計算機視覺運用

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計算機視覺運用范文第1篇

【關鍵詞】：“云計算”；會計信息化

【中圖分類號】G202 【文獻標識碼】A 【文章編號】1672-5158（2013）01―0187-01

隨著社會主義市場經濟的不斷發展，在企事業管理中，人們越來越意識到信息技術對于會計的影響。近年來，“云計算”這個概念火熱，已經滲透到普通人的生活，都因為“云計算”的到來和發展而產生著改變。如今，會計信息化正在取代會計電算化成為會計發展的方向?！霸朴嬎恪钡某霈F勢必會對會計信息化的過渡帶來深遠影響。

一、“云計算”對會計信息化帶來影響

1.成本優勢“云計算”出現，會計系統可以以軟件服務的方式提供，企事業使用者按照自己的需要購買，按照實際使用的賬號和實際使用的時間付費。

2.而“云計算”技術的應用之后，企事業采用租賃的方式，不再需要專業的維護人員，從而不需要為了這些專業人員支付額外的費用，最大程度地減少了企事業為了會計信息化所花費的開支。供應商提供的服務的專業化和規劃化，使得企事業能夠及時得到最新的技術應用，能夠更好時滿足企事業對會計信息化不斷發展的要求。從而，大大降低了企事業實現會計信息化的門檻和風險，企事業也能更加專注于會計工作本身，提高工作效率。

3.在“云計算”時代，企事業采用租賃的方式接受服務，只要會計工作者能夠連接到網絡，即使下班在家也可以進入系統，并及時處理會計工作，會計信鼠隨時可用，從而更好地保證了會計信息的實效性。并且由于網絡互聯和供應商的專業團隊的保證，企事業可以及時得到最新的技術應用，會計工作可以更加的便捷、有效。

4.安全優勢基于“云計算”的會計服務提供商所提與MSCS相關的信號通路的研究進展供的基礎實施包括互聯網連接使用的大量服務器、存放會計信息化軟件和數據的大型數據庫等等，他們集中于一處或分布多個地萬，并由專業的團隊來管理和保證數據中心的安全。

5.協同優勢。會計工作的協同包括內部協同和外部協同。云端不僅協同了企事業內部的資源，還需要建立一個統一的平臺，將客戶、供應商和其他合作伙伴也納入這個信息系統平臺中，使得網上報稅、銀行對賬、審計、交易、企事業與上下游企事業和用戶之間的會計信息系統集成成為可能，從而提升了會計信息的附加價值，實現信息的高效共享。

二、“云計算”在企事業財務會計應用中遇到的問題

1.云計算平臺自主建設和應用方面

由于云計算平臺建設的技術及資金起點較高，研發的風險較大，開發周期較長，國內自主研發財務會計信息化云計算平臺尚處于起步階段，不成熟且建設與應用推廣力度均不夠，知名的云計算平臺幾乎都來自美國，如谷歌、亞馬遜和Facebook等美國互聯網先行者，微軟、IBM、富士通和SAP等IT成熟公司都建有自己的云計算平臺。而國內企事業則仍處在努力進入云市場并樹立信譽的初級階段。對云計算平臺的建設和應用力度都不夠。

2.云計算軟件及服務方面

基于中國國情，目前國內云計算相關功能和服務主要集中于低端市場，以求以低成本創新切入市場，因此，國內的云計算服務運營商提供的基于云計算的企事業財務會計軟件服務主要停留在一些較為基本的、單一的財務功能層面上，如國內知名的在線B2B互聯網公司阿里巴巴集團旗下子公司阿里軟件目前正在面向型企事業推廣的“錢掌柜”會計和財務管理在線服務，就主要是圍繞企事業日常基本財務會計工作需求提供云計算服務的。

3.云計算安全性方面

安全問題是當前全球對云計算最大的質疑。這種擔憂在中國尤為突出，這是導致云計算在國內企事業財務會計信息化工作中應用緩隉的重要原因之一。由于云計算模式有可能會導致一個云服務器上存儲多家企事業數據的情況，相當多的企事業會擔心企事業最為機密的核心財務會計數據遭黑客盜竊，或是被意外泄露給同一云供應商的其他用戶或本企事業的非授權員工，而這對企事業無疑是致命的。因此實現企事業基于云計算的財務會計信息化必須解決其安全性問題。

4.云計算認同度方面

目前在我國眾多的企事業中僅有不足10%的企事業應用云計算在線開展相關業務，其中應用云計算處理企事業財務會計數據的更是少之又少。大部分的企事業由于政府對云計算政策不夠明朗，國內尚未明確制定云計算的相關標準，尚未規范云計算產業等各種原因，對云計算技術及服務持謹慎態度，導致云計算應用認同度較低。

三、云計算在企事業財務會計中應用

從如下幾個方面入手加以改進和完善：

1.加快國內云計算平臺的自主建設

由于國內的一些IT廠商在資金、技術力量等方面較為薄弱，可以考慮通過由政府牽頭，實現跨行業整合各相關企事業的資金資源、管理資源、技木資源、人力資源及上下游資源等，形成優勢互補，集眾家之所長聯合開發云計算平臺。以此間接降低云計算平臺開發難度及開發風險，節約開發時間。另外，政府有關職能部門還可以通過建立“云計算平臺示范工程”。設立國內自主建設云計算平臺的樣板，供各IT廠商研發時參考借鑒。

2.完善云計算的財務會計軟件功能與服務

豐富與完善，具體如下：①以企事業的財務會計工作需求為核心，打破現有的職能為企事業提供在線記賬、代賬、現金管理等功能的局限，將基于云計算的財務會計信息化軟件功能與服務向更為深入、更為廣泛的層次發展。②進一步增強云計算軟件快速開發的功能，積極發展企事業私有云服務，即允許企事業根據自己的需要通過向云計算服務運營商付費租賃平臺等方式，運用云計算服務運營商支持的編程語言和工具編寫好自己的應用程序，然后放到云計算平臺上運行。滿足企事業個性化業務需求。③提供在線定制服務。使企事業能根據自己的業務需求變化隨時調整基于云計算的財務會信息化軟件功能與服務，以滿足企事業的成長需求。

3.加強云計集應用的安全性建設

可從如下途徑加強云計算應用安全：①通過身份認證，區分使用者權限，加強訪問控制；②通過密鑰管理技術，對企事業存放于云中的數據進行加密處理，由企事業掌管密鑰，防止云計算服務運營商及其他不相關的人看到數據。③利用虛擬機進行防護，由網絡安全解決方案提供商對云計算服務運營商基于虛擬機的服務器提供黑客和惡意軟件入侵檢測和防御服務，構建虛擬化安全網關。

4.加快相關標準及法規的制定

政府態度的明朗化及云計算相關標準和法規的盡快出臺將有利于提高云計算在企事業中的認同度。不妨借鑒美國政府的做法，由政府參與或主持制定云計算應用標準、云計算產業規范及云計算相關法規。可先對國內的云計算市場進行摸底調查，在此基礎上盡快制定云計算相關標準。

5.加強對云計算服務運營商的監管力度

應用云計算處理企事業日常財務會計數據后，企事業的核心數據就都存放于云計算服務運營商的“云”中。因此必須進一步加強對云計算服務運營商的監管。首先，應嚴格審核云計算服務運營商的資質，如谷歌（Google）公司在與美國聯邦政府合作前就先通過了美國政府聯邦信息安全管理法的審核，獲得了相應的資質，才能有資格與政府合作云計算相關項目。

結束語

“云計算”對于會計電算化的發展具有深遠的影響。“云計算”能夠減少企事業在會計信息化方面的投資和使用等成本，降低了企事業實現會計信息化的門檻，從而越來越多的企事業會選擇在”云”上實現會計信息化，使得會計電算化向會計信息化的過度更加頃利。

參考文獻

[1]葉曉勇.簡述云計算[J]，黑龍江科技信息，2009（8）

計算機視覺運用范文第2篇

隨著計算機技術以及圖像處理技術的快速發展，計算機視覺技術作為一種新興的技術，其被廣泛應用在軍事、醫學、工業以及農業等領域[1]。一般而言，計算機及視覺技術應用在農業的生產前、生產中以及生產后等各個環節，其主要就是鑒別植物種類，分級和檢測農產品的品質。計算機視覺相較于人類視覺而言，其具有更多的優點，能夠有效提高農業的生產率，實現農業生產與管理的智能化和自動化，促進農業的可持續發展。

一、計算機視覺技術概述

計算機視覺主要是指利用計算機來對圖像進行分析，從而控制某種動作或者獲取某描述景物的數據，是人工智能與模式識別的重要領域。計算機視覺興起于20世紀70年代，其涉及的學科范圍較為廣泛，包括視覺學、CCD技術、自動化、人工智能、模式識別、數字圖像處理以及計算機等。就目前而言，計算機視覺技術主要以圖像處理技術為核心，是通過計算機視覺模擬人眼，并利用光譜對作物進行近距離拍攝，運用數字圖像處理以及人工智能等技術，對圖像信息進行分析和研究。計算機視覺技術主要步驟包括采集圖像、分割圖像、預處理、特征提取、處理和分析提取的特征等[2]。

二、農業機械中計算機視覺技術的應用分析

一般而言，農業機械中計算機視覺技術的應用，主要表現在以下三個方面：一是田間作業機械中的應用；二是農產品加工機械中的應用；三是農產品分選機械中的應用。

（一）田間作業機械中的應用

在田間作業機械中，計算機視覺技術的應用較晚。近年來，由于環境保護政策的提出，在農田作業的播種、植保以及施肥機械中的應用越來越廣泛。在田間作業的過程中應用計算機視覺技術時，主要應用在苗木嫁接、田間鋤草、農藥噴灑、施肥以及播種等方面[3]。為了有效識別雜草，對除草劑進行精確噴灑，相關研究人員分析了美國中西部地區常見的大豆、玉米以及雜草二值圖像的形態學特征，發現植物長出后14～23天內能夠有效區別雙子葉和單子葉的效果，準確率最高達到90%。在1998年開發出Detectspary除草劑噴灑器，其能夠有效識別雜草，在休耕季節時，其相較于播撒而言，能夠減少19%～60%的除草劑用量。在農業生產中，農藥的粗放式噴灑是污染嚴重，效率低下的環節，為了有效改變這種現狀，Giler D.K.等研制出能夠精量噴霧成行作物的裝置。該系統主要是利用機器視覺導向系統，使噴頭能夠與每行作物上方進行對準，并結合作物的寬度，對噴頭進行自動調節，確保作物的寬度與霧滴分布寬度具有一致性，從而有效節省農藥。一般而言，該系統能夠促使藥量減少66%，提高霧滴沉降效率和施藥效率，減少農藥對環境產生的影響。

（二）農產品加工機械中的應用

隨著信息技術以及計算機技術的快速發展，計算機視覺技術被廣泛應用在農產品加工的自動化中。如Jia P等提出了圖像處理算法，該算法主要是以鲇魚水平方向與主軸的形心位置和夾角為依據，檢測鲇魚的方位以及背鰭、腹鰭、頭、尾的位置，從而確定最佳的下刀位置。此外，我國的黃星奕等人在研究胚芽米的生產過程時，在不經過染色的情況下，對胚芽米的顏色特性等進行分析，得出胚芽米顏色特征的參數為飽和度S。同時利用計算機視覺系統，自動無損檢測胚芽精米的留胚率，其結果與人工評定的結果大體一致。

（三）農產品分選機械中的應用

在分級和鑒定農產品的品質時，可以利用計算機視覺技術對其進行無損檢測。一般計算機視覺技術不需對測定對象進行接觸，可以直接利用農產品的表面圖像，分級和評估其質量，其具有標準統一、識別率高一級效率高等優勢。計算機視覺技術在檢測農產品時，主要集中在谷物、蔬菜以及水果等方面。Chtioui Y等人提出了結合Rough sets理論，利用計算機視覺技術對蠶豆品質的方法進行評價。該理論通過不同的離散方法對石頭、異類蠶豆、過小、破損以及合格等進行有效區分，并利用影色圖像，對其特征參數進行分類，最終分類的結果相比于統計分類結果，兩者具有較好的一致性。

計算機視覺運用范文第3篇

關鍵詞 計算機視覺；攝像機定標方法；應用特點；線性關系；參照物

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1671—7597（2013）022-067-3

計算機視覺中的攝像機定標方法總得來說可以分為兩類——傳統的攝像機定標法和攝像機自定標法。為了能夠使所獲取的場景更加自然，計算機視覺系統可以通過運用攝像機定標方法，加之合理安排攝像機和計算機這兩種成像裝置，來對二維的圖像信息進行虛擬空間的三維建模，進而控制整個攝像效果。這其中攝像及內部的一些參數起到了很大的作用，最初在計算機視覺中都是采用的傳統攝像機定標方法，但是這種方法存在著一定的局限性。這種定標方法在攝像機隨意運動和未知場景的安排下很難進行有效的標定。隨著計算機視覺中的攝像機定標方法的不斷進步和發展，以及攝像機自定標方法的誕生，使得這項技術逐漸獲得了相對廣泛的應用。

1 計算機視覺中與攝像機定標解析

計算機視覺的基本任務是采集一定數量的圖片或視頻資料并進行處理，以此來獲得相應場景環境下的的三維信息。而這些三維信息與圖像、視頻對應點的相互關系需要通過攝像機的幾何模型來決定，經過計算分析得出這些幾何模型參數的過程即為攝像機定標。如此看來，計算機視覺與攝像機定標的關系密不可分，目前可知，計算機視覺與攝像機定標的結合已經運用到相關領域，如高速公路上的車輛自主導航，部分醫學圖像的處理，電腦中臉孔或指紋識別等。但是由于所使用的目標人群相對較窄，以及攝像機定標方法的相對局限，使得計算機視覺的攝像機定標無法廣泛的運用到各個行業領域。正因如此，才加大了對計算機中攝像機定標方法的研究的必要性。下面就來對攝像機定標的兩種方法進行簡要的探討。

2 傳統的攝影機定標方法及應用特點

傳統的攝像機定標方法主要是在相應的攝像機模型下面，通過對一系列的數學公式進行變換計算和改進優化，然后對標定的具體參照物進行科學的圖像處理，最終來獲取攝像機模型的主要外部參數和內部參數。但是，由于不同的標的參照物與不同的算法思路的限制，傳統的攝像機定標方法也各不相同，其大致可分為以下三種：三維型——3D立體靶標定標法、平面型——2D平面靶標定標法以及以徑向約束為基準的定標法。

2.1 基于3D立體靶標的攝像機定標

這種基于3D立體靶標的攝像機定標方法就是在攝像機的前面安置一個具有3D效果的立體靶標裝置，然后將靶標上面的任何一個點都拿出來作為i這個參照物的特征點。在計算機視覺系統的作用下，將每一個靶標上面的特征點在整個三維坐標系中進行精確的制作測定。與此同時，攝像機首先在拍攝過程中獲取靶標上面的特征點影像信息，然后對平面圖像坐標系和立體空間坐標系二者的內外部數據參數排列出非線性方程，找出方程中系數矩陣的非線性關系，最后通過數學算法中的線性變換法來對整個透視系數矩陣中的每一個元素進行求解。通常在這種定標方法的應用過程中，計算機視覺系統都會忽略攝相機鏡頭在拍攝時的非線性畸變，將透視變幻矩陣中的相關元素定義為未知數，繼而在整個定標過程確定有效的三維控制點和相應的圖像點。在裝置3D立體靶標后，整個攝像機定標就能夠根據靶標上特征點的圖像坐標和世界坐標，在數學變幻算法的應用下，計算出攝像機的內部參數和外部參數。

這種3D立體靶標的攝像機定標方法不僅能夠優化定標物的獲取方法，而且能夠適應程序功能的改進，并且較高的精度，因而得到了廣泛的應用，但是這種定標方法通常比較繁瑣。

2.2 基于2D平面靶標的攝像機定標

基于2D平面靶標的攝像機定標方法在傳統攝像機定標方法分類中屬于一種新型的定標方法，又名張正友定標法。這種定標法具有靈活適用的特點，也是對傳統攝像機定標方法的一種簡化。在定標過程中首先是要在兩個以上的不同方位對一個平面靶標進行攝相機拍攝，整個拍攝過程中2D平面靶標和攝相機鏡頭都能夠自由地進行移動，而且要保持整個攝像機的內部參數一直固定。通常在基于2D平面靶標的攝像機定標法的應用中，我們都需要先假定這個靶標在三維空間坐標系中的豎軸為0，然后為了求出攝像機內外參數的優化解，要建立相應的線性模型，通過對線性模型的線性分析來計算出優化解，最后，運用最大似然法排列參數之間的非線性關系來求出其非線性解。在整個定標流程中，必須對攝像機的鏡頭畸變的目標函數進行綜合考慮，才能夠計算出攝像機的外部和內部參數。

這種方法既具有較高的精確性，又不需要很昂貴的定標成本，因此在計算機視覺系統中很為實用。但是，這種方法在進行整個攝像機內外參數的線性分析時，因為特征圖像上面的直線在透視之后依然是直線，在進行圖像處理的過程中，會引入一定的誤差。因此，在很多具有廣角鏡頭的攝像機定標上會出現因為鏡頭畸變而引起的較大誤差。

2.3 基于徑向約束的攝像機定標

基于徑向約束的攝像機定標就是通常所說的兩步法標定方法。這種方法通常是先利用徑向一致約束對超定性的線性方程進行最小二乘法求解，這樣就能夠將除了攝像機光軸方向平移外的其他的攝像機參數，然后對攝相機鏡頭存在和不存在透鏡畸變的情況下分別進行其他攝像機參數的求解。這種方法的計算量較為適中，而且精度也比較高，適用于攝像機的精密測量。然而，兩步法對于整個定標設備的要求也高，對于簡單的攝像機標定而言不易采用。

總的來說，基于徑向約束的攝像機定標的精準是通過設備的復雜和精確來獲得的，因此具有針對性的應用特點。

3 攝像機自定標方法及其應用特點

攝像機自定標方法是指在攝像機在移動時，周圍環境中的圖像會形成一定的對應關系，通過這種對應關系來對攝像機進行定標的方法，這種方法無需依賴參照物。攝像機自定標方法主要有以下四種：基于主動視覺的自定標法、基于Kruppa方程的自定標方法、分層逐步定標法以及基于二次曲面的自定標方法等。這些方法相較于傳統的攝像機定標方法來說有了很大的改進和提高，下面就進行簡要的探討。

3.1 基于主動視覺的自定標法

目前，在攝像機自定標方法中的應用最為普遍的方法便是基于主動視覺的自定標法。這種方法主要是能夠通過對攝像機在移動過程中的對環境中的多幅圖像進行標定，進而建立對應關系來求出標定參數，由此可見，整個標定過程不需要精密的標定物，如此一來就能夠使得標定問題簡單化。主動視覺系統是這種標定方法的核心技術，就是攝像機在拍攝過程中被固定在了一個能夠得到精確控制的移動平臺上，并且這個平臺的相關參數能夠通過計算機進行精確的讀出，在整個拍攝過程中攝像機只需要通過一定的特殊運動來獲取多幅圖像信息，然后在結合攝像機運動的具體參數和圖像的參數來確定整個攝像機的內部和外部參數，達到攝像機定標的效果。其中基于主動視覺的自定標法的代表方法就是馬頌德提出的控制攝像機的兩組三正交平移運動的標定方法。后來，李華、楊長江等人對這種方法進行了改進和優化，提出了基于四組平面正交和五組平面正交運動的標定方法，并能夠利用獲取圖像中的機電信息來對攝像機的參數進行線性表定。

這種方法算法簡便，能夠獲得整個參數的線性解，但是這種方法對整個攝像機的運動平臺要求很高，因此要求必須具有精確控制的能力。

3.2 基于Kruppa方程的自定標方法

基于Kruppa方程的自定標方法主要是在整個攝像機自定標過程中導入了Kruppa方程，并對該方程進行直接求解，從而得到整個攝像機的具體參數的方法。基于Kruppa方程的自定標方法在應用時利用了極線變幻和二次曲線像的概念對Kruppa進行推導，直接進行求解。

這種標定方法不需要對整個圖像的序列進行射影重建，通常是對兩個圖像之間的信息建立一個方程，相較于逐步分層標定方法而言，基于Kruppa方程的自定標方法能夠將某些很難做到所有圖像整合到一個統一的射影框架中的情況更加具有優勢，但是這種方法還是存在著一定的局限性，它無法保證在無窮遠處的平面能夠保持所有圖像在確定的攝影平面中還具有一致性的效果。當整個攝像機拍攝的圖像的序列較長的時候，基于Kruppa方程的自定標方法就顯得很不穩定，繼而不能夠很好地算出整個攝像機的內外參數，對定標造成了一定的影響。

3.3 分層逐步定標法

分層逐步定標法是攝像機自定標方法中的一個研究熱點，在攝像機自定標的實際應用中以及逐步取代了可以直接求解的基于Kruppa方程的自定標方法。分層逐步定標法在應用過程中首先需要對整個拍攝的圖像序列進行攝影重建，這點和基于Kruppa方程的自定標方法一樣，然后利用絕對二次曲面加以約束，最后在確定出無窮遠處平面方程中的仿射參數以及攝像機內部的參數。分層逐步定標法的應用特點是必須建立在射影定標的基礎之上，利用某一幅圖形作為特征基準點進行射影對其，將整個攝像機自定標的未知數的數量減少，再運用數學算法中的非線性優化算法來進行未知數的求解。

這種方法的不知自出就是在進行非線性優化算法時，初值是通過事前的預估得到的，不能夠保證這個方程的收斂性。由于在射影重建時，選擇的基準圖像不同，整個攝像機自定標的結果也會存在差異。

3.4 基于二次曲面的自定標方法

基于二次曲面的自定標方法和基于Kruppa方程的自定標方法在本質上答題一致，這兩種方法都是利用了絕對二次曲面在歐式變幻算法的計算下維持的不變性進行的。最早將二次曲面的概念引入到計算機視覺系統中攝像機自定標方法的是Triggs，他在這種定標方法上作出了可行性的研究，最后形成了基于二次曲面的自定標方法。

在輸入了多幅的圖像并且在進行統一的射影重建的狀態下，基于二次曲面的自定標方法會比基于Kruppa方程的自定標方法更加適用一些，原因就是基于二次曲面的自定標方法包含了絕對二次曲面和無窮遠處平面的所有信息，進而能夠辦證整個圖像在無窮遠處平面的一致性。

4 傳統攝像機定標方法與自定標方法優缺點分析

從上文可知，對于傳統攝像機定標方法應該取其精華，去其糟粕；對于攝像機自定標方法，在吸取傳統攝像機定標方法的優點的同時，應該加強自身的精度要求?？偠灾?，兩種攝像機定標方法各自存在利弊，如何改進才是正確的研究方向。

4.1 傳統的攝像機定標方法弊端

傳統的攝像機定標方法通過實踐證明，在理論上和實際運用上十分有用的，但仍有不少地方需要進一步改進，以下為它目前存在的問題所在：1）攝像機所拍攝的圖像或視頻存在一定噪聲。在實際數據計算分析中，這種噪音無論大小，都會對內部參數的實際解造成大的干擾，并且使實際解與由約束關系所求得的解之間有著相當大的差異。因此，怎樣才能夠提高解的魯棒性、減少解之間的差異性成為了傳統攝像機定標亟待解決的1問題；2）線性模型所得的優化解并非全局的。由上可知，攝像機定標的實際過程便是獲得實際參數的過程，即使用各種不同的優化計算方法，來獲得相應的非線性方程的一組解，但實際上，以此所獲得的優化解并非全局的。因此，如何變化或者提高線性方程的解答方法也很重要；3）攝像機定標參數的不確定性。一般來講，攝像機定標參數的不確定性決定著計算參數的可信程度，同時，其對三維重建有著影響，進一步來講，攝像機定標的不確定性也決定著約束關系的不確定性傳播。因此，這個問題也需要深入進一步研究。

總之，傳統攝像機的定標方法依然存在著許多無法忽視的弊端和需要解決的問題，深入研究并盡快解決這些問題，應該是傳統攝像機的定標方法今后的大的研究方向。

4.2 攝像機自定標方法相關問題

目前普遍認為，攝像機自定標方法實現隨時隨地的校準攝像機模型參數，與傳統的攝像機定標方法相比顯得更為靈活先進。攝像機自定標方法無需參照物，僅僅從圖像或視頻的相關點中得到它們之間的約束關系，從而通過相應的分析，計算出攝像機模型的參數.這種定標方法看似毫無缺點，但自定標的精度與傳統的攝像機定標方法相比，還是存在者一定的缺點，以下便是對其缺點的歸納總結：部分攝像機自定標方法所求得的解不夠穩定。例如：在圖像或視頻存在一定噪聲的情況下，實際的解與理論的解有著相當差異，或者所求得的解并不唯一。因此，解的不穩定性和精度不夠的情況，不僅是傳統攝像機定標方法的缺點，也是自定標方法的一個問題，提高解的精度及穩定性，是自定標研究的一個重要方向。實際上，在現在的解決方案中，各種優化算法是最常用最普遍的方法，但是，在多解的情況下，優化算法也無法能夠保證得出全局的最優解。由此看來，這個問題是計算機是絕種攝像機定標方法普遍存在的關鍵性問題。

5 結束語

隨著計算機視覺系統的不斷發展，攝像機定標技術也呈現了進步的狀態。綜上所述，計算機視覺中的攝像機定標方法主要有傳統的攝像機定標法和攝像機自定標法，對這兩類的定標方法進行深入的研究能夠為全面認識和了解攝像機定標方法起到很好的幫助作用。計算機視覺中的攝像機定標方法在今后的發展過程中應該得到更多的研究，但其所存在的不足和弊端也理應得到研究人員的重視。在這個多元化信息化的世界里，計算機視覺中的攝像機定標技術若能夠根據現有的條件，適應如今的環境，選擇合適的方法，對一些還存在局限性的環節取得更好地突破，則能夠將整個定標技術提升一個高度。相信隨著未來計算機視覺系統的不斷擴展和不斷完善，攝像機定標技術的應用范圍也會越來越廣闊。

參考文獻

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計算機視覺運用范文第4篇

關鍵詞 模式分析 計算機視覺 教學改革

中圖分類號：G643.2 文獻標識碼：A DOI：10.16400/ki.kjdkz.2016.03.015

Research and Practice on Course Group of Pattern Analysis and

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SUN Han， CHEN Songcan， LIU Ningzhong， HUANG Yuanyuan， ZHU Qi

（College of Computer Science and Technology， Nanjing University of

Aeronautics and Astronautics， Nanjing， Jiangsu 210016）

Abstract By analyzing the teaching status of pattern analysis and visual processing course group， this paper puts forward the new teaching goal， which includes improving students' international vision， the ability of linking theory with practice， and promoting the engineering practice ability and innovative consciousness. Then this paper discusses the whole process of course group reform. Firstly the structure of teachers' group is optimized. And then the knowledge system of course group is sorted and the teaching mode is improved. Finally the practice system of course group is optimized and the assessment system is reformed.

Key words pattern analysis； computer vision； teaching reform

1 背景

我校模式分析與智能計算研究所師資團隊是江蘇省“青藍工程”創新團隊，主要研究領域包括智能數據分析、圖像處理和機器視覺等方向，承擔研究生和本科生的模式識別、機器學習、數據挖掘、智能信息檢索、數字圖像處理、計算機視覺等課程的教學任務。以往的教學過程中雖然積累了豐富的教學經驗，但當前新知識不斷涌現、新技術發展迅猛，對模式分析與視覺處理課程群的知識體系、實踐體系改進提出了新的挑戰。

近年來，國內外高校在該類課程教學上，已涌現出眾多新理念、新方法。Coursera聯合創始人Andrew Ng推出的機器學習課程，開啟了教育領域的MOOC時代，引領了教育教學方法的新革命。①深圳大學、②江蘇科技大學③分別進行了基于CDIO工程教育理念的計算機視覺課程教學改革實踐，實現多層次項目設計的教學模式改革，講座式、討論式、實踐式教學方法的探索。國防科技大學④在計算機視覺課程中引入研討式教學模式，通過案例教學、小組研討的方式來替代傳統的教學方式。華中科技大學⑤從教學內容國際化、教學方式國際化、教學成果國際化三個方面開展了計算機視覺課程的國際化建設。另外，也有高校進行了圖像工程課程群建設，⑥基于圖像分析與計算機視覺應用課程結合的項目協同創新能力培養實踐。⑦

在分析上述國內外高校該類課程改革的基礎上，我們重點以模式分析與視覺處理課程群的實踐教學體系改革為切入點，優化師資隊伍結構，梳理課程群知識體系，優化課程授課模式，完善課程群實踐體系，改革實踐考核模式，實現學生國際化視野、理論聯系實際、工程實踐和創新能力全面提升的目標。

2 模式分析與視覺處理課程群特點

模式分析與視覺處理課程群涵蓋了模式識別、機器學習、數據挖掘、數字圖像處理、計算機視覺等多門課程。該類課程存在以下特點。

（1）該類課程屬于多學科交叉，涉及的知識面既廣又深。由于該方向涉及計算機科學與技術、應用數學、自動化、電子科學與技術、信息工程等多學科內容，而學生在大學本科階段很難學習和了解如此多的知識模塊，這對研究生階段學習來說，具有相當大的挑戰。同時，對于每個知識模塊，所要求的數學基礎較高，理論具有相當的深度，理解和掌握不容易。

（2）該類課程既重視扎實的基礎理論，也強調良好的工程實踐能力。該類課程的基礎理論教學一直受到各高校的重視。隨著近年來產業界的迅猛發展，計算機視覺應用層出不窮，對學生的工程實踐也提出了更高要求，需要能夠在系統層次上有整體認知，同時要能對各功能模塊進行優化，提升系統的整體性能。

（3）該類課程所面向的選修學生面廣。該類課程既是多學科交叉，也面向計算機應用、電子科學與技術、自動化、應用數學等不同研究方向、不同水平層次的研究生開設。這對課堂教學和實驗實踐也帶來更大挑戰。

3 模式分析與視覺處理課程群改革舉措

針對上述分析的課程群特點，我們重點以實踐體系改革為突破口，通過優化師資隊伍結構，梳理課程群知識體系，優化課程授課模式，完善課程群實踐體系，改革實踐考核模式等舉措，實現學生國際化視野、理論聯系實際、工程實踐和創新能力全面提升的目標。

3.1 師資隊伍結構優化

為了學生能夠適應模式分析與視覺處理產業的快速發展，在課程群建設過程中更強調學生的工程實踐和創新能力培養。這首先對師資隊伍結構提出了新的要求。

近年來，課程教學團隊引進海內外具有深厚理論功底和較強工程能力的高水平師資4名，大大充實了機器學習、數據挖掘、圖像處理等課程的教學力量。對于現有教師隊伍，鼓勵教師跟產業一線企業廣泛合作，目前已與華為、中興等企業在視頻檢索、智能交通視覺處理等方面開展了實質合作。這些來源于產業界的高質量課題對科研和教學起到了良好的促進作用。

與此同時，通過研究生工作站、企業短期實習等渠道，鼓勵企業高級研發人員參與到學生實踐能力培養環節中，將實際項目進行適當切分或提煉，實現該類課程實踐環節的模塊化、專題化訓練。

綜上，通過引培并舉，優化校內師資隊伍結構；通過校企合作，積極吸引企業師資參與。良好的師資隊伍為該類課程的實踐體系改革提供了有力支撐。

3.2 課程群知識體系梳理與授課模式改革

模式識別、機器學習、數據挖掘、智能信息檢索、數字圖像處理、計算機視覺等課程既有一定的邏輯關系，也存在相互交叉的混雜關系。一般認為，模式識別、機器學習是模式分析與視覺處理領域的基礎理論課程，數據挖掘是建立在模式識別、機器學習和數據庫基礎上的應用類課程，智能信息檢索則是數據挖掘基礎上更為具體的應用實現。數字圖像處理為計算機視覺課程提供了基礎支撐，計算機視覺則是在綜合利用模式識別、機器學習、數字圖像處理、數據挖掘等知識模塊基礎上面向應用的系統實現。但是，這些課程也存在著知識點的交叉或重復。例如，模式識別和機器學習中都有貝葉斯參數估計、支持向量機模型等知識點，但視角和側重點有所不同；圖像處理、計算機視覺中都有顏色模型、成像模型等知識點，也同時存在與模式識別、機器學習交叉的知識點。

我們針對來自不同研究領域的學生群體，對該課程群的知識點進行系統梳理，既避免知識點的重復講授，也防止重要知識點的缺漏。課程教師集體討論，形成每門課程的核心知識集，和針對不同研究領域的選講知識集。學生在學習課程時，在掌握核心知識集的基礎上，結合自己的研究方向選擇相關的選講知識集學習。

在課程教材和參考書的選擇上，注重挑選國際上有影響力的教材。例如，模式識別的參考書為Richard O. Duda等人編著的Pattern Classification；機器學習的參考書為Tom M. Mitchell編著的Machine Learning和Christopher M. Bishop編著的Pattern Recognition and Machine Learning；數據挖掘的參考書為Jiawei Han等人編著的Data Mining：Concepts and Techniques；數字圖像處理的參考書為K. R. Castleman編著的Digital Image Processing；計算機視覺的參考書為D. A. Foryth編著的Computer Vision： A Modern Approach和Richard Szeliski編著的Computer Vision： Alogrithms and Applications。這些教材已被國內外著名大學普遍采用。同時，每門課程都提供相關的國內外頂級會議和期刊的列表，供學生課后追蹤研究領域的熱點問題。

在課堂授課環節上，注意采用靈活多樣的授課方式。對于核心基礎知識模塊，以教師講授為主，同時提供國內外該類課程的熱門MOOC網址給學生參考。對于選講知識模塊，鼓勵學生事先結合各自研究方向有目的自學，在學生報告的基礎上進行課堂討論方式進行。充分發揮學生學習的主體作用，也便于教師了解學生的水平和學習狀況。

除此以外，不定期邀請國內外著名學者來校做學術報告，讓學生充分了解該研究領域的最新前沿動態，并就熱點問題進行專題討論。

3.3 課程群實踐體系完善與考核方式改革

工程實踐和創新能力的培養是該課程群改革的重要目標。我們在上述師資隊伍結構優化、課程群知識體系梳理與授課模式改革的基礎上，著力進行課程群實踐體系的改革與完善。我們通過多層次菜單式的實驗項目選擇、項目牽引的創新能力訓練、學生綜合研究能力的全面考查等方面來實現。

首先，整合和優化課程群實踐內容，實現多層次菜單式靈活選擇。根據各研究領域的要求進行靈活搭配，根據學生個體的能力與水平選擇適當規模和難度的實踐內容，通過課程內的基礎實驗、課程間的綜合實驗、課程群的創新實驗來選擇和組合，如圖1所示。

圖1 多層次菜單式實驗內容示意圖

基礎型實驗內容主要是各課程核心知識點的實驗驗證，主要包括模式識別，機器學習，數據挖掘，圖像處理與分析，計算機視覺等課程的實驗。要求選課學生對這些基礎實驗必做，打下良好的研究基礎。

綜合探索型實驗在基礎型實驗基礎上，既有單門課程內總的綜合實驗，也有課程間知識的綜合應用。主要分為兩大塊，包括模式分析與機器學習方向的綜合實驗，以及圖像處理與機器視覺方向的綜合實驗。實驗目的主要是針對這兩大塊方向重點知識的綜合分析和比較，能夠熟練掌握和靈活應用。例如模式分析、機器學習、數據挖掘等方向都用到的線性判別分析、支持向量機、均值聚類等內容；圖像處理與機器視覺中的圖像特征抽取、視覺系統選型、目標檢測、特定平臺的算法優化等內容。學生可根據各自研究方向有目的的選擇兩塊綜合實驗的大部分內容。

在綜合型實驗基礎上，該課程群通過若干創新型實驗來檢驗學生理論知識掌握程度和實踐方法應用能力，為后續的研究課題開展打下良好的科研素養。主要內容包括人臉識別、二維條碼識別、車輛屬性識別、智能視覺監控、以及企業來源的關鍵技術等。這些項目實踐既涉及用到圖像處理與機器視覺的內容，也涉及模式分析與機器學習方向的知識。并且需要學生在綜合運用相關知識的基礎上有創新能力。

其次，重視各類項目牽引的創新能力訓練。一方面，鼓勵教師從國家自然科學基金、企業合作項目等研究中提煉出問題規模和難度適中的訓練項目，作為課程群的綜合能力訓練項目。另一方面，鼓勵學生參加挑戰杯、全國研究生智慧城市技術與創意設計大賽等各類具有挑戰性的競賽項目，以賽代練，提升學生的工程實踐和創新能力。同時，也鼓勵學生利用百度、微軟等相關研究領域的企業實習機會，參與產品一線的工程實踐能力訓練。

再次，注重考核環節，實現科研素養和實踐能力的全面考查。只有嚴格、公平、公正的考核，才能保證實驗實踐的質量和水平，才能提升學生的科研素養和實踐能力。我們主要在手段、方式方法上進行了改進。在題目選擇上，根據學生個體水平和研究領域要求的差異，在選題上有適當的難易區分度，讓每位學生都有鍛煉和提升的機會；在考核方式上，采用結題書面報告來檢驗學術論文的寫作能力，采用程序演示檢驗系統的設計與實現水平，采用上臺匯報的方式檢驗學生的表達能力，多管齊下全面檢查學生的綜合科研素養；在考核成績評定上，采用現場教師和學生共同評分的方式，公平合理；最后，通過網站展示、發表學術小論文、專利、軟件著作權等方式展示和公開優秀成果，激發學生的學習熱情，并由此形成積累，有利于學生實驗實踐氛圍的傳承。

4 結語

本文在分析國內外高校模式分析與視覺處理類課程群改革現狀的基礎上，以學生國際化視野、理論聯系實際、工程實踐和創新能力全面提升為目標，重點開展了師資隊伍結構優化、課程群知識體系梳理、課程授課模式改革、課程群實踐體系完善和實踐考核模式改革等工作，取得了良好的效果，并為校內其他課程群的教學改革作為示范推廣。

注釋

① https：///learn/machine-learning/

② 郭小勤，曹廣忠.計算機視覺課程的CDIO教學改革實踐.理工高教研究，2010.29（5）：98-100，148.

③ 史金龍，白素琴，龐林斌，錢強.研究生機器視覺課程的CDIO教學改革實踐.計算機教育，2013.9：40-43.

④ 陳芳林，劉亞東，沈輝.在《計算機視覺》課程中引入研討式教學模式.當代教育理論與實踐，2013.5（7）：112-114.

⑤ 王岳環，桑農，高常鑫.計算機視覺課程的國際化教學模式.計算機教育，2014.19：101-103.

計算機視覺運用范文第5篇

通過闡述農業機械中的幾種新的技術手段，比如計算機技術、網絡信息技術、人工智能技術及液壓技術等在農業機械中的應用情況，對農業機械技術的發展進行了分析，希望可以為農業機械設備的智能化發展提供相應的參考依據。

關鍵詞：

農業機械；技術手段；應用；發展前景

我國在國際上的地位正在逐漸提高，這與我國的經濟發展是分不開的，經濟的發展需要基礎的支持，農業就是我國的基礎，我國是農業大國，農村人口基數大。隨著近幾年我國農業的發展，很多高新技術也被運用到農業的機械設備中，使農機設備向著智能化的方向發展，有效地提升了農業生產的整體效率。在農業的生產中使用高新技術還能夠提高農業的生產效率，保證農機相關機械的正常運作。

1農業機械技術的應用分析

1.1計算機技術

這里所說的計算機技術主要指的是計算機視覺技術，這一技術最早被運用在農業機械上是在20世紀70年代中期，當時主要運用的是計算機技術中的視覺技術，利用這一技術的主要目的是可以對農產品的品質質量進行分級別檢查。計算機視覺技術是以圖像處理為基準，隨著圖像處理以及視覺模擬技術的發展，計算機視覺技術不僅可以用來檢查農產品的品質，而且還可以用來對農產品進行播種、收割。雖然計算機視覺技術在我國農業技術領域的應用時間還不是很長，在實際的使用中還有很多的問題出現，但是相信隨著科學技術的不斷發展，計算機視覺技術必將會改變傳統的農業作業模式，為現代化農業發展提供技術上的支持。

1.2網絡信息技術

網絡信息技術在我國農業機械上的應用是非常成功的，信息技術與地理信息系統的有機結合不僅可以為農業的生產提供高精度的監控，而且還能夠對農業生產中出現病蟲害的情況進行及時的檢測，然后根據定位系統來進行田間作業。

1.3液壓技術

液壓技術主要依靠的是微電子技術和工業傳感技術，在數據的采集上，運用液壓技術主要完成的是能量的轉換和匹配，其目的是為了讓農業機械的效率能夠得到進一步的提高，讓機械設備的相關系統特征可以得到完善，讓機械設備的可靠性能夠得到提升，這也很好地符合了環境保護的相關標準要求。而大部分的農業機械都是采用內燃機作為原動力，所以很多時候都會出現工作負荷，一般情況下，我們都是通過電液控制手段來完成負載與原動力之間的匹配情況，盡可能地減少功率傳輸過程中出現的損失，從而提高農業機械系統的工作效率。

1.4人工智能技術

隨著信息全球化的不斷深入，高端技術不僅在大型的企事業單位中被運用，在農業中也得到了廣泛的應用，比較有成果的就是美國利用人工智能技術研發出激光拖拉機、機械的內部導航裝置，等等，這些裝置可以對拖拉機的運行方向及所處位置進行實時的測定，在了解地區土地信息之后，再制定合理的土地種植方案、農藥及種子的數量，等等。

2農業機械技術的發展趨勢

2.1推廣農業機械產品的技術發展

目前在我國的農業機械發展上，已經開始運用機電智能化技術和計算機技術，這使得農業機械化設備的科技含量有了極大的提高，不僅有效地提高了農業機械的作業效率，而且也提升了農業的生產效率。

2.2農業資源的利用率得到了提升

只有提高了農業資源的開發利用率，才能夠確保農業實現可持續發展，同時也為保護生態環境奠定基礎，如回收農業生產的廢棄物，普及無害化的處理設備，運用無害化技術來處理廢水可以有效地達到保護環境的作用。而在農業種植的過程中，使用有機肥料還可以進一步提高農業資源的利用效率。除此之外，大力發展節能型動力機械設備可以有效地避免出現資源浪費，從而提高農業資源的整體利用效率。

2.3提高農業機械產品的質量監督水平

要想提升農業的機械化水平，還要從規范設計的基本要求出發，全面提高農業產品的質量。在質量提升的過程中，還要注重農業產品的整體造型和外觀，農機設備的耐久性也要經得起考驗。選用與農機設備相配套的發電機及元件，能夠最大程度上提高農業機械產品的質量。在農業機械設備完成安裝之后，還要對其進行試運行，只有保證了設備各項指標都正常的基礎上，才能夠真正的投入使用，這也是提高農業機械產品可靠性的前提。

2.4加大政府的補貼力度

各級地方政府要加大農業機械的技術推廣，做好農業機械的培訓工作。國家還要將拖拉機、插秧機等農機具作為農具購置補貼的關鍵，普及農業機械知識。這樣也能夠更好地提高農業機械化的發展進程。2.5確保農業機械技術的安全生產關注安全監督管理及裝備的創建工作，加大農業機械的安全投入，以便更好地滿足農業機械工作安全監督管理的需求。除此之外，最重要的是，要將農業機械的安全檢驗工作納入到各級縣市政府的財政預算當中。

3結語

隨著科學技術的飛速發展，一些高新技術正在逐漸地被運用到農業的機械設備中，這些機械設備的出現不僅提高了農業的整體生產水平，而且還進一步提升了農業的生產效率，很好地實現了農業的可持續發展。在今后的農業發展過程中，農業機械也必定是智能化的，所以要求操作人員要不斷地提高自己的專業素養，全面推廣農業機械新技術，只有這樣才能夠真正意義上實現我國農業機械的智能化。

作者：徐家亮 劉曉鵬 單位：黑龍江省克東縣農機安全監理站

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