主讲：薛建儒 视觉认知计算与智能车实验室 西安交通大学 …
模式识别
主讲：薛建儒
主讲薛建儒
视觉认知计算与智能车实验室
西安交通大学人工智能与机器人研究所
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复矢矩阵
第4讲-：复习-矢量、矩阵及Matlab
1.矢量及其运算
2.矩阵及其运算
3.矢量空间及线性变换
4.特征值及特征向量
2
11 矢量及运算
3
规格化正交或标准正交
4
22 矩阵及其运算
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33 矢量空间及变换
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44 特征值及特征向量
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标准形
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视觉导航智能车辆的目标识别精确性与实时性研究
视觉导航智能车辆的目标识别精确性与实时性研究 1）概述 2）视觉路径导航原理 3）识别精确性研究（提高精确性的意义和方法：滤波、自适应阈值等） 4)实时性研究（软硬件方面；软件方面：优化算法、其他处理方法（减小图像处理区域等）） 5）总结 1.概述 智能车辆技术 智能车辆（IntelligentVehicle）又称轮式移动机器人，是一个集环境感知、规划决策、自动驾驶等多种功能于一体的综合系统。它致力于提高汽车的安全性、舒适性和提供优良的人车交互界面，是目前各国重点发展的智能交通系统一个重要组成部分，也是世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力。 智能车辆概述 智能车辆的研究意义 随着经济和社会的迅速发展，交通基础设施的瓶颈制约作用越来越明显。这种制约不仅体现在交通堵塞问题日益突出上，同时还体现在由于交通不畅而造成的环境污染问题及相对落后的道路和先进的车辆对人们的生命、财产所形成的安全隐患。正因为如此，智能交通系统(IntelligentTransportationSystems,ITS)日益受到欧洲、日本、美国等发达国家的重视并成为研究热点。他们相继启动了各种以智能交通系统为目标的研究与开发项目。如欧洲的PROMETHEUS和DRIVE项目，日本的VICS和ARTS项目，美国的IVHS项目等。各国家各地区研究的项目内容，对智能交通系统的定义不尽相同，各项目的重点也有所不同，但目标都是综合利用新的信息技术、计算机技术、自动化技术、管理技术等，来提高道路和车辆的利用效率，提高安全性，减少污染及阻塞的发生。
ITS一般由两部分组成，即智能道路及交通控制系统和智能车辆系统IVS(IntelligentVehicleSystem)。目前智能道路系统的构筑还处于起步阶段，相应的基础设施建设周期长且投资大，所以发展智能车辆及车辆自主行驶系统，通过提高车辆自身智能的方案是目前实现安全、高效的自主行驶的最佳选择，同时它还可为开发将来在完备的自动高速网络环境中运行的智能车辆奠定基础。 智能车辆作为智能车辆系统的基本组成单元，可以集成如视觉技术、触觉技术、自主控制和决策技术、多智能体技术、智能控制技术、多传感器集成和融合技术等许多最新的智能技术，从而能够完成很多高智能工作。我国也已经把智能车辆列入国家高新技术计划，足以证明政府有关部门对发展智能车辆的高度重视。 智能车辆的应用范围 由于智能车辆具有环境感知、规划决策、自动驾驶等功能，目前已经在以下场合得到了广泛应用。 1．智能交通系统 为解决交通问题，各发达国家在ITS的研究上均投入了大量的人力、物力。自然而然，智能车辆就成为ITS的一个重要的组成部分，得到越来越多的重视。 2．柔性制造系统和柔性装配系统 在计算机集成制造系统中，智能车辆用来运输工件，能够极大的提高生产效率，降低生产成本。 3．军事领域 智能车辆的研究也受到了军方的关注。以智能车辆作为其它智能武器的安装平台，能够实现全天候的自动搜索、攻击动静态目标，能够极大的提高在高新技术战争中的攻击力，减少人员伤亡。 4．应用于其它特殊环境 智能车辆在有毒或放射性环境下运输，还可应用于野外探险、消防、救灾等。 智能车辆的研究状况 1．国外研究概况 国外对于智能车辆技术的研究始于20世纪70年代末，最初是军方用做特殊用途的，80年代得到了更深入的研究。进入90年代后，由于与智能交通系统的结合，
视觉系统应用概述
视觉系统应用概述 作者：王健 1. 机器视觉的概念引入 人类在生产实践的过程中，面临自身能力的局限性，因而发明和创造了许多智能机器，来辅助或代替人类完成任务。智能机器能模拟人类的功能，感知外部世界并有效地解决人所不能解决的问题。人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉和嗅觉等感觉器官，其中约80%的信息是由视觉获取的。因此，对智能机器来说，赋予机器以人类视觉功能是极其重要的。 在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检 查、测量和零件识别应用，例如汽车零配件尺寸检查 和自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定 位，饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和 字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率（即“零缺陷”），而当今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在。有些时候，如微小尺寸的精确快速测量，形状匹配，颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难有用武之地。这时，人们开始考虑把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性，与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此逐渐形成了一门新学科——机器视觉。 机器机器视觉是研究用计算机来模拟生物宏观视觉功能的科学和技术。通俗地说，就是用机器代替人眼来做测量和判断。首先采用CCD照相机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；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如：面积、长度、数量、位置等；最后，根据预设的容许度和
机器视觉测量技术
机器视觉测量技术 杨永跃 合肥工业大学 2007.3
目录第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式 2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征 4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像
5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从x恢复形状的方法 5.6 测距成像 第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais万能摄像机标定法 6.3 Weng’s标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术 第八章图像测量软件 （多媒体介绍） 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附：教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。
第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中，面临着自身能力、能量的局限性，因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界，有效解决问题。 人类感知外部世界：视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器，赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉：用计算机来模拟生物（外显或宏观）视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标：用图像创建或恢复现实世界模型，然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备：摄像机、红外线、激光、超声波、X射线、CCD、数字扫描仪、 超声成像、CT等 数字化设备 2 低层视觉（预处理）：对输入的原始图像进行处理（滤波、增强、边缘检测），提取角 点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉：恢复场景的深度、表面法线，通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理 分析。系统标定 4 高层视觉：在以物体为中心的坐标系中，恢复物体的完整三维图，识别三维物体，并 确定物体的位置和方向。 5 体系结构：根据系统模型（非具体的事例）来研究系统的结构。（某时期的建筑风格— 据此风格设计的具体建筑） 1.3 机器视觉的应用 工业检测—文件处理，毫微米技术—多媒体数据库。 许多人类视觉无法感知的场合，精确定量感知，危险场景，不可见物感知等机器视觉更显其优越十足。 1 零件识别与定位
人工智能的模式识别与机器视觉
人工智能的模式识别与机器视觉 模式识别 “模式”(Panern)一词的本意是括完整天缺的供模仿的标本或标识。模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。计算机模式识别系统使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。 模式识别是一个不断发展的学科分支，它的理论基础和研究范围也在不断发展。在二维的文字、图形和图像的识别方而，已取得许多成果。三维景物和活动目标的识别和分析是目前研究的热点。语音的识别和合成技术也有很大的发展。基于人工神经网络的模式识别技术在手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面已经有许多成功的应用。模式识别技术是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础 机器视觉 实验表明，人类接受外界信息的80％以上来自视觉，10％左右来自听觉，其余来自嗅觉、味觉及触觉。在机器视觉方面，只要给计算机系统装上电视摄像输入装置就可以“看见”周围的东西。但是，视觉是一种感知，机器视觉的感知过程包含一系列的处理过程，例如，一个可见的景物由传感器编码输入，表示成一个灰度数值矩阵；图像的灰度数值由图像检测器进行处理，检测器检测出图像的主要成分，如组成景物的线段、简单曲线和角度等；这些成分又校处理，以便根据景物的表面特征和形状特征来推断有关景物的特征信息；最终目标是利用某个适当的模型来表示该景物。 视觉感知问题的要点是形成一个精练的表示来取代极其庞大的未经加工的输入情息，把庞大的视觉输人信息转化为一种易于处理和有感知意义的描述。 机器视觉可分为低层视觉和高后视觉两个层次，低层视觉主要是对视觉团像执行预处理，例如，边缘检测、运动目标检测、纹理分析等，另外还有立体造型、曲面色彩等，其目的是使对象凸现出来，这时还谈不上对它的理解。高层视觉主要是理解对象，显然，实现高层视觉需要掌捏与对象相关的知识。 机器视觉的前沿研究课题包括：实时图像的并行处理，实时图像的压缩、传输与复原，三绍景物的建模识别，动态和时变视觉等。 人娄的钉能活动过程主要是一个获得知识并运用知识的过程，知识是智能的基础。为了使计算机具有钉能，能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。把人类拥有的知识采用适当的模式表示出来以便存储到计算机中，这就是知识表示要解决的问题。知识表示是对知识的一种描述，或者说是一组约定，是一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构，对知识进行表木就是把知识表示咸便于计算机存储和利用的菜种数据结构。知识表示方法给出的知识表示形式称为知识表示程式，知识表示模式分为外部表示模式和内部表示模式两个层次。知识外部表示模式是与软件开发的工具、运行的软件平台无关的知识表示的形式化描述。知
红外热成像智能视觉监控系统方案
红外热成像智能视觉监控系统 “红外热成像智能视觉监控系统”是我司采用国国际先进厂商监控设备并进行二次开发的“智能监控管理系统”。包括“红外热成像防火图像监控系统”、“嵌入式智能视觉分析安保系统”及“防感应雷系统”三部分。 该系统具有热成像防火检测、防盗入侵检测、非法停车检测、遗弃物检测、物品搬移检测、自动PTZ跟踪、徘徊检测等功能模块，可以很好为场区周界防提供各种监控管理需求。而且产品具有自学习自适应能力，即使是在各种极端恶劣的环境和照明条件下也可以保持极高的性能——在保持99.9%超高检测率的同时，只有极低的误报率（少于1个/天）。 防火检测： 通过红外热成像防火图像监控系统，工作人员在监控中心可对监控点周边半径1公里至5公里或更大的区域（设置动态轮循状态）进行24小时实时动态系统监控，能在第一时间侦察到地表火情或烟雾，并及时触发联动报警。帮助尽早发现灾情或隐患，及时处理可能突发的火灾及其他异常事件，并且为灾情发生时现场指挥提供依据。防盗检测： 基于嵌入式智能视觉分析技术的监控跟踪系统，具有入侵检测和自动PTZ跟踪功能模块。支持无人值守、自动检测、报警触发录像、短信自动外发报警等功能。
车辆监控： 支持车容车貌监控、场区路线、远程实时WEB监控、监控录像、视频存储、回放查询等功能。满足中心或其他相关单位对车辆运输的监控管理。 防雷系统： 考虑到野外环境下系统运行的稳定性，防止外界强电压、大电流浪涌串入系统，损坏系统的设备，造成系统不能正常运行，我们将从视频信号、RS485控制信号、网络信号、电源四个方面做好防雷保护措施，以保证系统较好的抗干扰性。 系统拓扑图： 技术说明详解： ◆前端热成像仪技术详述 1）红外成像原理 自然界中一切温度高于绝对零度（－273．16摄氏度）的物体都
(毕业设计)飞思卡尔智能车及机器视觉
图像处理在智能车路径识别中的应用 摘要 机器视觉技术在智能车中得到了广泛的应用，这项技术在智能车的路径识别、障碍物判断中起着重要作用。基于此，依据飞思卡尔小车的硬件架构,研究机器视觉技术应用于飞思卡尔小车。飞思卡尔智能车处理器采用了MC9S12XS128芯片，路况采集使用的是数字摄像头OV7620。 由于飞思卡尔智能车是是一款竞速小车，因此图像采集和处理要协调准确性和快速性，需要找到其中的最优控制。因此本设计主要需要完成的任务是：怎样用摄像头准确的采集每一场的图像，然后怎样进行二值化处理；以及怎样对图像进行去噪处理；最后也就是本设计的难点也是设计的核心，怎样对小车的轨迹进行补线。 本设计的先进性，在众多的图像处理技术中找到了适合飞思卡尔智能车的图像处理方法。充分发挥了摄像头的有点。经过小车的实际测试以及相关的MATLAB 仿真，最终相关设计内容都基本满足要求。小车的稳定性和快速性得到显著提高。 关键词：OV7620，视频采集，图像处理，二值化
The Application of Image Processing in the Recognition of Intelligent Vehicle Path ABSTRACT CameraMachine vision technology in the smart car in a wide range of applications, the technology identified in the path of the smart car, and plays an important role in the obstacles to judge. Based on this, based on the architecture of the Freescale car, machine vision technology used in the Freescale car. Freescale smart car the processor MC9S12XS128 chip traffic collected using a digital camera OV7620. Freescale's Smart car is a racing car, so the image acquisition and processing to coordinate the accuracy and fast, you need to find the optimal control. This design need to complete the task: how to use the camera to accurately capture every image, and then how to binarization processing; and how to image denoising; last is the difficulty of this design is the design of the core, how to fill line on the trajectory of the car. The advanced nature of the design found in many image processing techniques of image processing methods for Freescale Smart Car. Give full play to the camera a bit. The actual testing of the car and MATLAB simulation, the final design content can basically meet the requirements. The car's stability and fast to get improved significantly. KEY WORDS:OV7620，Video Capture，PictureProcessing，Binarization
机器视觉测量技术
机器视觉测量技术杨永跃合肥工业大学 2007.3 目录 第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD 相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式
2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像 2 5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从 x 恢复形状的方法 5.6 测距成像
第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais 万能摄像机标定法 6.3 Weng ’ s 标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术第八章图像测量软件 (多媒体介绍 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附:教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。
3 第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,面临着自身能力、能量的局限性, 因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界,有效解决问题。 人类感知外部世界:视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器,赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉:用计算机来模拟生物(外显或宏观视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标:用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备:摄像机、红外线、激光、超声波、 X 射线、 CCD 、数字扫描仪、超声成像、 CT 等 数字化设备 2 低层视觉(预处理 :对输入的原始图像进行处理(滤波、增强、边缘检测 ,提取角点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉:恢复场景的深度、表面法线,通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理分析。系统标定
智能视觉检测系统概述
智能视觉检测系统概述 随着视觉检测技术的不断发展，其应用面也越来越广，视觉检测系统从构成模式上主要分为两大类：基于X86架构的PC系统和基于ARM架构的嵌入式系统。PC系统是比较传统的方式，也是视觉检测系统最早的形式。然而随着视觉技术在不同行业的扩展应用越来越多，应用环境对视觉检测系统的结构模式要求也越来越高。那么在实际项目中到底该选择哪种模式呢？维视图像作为一家致力于视觉技术的高科技企业，在此谈一点自己的看法。 我们知道，一套完整的视觉系统是由三大核心模块构成：前端图像采集、图像处理模块、IO通讯模块。传统的PC系统是把这三部分分别集成，而嵌入式智能相机是把这三部分集成到一个模块中。从技术发展的角度来说，嵌入式智能相机是科技发展的最新成果，具有较好的前沿性。但是在实际应用中，并不一定是新的就能完全把传统的代替掉，我们需要综合考虑实际应用环境，同时还要深入的了解这两者各自的优势和劣势。下面分别从三个主要模块来详细说明。 一、前端图像采集模块 所有基于视觉技术的检测系统，图像采集部分是一切处理结果的基础，图像的质量和稳定性直接影响整套系统的结果。不管是基于PC系统还是嵌入式系统，图像采集部分无非都是由CCD机身、光学镜头、补光光源构成。 其实不管是基于ARM架构的还是基于X86架构的视觉系统，其图像采集部分都是依托于工业镜头、CCD机身、补光光源等。不过由于嵌入式视觉系统为了突出其便携性，整个装置要求设计的比较小巧，所以该系统一般配置的光学成像设备和补光设备都比较单一简单。有时候碰到一些比较特殊的检测需求时，很难依据现场实际环境去自由配置不同的成像装置。
二、图像处理模块 图像处理是整个系统的灵魂，图像处理模块是对采集到的图像的一种解读，把复杂的图像数据处理为机器可认知的数值信号。我们所谓的嵌入式系统和PC系统就是由于这部分程序的载体不同而区分的。我们知道基于ARM的嵌入式系统很难实现复杂的编程设计，那么在选择这两种模式时，首先要了解开发视觉检测程序的几种方式，然后根据实际情况选择合适的开发模式。 一般主要分三类：第一类是从底层开始写算法，以VC、VB等基础开发语言为主，这种方式的自由度非常大，可以根据不同需求分别定制，但是工作量非常大，对开发人员的编程能力和图像处理知识要求较高。
视觉感知与智能视频监控技术培训
视觉感知和智能视频监控技术培训 课程大纲： 第1章视频监控系统 1h 1.1 模拟视频监控系统 1.2 数字视频监控系统 1.3 网络视频监控系统 1.4 智能视频监控系统 1.5 视频监控系统抗干扰方法 1.6 视频监控系统防雷设计 【主办单位】中国电子标准协会培训中心 【协办单位】深圳市威硕企业管理咨询有限公司第2章视频传感器 2h 2.1 传感器视频信号 2.2 CCD视频传感器 2.2.1 特种CCD传感器 2.2.2 360度全景摄像机 2.2.3 红外CCD热像仪 2.2.4 CCD传感器镜头 2.2.5 CCD视频时空域采样 2.2.6 ITU656-601规范 2.2.7 ITU1120规范
2.3 CMOS视频传感器 2.4 CIS视频传感器 2.5 视频传感器比较 第3章物理传感器 1h 3.1 雷达传感器 3.2 超声波传感器 3.3 红外传感器 3.4 声音传感器 3.5 振动传感器 3.6 磁开关传感器 3.7 气体传感器 3.8 温度传感器 3.9 湿度传感器 3.10 光电感烟传感器 第4章视频监控网络 1h 4.1 视频远程传输 4.2 视频控制总线 4.3 IP视频传输 4.3.1 流媒体技术 4.3.2 RTP协议 4.3.3 RTSP协议
4.3.4 DDNS协议 4.4 网络摄像机 第5章智能视频监控 1h 5.2 智能视频监控的功能 5.3 智能视频监控的体系结构5.4 智能视频监控的关键技术5.4.1 运动目标检测 5.4.2 运动目标分类 5.4.3 运动目标跟踪 5.4.4 行为分析和识别 5.5 智能视频监控的使用 5.6 智能视频监控的发展趋势第6章运动侦测和目标判别 2h 6.1 运动目标侦测 6.2 运动估计和运动矢量提取6.3 目标判断和分类 6.4 基于物体形状的目标判别第7章人脸检测和识别 2h 7.1 人脸区域检测 7.2 人脸特征提取 7.3 人脸特征匹配 第8章车牌检测和识别 2h
从视觉感知智能到视觉认知智能
邓志东教授/博士生导师 清华大学智能技术与系统国家重点实验室 清华大学计算机科学与技术系 清华大学人工智能研究院 michael@https://www.360docs.net/doc/016673643.html, 从视觉感知智能到视觉认知智能 2019.10.31 成都2019年第七届输电技术年会
邓志东 清华大学智能技术与系统国家重点实验室教授， 人工智能研究院视觉智能研究中心主任 清华大学计算机系教授，博士生导师。现为中国 自动化学会会士，中国人工智能产业创新联盟专 家委主任，中国自动化学会智能自动化专委会主 任，新兴产业百人会专家等。 ?致力于视觉人工智能研究； ?积极推动“智能+”的跨界融 合发展与产业落地应用实践
提纲O UTLINES 1、人工智能产业生态 2、视觉感知智能成为通用赋能工具与研究范式 3、数据驱动的视觉感知智能面临的主要挑战 4、探索结合数据与知识驱动的视觉认知智能
提纲O UTLINES 1、人工智能产业生态 2、视觉感知智能成为通用赋能工具与研究范式 3、数据驱动的视觉感知智能面临的主要挑战 4、探索结合数据与知识驱动的视觉认知智能
涉及四个维度： 大数据，大计算，算法和应用场景 上游/基础层：大数据，AI 芯片，AI 基础算法，开源代码 框架，AI 基础设施（云-边-端，5G 等） 中游/技术层：视觉引擎，语音引擎，知识引擎 下游/应用层：AI +行业或行业+AI 人工智能产业链划分：
公开评测数据集：视觉物体检测、识别与分割-ImageNet ，MS COCO ，PASCAL VOC-2007 /VOC-2012，Caltech-101，Caltech-256，CIFAR-10，CIFAR-100，MNIST ，US-PS ，SVHN 等； 人脸识别-LFW ，PubFig ，MTFL ，Caltech 人脸数据库，FDDB ，CelebA ，CK+，FER-2013，JAFFE 等；交通标识识别-GTSRB ，TRoM 等 -开放的大数据资源：公开评测数据集是完备大数据，算法性能 仅反映了深度神经网络本身达到甚至超过人类水平的感知能力 产业上游：开放的大数据资源 大数据：真实条件下 有标签的巨量数据
智能视觉检测系统
3.3智能视觉检测系统 汽车注塑件是汽车的重要组成部分，在出厂前要进行形状和尺寸检测，表面质量检测等，如凹陷，翘曲，飞边等。由于人工检测的效率低，准确性差，成本高，不能满足实际质量检测的需求。机器视觉检测系统则有以下优势： 1. 非接触式检测，不损伤注塑件； 2 .检测质量高，高分辨率镜头可达到高精度检测； 3. 高检测效率，工业相机的帧率达每秒百帧； 4. 实时性强，不出现漏检情况； 5. 现场抗干扰能力强； 6. 可靠性高，长时间稳定工作。 3.3.1组成部分 机器视觉检测系统由三部分组成：图像的获取、图像的处理、输出显示。 图像获取设备包括光源、工业摄像机（配套镜头）等，光源可以使注塑件的表面特征得以完整显现，如表面缺陷，飞边等。摄像机可突出注塑件的关键特征，其部件CCD实现将图像光信号转换成电信号（模拟信号）的目的。 图像处理设备包括相应的软件和硬件系统。图像采集卡将得到的模拟信号转变为数字信号，然后供计算机软件系统处理。图像采集卡是一种可获得数字化视频图像信息存储并高速播放出来的设备。普通的传输接口无法满足图像信号的高速传输，因此需要专用的图像采集设备来实现。软件系统利用滤波算法对噪声滤除，然后进行图像匹配，得到尽可能最真实的图像。 输出显示设备与过程相连，包括监视界面，过程控制器和报警装置等。摄像数据通过计算机对标准和故障图像的分析和比较，若发现不合格产品，则通过NG信号告警，由PLC 自动将其排除出生产线。机器视觉检测的结果可以作为计算机辅助质量CAQ （Computer Aided Quality）系统的信息来源，也可以和其它控制系统集成。 3.3.2. 系统设计
基于单目视觉的工业机器人智能抓取系统设计
第35卷第！期机 电工程V)35 N o.3 2018 年！月Journal o f M echanical &E le c tric a l E ngine erin g M ar. 2018 D O I；10.3969/j.is s n. 1001-4551.2018.03.014 基于单目视觉的工业机器人智能抓取系统设计 张驰，廖华丽，周军！ (河海大学机电工程学院，江苏常州213022) 摘要:针对工业机器人如何能在多目标工况下快速自主识别和抓取指定目标工件的问题，将单目视觉引导技术应用到工业机器人 智能抓取系统设计中。利用图像进行了模式识别，对检测定位进行了研究，建立了视觉图像与工件定位抓取之间的关系，提出了基 于轮廓H u不变矩快速模板匹配算法的单目视觉抓取系统。首先将摄像机获取的图像进行了预处理，然后利用轮廓H u不变矩模 板匹配算法进行了目标工件的识别，利用轮廓矩和二阶惯性矩最小原理对识别出的目标工件进行了位姿求取，最后通过建立 S O C K E T通信将求取的位姿发送给了机械臂控制系统引导机械臂的抓取。基于V S软件开发平台和A B B机械手，对智能抓取系统 进行了搭建并试验。研究结果表明;该基于单目视觉搭建的工业机器人智能抓取系统成本低、定位精度高，可满足工业自动化生产 的需求。 关键词:单目视觉;工业机器人;图像处理;模板匹配;位姿检测 中图分类号:T H39;T P242文献标志码:A文章编号：1001 -4551 (2018 )03-0283-05 Intelligent grasping system for industrial robot basedonmonocular vision ZHANG Chi, LIAO Hua-li, ZHOU Jun (C o lle g e o f M e c h a n ic a l a n d E l e c t r i c a l，H o h a i U n iv e r s it y，C h a n g z h o u213022，C h in a) A b s tr a c t ；A im in g at tlie problem th a t an in d u s tria l robot how to q u ic k ly and autonom ously id e n ti der m u lti-ta rg e t c o n d itio n s，m onocular visio n was a p plied to the design o f an in te llig e n t grasf)ing system fo r in d u s tria l robots. In order to lis h the re la tio n sh ip between t he visual image and the w orkpiece p o sitio ning and g ra p p in g，the p—tern re c o g n itio n，de tection and locatio n u- sing images were s tu d ie d，and a m onocular visio n capture system based on contour H u in v a ria n t moments fast tem pl was proposed. F ir s tly，the image data collected fro m the cam era should be preprocessed，then the target was id e n tifie d b y h ing m etliod based o n the contour H u in v a ria n t m o m e n t，and the p o sitio n o f the target w orkpiece was obtained by using the contour mom ent and the p rin c ip le o f second-order m om ent o f in e rtia. F in a lly，through the establishm ent o f S O C K E T c o m m u n ic a tio n，sent to the m a n ip u la to r con trol system to guide the m a n ip u la to r to grasp. Based on VS software developm ent p la tfo rm a n d A B B r o b o t，the in- te llig e n t grasping system w as b u ilt and test. The results in d ica te that the in d u s tria l robot in te llig e n t grasping system based on m onocular vision has low c o s t，high p o sitio n in g accuracy a nd meets the needs o f in d u s tria l autom ation productio n. K e y w o r d s；m onocular v is io n；in d u s tria l ro b o t；image processing；tem plate m a tc h in g；pose detection 收稿日期=2017 -07-04 基金项目：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（2〇16B02914) 作者简介:张驰（1992-)，男，江苏宿迁人，硕士研究生，主要从事机器视觉方面的研究。E-m a il:1481178975@qq:〇m 通信联系人:周军，男，教授。E-m a il:zh j+6171@163:om
单目视觉智能车路径识别及控制策略
单目视觉智能车路径识别及控制策略研究＊ 陈启迅 薛 静 （西北工业大学自动化学院 西安７１００７２ ）摘 要 研究了基于ＣＭＯＳ摄像头的图像采集方法，以及智能车赛道路径识别。提出了自适应差分边缘检测算法，采用取点求面积的方法提取指引线的相关参数。自适应差分边缘检测算法是在一般的边缘检测算法的基础上提出的，它能根据提取的左右边缘存在情况调整搜索范围、阈值，以及差值的求取方法。使用海伦公式求指引线上所取的三角形的面积， 据此提出了１种基于三角形面积的智能车速度控制方法，此方法以指引线上的三角形面积反映赛道的弯曲程度，并以此作为智能车速度控制的控制变量。 关键词 自适应差分边缘检测；智能车；图像采集；海伦公式 中图分类号：ＴＰ３０１．６ 文献标志码：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６３／ｊ ．ｉｓｓｎ １６７４－４８６１．２０１２．０５．００６收稿日期：２０１２－０７－０４ 修回日期：２０１２－０９－ ０７ ＊西北工业大学研究生创业种子基金项目（ 批准号：Ｚ２０１１０４７）资助第一作者简介：陈启迅（１９８４），硕士生．研究方向：控制工程、系统工程．Ｅ－ｍａｉｌ：ｃｑ ｘ０６２０１４＠１２６．ｃｏｍ０ 引 言 智能车辆系统是１个拥有感知环境能力，具备规划决策能力以实现自动行驶，并且可以实现多等 级辅助驾驶等功能于一体的综合系统［ １ ］。与很多学科有着密切关系，如计算机、控制、通信、图像处 理、人工智能、信号处理等，同时也是多种传感器融 合的载体。因为它一般集中了摄像机、ＧＰＳ、超声波雷达、激光雷达等多种传感器来感知周围环境， 并根据多传感器融合所获得的道路、车辆状态和障碍物信息进行控制车辆的转向和速度，从而使得车辆安全、可靠、稳定地在道路上行驶，因此智能车辆 是多学科综合于一体的高度智能化的产物［ ２－ ３］。文献［４］ 中介绍了一般差分边缘检测算法。文献［５ ］中描述了基于序列图像运动分割的车辆边界轮廓提取算法。文献［６］中提到了道路裂纹线检测中的脊波域图像增强算法。选用功耗低、前瞻性好的ＣＭＯＳ摄像头作为路径识别视觉传感器，采用自适应差分边缘检测算法有效地提取道路指引线，此算法具有很高的灵活性和适应能 力， 能够有效地降低干扰。进一步使用取点求面积的方法获取指引线参数。 １ 视觉图像采集 １．１ 硬件实现 ＣＭＯＳ视觉传感器图像采集电路［７］ 见图１ ，ＬＭ１８８１可以实现视频同步信号的分离。２脚为视 频信号输入端；３脚和５脚分别为场同步、行同步信号输出端；７脚为奇偶场同步信号输出端，在此不使用。视频信号同时接入微处理器ＡＤ转换口 。 图１ 视频同步信号分离电路 Ｆｉｇ．１ Ｔｈｅ ｃｉｒｃｕｉｔ ｆｏｒ ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｙ ｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎｓｉｇ ｎａｌ ｏｆ ｖｉｄｅｏ１．２ 软件实现 视频信号采集流程［８］ ：首先等待场信号的到 来；然后延时，跳过场消隐，约１．４４ｍｓ；等待行同步信号；判断采集行数是否满足要求，满足则采集完成，否则延时，跳过行同步信号和消隐信号；对１行视频信号进行连续采集； 延时，跳过若干行视频信号，再跳回到等待行同步信号，直至完成，就能采集到１幅有效而完整的视频图像了。 ２ 自适应差分边缘检测算法 阈值分割法［９－ １０］在结构化道路上是提取指引 ４ ２交通信息与安全 ２０１２年５期 第３０卷 总１７１期
基于CMOS的智能小车视觉系统的设计
基于CMOS的智能小车视觉系统的设计 摘要：本文主要介绍了基于CMOS数字图像摄像机在智能小车项目中构建视觉系统的应用。首先介绍了智能小车视觉监控系统的硬件构成。再叙述了视觉图像监控软件系统，该软件系统从功能上主要分成六个模块，整个软件系统通过六个模块协调工作，共同完成任务。实验表明，本文所叙述方案设计的有效性和正确性，并具备一定参考和实用价值。 关键词：CMOS；视觉监控系统；障碍物识别 中图分类号：S611文献标识码：A 文章编号： 1 前言 智能小车，是一个集环境感知、规划决策，自动行驶等功能于一体的综合系统。智能小车对环境的感知能力要求智能小车具有环境感知传感器，随着机器视觉理论的发展以及视觉系统本身具有的优势，视觉传感器己是最重要的选择。 智能小车视觉系统的总任务是环境感知。视觉感知是利用图像输入系统加上图像处理分析系统来完成的。而其最主要和最基本的功能就是视频图像的检测识别和预警，即确定
智能小车所观察各种复杂环境中是否出现障碍物，并对其安全行驶起到辅助作用。 本文主要针对自主开发的智能小车，选用新型高集成度的硬件设备，配合以VC++模块化程序设计的软件系统进行视觉系统的开发。 2 智能小车视觉系统硬件的构成 2.1 智能小车视觉系统硬件设计思想 智能小车的视觉系统是要为智能小车开发具有类似人类视觉能力。 智能小车视觉系统是模仿人类的视觉系统进行搭建。是以计算机为中心，由视觉传感器、图像采集卡等构成。 2.2 硬件选用 根据智能小车的自身特点，要求其视觉系统平台的搭建满足体积小、重量轻、功耗小、高适应性、成像速度快、可靠传输性强、性价比高等特点。经过综合考虑本实验选用MVC1000SA数字摄像机，并同时选配LM12JCM的光学镜头。 MVC1000SA 数字摄像机是由CMOS数字图像传感器芯片、芯片外围电路及集成的显示控制器的图像采集卡构成。通过Gigabit Ethernet数字接口，连接于计算机的千兆网卡和计算机进行数据的通信。 2.3 其他配件
智能的视觉传感器技术及应用【深度解析】
智能的视觉传感器技术及应用 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、数控系统、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 视觉传感技术是传感技术七大类中的一个，视觉传感器是指：通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理，来计算对象物的特征量（面积、重心、长度、位置等），并输出数据和判断结果的传感器。 一、视觉传感器概述 视觉传感技术是传感技术七大类中的一个，视觉传感器是指：通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理，来计算对象物的特征量（面积、重心、长度、位置等），并输出数据和判断结果的传感器。 二、分类 1、3D视觉传感技术 3D视觉传感器具有广泛的用途，比如多媒体手机、网络摄像、数码相机、机器人视觉导航、汽车安全系统、生物医学像素分析、人机界面、虚拟现实、监控、工业
检测、无线远距离传感、显微镜技术、天文观察、海洋自主导航、科学仪器等等。这些不同的应用均是基于3D视觉图像传感器技术。特别是3D影像技术在工业控制、汽车自主导航中具有急迫的应用。 2、智能视觉传感技术 智能视觉传感技术下的智能视觉传感器也称智能相机，是近年来机器视觉领域发展最快的一项新技术。智能相机是一个兼具图像采集、图像处理和信息传递功能的小型机器视觉系统，是一种嵌入式计算机视觉系统。它将图像传感器、数字处理器、通讯模块和其他外设集成到一个单一的相机内，由于这种一体化的设计，可降低系统的复杂度，并提高可靠性。同时系统尺寸大大缩小，拓宽了视觉技术的应用领域。 智能视觉传感器的易学、易用、易维护、安装方便，可在短期内构建起可靠而有效的视觉检测系统等优点使得这项技术得到飞速的发展。 三、视觉传感技术的实现基础 视觉传感器的图像采集单元主要由CCD/CMOS像机、光学系统、照明系统和图像采集卡组成，将光学影像转换成数字图像，传递给图像处理单元。通常使用的图像传感器件主要有CCD图像传感器和CMOS图像传感器两种。下面将介绍两种传感器的实现原理及优缺点。 类别CCD CMOS 生产线专用通用 成本高低
基于视觉传感器的智能小车标志识别系统
基于视觉传感器的智能小车的标志识别系统 摘要：视觉信号具有信号探测范围宽、获取信息丰富等优点。随着近几年图像处理技术以及计算机处理能力的飞速发展，视觉导航成为机器人导航的主要发展方向之一。机器人导航的任务之一就是根据路面特征来行走，本文在Visual C++集成开发环境中基于OpenCV 和DirectShow 视频采集技术编程实现了系统的功能。本文所设计的就是一个基于视觉传感器的智能小车的标志识别系统，根据图像分析后的二值图像序列信息，使小车能根据识别到的图像信息进行运动。 关键词：智能小车视觉导航图像处理特征识别 The Mark Recognition System Based on Vision for an Intelligence Vehicle Abstract：Visual signal with the signal detection range, access to information-rich and so on. As in recent years, image processing technology and the rapid development of computer processing power, visual robot navigation as the main development direction of navigation. Robot navigation tasks is to walk to the road characteristics, this article in Visual C + + integrated development environment based on OpenCV and DirectShow video capture technology, programming function of the system. This article is designed is a smart vision sensor based car sign recognition system, according to the image analysis of binary image sequences, so the car can be identified according to the image information campaign. Key Words：Intelligence Vehicle Mark Recognition Image Processing Feature Recognition 1 绪论 机器人[1]的导航技术是智能型机器人自主完成任务的核心技术。移动机器人[2]导航是指移动机器人按照预先给出的任务命令，根据已知信息做出路径规划，并在行进过程中，不断感知周围的局部环境信息，自主地做出决策，调整自身位姿，引导自身安全行驶或跟踪已经路径到达目标位置。这其中包括三个主要内容：避障、定位和路径规划。本文所设计的就是一个基于视觉传感器的智能小车的标志识别系统，根据图像分析后的二值图像序列信息，小车能根据识别到的图像信息进行运动。 2 基于视觉传感器的智能小车系统 本论文是基于视觉传感器[8]的智能小车识别系统,试验的平台选用的是上海中为机器人提供的小车，小车实现的功能是在地面行走时，能根据摄像头反馈回的地面特征，实现自主移动。实验中用到的模块有，CMOS 摄像头，无线图传模块，传感与通讯模块，运动控制模块，远程控制模块，USB 图像采集卡，运动过程如图2.1所示：