计算机视觉中心- 01行人数据集(CVC-01 Pedestrian Dataset)

计算机视觉中心- 01行人数据集(CVC-01 Pedestrian

Dataset)

数据介绍：

This pedestrian database was recorded in the surreoundings of Barcelona and annotated by the CVC ADAS group in order to evaluate the pedestrian detection algorithms developed. It was originally named CVC-CER-01. Its main features are the following:

关键词：

行人,数据库,环境,算法,原始,

pedestrian,database,surreoundings,algorithms,Original,

数据格式：

VIDEO

数据详细介绍：

CVC-01 Pedestrian Dataset

This pedestrian database was recorded in the surreoundings of Barcelona and annotated by the CVC ADAS group in order to evaluate the pedestrian detection algorithms developed. It was originally named CVC-CER-01. Its main features are the following:

1000 manually annotated pedestrians (with the corresponding 1000 mirror

images)

6175 random non-pedestrians windows from the road area (i.e., no sky or easy samples)

Original scale PNG files

Here are some scale-normalized pedestrian examples of the database:

References to this pedestrian database should be made to the following article:

D. Gerónimo, A.D. Sappa, A. López, D. Ponsa. Adaptive image sampling and windows classification for on-board pedestrian detection. In Proceedings of the International Conference on Computer Vision Systems, Bielefeld, Germany, 2007.

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计算机视觉在建筑学领域的应用

计算机视觉在土木建筑领域的应用 摘要：随着电子计算机的普及，计算机视觉已经广泛用于各个不同的领域。本文就数图像识别、处理在土木建筑领域的应用、当前存在的问题及计算机视觉的发展现状进行了探讨。 关键字：计算机视觉数字图像处理土木建筑发展现状 信息与能源和材料并称人类社会的三大支柱。人类通过眼、耳、手鼻、舌等五官来感受外部世界。主要有视觉信息、听觉信息、触觉信息、嗅觉信息以及味觉信息。在上述五种类型的信息中，人们对视觉和听觉信息研究得较多，利用也较多。如通信、电视和多媒体等。图形和图像均属于视觉信息。 近年来，随着电子计算机的普及和计算机视觉的深入研究，数字图像处理以其再现性好、适用面宽、灵活性高、信息压缩的潜力大等特点已经广泛用于各个不同的领域。它在土木建筑方面也有着广泛的应用。本文主要就数字图像处理在建筑学、桥梁道路等方面的应用及存在的问题展开讨论。 计算机视觉在土木领域的应用主要可以分为理论研究设计方面的应用，建筑等实物中的应用，建筑模拟方面的应用和其它方面的应用。 （1）在理论研究设计方面的应用 数字图像处理在土木建筑领域的理论设计以及模拟计算方面都有有广泛的应用，以下就一些实例加以说明。 一个典型的例子是利用计算机解决隧洞超欠挖的问题①。在地下隧洞的开挖过程中，钻爆法是开挖的主要方法之一，但钻爆法的缺点是其不可避免地造成隧洞大量的超欠挖现象。因此，方便、决捷且可靠的评价方法在隧洞的超欠挖评价中是十分必要的。图像处理技术是解决此类问题的可靠方法之一，它不仅可以方便的计算超欠挖的方量，而且可以分析引起超欠挖的原因，同时，它可以解决工程中由于回填混凝上方量不统一的争端。图像处理技术就是对隧洞的开挖断面进行一次数码成像，对数码图像进行计算机处理，从而计算超欠挖方量的技术。 另一个例子是建筑物表面模型的重建②。主要是针对建筑物模型的规则性，用基于平面的建筑物模型重建算法，从单幅透视图像恢复建筑物的表面模型。该方法主要分为相机定标、基平面的提取、平面位置和方向的计算等几个子过程。相机定标主要用于求解相机的焦距，是一个非常重要的部分。该方法以建筑物场

浅谈现代集成制造系统发展

浅谈现代集成制造系统发展 本文结合我国国情,论述了我国现代集成制造系统的技术构成和发展策略及途径,希望为我国制造业的发展做些有益的探索。 标签：现代集成制造系统技术虚拟制造 0 引言 信息技术的发展引起的革命使我们进入了信息时代。信息革命不仅引起人们的思想观念、生活方式的变化,而且导致了生产方式和制造哲理的巨大变化,可以说近十年来提出的新的制造哲理都离不开信息技术提供的支撑,以信息化制造技术为代表的先进制造技术正使制造业处于重要的历史性变革时期。 1 制造技术的发展过程 人类的文明进步与制造技术的发展是分不开的,据统计,世界发达国家60%的社会财富和45% 的国民收入,都是由制造业创造的。世界各国经济的竞争,主要是制造技术的竞争。在各国企业生产力的构成中,制造技术的作用一般占55%～65%。制造技术是国民经济发展的支柱。回顾制造技术的发展,从蒸汽机出现到今天,主要经历了三个发展阶段。 1.1 用机器代替手工,以作坊形成工厂20世纪初,各种金属切削加工工艺方法陆续形成,近代制造技术已成体系。但是机器(包括汽车)的生产方式是作坊式的单件生产。它产生于英国,在19世纪先后传到法国、德国和美国。并在美国首先形成了小型的机械工厂,使这些国家的经济得到了发展,国力大大增强。 1.2 从单件生产方式发展成大量生产方式推动这种根本变革的是两位美国人——泰勒和福特。泰勒首先提出了以劳动分工和计件工资制为基础的科学管理,成为制造工程科学的奠基人。福特首先推行所有零件都按照一定的公差要求来加工。1913年建立了具有划时代意义的汽车装配流水线,实现了以刚性自动化为特征的大量生产方式,它对社会结构、劳动分工、教育制度和经济发展,都产生了不可想象的作用,50年代发展到了顶峰。生产力发生了飞跃,社会物质财富迅速增长。面对科学技术的迅速发展,大量生产方式,严重影响产品的更新换代,妨碍采用高新技术,产品在国际市场上缺乏竞争力。因此,必须寻求新的制造模式。 1.3 制造的柔性化、集成化和智能化现代制造技术沿着4个方向发展、传统制造技术的革新、拓展;精密工程;非传统加工方法;制造系统的柔性化、集成化、智能化。本世纪末,机械产品将向大型化、高参数和高可靠性发展,技术密集度及附加值将有大幅度提高。产品更换新代加快,用户的各种需求不断增加。质量、价格、交货期这市场三要素的竞争越来越激烈。在激烈的市场竞争中,制造企业为了增强自身的应变能力,必须建立柔性化、集成化和智能化的生产模式。

现代集成制造系统(CIMS)简介

当今世界已进入信息时代，并迈向知识经济时代。以信息技术为主导的高技术为制造业的发展提供了极大的支持，并推进着制造业的变革与发展，现代集成制造系统（Contemporary Integrated Manufacturing Systems，简称CIMS）技术的应用及其产业化是其中最重要的组成部分。 CIMS—现代集成制造系统，是基于CIM理念的集成优化的制造系统。将信息技术、现代管理技术和制造技术相结合，并应用于企业产品全生命周期（从市场需求分析到最终报废处理）的各个阶段。通过信息集成、过程优化及资源优化，实现物流、信息流、价值流的集成和优化运行，达到人（组织、管理）、经营和技术三要素的集成。以加强企业新产品开发的时间（T）、质量（Q）、成本（C）、服务（S）、环境（E），从而提高企业的市场应变能力和竞争能力。 一、CIMS的总体结构 CIMS建设的目标是在统一的数据库和网络支持下，建立生产经营管理分系统和工程技术（CAD/CAM/CAPP/PDM）分系统，实现企业信息的全面集成。为实现这个总体目标，CIMS 由两个功能分系统和两个支撑分系统组成。两个功能分系统为生产经营管理分系统和工程技术分系统；两个支撑分系统为计算机网络和数据库分系统。整个系统将以关系型数据库为核心，并由各应用系统通过INTERNET/INTRANET/EXTRANET访问数据库，这样就使得几个服务器上的数据在逻辑上成为一个整体，以保证整个系统的数据共享和数据的唯一性。CIMS的总体结构如图1.2-1所示。 图1 CIMS的总体结构 二、CIMS的技术构成 工程技术分系统：可简称为TIS分系统，即技术信息系统。通常包括CAD、CAPP、CAM 和PDM等部分。

计算机视觉技术在工业生产中的应用

计算机视觉技术在工业生产中的应用 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数 据中“感知”的科学。 那么计算机有那些主要技术呢？ 首先作为一个工程学科，计算机视觉寻求基于相关理论与模型来建立计算机视觉系统。这类系统的组成部分包括： （1）程序控制（例如工业机器人和无人驾驶汽车） （2）事件监测（例如图像监测） （3）信息组织（例如图像数据库和图像序列的索引建立） （4）物体与环境建模（例如工业检查，医学图像分析和拓扑建模）（5）交感互动（例如人机互动的输入设备） 其次，计算机视觉同样可以被看作是生物视觉的一个补充。在生物视觉领域中，人类和各种动物的视觉都得到了研究，从而建立了

这些视觉系统感知信息过程中所使用的物理模型。生物视觉与计算机视觉进行的学科间交流为彼此都带来了巨大价值。 计算机视觉包含如下一些分支：画面重建，事件监测，目标跟踪，目标识别，机器学习，索引建立，图像恢复等。 计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能／自主系统中不可分割的一部分。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。 再次，物理是与计算机视觉有着重要联系的另一工业应用领域。计算机视觉关注的目标在于充分理解电磁波——主要是可见光与红 外线部分——遇到物体表面被反射所形成的图像，而这一过程便是基于光学物理和固态物理，一些尖端的图像感知系统甚至会应用到量子力学理论，来解析影像所表示的真实世界，计算机视觉同样可以被看作是物理学的拓展。 再次，另一个具有重要意义的应用领域是神经生物学，尤其是其

大型冶炼企业现代集成制造系统的开发与实施

大型冶炼企业现代集成制造系统的开发与实施 摘要:本文对大型铝冶炼联合企业现代集成制造系统的开发背景、技术路线、总体结构、分系统设计、数据库设计、关键技术和特点进行了分析和介绍。 关键词:冶炼企业,集成,制造系统,开发 一、PGL-CIMS系统开发背景 中国铝业股份XXXX分公司（原平果铝业公司）是一个具有国际先进水平的特大型现代化铝冶炼联合生产企业，设计规模为年产65万吨精矿、30万吨氧化铝、10万吨电解铝，第一期工程投资42.56亿元，是中国有色金属工业以及XX建国以来一次性投资最大的建设项目。平果铝作为我国新兴的现代化铝冶炼企业，引进法国、德国、美国、瑞典、荷兰、丹麦、日本等七个工业发达国家的先进技术和设备，同时拥有我国铝工业的最新科研成果，是我国有色金属行业走向世界的重要基地。1995年9月企业投产后，为了适应公司长期的战略发展需要，解决生产经营与企业管理过程中的信息瓶颈问题，面对生产经营的复杂性与管理手段的落后性之间的矛盾日益尖锐，公司决策层提出了采用CIMS技术，实现企业信息化的目标。为此，成立了以公司领导亲自挂帅的CIMS工作领导小组，制定了以“总体规划、重点突破、分步实施、全面集成”方针，开发与应用大型铝冶炼联合企业现代集成制造系统（PGL-CIMS）的实施策略。 在系统规划之初，企业与开发单位紧密合作，进行广泛的调查研究，获得了大量国内外CIMS工程建设的经验和教训，编制了《PGL-CIMS初步设计报告》和《PGL-CIMS可行性分析报告》，1998年3月报告通过国家CIMS专家组的评审。 1998年7月PGL-CIMS一期工程正式启动，2000年4月经营管理分系统、设备能源管理分系统和档案管理子系统投入运行。同年1月通过国家863/CIMS专题组的验收，平果铝业公司获得95期间国家863/CIMS应用示X企业称号。

计算机视觉应用专题报告

二、技术应用场景及典型厂商分析 1.计算机视觉技术已应用于传统行业和前沿创新，安全/娱乐/营销成最抢先落地的商业化领域 计算机视觉技术已经步入应用早期阶段，不仅渗透到传统领域的升级过程中，还作为最重要的基础人工智能技术参与到前沿创新的研究中。 本报告将重点关注技术对传统行业的影响。其中，计算机对静态内容的识别应用主要体现在搜索变革和照片管理等基础服务层面，意在提升产品体验；伴随内容形式的变迁（文字→图片→视频），动态内容识别的需求愈加旺盛，安全、娱乐、营销成为最先落地的商业化领域。 Analysys易观认为，这三类领域均有一定的产业痛点，且均是视频内容产出的重地，数据体量巨大，适合利用深度学习的方式予以改进。与此同时，行业潜在的商业变现空间也是吸引创业者参与的重要原因。 另一方面，当前计算机视觉主要应用于二维信息的识别，研究者们还在积极探索计算机对三维空间的感知能力，以提高识别深度。

2.计算机视觉的应用从软硬件两个层面优化安防人员的作业效率和深度 安防是环境最为复杂的应用领域，通常的应用场景以识别犯罪嫌疑人、目标车辆（含套牌车/假牌车）以及真实环境中的异常为主。 传统安防产品主要功能在于录像收录，只能为安防人员在事后取证的环节提供可能的线索，且需要人工进行反复地逐帧排查，耗时耗力；智能安防则是将视频内容结构化处理，通过大数据分析平台进行智能识别搜索，大大简化了工作难度，提高工作效率。 除此之外，在硬件层面上，传统安防产品超过4-5米的监控内容通常无法达到图像识别的像素要求，并容易受复杂环境中光影变化和移动

遮挡的影响而产生信息丢失，因此计算机会出现大量的误报漏报，这些局限为治安工作造成了一定的阻碍。 安防技术厂商在此基础上进行了创新，以格灵深瞳为例，目前已将摄像头的有效识别距离稳定至70-80米，同时开创了三维计算机视觉的应用，通过整合各类传感器达到类人眼的效果，减弱了环境对信息采集的负面影响，提高复杂环境下的识别准确度。 Analysys易观认为，计算机视觉的应用从行业痛点出发，以软硬件的方式大大优化了安防人员的作业效率与参考深度，是顺应行业升级的利好。不过，在实际应用过程中，对公安、交警、金融等常见安防需求方而言，更强的视觉识别效果往往意味着更多基础成本（存储、带宽等）的投入，安防厂商的未来将不只以技术高低作为唯一衡量标准，产品的实用性能与性价比的平衡才是进行突围、实现量产的根本，因此市场除了有巨大的应用空间外，还会引发一定的底层创新。

计算机视觉前沿与深度学习

视觉研究中投入巨大，在IEEE 模式分析与机器智能汇刊(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE TPAMI)、计算机视觉国际期刊(International Journal of Computer Vision, IJCV)、IEEE图像处理汇刊(IEEE Transactions on Image Processing, IEEE TIP)、IEEE国际计算机视觉大会(IEEE Inter-national Conference on Computer Vision, IEEE ICCV)和IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(IEEE Conference on Computer Vi-sion and Pattern Recognition, IEEE CVPR)等顶级国际期刊和会议上发表了许多重要学术论文，产生了许多国际一流的研究成果。其中最受到关注的研究是深度学习，而深度学习领域发表的论文70%以上是关于视觉图像识别方面的。 为了更好地开展学术交流，推动国内计算机视觉学科发展，进一步提升我国计算机视觉研究在国际领域的影响力，中国计算机学会成立了“计算机视觉专业组”。在本期专题中，计算机视觉专业组特别邀请了多位著名的视觉专家从不同角度撰文，介绍计算机视觉前沿与深度学习研究方面的最新进展。 香港中文大学助理教授王晓刚、博士孙祎、教授汤晓鸥共同撰写的《从统一子空间分析到联合深度学习：人脸识别的十年历程》文章，回顾了人脸识别近十年的发展历程。他们的团队使用深度学习开发了DeepID2+系统，在人脸识别最受关注的LFW(labeled faces in the wild)1数据集上取得了人脸确认任务的世界第一，识别率99.47%。深度学习在人脸识别上的巨大成功，并非只是利用复杂模型拟合数据集。DeepID2+系统的神经元响应有很多重要的性质，比如它是中度稀疏的，对人物身份和人脸属性有很强的选择性，对局部遮挡具有良好的鲁棒性。这些性 计算机视觉通常是指用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪/测量来实现对客观三维世界的理解。计算机视觉既是科学领域中富有挑战性的理论研究，也是工程领域中的重要应用，在图像检索、安全监控、人机交互、医疗诊断和机器人等领域具有广阔的应用前景。美国和欧洲等先进国家将计算机视觉列为对经济和科学有广泛影响的重大基本问题，计算机视觉也是“谷歌大脑”、“百度大脑”等研究计划中的核心项目。 计算机视觉作为一门学科始于20世纪60年代。随着个人计算机的普及，计算机视觉在80年代取得了重要进展。最近10年，随着计算机性能的大幅提升和互联网的快速发展，新的视觉特征、大数据、稀疏低秩、深度学习等技术的不断涌现，使计算机视觉又迎来了一次突飞猛进的发展，开辟出许多新的研究领域。国内高校与科研单位在计算机特邀编辑：王　涛1　查红彬2　1爱奇艺公司 2北京大学 计算机视觉前沿与深度学习关键词：计算机视觉　深度学习 1 标注过的户外脸部测试数据集。

计算机视觉的应用

运动目标检测 目录 基于统计背景模型的运动目标检测方法 背景模型提取 运动目标检测 后处理 基于统计背景模型的运动目标检测方法 问题：（1）背景获取：需要在场景存在运动目标的情况下获得背景图像（2）背景扰动：背景中可以含有轻微扰动的对象，如树枝、树叶的摇动，扰动部分不应该被看做是前景运动目标（3）外界光照变化：一天中不同时间段光线、天气等的变化对检测结果的影响（4）背景中固定对象的移动：背景里的固定对象可能移动，如场景中的一辆车开走、一把椅子移走，对象移走后的区域在一段时间内可能被误认为是运动目标，但不应该永远被看做是前景运动目标（5）背景的更新：背景中固定对象的移动和外界光照条件的变化会使背景图像发生变化，需要及时对背景模型进行更新，以适应这种变化（6）阴影的影响：通常前景目标的阴影也被检测为运动目标的一部分，这样讲影响对运动目标的进一步处理和分析首先利用统计的方法得到背景模型，并实时地对背景模型进行更新以适应光线变化和场景本身的变化，用形态学方法和检测连通域面积进行后处理，消除噪声和背景扰动带来的影响，在HSV色度空间下检测阴影，得到准确的运动目标。 背景模型提取 前提假设在背景模型提取阶段，运动目标在场景区域中运动，不会长时间停留在某一位置视频流中某一像素点只有在前景运动目标通过时，它的亮度值才发生大的变化，在一段时间内，亮度值主要集中在很小的一个区域中，可以用这个区域内的平均值作为该点的背景值。具体实现过程：在YUV颜色空间下，Y值的变化范围为0~255，将该范围划分成若干区间[0,T][T,2T]…[Nt,255],n=255/T，对于每个像素点，统计一段时间内每个区间内亮度值的出现的次数。找出出现次数最多的那个区间，将该区间内所有值的平均值作为背景模型在该点的亮度值。这种方法不受前景运动目标的影响。 运动目标检测 检测当前图像和背景图像中对应像素点的差异，如果差值大于一定阈值，则判定该像素为前景运动目标

现代制造系统试题

2010年4月高等教育自学考试全国统一命题考试 现代制造系统试卷 一、单项选择题（20分） 1.根据制作的产品的数量和批量的不同，一般将制造的生产类型划分为三类，即【D】 A.单件生产、中批生产、大量生产B单件生产、中批生产、大批生产 C．小批生产、中批生产、大批生产D单件生产、成批生产、大量生产 2.借助于辨别和研究现有系统的现状，导出实际系统一般解的分析设计方法为【C】 A．推断设计法B演绎设计法 C．归纳设计法D创造性求解设计法 3.异步传输的优点是【C】 A．运行平稳B噪声小 C．柔性好，利于自动线平衡D速度快、能传输大型工件 4.刚性自动化是指顺序地布置设施及设备的自动化，其工艺流程是根据下列哪项原则进行的【D】 A．可变的原则B多变的原则C变化的原则D不变的原则 5.成组技术的基础是【A】 A．相似性B相关性C一致性D互换性 6.在编码系统中各码位之间是递阶隶属关系，即除第一码位内的特征码外，其后各码位的特征含义都要根据前一位确定的结构称为【B】 A．网式结构B树式结构C图式结构D链式结构 7.非回转体零件实现成组工艺的最重要的基本原则是【A】 A．调整的统一B刀具的统一C机床的统一D夹具的统一 8.点位控制系统的要求是【D】 A．必须采用增量坐标控制方式B必须采用绝对坐标方式 C．必有确保刀具沿各坐标轴的运动之间有确定的函数关系 D．仅控制刀具相对于工件的位置精度，不规定刀具运动轨迹 9.用APT语言动编程是指【A】 A．从零件图纸到制作控制介质的全过程都由计算机完成 B．从零件图纸到制作控制介质的过程中，除后置处理外，全由计算机完成 C．人工用数控语言编写零件加工的源程序，由计算机自动生成NC代码 D．人工编写目标程序 10.插补的主要任务是确定刀具相对于工件的【A】 A.运动轨迹B运动速度C位移量D加速度 11.采用FMS的主要效益是降低加工成本、减少生产面积、减少在制品和【C】 A．减少机床台数B提高加工精度C减少非加工时间D提高生产率 12．FMS中的加工工作站是指【B】 A．工业机器人B CNC机床C有轨运输小车D无轨自动导向小车

人工智能计算机视觉发展分析

人工智能计算机视觉发展分析 计算机视觉是用电脑去识别物体的一种新技术。作为视觉来讲，必须要有眼睛与大脑两部分。计算机视觉的主要组成部分不是“眼睛”，而是“大脑”。 2011年，计算机视觉迎来了最伟大的突破。当年，谷歌人工智能实验室的杰夫·迪恩与斯坦福大学计算机系教授吴恩达合作，他们动用上万台电脑的计算资源，让计算机用深度学习算法在YouTube上观看了一千万段关于猫的视频，最后计算机终于完成了“猫脸识别”。这个项目是谷歌大脑在计算机视觉领域取得的巨大成功。 到了2014年，计算机视觉领域的ImageNet比赛第一次超越了人类肉眼识别图片的准确率——这标志着计算机视觉已经比人眼更加精准，因此具有极大地应用价值。 ImageNet国际挑战赛是计算机视觉领域最著名的比赛，被誉为国际计算机视觉领域的“奥林匹克”。它是2010年由美国斯坦福大学人工智能实验室的李飞飞教授主导推出的。早在2009年，ImageNet对1500万张图片进行了标注，涉及22000个类别的物体，李飞飞她们建立了一个规模空前的数据库。而且，她们公开了整个数据库，免费提供给全世界的人工智能研究团队。有了这个培育计算机大脑的数据库，科研工作者教会了计算机识别物体。 计算机视觉的基本原理

想要实现计算机视觉，首先需要有一个摄像头，然后把拍摄的照片成像在CCD上形成电子照片。这些电子照片是以像素为单位存储在计算机上的。每一个像素都可以看成是三个矩阵元，这些矩阵元给出了像素的RGB数值（每个数值都是整数，取值在0到255之间）。其中，R表示红色，是red的首字母； G表示绿色，是green的首字母；B表示蓝色，是blue的首字母。有了这三种基本颜色，就可以按照不同的权重叠加出千变万化的色彩。 计算机视觉所处理的主要对象就是这个RGB数值，因为每一张照片的像素很多，因此整张照片可以被看成是三个大的矩阵。 计算机视觉的本质，其实就是处理这三个矩阵，然后从这三个矩阵中提取出“特征信息”，比如对于动物的图片，可以提取的特征是“有没有尾巴？”以及“有没有毛？”等。通过对特征信息的提取与判断，可以实现“猫脸识别”或者“人脸识别”。人工智能是通过机器学习的方法，提取不同物体的特征，然后用分类器对各种事物进行分类识别。 计算机视觉的头部公司之一商汤科技与华东师范大学合作，编写了中国第一本人工智能教材《人工智能基础（高中版）》，在书中详细介绍了计算机视觉的算法实现及其基本原理。 计算机视觉有哪些相关企业与落地应用？ 计算机视觉领域的应用非常广泛，其主要的落地应用有以下几个大类。

现代集成制造系统的技术构成精

现代集成制造系统的技术构成 先进制造技术是传统制造技术不断吸收机械、电子、信息、材料、能源和现代管理等方面的成果，并将其综合应用于产品设计、制造、检测、管理、销售、使用、服务的制造全过程，以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活的生产，并取得理想技术经济效果的制造技术的总称。它具有如下一些特点： 从以技术为中心向以人为中心转变，使技术的发展更加符合人类社会的需要；从强调专业化分工向模糊分工、一专多能转变，使劳动者的聪明才智能够得到充分发挥;从金字塔的多层管理结构向扁平的网络化结构转变，减少层次和中间环节；从传统的顺序工作方式向并行工作方式转变，缩短工作周期,提高工作质量；从按照功能划分部门的固定组织形式向动态的自主管理的小组工作方式转变。在先进制造技术中，现代集成制造系统在吸收计算机集成制造系统的优秀成果的基础上，继续推动并行工程、虚拟制造、敏捷制造和动态联盟的研究工作深入进行，并不断吸收先进制造技术中的成功经验和先进思想，将它们进行推广应用，由此使现代集成制造系统成为先进制造技术的核心，具体说明如下： 1、并行工程（C E -C o n c u r r e n t Engineering 并行工程是集成地、并行地设计产品及其相关过程（包括制造过程和支持过程的

系统方法。它要求产品开发人员在一开始就考虑产品整个生命周期中从概念形成到产品报废的所有因素，包括质量、成本、进度计划和用户要求。为了达到并行的目的,必须建立高度集成的主模型，通过它来实现不同部门人员的协同工作；为了达到产品的一次设计成功，减少反复，它在许多部分应用了仿真技术；主模型的建立、局部仿真的应用等都包含在虚拟制造技术中，可以说并行工程的发展为虚拟制造技术的诞生创造了条件，虚拟制造技术将是以并行工程为基础的，并行工程的进一步发展就是虚拟制造技术。同时，并行工程是在C A D、C A M、C A P P等技术支持下，将原来分别进行的工作在时间和空间上交叉、重叠，充分利用了原有技术，并吸收了当前迅速发展的计算机技术、网络技术的优秀成果，使其成为先进制造技术中的基础。由于并行工程所处的基础性地位及我国研究工作的不足，就决定了必须将它作为现代集成制造系统的基础 现代集成制造系统技术及发展探讨 武书彦郑州牧业工程高等专科学校 江道节河南中原总机厂石油设备有限公司 性研究工作不断深入地进行。 2、虚拟制造（V M -V i r t u a l Manufacturing 虚拟制造利用信息技术、仿真技术、计算机技术对现实制造活动中的人、物、 信息及制造过程进行全面的仿真，以发现制造中可能出现的问题，在产品实际生产前就采取预防措施，从而达到产品一次性制造成功，来达到降低成本、缩短开发周期，增强产品竞争力的目的。国内的研究刚刚起步，主要集中在三个方面： （1产品虚拟设计技术

计算机视觉在各个方面的应用

计算机视觉在各个方面的应用 摘要 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 关键词：图像处理，模式识别，图像理解。 正文 1.1序言 计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。 计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算计科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。 所需要的知识储备以及相关课程如下， 图1-1 图1-2

1.1.2 现阶段的形式 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的 图1-3计算机视觉与其他领域的关系 研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战（grand challenge）。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。为此我们将先介绍人类视觉。 人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。 智能计算机不但使计算机更便于为人们所使用，同时如果用这样的计算机来控制各种自动化装置特别是智能机器人，就可以使这些自动化系统和智能机器人具有适应环境，和自主作出决策的能力。这就可以在各种场合取代人的繁重工作，或代替人到各种危险和恶劣环境中完成任务。 1.1.3 简单原理 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重

2017年计算机视觉行业现状及发展前景分析报告

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正文目录 1 计算机视觉：未来之眼，人工智能的前哨 (6) 1.1 计算机视觉：人类的另一双“慧眼” (6) 1.2 巨头入主视觉领域，人工智能成行业新引擎 (8) 1.2.1 国外互联网巨头开启并购狂潮-苹果看“脸”VS谷歌注重运用 (9) 1.2.2国内计算机视觉最看“脸”，投融资如火如荼 (10) 1.3 欧美领跑产业趋势，市场空间巨大 (12) 1.3.1工业自动化需求驱动产业成长 (12) 1.3.2国内需求强劲，未来有望引领产业发展 (13) 2 生产需求和技术进步驱动计算机视觉行业发展 (16) 2.1 硬件是基础，算法是核心 (16) 2.2 计算机技术升级+巨头布局+产业政策“三驾马车”促进产业成长 (18) 2.2.1 图像处理与深度学习技术为行业内生驱动 (18) 2.2.2“机器换人”带来“视觉”设备广泛应用 (19) 2.2.3 政策为产业发展保驾护航 (20) 2.3 性能优越，应用领域广泛 (21) 2.3.1 比人类更敬业的“眼睛” (21) 2.3.2 应用广泛，大有作为 (22) 2.4 多维场景、嵌入式、一体化成为计算机视觉技术趋势 (23) 2.4.1 从二维场景重建迈向三维乃至通用视觉信息系统的构建 (23) 2.4.2 基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 (24) 2.4.3 标准化、一体化解决方案也将是计算机视觉的必经之路 (25) 3 应用领域广泛，计算机视觉前景看好 (25) 3.1 智能制造领域迅速扩展，半导体与电子制造占据半壁江山 (25) 3.1.1 半导体电子制造：计算机视觉有效提升自动化水平 (26) 3.1.2 汽车制造：计算机视觉为汽车制造严格把关 (29) 3.1.3 生物医疗：计算机视觉为医疗影像、药品质控装上神秘的眼睛 (30) 3.2 消费应用领域快速扩展，打开未来想象空间 (31) 3.2.1 服务机器人：取代重复劳作，实现场景交互 (31) 3.2.2 无人驾驶：计算机视觉是无人驾驶汽车皇冠上的明珠 (32) 3.2.3 物流：OCR是智能物流的技术核心 (33) 3.2.4 安防监控：计算机视觉透视公共场所，助力智能安防 (33)

计算机视觉系统及其应用

课程设计 课程名称工业自动化专题 题目名称_计算机视觉系统及其应用学生学院_____自动化________ 专业班级______ 学号 学生姓名____ 指导教师___________ 2013 年 6月 25日

机器视觉系统及其应用 摘要：主要介绍机器视觉系统的概要，简要分析机器视觉的特点、优越性和应用，具体介绍了机器视觉技术在印刷行业、农业、工业、医学中的实际应用，并且分别举例说明。机器视觉的诞生和应用在理论和实际中均具有重要意义。 关键词：机器视觉；标签检测；药物检测；水果品质检测；硬币检测。 1. 机器视觉系统 1.1 机器视觉系统简介 机器视觉系统是指利用机器替代人眼做出各种测量和判断。机器视觉是工程领域和科学领域中的一个非常重要的研究领域，它是一门涉及光学、机械、计算机、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域的综合性学科。 机器视觉系统通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成。 机器视觉系统的优点有：1.非接触测量，对于被检测对象不会产生任何损伤，而且提高了系统能够的可靠性；2.较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展人眼的视觉范围；3.长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉系统则可以长时间地作测量、分析和识别任务。 现在，机器视觉系统在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。 1.2 基本原理 图 1 是机器视觉系统的基本结构，在一定的光照（包括可见光，红外线甚至超声波等各种成象手段)条件下，成象设备（摄象机，图像采集板等）把三维场景的图像采集到计算机内部，形成强度的二维阵列——原始图象；然后，运用图像处理技术对采集到的原始图像进行预处理以得到质量改善了的图像；其次，运用机器视觉技术从图像中提取感兴趣的特征分类整理；，构成对图像的进一步，运用模式识别技术对抽取到的特征进行描述；最后，运用人工智能得到更高层次的抽象描述。完成视觉系统的任务。 图1机器视觉的基本结构

计算机视觉的现状与发展前景

计算机视觉的现状与发展前景 二十年前，计算机的出现使工作场所出现革命化发展。直到现在，约75％的办公室工作通过计算机和互联网来实现。1990年，大约15％美国家庭拥有了一台计算机，现在增加到70％。计算机视觉(Computer v|si0n)一词最早出现在P．H．Westonl 975 年的论文中。计算机视觉是以视觉处理理论为中心，属于人工智能范畴的一个新领域。它也是以图像处理、模式识别、计算机技术和生理学心理学为基础的信息处理科学中的一个重要分支。计算机视觉技术集数字图像处理、数字信号处理、光学、物理学、几何学、应用数学、模式识别及人工智能等知识于一体，其应用已经涉及到计算几何、计算机图形学、图像处理、机器人学等领域。计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉研究的目标有两个：一个是开发从输入的图像数据自动构造场景描述的图像理解系统，另一个是理解人类视觉，以便有朝一日用机器代替人去作人类难以达到或根本无法达到的工作。当前，计算机视觉也是人工智能及机器人科学中颇为活跃的和卓有成效的热门研究课题。 视觉理解是计算机视觉系统的一个重要处理环节，当前，具有视党反馈功能的机器人已能代替人完成各种复杂的任务，如：产品的自动装配、焊接和检验、生物医学中的自动诊断、遥感照片的自动解释、各种车辆的自动导航等。这种赋予机器以类似人的视觉信息处理能力并为人类自身服务的美好愿望在一定范围或特定任务下已部分地成为现实。今天，计算机视觉的应用已渗透到机器人、天文、地理、医学、化学、物理等宏观及微观世界的各个研究领域。有人预言，计算机视觉是实现智能机器人和第五代计算机的关键因素之一。 计算机视觉是一个复杂的处理过程，景物理解及景物分析是其处理要点之一。用机器实现景物理解必须将输入的图像和预先存入的有关物体结构和环境约束知识进行交互作用，建立明确而有意义的描述理解。这种过程可归结为从一幅图像中提取景物信息，完成某些计算，在不同阶段的理解过程引入相关的先验知识，从而完成理解处理。类似的工作实际上早在50年代就已经开始了。目前，三维物体及景物分析工作的重点在三维物体与自然景物的识Ⅱ与分析上。80年代，在计算机视觉研究中占主导地位的是Mart教授提出的视觉计算理论框架，在这种框架下，Marr认为视觉可看做是三个层次的信息处理过程，而且要从计算理论、算法描述及硬件实现三个方面去实现三个层次的工作。三维物体识别研究自Mart教授创立视觉计算理论后取得了重大进展。这一理论的要点在于把视觉看成一个过程，它从外部世界的图像逐步产生对景物的三个层次的描述，即： a)初始简图——这是基本意义的灰度变动的局部几何性质，以线条勾画出的草图形式出现 b)二维半简图——该图主要描述物体可视面的表面方向和观察点到表面的距离} c)三维模型表示——这是物体形状的全部而清晰的描述。有人认为，Marr教授的视觉计算理论是肘计算机视觉研究的最杰出的贡献。 90年代，Rosenfeld认为应重视三个方面的工作，一是计算的鲁棒性问题，二是主动视觉(active vision)的研究，三是定性视觉的研究(qualitative vision)。有人把视觉定义为“根据tob_id_4068获得的图像理解景物信息的处理过程，而计算机视觉主要是利用计算机提供的手段和方法去完成这一信息处理过程。具体包括：视觉信息的获取图像预处理、分割、描述、识别理解等几步工作。1965年，L．Roberts关于“三维物体的感知”一文提出了几种获取三维信息的基本方法。这些基本方法至今还被计算机视觉研究领域普遍采用。目前，获取视觉信息的主要方法有主动法和被动法两大类，主动法需要对测试物体加入特殊的人造

图像处理与计算机视觉算法及应用

图像处理与计算机视觉算法及应用 图像处理与计算机视觉算法及应用（Algorithms for Image Processing and Computer Vision）（第2版）的配套代码。基于OpenCV库-matching code for the book"Algorithms for Image Processing and Computer Vision".Based on OpenCV Library. [上传源码成为会员下载此文件] [成为VIP会员下载此文件] 文件列表(点击判断是否您需要的文件，如果是垃圾请在下面评价投诉): 图像处理与计算机视觉算法及应用（第2版）\Chapter 1\capture.c .......................................\.........\lib0.c .......................................\.........\thr_glh.c .......................................\.........0\angular.c .......................................\..........\check.c .......................................\..........\convert.c .......................................\..........\display.c .......................................\..........\listGreyFiles.c

现代集成制造系统

1.先进制造技术的学科内容？ ①．先进设计技术 ②．先进制造工艺技术 ③．制造自动化技术 ④．先进生产制造模式和制造系统 2.柔性制造系统主要由哪三部分组成？ 柔性制造系统主要由三部分组成，即计算机控制与管理层、以NC为主的多台加工设备和物料运输装置。与此相对应，可将其划分为控制与管理系统、加工系统、物流系统三个子系统。 3.CIMS的五大功能分系统是什么？ 即管理信息分系统(MIS)、技术信息分系统(TIS)、制造自动化分系统(MAS)、质量信息分系统(QIS)等应用分系统，以及网络／数据库分系统(NET&DB)。 4.虚拟制造的研究内容是什么？ 虚拟制造的主要研究内容可以分为三个方面：虚拟制造的理论体系、虚拟产品设计、虚拟产品制造。 5.PDM所包括的典型能力可以概括为 (1)数据管理。它为管理所有与制造相关的数据以及描述产品结构和加工方法的文件提供了电子手段。一些PDM系统甚至具有管理图象的能力。 (2)过程／工作流管理。它们负责管理与产品开发与制造相关的过程工作流，它是通过对检验／审批以及签发过程进行明确地定义和描述而实现的。 (3)产品结构管理。它提供了控制零件和产品版本的能力，以及对产品结构BOM表和配制方式进行管理的能力。 (4)分类。大多数PDM系统提供了对“对象”(如零件)的属性进行定义，以及通过这些属性搜索／识别零件(或其他对象)的能力。 (5)客户化系统管理。 简答： 6.很多国家特别是美国把制定制造业发展战略列为重中之重，原因是什么? 答: ①世界经济发展的趋势表明，制造业是一个国家经济发展的基石，也是增强国家竞争力的基

础； ②制造业是解决就业矛盾的一个重要领域，也是21世纪提高一个国家整体就业水平的重要基础； ③制造业不仅是高新技术的载体，而且也是高新技术发展的动力。 7.信息化制造的特点是什么？ (1)基于Internet／Intranet的网络化。 (2)产品设计、制造进程中的全程数字化。 (3)制造设备的信息化、智能化、柔性化。 (4)制造组织的全球化、敏捷化。 (5)制造资源的分布性、共享性。 (6)制造过程的并行化、协同化。 (7)设计制造各要素全球性的分布和集成化。 (8)设计制造各个环节的并行协作与智能化。 8.什么是计算机仿真？ 所谓计算机仿真，又称为计算机模拟或计算机实验，就是建立系统模型(系统包括所有工程和非工程的系统)的仿真模型，进而在计算机上对该仿真模型进行模拟实验(仿真实验)研究，以达到通过模拟实际系统的行为而认识其本质规律的目的的过程。 9.PDM系统的主要模块有哪些？ 1)文档管理。 2)模型和工程图管理。 3)零件管理。 4)零件分类。 5)产品结构管理。 6)变型管理(配置管理)。 7)过程管理(工作流管理)。 8)项目管理(进度计划管理和任务计划管理)。 9)通用接口。 10.现代集成制造系统的关键技术包括哪些内容？ (1)快速进行产品开发的CAD／CAM／CAE／PDM技术。 (2)促进企业现代化管理的MRPII／ERP技术。 (3)信息技术引入到生产加工，提高生产效率、产品质量、快速响应的数控、快速原型制造、工业机器人技术等。 (4)基于设计过程重组和优化的并行工程技术。 (5)加快产品开发的虚拟制造技术。 (6)基于网络的异地设计、制造的网络化技术、协同生产技术。 (7)基于企业、企业间物流优化的供应链管理技术、电子商务技术。