(shù)據(jù)庫中，在導(dǎo)航的時(shí)候?qū)崟r(shí)進(jìn)行地圖匹配，即預(yù)存環(huán)境地圖。在環(huán)境地圖事先已知的導(dǎo)航中，路標(biāo)信息保存在計(jì)算機(jī)內(nèi)存的數(shù)據(jù)庫中，視覺系統(tǒng)中心利用圖像特征直接或間接向移動(dòng)機(jī)器人提供一系列路標(biāo)信息，一旦路標(biāo)被確定后，通過匹配觀察到的圖像和所期望圖像，機(jī)器人借助地圖實(shí)現(xiàn)自身精確定位和導(dǎo)航。該導(dǎo)航技術(shù)過程可分為以下步驟：

a）圖像獲?。簲z像頭獲取其周圍的視頻圖像；

b）路標(biāo)識(shí)別及檢測：利用相關(guān)圖像處理算法對(duì)圖像進(jìn)行一系列預(yù)處理如進(jìn)行邊緣檢測和提取、平滑、濾波、區(qū)域分割；

c）路標(biāo)匹配標(biāo)志：在觀察到的圖像和所期望圖像之間進(jìn)行匹配，搜索現(xiàn)有的路標(biāo)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行標(biāo)志路標(biāo)；

d）位置計(jì)算：當(dāng)有特征點(diǎn)進(jìn)行匹配時(shí)，視覺系統(tǒng)會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)庫中的路標(biāo)位置進(jìn)行自身精確定位和導(dǎo)航。

在基于計(jì)算機(jī)視覺的地圖匹配定位過程中，主要有2種地圖匹配較為典型。

①已知起點(diǎn)，已知地圖。這種條件下的定位稱為局部定位，采用的是一種相對(duì)定位的方法，如圖1所示為其位姿估計(jì)過程，這種情況目前導(dǎo)航技術(shù)研究得最多。

②不知起點(diǎn)，已知地圖。這種條件下的定位稱為全局定位。當(dāng)機(jī)器人需要重置時(shí)，通常使用這種定位方法來檢索機(jī)器人的當(dāng)前位置（即姿態(tài)初始化）。常用的輔助方法是在環(huán)境中添加一些人造信標(biāo)，如無線收發(fā)器，幾何信標(biāo)，條碼技術(shù)，紅外或超聲波接收系統(tǒng)進(jìn)行位置識(shí)別，利用視覺系統(tǒng)識(shí)別自然標(biāo)志，自主定位。

3.2定位與地圖構(gòu)建同時(shí)進(jìn)行

不知起點(diǎn)，不知地圖。SLAM技術(shù)最早由Smith等人于1986年提出，移動(dòng)機(jī)器人在自身位置不確定的情況下根據(jù)自身的攝像頭獲取周圍未知環(huán)境信息，在作業(yè)時(shí)逐步構(gòu)建周圍的環(huán)境地圖，根據(jù)構(gòu)建的增量式地圖自主實(shí)時(shí)定位和導(dǎo)航。在日后的導(dǎo)航研究中，混合地圖中的幾何一拓?fù)浠旌檄h(huán)境模型被得到廣泛應(yīng)用，主要用來解決SLAM問題。

2003年，在解決SLAM技術(shù)難題上，Arras等人采用基于Kalman濾波器和最鄰近（nearest neighbor）匹配策略的隨機(jī)地圖創(chuàng)建方法。下面是該算法步驟：

a）數(shù)據(jù)采集：首先初始化系統(tǒng)，從攝像頭傳感器采集距離數(shù)據(jù)；

b）狀態(tài)預(yù)測：視覺系統(tǒng)預(yù)測機(jī)器人運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，實(shí)時(shí)返回新位姿信息和協(xié)方差矩陣，預(yù)測地圖；

c）觀測：從原始捕獲的信息中提取主要特征信息并將此信息返回給局部地圖；

d）測量預(yù)測：預(yù)測機(jī)器人當(dāng)前位姿的全局地圖；

e）位置匹配：應(yīng)用最鄰近濾波器匹配局部地圖中的觀測點(diǎn)和預(yù)測點(diǎn)；

f）估計(jì)：使用擴(kuò)展Kalman濾波器更新地圖；

g）創(chuàng)建：將非相關(guān)的觀測點(diǎn)加入地圖，對(duì)機(jī)器人返回增量式地圖；

h）輸出地圖。

制約機(jī)器人視覺系統(tǒng)性能的重要因素是信息實(shí)時(shí)處理的計(jì)算復(fù)雜度和處理效率，SLAM算法需要在地圖密度與計(jì)算效率之間取得權(quán)衡。

3.3無環(huán)境地圖

在這類系統(tǒng)中，機(jī)器人不需要依賴任何的環(huán)境地圖信息，機(jī)器人的活動(dòng)取決于其當(dāng)時(shí)識(shí)別和提取出來的環(huán)境信息，這些環(huán)境信息可能是桌子、椅子和門等，不需要知道這些環(huán)境元素的絕對(duì)位置。無環(huán)境地圖的導(dǎo)航技術(shù)典型的技術(shù)有3大類：基于光流的導(dǎo)航技術(shù)、基于外觀信息的導(dǎo)航技術(shù)、基于目標(biāo)識(shí)別的導(dǎo)航技術(shù)和基于目標(biāo)跟蹤的導(dǎo)航技術(shù)。

3.3.1基于光流的導(dǎo)航技術(shù)

光流是三維空間運(yùn)動(dòng)物體在觀測成像面上的像素運(yùn)動(dòng)的瞬時(shí)速度，也是圖像亮度的運(yùn)動(dòng)信息描述。光流法計(jì)算最初是由Horn和Schunck于1981年提出的，其利用二維速度場與灰度，引入光流約束方程，得到光流計(jì)算的基本算法。光流計(jì)算基于物體移動(dòng)的光學(xué)特性提出了2個(gè)假設(shè)：①運(yùn)動(dòng)物體的灰度在很短的間隔時(shí)間內(nèi)保持不變；②給定鄰域內(nèi)的速度向量場變化是緩慢的。如Santos-Victor等人研發(fā)了一種基于光流的robee視覺系統(tǒng)，該系統(tǒng)模擬了蜜蜂的視覺行為。在robee視覺系統(tǒng)中，使用單獨(dú)的雙目視覺方法來模擬蜜蜂的中心反射（Centering Reflex）：當(dāng)機(jī)器人移動(dòng)到走廊兩側(cè)的墻壁中心時(shí)，左眼捕獲場景的瞬時(shí)速度與右眼捕獲場景的瞬時(shí)速度是相同的，幾乎沒有差別，那么機(jī)器人就可以知道他們在走廊的中心。如果眼睛兩側(cè)的眼睛的瞬時(shí)變化速度不同，則機(jī)器人移動(dòng)到較慢的速度。在自動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航的實(shí)現(xiàn)中，基于這個(gè)想法是測量攝像機(jī)捕獲圖像場景瞬時(shí)速度差異。這種導(dǎo)航技術(shù)只能用于室內(nèi)單通道直走道導(dǎo)航，不能引導(dǎo)機(jī)器人改變方向，具有一定的局限性。

3.3.2基于外觀信息的導(dǎo)航技術(shù)

基于外觀的機(jī)器人導(dǎo)航方法，不需要構(gòu)建真實(shí)的地圖導(dǎo)航，機(jī)器人通過自身所攜帶的攝像頭和傳感器感知周圍目標(biāo)的外觀信息進(jìn)行自主定位和導(dǎo)航。其中，所述的外觀信息多為目標(biāo)信息的顏色、亮度、形狀、空間大小和物理紋路等。機(jī)器人在導(dǎo)航時(shí)存儲(chǔ)連續(xù)視頻幀的環(huán)境圖像信息，并將連續(xù)視頻幀與控制指令相關(guān)聯(lián)，從而再執(zhí)行指令規(guī)劃有效路徑到達(dá)目的地。

3.3.3基于目標(biāo)識(shí)別導(dǎo)航技術(shù)

為了達(dá)到目標(biāo)點(diǎn)或是識(shí)別目標(biāo)，機(jī)器人很多時(shí)候只能獲取少量的圖像信息。Kim等人提出了一種用符號(hào)代替導(dǎo)航各個(gè)位置的賦值方法。該賦值方法中，機(jī)器人執(zhí)行命令如“去窗邊”“去你后面的椅子旁”等。這樣，通過相關(guān)的符號(hào)命令，機(jī)器人自動(dòng)識(shí)別并建立路標(biāo)，通過符號(hào)指令到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)。例如“去你后面的椅子旁”，這樣的命令就是告訴機(jī)器人路標(biāo)是椅子、路徑向后。該導(dǎo)航技術(shù)的難點(diǎn)在于目標(biāo)是否可以準(zhǔn)確實(shí)時(shí)識(shí)別路標(biāo)。第一，識(shí)別大量不同類別的物體，室內(nèi)環(huán)境有許多不同類別的物體，需要將它們組織到一個(gè)在給定的容易搜索圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中去，起到容易識(shí)別是用什么度量來區(qū)分物體；第二，識(shí)別大量不同背景下的物體，一個(gè)合適的物體表達(dá)式有助于將圖像組織成片斷，而這些片斷來自于物體的種類且與物體無關(guān)的；第三，在抽象層次上識(shí)別物體，機(jī)器人可以不需要在看到一個(gè)具體的杯子之前便能知道它是一個(gè)杯子，相關(guān)程序能夠類似的物體進(jìn)行識(shí)別和區(qū)分。

3.3.4基于目標(biāo)跟蹤的導(dǎo)航技術(shù)

基于目標(biāo)跟蹤的導(dǎo)航技術(shù)，為機(jī)器人構(gòu)造一個(gè)虛擬地圖，機(jī)器人通過攝像頭獲取連續(xù)的視頻序定一個(gè)跟蹤的目標(biāo)，為了達(dá)到對(duì)目標(biāo)的精確定位和實(shí)時(shí)跟蹤，可以利用粒子濾波算法對(duì)需要跟蹤的目標(biāo)進(jìn)行建模?；诹Ｗ訛V波的目標(biāo)跟蹤主要包含四個(gè)階段，分別是初始化目標(biāo)區(qū)域，概率轉(zhuǎn)移，目標(biāo)區(qū)域權(quán)重計(jì)算，目標(biāo)區(qū)域重采樣。在機(jī)器人導(dǎo)航之前，通過視頻序列的當(dāng)前幾幀標(biāo)注機(jī)器人所需要跟蹤的目標(biāo)，在導(dǎo)航時(shí)，機(jī)器人通過連續(xù)的視頻幀感知周圍的待跟蹤目標(biāo)，同時(shí)對(duì)所需要跟蹤的目標(biāo)散播粒子，當(dāng)獲取的視頻幀對(duì)目標(biāo)區(qū)域重采樣后足以讓機(jī)器人確定所需要跟蹤的目標(biāo)時(shí)，機(jī)器人通過確定的目標(biāo)為自己規(guī)劃最有效的路徑到達(dá)目的地。獲取視頻序列目標(biāo)跟蹤是算機(jī)視覺領(lǐng)域中的重要分支，它在工業(yè)生產(chǎn)、交通導(dǎo)航、國防建設(shè)、航空導(dǎo)航等各個(gè)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。

第4篇：計(jì)算機(jī)視覺的意義范文

關(guān)鍵詞：云計(jì)算 數(shù)據(jù)挖掘 平臺(tái)設(shè)計(jì)

中圖分類號(hào)：TP311.11 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2015）09-0000-00

云計(jì)算作為網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的升級(jí)，其規(guī)模大、可靠性高、擴(kuò)展性好，在構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中具有十分大的應(yīng)用優(yōu)勢。用戶不需要擔(dān)心系統(tǒng)會(huì)出現(xiàn)存儲(chǔ)不足的問題，只需要考慮算法選擇、數(shù)據(jù)處理內(nèi)容等等，真正實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)利用的方便、快捷。

1云計(jì)算概述

云計(jì)算指的是一種分布于大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心，能夠提供大量的服務(wù)器資源的計(jì)算平臺(tái)，其能夠有效滿足科研或是電子商務(wù)等方面的需求。云計(jì)算涉及到多個(gè)領(lǐng)域內(nèi)容，如：虛擬化技術(shù)，基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)、平臺(tái)即服務(wù)和Saris軟件即服務(wù)，并行計(jì)算和分布式計(jì)算等概念。

總的來看，以計(jì)算能對(duì)不同的客戶提供不同的資源，使得普通用戶也能夠進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的操作，在云計(jì)算基礎(chǔ)上，通過構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)，能夠?yàn)榻K端用戶提供一個(gè)高透明化的界面服務(wù)以及開放式接口支持。該平臺(tái)的出現(xiàn)很好得解決了用戶系統(tǒng)存儲(chǔ)能力不足的問題，只需要選擇合適的算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘即可。

2基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)

2.1基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)架構(gòu)

基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)的功能層次主要包括算法層、應(yīng)用層以及用戶層，具體如下所示：（1）算法層：算法層主要利用的是下一層所提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的計(jì)算，同時(shí)還需做好接口的管理工作。因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘算法不同，其想要的執(zhí)行順序與結(jié)果也存在一定的差異。例如：當(dāng)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗算法服務(wù)時(shí)，其主要挖掘的是噪聲數(shù)據(jù)，在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘算法前要做好接口服務(wù)的調(diào)用工作，以便及時(shí)將完成清洗的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)層保存在云計(jì)算平臺(tái)內(nèi)，以便為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘工作提供更加優(yōu)良的服務(wù)。值得注意的是，在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘調(diào)用服務(wù)時(shí)，其對(duì)象主要包括已經(jīng)完成清洗的數(shù)據(jù)和不需要清洗的數(shù)據(jù)。（2）應(yīng)用層：與其他的幾層相比，應(yīng)用層具有較強(qiáng)的抽象性，其主要工作是將海量數(shù)據(jù)挖掘所包含的數(shù)據(jù)和算法見的關(guān)系描述成為任務(wù)，同時(shí)還負(fù)責(zé)提供應(yīng)用調(diào)用以及接口維護(hù)的工作。（3）用戶層：數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)中用戶層的設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)目的，就是為了向廣大用戶提供相應(yīng)的身份驗(yàn)證以及授權(quán)。

2.2基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)關(guān)鍵

2.2.1插件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

插件主要是通過采用一定的應(yīng)用程序，實(shí)現(xiàn)接口的合理開發(fā)。通常情況下，插件可以分為三個(gè)組成部分：一是擴(kuò)展點(diǎn)；二是業(yè)務(wù)邏輯；三是調(diào)用下層擴(kuò)展點(diǎn)，這三者均是由一個(gè)綁定包與各種服務(wù)構(gòu)成。其中綁定包的主要任務(wù)在于進(jìn)行模塊管理，其含有一個(gè)服務(wù)說明接口、多種服務(wù)調(diào)用接口。在進(jìn)行插件系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)，必須保證綁定包接口與相關(guān)規(guī)范要求相符，如果將插件放在某一個(gè)特定的目錄下，可以被數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)識(shí)別、加載。

值得注意的是，當(dāng)前主要是使用原子類型數(shù)據(jù)組合作為算法插件服務(wù)接口函數(shù)參數(shù)，算法的實(shí)現(xiàn)更加具有兼容性，可以說雖然算法實(shí)現(xiàn)的難度有了一定的提高，但是使用性大大加強(qiáng)，能夠被眾多用戶用于數(shù)據(jù)處理。

2.2.2開放接口設(shè)計(jì)

開放接口主要是其他應(yīng)用在數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)的基礎(chǔ)上進(jìn)行開始需要使用到的接口，通過開放接口，應(yīng)用開發(fā)者能夠充分利用數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)中的海量數(shù)據(jù)服務(wù)。開放接口設(shè)計(jì)主要要求為高效、簡單直觀以及具有高伸縮性，因此本文主要針對(duì)表述性狀態(tài)轉(zhuǎn)移接口（簡稱REST）進(jìn)行了具體探討。

REST接口具有無態(tài)的優(yōu)點(diǎn)，因此當(dāng)在同一個(gè)局域網(wǎng)內(nèi)對(duì)服務(wù)器進(jìn)行重復(fù)的調(diào)用時(shí)，瀏覽器內(nèi)的緩沖裝置可以起到一定的替代作用才，從而最大限度地減輕服務(wù)器運(yùn)行的壓力，避免因?yàn)橛脩袅窟^多而造成服務(wù)器崩潰的現(xiàn)象。云計(jì)算平臺(tái)的應(yīng)用在很大程度上實(shí)現(xiàn)了無窮大的數(shù)據(jù)吞吐，滿足系統(tǒng)平臺(tái)的性能要求。

3基于云計(jì)算數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)

下文主要是以EClipse34為開發(fā)工具、Python為開發(fā)語言、以Google開放的云計(jì)算開發(fā)平臺(tái)AppEngi為開發(fā)環(huán)境，具體探討了基于云計(jì)算數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)。

3.1算法模塊插件系統(tǒng)

算法模塊涵蓋了多種算法，例如：數(shù)據(jù)清洗算法、數(shù)據(jù)挖掘算法以及結(jié)果可視化算法等等。一個(gè)完整的數(shù)據(jù)挖掘過程應(yīng)包括以下幾個(gè)部分：（1）云計(jì)算中的大量數(shù)據(jù)都是不規(guī)則的、噪聲嚴(yán)重的，基于此，必須先通過數(shù)據(jù)集清洗算法的應(yīng)用，將原始數(shù)據(jù)整理為規(guī)則的數(shù)據(jù)集；（2）利用數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)所得到的規(guī)則數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理，以得到需求信息；（3）通過可視化算法，將目標(biāo)信息傳送至客戶處。在上述一系列數(shù)據(jù)處理過程中，數(shù)據(jù)的調(diào)用離不開REST接口的應(yīng)用。

3.2數(shù)據(jù)集訪問模塊

數(shù)據(jù)集訪問模塊的實(shí)現(xiàn)同算法模塊插件系統(tǒng)有著相似之處，也是利用插件實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的調(diào)用，特別是在進(jìn)行數(shù)據(jù)集的訪問時(shí)，訪問模塊文件中被檢索的地方也處于被用戶調(diào)用的狀態(tài)之下。但是，數(shù)據(jù)集訪問模塊的不同之處在于，系統(tǒng)會(huì)將數(shù)據(jù)文件分解為很多個(gè)元數(shù)據(jù)的組合和物理訪問地址，然后將這些數(shù)據(jù)組合成字典類型結(jié)構(gòu)的參數(shù)傳送至數(shù)據(jù)機(jī)訪問模塊內(nèi)。

4結(jié)語

綜上所述，目前云計(jì)算平臺(tái)已經(jīng)趨于成熟，例如：GoogleAppEngine、GoogleBigtabl等等均能夠?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)提供底層的架構(gòu)支持，開發(fā)者只需要上傳應(yīng)用程序即可，不需要考慮存儲(chǔ)量等問題，方便快捷、可靠性高。

參考文獻(xiàn)

[1]李凱，.基于云計(jì)算的并行數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].微計(jì)算機(jī)信息，2011，27（6）：121-123.

[2]黃章樹，劉晴晴.基于云計(jì)算服務(wù)模式的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用平臺(tái)的構(gòu)建[J].電信科學(xué)，2012，28（1）：53-57.

第5篇：計(jì)算機(jī)視覺的意義范文

關(guān)鍵詞：知識(shí)規(guī)則挖掘；城市公共交通；服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)；遺傳算法

中圖分類號(hào)：TP301.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

1引言

知識(shí)規(guī)則挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的知識(shí)規(guī)則中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的有用的知識(shí)規(guī)則的過程。知識(shí)規(guī)則挖掘方法[1，2，3]有多種，如機(jī)器學(xué)習(xí)、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粗糙集方法、遺傳算法等。在這些方法中，遺傳算法由于具有高度的魯棒性和極佳的全局搜索能力而倍受眾多學(xué)者的青睞。在城市公共交通服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)知識(shí)規(guī)則體系中，由于評(píng)價(jià)指標(biāo)較多，在進(jìn)行知識(shí)規(guī)則挖掘時(shí)，使用遺傳算法尤為有效。利用遺傳算法進(jìn)行城市公共交通服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)知識(shí)規(guī)則挖掘，就是在已有的知識(shí)規(guī)則的基礎(chǔ)上進(jìn)一步進(jìn)行優(yōu)化，得到隱含在知識(shí)規(guī)則庫中的、更為滿意的、新的知識(shí)規(guī)則。

2城市公共交通服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

城市公共交通服務(wù)質(zhì)量可以從硬件和軟件兩個(gè)大的方面進(jìn)行評(píng)價(jià)。硬件方面包括道路公共交通網(wǎng)絡(luò)和公交企業(yè)本身的設(shè)施投入；軟件方面則主要指道路交通通行的實(shí)際水平與公交企業(yè)的軟。上述方面還可以進(jìn)一步細(xì)分，直至一些基礎(chǔ)性的指標(biāo)。結(jié)合綜合評(píng)價(jià)加指標(biāo)體系建立的方法，建立城市公共交通服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[4-6]。評(píng)價(jià)指標(biāo)體系包括四個(gè)方面：公共交通網(wǎng)絡(luò)、公交企業(yè)硬性投入、公共交通通行服務(wù)水平、公交企業(yè)軟，具體評(píng)價(jià)指標(biāo)有15個(gè)，如圖1所示。

遺傳算法是模擬生物界自然選擇和自然遺傳機(jī)制進(jìn)化過程來求解復(fù)雜問題的全局隨機(jī)搜索算法[7，8]，它以編碼空間代替問題空間，以適應(yīng)度函數(shù)為評(píng)價(jià)依據(jù)，以編碼群體為進(jìn)化基礎(chǔ)，以對(duì)群體中個(gè)串的遺傳操作實(shí)現(xiàn)選擇和遺傳機(jī)制，建立起一個(gè)迭代過程。在這一過程中，通過隨機(jī)重組編碼位串中重要的基因，使新一代的位串集合優(yōu)于老一代的位串集合，群體的個(gè)體不斷進(jìn)化，逐漸接近最優(yōu)解，最終達(dá)到求解問題的目的。

由于傳統(tǒng)遺傳算法存在收斂速度慢、容易出現(xiàn)早熟收斂等缺點(diǎn)[9]，本文采用文獻(xiàn)[10]中的改進(jìn)遺傳算法（IGA），這種改進(jìn)遺傳算法的工作流程如圖2所示。

4.3遺傳算子

在本文使用的改進(jìn)遺傳算法中，遺傳算子包括選擇算子、助長算子、交叉算子和變異算子。選擇算子采用兩代競爭排序的選擇方法來對(duì)遺傳個(gè)體進(jìn)行優(yōu)選，遺傳個(gè)體被區(qū)分為雄性和雌性兩種不同的性別，把父代與子代的所有雄性個(gè)體與雌性個(gè)體分別進(jìn)行重新排序，再按群體規(guī)模N分別從排序后的雄性個(gè)體集與雌性個(gè)體集中截取前N/2個(gè)優(yōu)秀的個(gè)體進(jìn)入匹配池，作為交叉操作的對(duì)象。助長算子用來對(duì)種群中的個(gè)體進(jìn)行一定概率下的助長，助長操作在選擇操作之后及配對(duì)操作之前進(jìn)行，本文是采用基于個(gè)體適應(yīng)度的助長。在交叉操作中，同性別個(gè)體之間是不能進(jìn)行配對(duì)的，雄性個(gè)體只能同雌性個(gè)體進(jìn)行配對(duì)，配對(duì)是按個(gè)體優(yōu)劣順序進(jìn)行的，個(gè)體配對(duì)之后還要進(jìn)行親緣關(guān)系的檢測，以保證個(gè)體之間的繁殖屬于嚴(yán)格的遠(yuǎn)緣繁殖。在二進(jìn)制編碼方式下，變異操作就是以很小的變異概率從群體中隨機(jī)選取若干個(gè)體，對(duì)于選中的個(gè)體又隨機(jī)選取表現(xiàn)型編碼中的某一位或多位進(jìn)行數(shù)碼翻轉(zhuǎn)，即將1變?yōu)?或0變?yōu)?。

4.4新知識(shí)規(guī)則的檢驗(yàn)

遺傳算法運(yùn)行結(jié)束后，要對(duì)挖掘出的新知識(shí)規(guī)則的有效性進(jìn)行檢驗(yàn)。一方面要檢驗(yàn)新知識(shí)規(guī)則是否被知識(shí)規(guī)則庫中已有的規(guī)則所包含，如果被已有的規(guī)則所包含，則新知識(shí)規(guī)則無效；另一方面是檢驗(yàn)新知識(shí)規(guī)則是否與知識(shí)規(guī)則庫中已有的規(guī)則相矛盾，如果與已有的規(guī)則相矛盾，則新知識(shí)規(guī)則同樣無效。無效的新知識(shí)規(guī)則將被剔除，有效地新知識(shí)規(guī)則將被加入知識(shí)規(guī)則庫中。

5實(shí)例

一城市公共交通服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)知識(shí)規(guī)則庫（部分知識(shí)規(guī)則）如表1所示，這個(gè)知識(shí)規(guī)則庫即為測試數(shù)據(jù)集。表1的知識(shí)規(guī)則編碼及適應(yīng)度值如表2所示。

這二條新的有效的知識(shí)規(guī)則將被加入到城市公共交通服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)知識(shí)規(guī)則庫中，使知識(shí)規(guī)則庫得以更新。

6結(jié)論

本文將一種改進(jìn)的遺傳算法用于城市公共交通服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的知識(shí)規(guī)則挖掘，提出了一種基于遺傳算法的城市公共交通服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)知識(shí)規(guī)則挖掘方法。實(shí)例表明，遺傳算法在進(jìn)行知識(shí)規(guī)則挖掘時(shí)是完全有效的，能夠得到比知識(shí)規(guī)則庫中已有的一些知識(shí)規(guī)則更優(yōu)的知識(shí)規(guī)則。這為知識(shí)規(guī)則挖掘提供了一種重要途徑。

參考文獻(xiàn)

[1]刁力力. 數(shù)據(jù)挖掘與組合學(xué)習(xí)[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2001， 28（7）：73-78.

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[5]張麗花， 張好智， 楊小寶. 基于乘客出行鏈的公共交通服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)研究[J]. 公路與汽車，2011，7（4）：48-51.

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[8]王小平，曹立明. 遺傳算法——理論、應(yīng)用與軟件實(shí)現(xiàn)[M].西安：西安交通大學(xué)出版社，2002.

第6篇：計(jì)算機(jī)視覺的意義范文

對(duì)于同塔雙回路，存在兩個(gè)回路同時(shí)受雷擊閃絡(luò)的可能性，雙回路同時(shí)跳閘將對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)生較大的沖擊，嚴(yán)重影響系統(tǒng)的可靠性，有效防止兩個(gè)回路同時(shí)閃絡(luò)很重要。根據(jù)國內(nèi)外經(jīng)驗(yàn)，調(diào)整兩回路之間的絕緣水平，采取平衡高絕緣配置，對(duì)降低或避免因塔頂受雷擊而引起的雙回路同時(shí)跳閘事故是有效的措施；并根據(jù)《高電壓技術(shù)》兩回路絕緣水平的差異宜為倍相電壓（峰值），差異過大將使線路投資增加。筆者根據(jù)以上理由及DL/T620-1997《交流電氣裝置的過電壓保護(hù)和絕緣配合》相關(guān)規(guī)范，針對(duì)SZA32和SZ22塔型（占線路70%的直線塔）進(jìn)行計(jì)算和比較，從而提出雙回路絕緣配置的建議方案。

關(guān)鍵詞：雙回線路；絕緣；水平差異；

中圖分類號(hào)：P619.27 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)：

一、計(jì)算條件及參數(shù)選取

為比較方便選用山區(qū)線路進(jìn)行分析計(jì)算，導(dǎo)線選用LGJ-300/30，地線采用JLB1A-95，水平檔距取450m。

SZA32-24直線塔地線采用了負(fù)保護(hù)角，SZ22-24直線塔地線采用常規(guī)的保護(hù)角，桿塔單線圖詳見圖1-1和圖1-2。

由于玻璃和合成材料的性質(zhì)不同，為分析比較方便，在計(jì)算時(shí)兩回路均采用玻璃絕緣子，其型號(hào)為LXHY-70。

以上具體相關(guān)參數(shù)見表1-1。

圖1-1SZ22塔單線圖圖1-2SZA32塔單線圖

表1-1線路防雷保護(hù)計(jì)算參數(shù)表

注：上表中有關(guān)參數(shù)摘自《電力工程高電壓送電線路設(shè)計(jì)手冊》（第二版）。

二、雙回路不平衡絕緣水平差異程度初估

根據(jù)《高電壓技術(shù)》兩回路絕緣水平的差異宜為倍相電壓（峰值）和DL/T620-1997《交流電氣裝置的過電壓保護(hù)和絕緣配合》規(guī)范，雷電沖擊u50%放電電壓與絕緣子串放電距離的關(guān)系式，即u50%，u50%，對(duì)110kV線路則有下式成立：

則采用LHXP-70兩線路絕緣子片數(shù)差額值：片。

可見兩回線路均采用LHXP-70絕緣子時(shí)，一回按標(biāo)準(zhǔn)配置，另一回以增加2片為宜。

三、SZA32塔防雷保護(hù)參數(shù)計(jì)算

1、線路雷擊次數(shù)（N）

導(dǎo)線平均高度

地線平均高度

線路雷擊次數(shù)次/100km?年。

2、線路繞擊率（）

3、雷擊桿塔時(shí)的耐雷水平（I1）

有電暈下的耦合系數(shù)

桿塔電感

耐雷水平（7×LXHY-70）：

若Rsu=5Ω時(shí)，則I1=72.34kA。

耐雷水平（9×LXHY-70）：

若Rsu=5Ω時(shí)，則I1=91.04kA。

耐雷水平（10×LXHY-70）：

若Rsu=5Ω時(shí)，則I1=99.77kA。

4、雷電流超過I1的概率（P1）

使用7×LXHY-70時(shí)：

若Rsu=5Ω時(shí)，則P1=15.07%。

使用9×LXHY-70時(shí)：

若Rsu=5Ω時(shí)，則P1=9.22%。

使用10×LXHY-70時(shí)：

若Rsu=5Ω時(shí)，則P1=7.35%。

5、雷繞擊導(dǎo)線時(shí)的耐雷水平（I2）

使用7×LXHY-70時(shí)：

使用9×LXHY-70時(shí)：

使用10×LXHY-70時(shí)：

6、雷電流超過I2的概率（P2）

使用7×LXHY-70時(shí)：

使用9×LXHY-70時(shí)：

使用10×LXHY-70時(shí)：

7、建弧率（η）

使用7×LXHY-70時(shí)：

絕緣子串的平均運(yùn)行電壓（有效值）梯度

使用9×LXHY-70時(shí)：

絕緣子串的平均運(yùn)行電壓（有效值）梯度

使用10×LXHY-70時(shí)：

絕緣子串的平均運(yùn)行電壓（有效值）梯度

8、跳閘率（n）

使用7×LXHY-70時(shí)：

若Rsu=5Ω時(shí)，則n=2.65。

使用9×LXHY-70時(shí)：

若Rsu=5Ω時(shí)，則n=1.3。

使用10×LXHY-70時(shí)：

若Rsu=5Ω時(shí)，則n=0.94。

四、SZ22塔防雷保護(hù)參數(shù)計(jì)算

1、線路雷擊次數(shù)（N）

導(dǎo)線平均高度

地線平均高度

線路雷擊次數(shù)次/100km?年。

2、線路繞擊率（）

3、雷擊桿塔時(shí)的耐雷水平（I1）

有電暈下的耦合系數(shù)

桿塔電感

耐雷水平（7×LXHY-70）：

若Rsu=5Ω時(shí)，則I1=74.42kA。

耐雷水平（9×LXHY-70）：

若Rsu=5Ω時(shí)，則I1=93.67kA。

4、雷電流超過I1的概率（P1）

使用7×LXHY-70時(shí)：

若Rsu=5Ω時(shí)，則P1=14.3%。

使用9×LXHY-70時(shí)：

若Rsu=5Ω時(shí)，則P1=8.63%。

5、雷繞擊導(dǎo)線時(shí)的耐雷水平（I2）

使用7×LXHY-70時(shí)：

使用9×LXHY-70時(shí)：

6、雷電流超過I2的概率（P2）

使用7×LXHY-70時(shí)：

使用9×LXHY-70時(shí)：

7、建弧率（η）

使用7×LXHY-70時(shí)：

絕緣子串的平均運(yùn)行電壓（有效值）梯度

使用9×LXHY-70時(shí)：

絕緣子串的平均運(yùn)行電壓（有效值）梯度

8、跳閘率（n）

使用7×LXHY-70時(shí)：

若Rsu=5Ω時(shí)，則n=1.96。

使用9×LXHY-70時(shí)：

若Rsu=5Ω時(shí)，則n=0.98。

五、計(jì)算結(jié)果比較

根據(jù)以上計(jì)算，同種塔型的不同絕緣水平和不同塔型的防雷保護(hù)計(jì)算結(jié)果詳見表1-2、表1-3及表1-4。

表1-2SZA32-24塔不平衡絕緣方式計(jì)算結(jié)果比較表

注：差異1表示9片絕緣子與7片絕緣子比較的差異百分比；差異2表示10片絕緣子與7片絕緣子比較的差異百分比；差異3表示10片絕緣子與9片絕緣子比較的差異百分比。

表1-3SZ22-24塔不平衡絕緣方式計(jì)算結(jié)果比較表

表1-4SZ22-24、SZA32-24塔計(jì)算結(jié)果比較表

六、結(jié)論

第7篇：計(jì)算機(jī)視覺的意義范文

【關(guān)鍵詞】計(jì)算機(jī)；視覺系統(tǒng)；框架構(gòu)思

在現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)的支持下，對(duì)人類視覺功能進(jìn)行模擬的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)被稱為計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，因?yàn)橐曈X系統(tǒng)本身兼具科學(xué)性和應(yīng)用性，所以計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)本身既具有科學(xué)學(xué)科的特性又具有工程學(xué)科的特性。對(duì)其的研究不僅能夠進(jìn)一步了解人類本身，而且能夠在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。

1 計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)現(xiàn)有理論框架

1.1 計(jì)算機(jī)世界理論框架

20世紀(jì)80年代，麻省理工學(xué)院教授Marr在視覺理論研究領(lǐng)域獲得突破，提出了利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)視覺能力的理論框架――計(jì)算機(jī)視覺理論，這一理論主要特點(diǎn)是以現(xiàn)代信息處理的方式對(duì)人類視覺能力作用機(jī)制進(jìn)行了分析，并以人類的視覺能力為基礎(chǔ)在計(jì)算機(jī)技術(shù)的支持下形成了三個(gè)不同的計(jì)算機(jī)層次。分別是計(jì)算機(jī)理論層次、表示層次和算法層次。這三個(gè)層次分別對(duì)應(yīng)著人類對(duì)視覺信息進(jìn)行處理的三個(gè)環(huán)節(jié)，通過各個(gè)環(huán)節(jié)的仿生設(shè)置，計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)就能夠?qū)⒊醪降囊曈X處理能力賦予計(jì)算機(jī)。這一理論中的核心是計(jì)算機(jī)理論層次，Marr認(rèn)為人類的視覺能力主要是從圖像中建立物體形狀和位置的描述，所以在這一層次中設(shè)計(jì)者設(shè)計(jì)的主要環(huán)節(jié)是從初步獲取的二維圖像中提取和細(xì)化物體的三維結(jié)構(gòu)和位置，并將這些信息在一個(gè)二維平面上反映出來，即三維重建。

1.2 基于知識(shí)的視覺理論框架

基于知識(shí)的視覺理論框架最早產(chǎn)生于20世紀(jì)90年代，最早的提出者是Lowe。認(rèn)為在人類的視覺能力發(fā)揮過程中，對(duì)三維物體的實(shí)際測算是不必要的，人類的視覺能力與三維測算能力沒有直接的關(guān)系，雖然使用三維測算技術(shù)也能夠?qū)崿F(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的功能，但并不是對(duì)人類視覺功能的模仿。Lowe認(rèn)為在人類的視覺活動(dòng)中，會(huì)將三維物體看成二維物體，也會(huì)將二維物體看成三維物體。這種現(xiàn)象本身并不是偶然性的，而是一種視覺作用機(jī)制的必然。既然人類肉眼能夠借助一定的作用機(jī)制和處理能力實(shí)現(xiàn)二維的三維化，在計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)中就完全有可能設(shè)計(jì)出這種對(duì)人類肉眼直接模擬的機(jī)制。以感知系統(tǒng)感知物體的二維特性，并在其基礎(chǔ)上直接生成三維圖像，而不需要借助復(fù)雜的測量過程。

1.3 主動(dòng)視覺理論框架

主動(dòng)視覺理論是在現(xiàn)有計(jì)算機(jī)理論的基礎(chǔ)上形成的新型理論框架，是根據(jù)人類視覺功能實(shí)現(xiàn)的主動(dòng)性提出的。在人類實(shí)現(xiàn)視覺功能的過程中，人類的視覺系統(tǒng)并不是被動(dòng)的，而是會(huì)根據(jù)視覺系統(tǒng)的要求調(diào)動(dòng)身體的其他部位進(jìn)行配合的、具有主動(dòng)性的，所以在人類視覺功能的發(fā)揮過程中，視覺系統(tǒng)是具有主動(dòng)性的，人類視覺系統(tǒng)的視角、關(guān)注點(diǎn)都會(huì)是動(dòng)態(tài)變化的。

基于這一理論，主動(dòng)視覺理論框架認(rèn)為人類的視覺活動(dòng)是一種“感知――動(dòng)作”過程。根據(jù)這一原則，主動(dòng)視覺理論框架認(rèn)為計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)并不需要精準(zhǔn)的三維測算系統(tǒng)。而應(yīng)該以計(jì)算機(jī)視覺獲取系統(tǒng)為核心，設(shè)置主動(dòng)的視覺系統(tǒng)。這一理念在實(shí)際的應(yīng)用中主要通過對(duì)圖像獲取系統(tǒng)技術(shù)參數(shù)的調(diào)整和控制來實(shí)現(xiàn)，例如攝像機(jī)的位置、取向、焦距、光圈等，通過對(duì)這些參數(shù)的調(diào)整圖像信息獲取系統(tǒng)就能夠從不同的視角對(duì)物體進(jìn)行觀察，進(jìn)而獲取物體的三維圖像信息。

2 計(jì)算機(jī)視覺理論框架中存在的問題

計(jì)算機(jī)視覺理論框架的產(chǎn)生極大的支持了計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的研發(fā)工作，但是在計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的實(shí)際研發(fā)工作中，也逐漸暴露出了計(jì)算機(jī)理論框架的缺陷。當(dāng)前主流的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)框架中，計(jì)算機(jī)視覺理論是最早產(chǎn)生的也是唯一一種被動(dòng)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)。在其理論系統(tǒng)中更多的強(qiáng)調(diào)人類視覺系統(tǒng)的測算能力，而沒有意識(shí)到人類的視覺系統(tǒng)是一種主觀性很強(qiáng)的、目的性很強(qiáng)的信息獲取系統(tǒng)，完全建立在測算基礎(chǔ)上的計(jì)算機(jī)視覺理論框架是不必要的。

基于知識(shí)的理論框架，認(rèn)為人類視覺系統(tǒng)的功能實(shí)現(xiàn)主要環(huán)節(jié)是反饋，強(qiáng)調(diào)了人類視覺活動(dòng)中主觀意識(shí)的指導(dǎo)作用。但是它過于強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)的目的性和主觀性，完全否定了計(jì)算機(jī)視覺理論，認(rèn)為人類視覺系統(tǒng)是個(gè)完全脫離計(jì)算機(jī)的認(rèn)識(shí)過程，這種認(rèn)識(shí)顯然是錯(cuò)誤的，在判斷物體尺寸大小、距離遠(yuǎn)近時(shí)，測算無疑是極為必然的。

主動(dòng)視覺理論并不完全排除三維重建，認(rèn)為計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的三維重建應(yīng)該建立在圖像獲取系統(tǒng)的主動(dòng)性上。通過改變圖像獲取攝像機(jī)的角度、參數(shù)對(duì)時(shí)間、空間和分辨率等進(jìn)行有選擇的感知，解決了計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)認(rèn)知過程中的不穩(wěn)定問題，降低了計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的難度。但是在其理論框架內(nèi)部缺乏主觀、高層的指導(dǎo)，從整體上看并不完善。

3 計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)框架的新構(gòu)思

在計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的研究領(lǐng)域，三種理論構(gòu)建各有優(yōu)劣。但是無疑反應(yīng)了當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)研發(fā)的主流思想，因此計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)框架的新構(gòu)思應(yīng)該在其基礎(chǔ)上進(jìn)行，致力于克服各個(gè)理論的缺點(diǎn)。綜合比較三種理論框架，筆者認(rèn)為計(jì)算機(jī)視覺理論雖然存在某些問題，但是從整體上看這一理論框架是最具實(shí)踐性和操作性的，其存在的問題完全可以借助其他理論框架加以解決，因此筆者以計(jì)算機(jī)視覺理論為主體，結(jié)合基于知識(shí)的視覺理論和主動(dòng)視覺理論，提出一個(gè)更加完善和通用的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)構(gòu)架。

計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)視覺功能實(shí)現(xiàn)的主體結(jié)構(gòu)還是建立在計(jì)算理論結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上的，將計(jì)算理論框架中的早期視覺處理環(huán)節(jié)分為圖像預(yù)處理、圖像分割和二維模式識(shí)別兩個(gè)部分，因?yàn)閳D像的預(yù)處理是在平面圖像基礎(chǔ)上的簡單處理，不需要主觀主導(dǎo)意識(shí)和目的性的參與，同時(shí)圖像分割和二維模式識(shí)別能夠最大限度的提升后繼圖像處理的效果。

在早期處理完成以后，后繼的中后期處理還是分別情調(diào)了二維模式識(shí)別和三維模式識(shí)別，雖然這兩種模式本身的識(shí)別原理是一樣的，但是其面對(duì)的對(duì)象不同，物體的模型也不同。一般來講，在我們的世界中二維信息具有很強(qiáng)的重要性，圖形、文字、指紋等關(guān)鍵二維信息在通常情況下作用更大、應(yīng)用范圍更廣，所以計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)礦建的新思路中，要對(duì)二維信息進(jìn)行進(jìn)一步的處理。

模型庫提供具體物體模型的表示。知識(shí)庫不但要對(duì)物體進(jìn)行抽象表示而且還要對(duì)抽象知識(shí)進(jìn)行推理。人類經(jīng)驗(yàn)的積累和知識(shí)的獲取是通過學(xué)習(xí)而得到的，所以加人模型庫、知識(shí)庫管理，并讓其從輸出結(jié)果中進(jìn)行學(xué)習(xí)。這將使模型庫和知識(shí)庫更加豐富和完善。

視覺活動(dòng)本身是帶有目的性的，所以在有些時(shí)候視覺系統(tǒng)的應(yīng)用確實(shí)需要視物體的實(shí)際情況來決定，有時(shí)只需識(shí)別場景中存在的是什么物體或某物是否存在，而不要求定量恢復(fù)場景中的物體。因此，在計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)中引人視覺目的來判斷輸出是否滿足要求。同時(shí)，用視覺目的對(duì)圖象分割和二維模式識(shí)別、中期視覺處理、后期視覺處理和三維模式識(shí)別加以控制。如果需要三維重建則由主動(dòng)視覺控制成象來獲得景物更完整的信息。

計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)框架是支持計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的重要基礎(chǔ)，所以在計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的研發(fā)、設(shè)計(jì)工作中，對(duì)理論框架的研究具有鮮明的現(xiàn)實(shí)意義，本文簡單介紹了現(xiàn)有框架思想，并分析了其各自的優(yōu)缺點(diǎn)，最后再這些理論框架的基礎(chǔ)上形成了計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)框架的新構(gòu)思。認(rèn)為計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)構(gòu)架應(yīng)該以計(jì)算機(jī)理論為基礎(chǔ)，以視覺活動(dòng)的主觀性和目的性為指導(dǎo)，以具體的視覺實(shí)現(xiàn)形式為方法。

【參考文獻(xiàn)】

第8篇：計(jì)算機(jī)視覺的意義范文

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)視覺；案例推理；圖像處理；圖像描述

中圖分類號(hào)：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044(2007)04-11102-03

1 引言

基于案例推理(case-base reasoning)是人工智能中正不斷發(fā)展的一項(xiàng)重要推理技術(shù)?；诎咐评砼c類比推理方法相似，案例推理將舊經(jīng)驗(yàn)或教訓(xùn)轉(zhuǎn)換為知識(shí)，出現(xiàn)新問題時(shí)，首先查找以前是否有相似的案例，并用相似案例解決新問題。如果沒遇到相似案例的,經(jīng)過推理后解決新問題的方法，又會(huì)成為新的案例或新經(jīng)驗(yàn)，下一次再遇到相同問題時(shí)，就可以復(fù)用這些案例或經(jīng)驗(yàn)。

這與人遇到問題時(shí)，首先會(huì)用經(jīng)驗(yàn)思考解決問題的方式相似，這也是解決問題較好的方法?；诎咐评響?yīng)用于工業(yè)產(chǎn)品檢測或故障診斷時(shí)具有以下特點(diǎn)：

CBR智能化程度較高。利用案例中隱含的難以規(guī)則化的知識(shí)，以輔助規(guī)則推理的不足，提高故障診斷系統(tǒng)的智能化程度。

CBR較好解決“知識(shí)獲取”的瓶頸。CBR知識(shí)表示以案例為基礎(chǔ)，案例的獲取比規(guī)則獲取要容易，大大簡化知識(shí)獲取的過。

CBR求解效率較高。是對(duì)過去的求解結(jié)果進(jìn)行復(fù)用，而不是再次從頭開始推導(dǎo)，可以提高對(duì)新問題的求解效率。

CBR求解的質(zhì)量較高。CBR以過去求解成功或失敗的經(jīng)歷，可以指導(dǎo)當(dāng)前求解時(shí)該怎樣走向成功或避開失敗。

CBR持續(xù)不斷的學(xué)習(xí)能力，使得它可以適應(yīng)于將來問題的解決。

所以基于案例推理方法正不斷應(yīng)用在產(chǎn)品質(zhì)量檢測和設(shè)備故障診斷方面，并取得較好的經(jīng)濟(jì)效益。為了產(chǎn)品檢測和設(shè)備故障診斷中，更為智能化，更容易實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場檢測和診斷，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)起到很大的作用。

計(jì)算機(jī)視覺是研究用計(jì)算機(jī)來模擬人和生物的視覺系統(tǒng)功能的技術(shù)學(xué)科，使計(jì)算機(jī)具有感知周圍視覺世界的能力。通過計(jì)算機(jī)視覺，進(jìn)行圖像的獲取預(yù)處理、圖像分割與特征抽取、識(shí)別與分類、三維信息理解、景物描述、圖像解釋，讓計(jì)算機(jī)具有對(duì)周圍世界的空間物體進(jìn)行傳感、抽象、判斷的能力，從而達(dá)到識(shí)別、理解的目的。

計(jì)算機(jī)視覺隨著科學(xué)技術(shù)發(fā)展，特別計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)、圖像采集技術(shù)、傳感器技術(shù)等，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、模糊數(shù)學(xué)理論、小波的分析理論等計(jì)算機(jī)視覺理論的不斷發(fā)展和日趨成熟，使計(jì)算機(jī)視覺從上世紀(jì)60年代開始興起發(fā)展到現(xiàn)在，取得快速發(fā)展，已經(jīng)從簡單圖像質(zhì)量處理發(fā)展到圍繞著紋理分析、圖像編碼、圖像分割和濾波等研究。圖像的分析與處理，也由靜止轉(zhuǎn)向運(yùn)動(dòng)，由二維轉(zhuǎn)向三維，并主要著眼于對(duì)圖像的識(shí)別和理解上，也使計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用領(lǐng)域更為廣泛，為案例推理中運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺打下基礎(chǔ)。

2 案例推理系統(tǒng)的主要關(guān)鍵技術(shù)

（1）案例的表示與組織

案例的表示與組織即是如何抽取案例的特征變量，并以一定的結(jié)構(gòu)在計(jì)算機(jī)中組織存儲(chǔ)。如何將信息抽取出特征變量，選擇什么語言描述案例和選擇什么內(nèi)容存放在案例中，案例按什么組織結(jié)構(gòu)存放在存儲(chǔ)器中，這關(guān)系到基于案例推理方法的效率，而且對(duì)于案例數(shù)量越來越多，結(jié)構(gòu)十分復(fù)雜的案例庫，尤其重要。

（2）案例的索引與檢索

案例的索引與檢索即是為了查找最佳相似案例，如何建立案例索引和相似度算法，利用檢索信息從案例庫中檢索并選擇潛在可用相似案例。后面的工作能否發(fā)揮出應(yīng)有的作用，很大程度上依賴于這一階段得到的案例質(zhì)量的高低，因此這一步非常關(guān)鍵。

（3）案例的復(fù)用和調(diào)整

案例的復(fù)用即是如何根據(jù)舊案例得出新解，涉及到找出案例與新問題之間的不同之處，案例中的哪些部分可以用于新問題，哪些部分不適合應(yīng)用于新問題的解決。而復(fù)用還分案例的結(jié)果復(fù)用，案例的求解方法復(fù)用。

（4）案例的學(xué)習(xí)

案例的學(xué)習(xí)即是將新解添加到案例庫中，擴(kuò)充案例庫的案例種類與數(shù)量，這過程也是知識(shí)獲取。此過程涉及選取哪些信息保留，以及如何把新案例有機(jī)集成到案例庫中，包括如何存儲(chǔ)，如何建立索引等等。

針對(duì)案例推理的關(guān)鍵技術(shù)，根據(jù)檢測和故障診斷系統(tǒng)的特點(diǎn)，計(jì)算機(jī)視覺主要解決如何將產(chǎn)品圖像輸入系統(tǒng)，如何將產(chǎn)品圖像特征進(jìn)行抽取和描述，如何區(qū)別產(chǎn)品不同之處。以便案例推理系統(tǒng)進(jìn)行案例建模，確立案例的表示形成和案例相似度的計(jì)算。本文主要從計(jì)算機(jī)視覺如何運(yùn)用在案例推理系統(tǒng)進(jìn)行探討。

3 產(chǎn)品輸入系統(tǒng)

產(chǎn)品輸入系統(tǒng)在不同產(chǎn)品類型和生產(chǎn)環(huán)境可能有不同之處，主要應(yīng)有傳感器單元和圖像采集單元。如圖1。

圖1 產(chǎn)品輸入系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

傳感器單元主要判斷是否有產(chǎn)品存在，是否需要進(jìn)行圖像采集，是否繼續(xù)下一個(gè)產(chǎn)品圖像的采集。這簡單傳感器可使用光電開關(guān)，配合光源，當(dāng)產(chǎn)品經(jīng)過時(shí)，產(chǎn)品遮擋住光源，使光電開關(guān)產(chǎn)生一個(gè)0值，而沒有產(chǎn)品經(jīng)過時(shí)，光電開關(guān)產(chǎn)生相反的1值，系統(tǒng)通過判斷光電開關(guān)的值，從而判斷是否有產(chǎn)品。

圖像采集單元簡單地說是將產(chǎn)品拍攝并形成數(shù)字化圖像，主要包括光源、反射鏡、CCD相機(jī)和圖像采集卡等組成。光源和反射鏡作用主要使圖像中的物體和背景之間有較大灰度。CCD相機(jī)主要是拍攝設(shè)備。圖像采集卡主要是將圖像數(shù)字化。通過傳感器判斷有產(chǎn)品后，光源發(fā)出的光均勻地照在被測件上，CCD相機(jī)拍攝，拍攝圖像經(jīng)過圖像采集卡數(shù)字化后輸入存儲(chǔ)設(shè)備。存儲(chǔ)設(shè)備即為計(jì)算機(jī)硬盤。存放原始圖像、數(shù)據(jù)、處理結(jié)果等。

這是案例推理系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù),是圖像處理、圖像特征抽取描述的基礎(chǔ)。

4 圖像處理

在案例推理系統(tǒng)中，需要對(duì)案例的組織和案例建模，案例的組織即案例的表示，相對(duì)計(jì)算機(jī)而言，即圖像特征的抽取，即某圖像具有與其它圖像不同之處，用于區(qū)別其它圖像，具有唯一性。同時(shí)，又能完整地表示該圖像。所以案例的表示要體現(xiàn)案例的完整性、唯一性、操作容易性。

圖像中有顏色區(qū)別、又有物體大小之分以及圖像由不同的物體組成。如何表示圖像，或說圖像內(nèi)部包含表示的本質(zhì)，即圖像的描述。根據(jù)圖像特點(diǎn)，確立圖像案例的表示，以圖像的像素、圖像的數(shù)字化外觀、圖像物體的數(shù)字組成等屬性。這需要對(duì)產(chǎn)品輸入的原始圖像進(jìn)行處理。

在計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)中，對(duì)原始圖像主要進(jìn)行圖像增強(qiáng)、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識(shí)別與理解等內(nèi)容。經(jīng)過這些處理后，輸出圖像的質(zhì)量得到相當(dāng)程度的改善，既改善了圖像的視覺效果，又便于計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析、處理和識(shí)別。具體工作流程如圖2所示：

圖2 計(jì)算機(jī)視覺的任務(wù)與工作流程

圖像預(yù)處理是將產(chǎn)品的數(shù)字圖像輸入計(jì)算機(jī)后，首先要進(jìn)行圖像的預(yù)處理，主要完成對(duì)圖像噪聲的消除以及零件的邊緣提取。預(yù)處理的步驟為：圖像二值化處理；圖像的平滑處理；圖像的邊緣提取。

圖像二值化處理主將灰度圖形二值化的關(guān)鍵是閾值的選取，由于物體與背景有明顯的灰度差，可以選取根據(jù)灰度直方圖中兩峰之間的谷值作為閾值來分割目標(biāo)和背景。

圖像的平滑處理技術(shù)即圖像的去噪聲處理，主要是為了去除實(shí)際成像過程中因成像設(shè)備和環(huán)境所造成的圖像失真，提取有用信息。

圖像邊緣提取是為了將圖像中有意義的對(duì)象與其背景分開，并使之具有某種指定的數(shù)學(xué)或符號(hào)表達(dá)形式，使計(jì)算機(jī)能夠理解對(duì)象的具體含義，檢測出邊緣的圖像就可以進(jìn)行特征提取和形狀分析了。可采用多種算法，如采用Sobel算子提取邊緣。

圖像預(yù)處理是為下一步的特征描述打基礎(chǔ)，預(yù)處理的好壞直接影響案例推理的結(jié)果和檢測診斷的效率。

特征提取是對(duì)圖像進(jìn)行描述，是案例建模關(guān)鍵，案例建模是根據(jù)案例組織要求抽取圖像特征，是建立案例索引和檢索的關(guān)鍵。如果圖像沒有特征，就談不上進(jìn)行檢索。圖像特征可通過圖像邊界、圖像分割、圖像的紋理等方法，確定圖像特征，包括是什么產(chǎn)品、產(chǎn)品形狀大小、產(chǎn)品顏色，產(chǎn)品有什么缺陷、產(chǎn)品缺陷在什么位置等特征，根據(jù)這些圖像特征進(jìn)行描述，形成計(jì)算機(jī)中屬性值，并從數(shù)據(jù)庫查找相應(yīng)信息資料，從而確定產(chǎn)品之間的關(guān)系，相似度，也就是案例推理的方向。

5 系統(tǒng)的檢索

根據(jù)案例推理原理和相應(yīng)算法，建立案例推理系統(tǒng)模型，如圖3所示。

圖3 案例推理系統(tǒng)

對(duì)話系統(tǒng)：完成人機(jī)交互、問題描述、結(jié)果顯示和系統(tǒng)總控制。

案例庫系統(tǒng)：由案例庫及案例庫管理系統(tǒng)組成。

數(shù)據(jù)析取系統(tǒng)：對(duì)各種已有的源數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)通過轉(zhuǎn)換而形成所需的數(shù)據(jù)。

多庫協(xié)同器：根據(jù)問題求解的需要，按照一定的數(shù)據(jù)抽取策略，完成問題求解過程中對(duì)模型庫系統(tǒng)、方法庫系統(tǒng)、知識(shí)庫系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等資源的調(diào)度與協(xié)調(diào)。

知識(shí)庫系統(tǒng)：由產(chǎn)生式規(guī)則組成，這些知識(shí)包括專家經(jīng)驗(yàn)和以規(guī)則形式表示的有關(guān)知識(shí)，也可以是數(shù)據(jù)挖掘結(jié)論，支持案例檢索、案例分析、案例調(diào)整等。 模型庫系統(tǒng)：由模型庫、算法庫、模型庫管理系統(tǒng)組成。完成模型識(shí)別和調(diào)用，并把結(jié)果綜合，送入對(duì)話系統(tǒng)顯示，作為補(bǔ)充信息供案例檢索、調(diào)整使用。

數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)：存放待決策支持的所有問題，并完成其維護(hù)與查詢等功能。

由于系統(tǒng)主要應(yīng)用產(chǎn)品的現(xiàn)場實(shí)時(shí)檢測監(jiān)控或故障診斷，所以系統(tǒng)的檢索時(shí)，也必須輸入檢索值，即輸入現(xiàn)場產(chǎn)品的圖像，在通過產(chǎn)品預(yù)處理、圖像的二值化、分割和邊界處理后，進(jìn)行圖像特征描述，根據(jù)圖像描述進(jìn)行分類識(shí)別。根據(jù)案例推理的算法檢索案例庫中，是否有相似的案例。即確定相似度。相似度確定主要由案例推理的算法確定，如貼近分析法。確定相似度最大作為結(jié)果，并將案例的解輸出，給相關(guān)控制系統(tǒng)進(jìn)行決策。如產(chǎn)品質(zhì)量檢測，確定產(chǎn)品質(zhì)量是否合格，是否有不合格產(chǎn)品，不合格產(chǎn)品是什么原因造成，故障源是什么，如何解決和排除故障，等等。

6 結(jié)論

案例推理方法有效地解決計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)中圖像檢索問題。對(duì)提高圖像檢索的效率和準(zhǔn)確度提供了平臺(tái)。

計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)也為案例推理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品現(xiàn)場實(shí)時(shí)檢測、監(jiān)控、診斷提供技術(shù)支持。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)現(xiàn)場的數(shù)據(jù)采集、處理為案例推理打好基礎(chǔ)。

兩者的結(jié)合設(shè)計(jì)的系統(tǒng)適用范圍很廣，只要產(chǎn)品需要進(jìn)行質(zhì)量檢測、監(jiān)控，或設(shè)備需要進(jìn)行故障診斷和維護(hù)，都可以適用。

系統(tǒng)提供的實(shí)時(shí)檢測、監(jiān)控和診斷功能，提高企業(yè)的生產(chǎn)效益，降低了生產(chǎn)成本。

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第9篇：計(jì)算機(jī)視覺的意義范文

關(guān)鍵詞OpenCV；科學(xué)教育；推廣價(jià)值

1、OpenCV庫簡介

OpenCV是由Intel微處理器研究實(shí)驗(yàn)室的視覺交互組開發(fā)的一個(gè)跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺庫，它的代碼都是開源的而且都經(jīng)過非常好的優(yōu)化，并且具有很好的移植性，可以根據(jù)需求導(dǎo)入到合適的環(huán)境中使用。它可以實(shí)現(xiàn)有關(guān)圖像識(shí)別與處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)方面的很多通用算法。它的優(yōu)勢是可以運(yùn)行在當(dāng)代社會(huì)使用熱門的各大操作系統(tǒng)上，適用性強(qiáng)，還可以脫離外部庫而獨(dú)立運(yùn)行。OpenCV的C和C++都是經(jīng)過優(yōu)化的開源代碼，采用靈活的接口，提升計(jì)算機(jī)的運(yùn)行速度。其中包含的函數(shù)就有500多個(gè)，包括的種類有C和C++等。OpenCV因?yàn)槊赓M(fèi)面向市場，已經(jīng)被社會(huì)各界廣泛使用。現(xiàn)已應(yīng)用于人機(jī)互動(dòng)、圖像識(shí)別、圖像分割、目標(biāo)追蹤、3D重建、機(jī)器視覺、結(jié)構(gòu)分析等數(shù)個(gè)領(lǐng)域。OpenCV主要包括以下幾個(gè)部分：①cxcore:核心功能模塊，包含一些基本函數(shù)，運(yùn)用于各種數(shù)據(jù)類型的計(jì)算。②cv:圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺功能。③ml:機(jī)器學(xué)習(xí)模塊，主要內(nèi)容是分類器。④cvaux:包括大部分實(shí)驗(yàn)性的函數(shù)，例如ViewMorph-ing、三維跟蹤、PCA、HMM等。⑤Highgui:圖像界面接口，支持?jǐn)z像頭的讀取和轉(zhuǎn)換。

2、OpenCV處理圖像的功能

OpenCV中有很多的函數(shù)，可以實(shí)現(xiàn)很多不同的功能，其中最具有學(xué)習(xí)價(jià)值的部分就是圖像處理。處理圖像主要分為三部分：加載圖像，顯示圖像，處理圖像。

2.1加載圖像

不同類型的圖像有著不同的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。我們需要根據(jù)圖像的結(jié)構(gòu)采用合適的方法將圖像文件中的數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存。OpenCV中的cvLoadImage()函數(shù)，可以加載圖像數(shù)據(jù)。而且圖像的格式不影響加載的效果，加載后它以一個(gè)指向IplImage結(jié)構(gòu)體的指針形式返回，大大方便了后續(xù)處理的過程。2.2顯示圖像加載圖像后需要通過函數(shù)使其顯示。cvNamedWindow()函數(shù)由HighGUI庫提供，它可以在屏幕上創(chuàng)建一個(gè)窗口，將圖像顯示出來。cvShowImage()函數(shù)的作用是在這個(gè)創(chuàng)建的窗口中顯示出加載過后的圖像。觀察圖像時(shí)經(jīng)常用到的重要函數(shù)還有可以使程序暫停的函數(shù)cvWaitKey()，以及用于釋放內(nèi)存的函數(shù)cvReleaseImage()和cvDestoryWindow()，掌握并運(yùn)用這些函數(shù)，就可以輕松的實(shí)現(xiàn)觀察圖像的功能。

2.3處理圖像

OpenCV中包含的多種函數(shù)，可以達(dá)到圖像處理技術(shù)方面的很多效果，包括圖像灰度化函數(shù)cvtColor（），邊緣檢測函數(shù)Sobel（）、Laplacian（）、Canny（），其中Canny算子只能處理8位灰度圖，其余兩種8位32位都可以，合并梯度函數(shù)addWeighted（），放大縮小函數(shù)resize（），閾值化操作函數(shù)imshow（）等等。適當(dāng)選用合適的函數(shù)并加以運(yùn)用即可達(dá)到目標(biāo)所需。

3、OpenCV的推廣價(jià)值體現(xiàn)

OpenCV可以應(yīng)用在社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域，價(jià)值就體現(xiàn)在每個(gè)科學(xué)的產(chǎn)物當(dāng)中。舉個(gè)近在身邊的例子，隨著社會(huì)的發(fā)展，生活質(zhì)量的提高，人們的居住環(huán)境也在逐漸改善，樓層越蓋越高，無數(shù)摩天大樓，商業(yè)大廈群起而立，電梯已經(jīng)成為了我們?nèi)粘Ｉ钪斜夭豢缮俚墓ぞ摺１M管現(xiàn)在電梯的功能、質(zhì)量不斷地提升，但是仍然存在些許不足，當(dāng)我們在學(xué)校的教學(xué)樓內(nèi)等電梯時(shí)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)問題，那就是在電梯使用的高峰期時(shí)，比如在上下課時(shí)段，有很多人都在同一樓層等電梯。但是此時(shí)只有一臺(tái)離該樓層最近的電梯會(huì)過來，而其余的電梯都會(huì)自動(dòng)向其它叫梯樓層運(yùn)行或是閑置?？墒谴藭r(shí)這一臺(tái)電梯只能容納有限數(shù)量的人，時(shí)常不能使所有人坐上電梯，這樣就無法滿足全部人的需求，由此就導(dǎo)致了有部分人無法及時(shí)地坐上電梯，需要繼續(xù)等候，而閑置的電梯又不能及時(shí)地被利用。這樣不僅不能合理地利用資源，反而浪費(fèi)了許多不必要的時(shí)間。因此，我們想到可以通過利用圖像識(shí)別與處理的方法來彌補(bǔ)這個(gè)不足，首先通過硬件設(shè)備連接拍照捕獲候梯人像，后臺(tái)運(yùn)行判斷出候梯人數(shù)，然后運(yùn)用語言編程來確定調(diào)動(dòng)電梯的個(gè)數(shù)，從而來達(dá)到實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制每個(gè)電梯的運(yùn)行的目的，使所有人都能在第一時(shí)間乘坐電梯。而上文中提到的OpenCV就可以完成這項(xiàng)艱巨的任務(wù)。我們將OpenCV導(dǎo)入編程環(huán)境，其次修改電梯工作系統(tǒng)的運(yùn)行程序，將軟件與硬件設(shè)備相連通，這樣通過調(diào)度程序，就可以輕松高效地解決這個(gè)問題。使用這種方法，不僅可以節(jié)約人們的候梯時(shí)間，方便學(xué)生、老師上課，而且可以合理有效地調(diào)度電梯，使電梯的價(jià)值得到最大化。見微知著，OpenCV可以應(yīng)用在每個(gè)領(lǐng)域，對(duì)各界的發(fā)展起到推動(dòng)作用，造福社會(huì)的科技發(fā)展，方便人們的生活。

4、科學(xué)教育存在的問題

在歷年的教學(xué)模式中，老師們往往會(huì)強(qiáng)調(diào)理論知識(shí)的重要性，但卻忽略了對(duì)學(xué)生使用動(dòng)手能力的培養(yǎng)，學(xué)生不能獨(dú)立完成實(shí)踐性的技術(shù)操作，也就是說教學(xué)模式缺乏實(shí)踐性。只有將理論與實(shí)踐相結(jié)合，才能實(shí)現(xiàn)知識(shí)價(jià)值的最大化，因此，應(yīng)當(dāng)在教學(xué)中配合著實(shí)踐課程，舉一反三，讓學(xué)生們更加深刻地學(xué)習(xí)和了解所學(xué)到的知識(shí)。而如今雖然一部分學(xué)校也開設(shè)了實(shí)踐課程，但也只是淺嘗輒止，并沒有過多地講授計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)踐方面的知識(shí)，學(xué)生們也沒有真正擁有動(dòng)手實(shí)踐能力，這使學(xué)生們的技術(shù)知識(shí)十分受限。雖然現(xiàn)在多數(shù)學(xué)生對(duì)計(jì)算機(jī)略懂一二，但是實(shí)際上僅僅會(huì)使用類似Word等簡單的軟件，而技術(shù)要求較高的一些軟件及工具卻全然不知，甚至對(duì)自己所學(xué)過的課程軟件的使用也是馬馬虎虎，這對(duì)于未來工作所需的能力來講，實(shí)在是九牛一毛。目前中學(xué)生使用電腦的重心更多放在了社交軟件和游戲上，很少有人利用計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)更多的技能，這對(duì)青少年的發(fā)展實(shí)在是利大于弊的，而且這樣也失去了計(jì)算機(jī)的正向價(jià)值。因此，我們應(yīng)該改變現(xiàn)有的教學(xué)模式，一邊教授理論知識(shí)，一邊配合指導(dǎo)學(xué)生動(dòng)手操作，將理論與實(shí)踐相結(jié)合，也能讓學(xué)生更好地消化和吸收所學(xué)到的知識(shí)，并且引導(dǎo)學(xué)生正確使用計(jì)算機(jī)，發(fā)揮計(jì)算機(jī)的價(jià)值，讓學(xué)生們都能夠在計(jì)算機(jī)中獲得更多的知識(shí)。

5OpenCV開源算法庫在各個(gè)領(lǐng)域的實(shí)例化體現(xiàn)

OpenCV在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域、安全防護(hù)領(lǐng)域等都有很大的重要意義。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，由于有了這個(gè)開源算法庫，我們可以盡可能地調(diào)用它，從而來進(jìn)行圖像處理、對(duì)象檢測，讓醫(yī)生更好更快速觀測人體結(jié)構(gòu)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)病癥。在軍事領(lǐng)域中，大多數(shù)無人操作的機(jī)器運(yùn)作，比如無人機(jī)飛行、水下無人駕駛儀、無人駕駛汽車等等，都需要用到OpenCV來對(duì)圖像進(jìn)行處理，并進(jìn)行分析，并且可以檢測出人眼看不到的事物，這是OpenCV能夠帶來人類的巨大的進(jìn)步。在安全防護(hù)領(lǐng)域中，我們現(xiàn)實(shí)生活中常見的汽車的安全駕駛，房屋入侵的檢測、自動(dòng)監(jiān)視報(bào)警系統(tǒng)等等,正是由于這些技術(shù)，讓我們的環(huán)境更加安全，這都是我們生活中息息相關(guān)不可缺少的?，F(xiàn)如今，國家的科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展，日益強(qiáng)盛，OpenCV的成績有目共睹，未來的發(fā)展需要科學(xué)技術(shù)的不斷推進(jìn)，才能為祖國未來的其他事業(yè)提供強(qiáng)有力的后盾。

6OpenCV在科學(xué)教育中的作用

在文化改革的大背景下，文盲的概念早已從沒有文化轉(zhuǎn)變成了不會(huì)使用計(jì)算機(jī)。因?yàn)殡S著科技的進(jìn)步，計(jì)算機(jī)的使用已經(jīng)越來越廣泛，計(jì)算機(jī)已經(jīng)逐步取代了以往人工可以完成的許多工作，比如在超市生成的結(jié)賬單、用計(jì)算機(jī)控制動(dòng)力系統(tǒng)的運(yùn)行、人造衛(wèi)星軌跡的計(jì)算等等，這些都依賴于計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的功能。計(jì)算機(jī)的推廣證明著我國科技的發(fā)展和人類文明的進(jìn)步，由此可見，計(jì)算機(jī)技術(shù)知識(shí)的掌握對(duì)現(xiàn)代人來說是十分重要的。如果想要成為一個(gè)真正有技術(shù)、有能力的人才，就務(wù)必要熟練掌握計(jì)算機(jī)技術(shù)的使用。但是目前當(dāng)代社會(huì)的教育在計(jì)算機(jī)技術(shù)方面的內(nèi)容還不夠豐富。減壓政策開放以來，教育課時(shí)被壓縮，技術(shù)知識(shí)的傳輸也相應(yīng)減少，學(xué)生們的能力也因此日益下降。而科學(xué)教育，顧名思義，是使科學(xué)技術(shù)在教育過程中得以傳承。想要科學(xué)地教育學(xué)生，就必須要多多講授科學(xué)技術(shù)方面有關(guān)的知識(shí)。說到科學(xué)技術(shù)，它的重點(diǎn)自然是計(jì)算機(jī)技術(shù)，而OpenCV作為計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的核心，可以說也是計(jì)算機(jī)技術(shù)甚至科學(xué)教育中的一個(gè)重要部分。在教育中普及并傳承這個(gè)技術(shù)無疑可以提高學(xué)生們的技術(shù)水平。但是，相信有大多數(shù)的人在此之前從未聽說過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，也并不了解OpenCV庫，更加不會(huì)學(xué)習(xí)到與之有關(guān)的技術(shù)知識(shí)。在這樣嚴(yán)峻的形勢下，我們更應(yīng)該將類似OpenCV方面技術(shù)有關(guān)的知識(shí)通過教育傳遞下去。各大高校應(yīng)積極開展有關(guān)計(jì)算機(jī)的活動(dòng)，開設(shè)與計(jì)算機(jī)技術(shù)有關(guān)的課程。這樣才能根據(jù)社會(huì)的需求來培養(yǎng)更多的綜合性人才。如果可以將其投入到現(xiàn)代教育當(dāng)中，定會(huì)使現(xiàn)在的教育事業(yè)更加輝煌，也能使祖國的未來更加璀璨。

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