智能检测系统复习课程
智能检测系统
1.智能检测装置：主要形式：智能传感器、智能仪器、虚拟仪器和智能检测系统；
2.非电量检测：温度检测（热电式传感器，光纤温度传感器，红外测温仪，微波测温仪）压力检测（应变式压力计，压电式压力计，电容式压力计，霍尔式压力计）流量检测（电磁流量计，超声波流量传感器，光纤漩涡流量传感器）物位检测（电容式液位传感器，超声波物位传感器，微波界位计）成分检测（红外线气体分析仪，半导体式气敏传感器）
3.流量检测：流量的定义为单位时间内流过管道某一截面的体积或质量，因此，流量分为体积流量和质量流量；分为：电磁流量计，超声波流量传感器，光纤漩涡流量传感器；流量检测包括：○1.电磁流量计：电磁流量计是以电磁感应原理为基础的。它能检测具有一定电导率的酸碱盐溶液，腐蚀性液体以及含有固体颗粒（泥浆，矿浆）的液体流量。○2.超声波流量传感器:超声波流量传感器是利用超声波在流体中传输时，在静止流体和流动流体中的传播速度不同的特点，从而求得流体的流速和流量。○3.光纤漩涡流量传感器:光纤漩涡流量传感器是将一根多模光纤垂直的装入管道，当液体或气体流与其垂直的光纤时，光纤受到流体涡流的作用而振动，振动的频率域流速有关，测出该频率就可确定液体的流速。
4.智能仪器：就是一种以微处理器为核心单元，兼有检测、判断和信息处理功能的智能化测量仪器；按实现方式划分，智能仪器有非集成智能仪器和集成智能仪器两种形式；构成：（1）.硬件：传感器、主机电路、模拟量输入/输出通道、人机接口电路、标准通信接口；（2）.软件：监控程序、接口管理程序、数据处理程序；功能：具有逻辑判断、决策和统计处理功能；具有自诊断、自
校正功能；具有自适应、自调整功能；具有组态功能；具有记忆、存储功能；具有数据通信功能；特点：高精度、多功能、高可靠性和高稳定性、高分辨率、高信噪比、友好的人机对话能力、良好的网络通信能力、自适应性强、高性价比；发展趋势:多功能化、智能化、微型化、网络化；
5. 非集成智能仪器：也称为微机嵌入式智能仪器，即将传统的传感器、单片机或微型计算机、模拟量输入输出通道、标准数据通信接口、人机界面和外设接口等分离部件封装在一起，组合为一个整体而构成；特点：一般为专用或多功能产品，具有小型化、便携式、低功耗、易于密封、适应恶劣环境、低成本；
6.虚拟仪器：以通用的计算机硬件和操作系统为依托，增加必要的硬件设备，通过计算机软件使其具备各种仪器的功能；由信号采集与控制单元、数据分析与处理单元、数据表达与输出单元等三大部分组成。特点：增强了传统仪器的功能、软件就是仪器、自由定义仪器，仪器开放灵活、开发费用更低，技术更新更快；
7.虚拟仪器总线：VXI总线将传统的消息基仪器和寄存器基仪器统一在同一环境下，不仅为各个仪器模块提供了定时和同步的能力，而且还提供了开放的，标准化的高速处理器总线。使用户开发虚拟仪器更为灵活，效率更高，保证了系统的稳定性和高性能。
8.现场总线：一种安装在制造和过程区域的现场设备/仪器与控制室内的自动控制装置/系统之间的一种串行、数字式、双向传输和多种分支结构的通信网络；是计算机技术、通信技术和控制技术的综合与集成。含义表现在六个方面：（1）现场通信网络与信息传输的数字化（2）现场设备的智能化与互连（3）互操作性（4）分散功能块（5）通信线供电（6）开放式互连环境；现场控制总线
的特点和优势：特点：（1）1对N结构减少传输电缆、节约硬件设备（2）可靠性高（3）可控性好（4）互换性好（5）互操作性好（6）分散控制（7）统一组态；优势：（1）增强了现场级信息集成能力（2）开放式、互操作性、互换性、可集成性（3）系统可靠性高、可维护性好（4）降低了系统及工程成本；现场总线通信协议一般由底层到上层可分为现场设备层、过程监控层和企业管理层三个层次。现场总线的网络拓扑结构主要有三种：（1）星状结构（2）树状结构（3）环状结构；现场总线的数据通信模式有三种:对等式、主从式、客户/服务器式。典型的现场总线:（1）CAN（控制局域网）（2）Lon Works（局域操作网）（3）Profibus（过程现场总线）（4）HART（5）FF（6）Ethernet （工业以太网）
9.干扰和干扰源：干扰：就是非被测信号本身，却能与被测信号一起被测试仪器检取的信号。形成电磁干扰有三个要素：（1）噪声源（2）传播干扰的途径（3）敏感器件；干扰源：指产生噪声干扰的元件、设备或信号。（如雷电、继电器、可控硅、电机、高频时钟）；内部干扰：是指测试系统本身（包括被测对象）的各种器件、电路、负载、电源等引起的各种干扰。如电路之间寄生电容、泄漏电阻的存在。外部干扰：是指由使用条件和外界环境因素所引起的干扰，主要来自于自然界和被测对象周围的电气设备。如地球磁场、地球大气放电、宇宙干扰以及水蒸气、雨雪、沙尘、烟尘。干扰传播的途径主要有三种：静电耦合，磁场耦合，公共阻抗耦合。硬件抗干扰：接地、屏蔽、隔离、抑制共模干扰、抑制串模干扰；软件抗干扰：数字滤波、软件冗余、软件拦截技术、看门狗技术、输入信号重复检测法、输出端口数据刷新法。
10.智能传感器：“智能传感器是内置有智能功能的传感装置”，智能微传感器是将微加工制造的硅基传感器与信号处理电路、微处理器集成在同一块芯片上或封装在一起的器件，由于微处理器的存在，使得这类传感器具有智能决策和智能信息处理能力，因此称为智能传感器定义：对外界信息具有一定的检测、自诊断、数据处理以及自适应能力的传感器。优点：通过软件技术可实现高精度的信息采集，而且成本低；具有一定的编程自动化能力；功能多样化
11.热电偶：优点：结构简单，制作容易，精度高，温度测量范围宽，动态响应特性好，输出信号便于远传。热电偶是有缘传感器，测量时不需要外加电源，使用方便。测温原理：1.热电效应：两种不同成分的导体两端接合成回路时，当两接合点热电偶温度不同时，就会在回路内产生热电流。（塞贝克效应）2.接触电动势：不同导体的自由电子密度是不同的，当两种不同的导体A，B连接在一起，由于两者内部单位提及的自由电子数目不同，从而在接触处产生电子的扩散，切扩散速率不同。3，热电偶回路的总电动势：书P14，公式2.3
结构与种类：结构（普通型热电偶，特殊热电偶）种类（书P17，表2.1，铂铑——铂铑，铂铑——铂，镍镉——镍硅，镍镉——康铜，铁，铜）。冷端温度补偿：补偿导线法，冷端恒温法，冷端温度矫正法，自动补偿法。
12.霍尔效应：当载流体或半导体与电流相垂直的磁场中，在其两端将产生电位差。霍尔效应的产生是由于运动电荷受磁场中洛伦兹力作用的结果；
13.集成智能仪器：即智能式传感器的实现，依赖于大规模集成电路和微机械加工工艺，利用硅作为基本材料来制作敏感元件、信号调理电路、微处理单元，并将它们集成在一块芯片上。传感器的集成化有三种情况：○1将多个功能完全相同的敏感单元集成在同一个芯片上；○2对多个结构相同、功能相近的敏感元
自动驾驶汽车硬件系统概述
自动驾驶汽车硬件系统概述 自动驾驶汽车的硬件架构、传感器、线控等硬件系统 如果说人工智能技术将是自动驾驶汽车的大脑，那么硬件系统就是它的神经与四肢。从自动驾驶汽车周边环境信息的采集、传导、处理、反应再到各种复杂情景的解析，硬件系统的构造与升级对于自动驾驶汽车至关重要。 自动驾驶汽车硬件系统概述 从五个方面为大家做自动驾驶汽车硬件系统概述的内容分享，希望大家可以通过我的分享，对硬件系统的基础有个全面的了解： 一、自动驾驶系统的硬件架构 二、自动驾驶的传感器 三、自动驾驶传感器的产品定义 四、自动驾驶的大脑 五、自动驾驶汽车的线控系统
自动驾驶事故分析 根据美国国家运输安全委员会的调查报告，当时涉事Uber汽车——一辆沃尔沃SUV系统上的传感器在撞击发生6s前就检测到了受害者，而且在事故发生前1.3秒，原车自动驾驶系统确定有必要采取紧急刹车，此时车辆处于计算机控制下时，原车的紧急刹车功能无法启用。于是刹车的责任由司机负责，但司机在事故发生前0.5s低头观看视频未能抬头看路。 从事故视频和后续调查报告可以看出，事故的主要原因是车辆不在环和司机不在环造成的。Uber在改造原车加装自动驾驶系统时，将原车自带的AEB功能执行部分截断造成原车ADAS功能失效。自动驾驶系统感知到受害者确定要执行应急制动时，并没有声音或图像警报，此时司机正低头看手机也没有及时接管刹车。
目前绝大多数自动驾驶研发车都是改装车辆，相关传感器加装到车顶，改变车辆的动力学模型；改装车辆的刹车和转向系统，也缺乏不同的工况和两冬一夏的测试。图中Uber研发用车是SUV车型自身重心就较高，车顶加装的设备进一步造成重心上移，在避让转向的过程中转向过急过度，发生碰撞时都会比原车更容易侧翻。 自动驾驶研发仿真测试流程 所以在自动驾驶中，安全是自动驾驶技术开发的第一天条。为了降低和避免实际道路测试中的风险，在实际道路测试前要做好充分的仿真、台架、封闭场地的测试验证。 软件在环（Software in loop），通过软件仿真来构建自动驾驶所需的各类场景，复现真实世界道路交通环境，从而进行自动驾驶技术的开发测试工作。软件在环效率取决于仿真软件可复现场景的程度。对交通环境与场景的模拟，包括复杂交通场景、真实交通流、自然天气（雨、雪、雾、夜晚、灯光等）各种交通参与者（汽车、摩托车、自行车、行人等）。采用软件对交通场景、道路、以及传感器模拟仿
建筑智能化系统检测介绍教学文稿
建筑智能化系统检测介绍 一、什么是建筑智能化系统 建筑智能化系统，过去通常称弱电系统，是指以建筑为平台，利用现代通信技术、信息技术、计算机网络技术、监控技术等，实现对建筑物的智能管理，以满足建筑物的监控功能、管理功能和信息共享的需求，通过对建筑物和建筑设备的自动检测与优化控制，实现信息资源的优化管理和对使用者提供最佳的信息服务，使智能建筑达到投资合理、适应信息社会需要的目标，并具有安全、舒适、高效和环保的特点。 GB50300-2001《建筑工程施工质量验收统一标准》将其定为第7项分部工程，GB50375-2006《建筑工程施工质量评价标准》也将其纳入“安装工程”范畴， GB50339-2003《智能建筑工程质量验收规范》对其质量控制、系统检测和竣工验收做出了具体规定。 依据GB50339-2003规定，建筑智能化系统分为通信网络系统、信息网络系统、建筑设备监控系统、火灾自动报警及消防联动系统、安全防范系统、综合布线系统、智能化系统集成、电源与接地、环境和住宅（小区）智能化等10个子系统。根据设计和需要，实际的建筑智能化系统可以为其中的1个或者多个子系统和系统集成。 常见的建筑智能化子系统有：有线电视系统、综合布线系统、安全防范系统（包括视频安防监控系统、入侵报警系统、出入口控制（门禁）系统、巡更管理系统、停车场（库）管理系统等各子系统等）、火灾自动报警及消防联动系统、住宅（小区）智能化（访客对讲系统、家庭控制器应用较多）等。 二、建筑智能化系统检测的必要性 （一）国家规范关于智能化系统检测的规定： 1、GB50300-2001《建筑工程施工质量验收统一标准》强制条文3.0.3条第8款：“对涉及结构安全和使用功能的重要分部工程应进行抽样检测”。
人工智能在汽车自动驾驶中的应用
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/0a8324834.html, 人工智能在汽车自动驾驶中的应用 作者：蒋海 来源：《商情》2020年第15期 【摘要】近年来随着各类新型技术的逐渐发展进步，汽车行业也逐步被赋予了人工智能的概念。人工智能与汽车驾驶的融合促进了自动驾驶汽车技术的发展。本文就对于人工智能在自动驾驶汽车中的应用进行了简要的探讨分析，从当前阶段自动驾驶汽车发展的实际情况入手，对于实际应用进行了具体的分析，同时也对于人工智能在自动驾驶汽车中的发展前景进行了展望，希望能够为切实强化自动驾驶汽车的实际应用水平起到有力的作用。 【关键词】人工智能 ;汽车自动驾驶 ;应用分析 一、自动驾驶汽车的发展实况分析 所谓自动驾驶，通常又被称为无人驾驶、智能化驾驶等。相对于许多发达国家而言，我国在自动驾驶汽车方面的研究起步较晚，但经过了较长一段时间的研究发展，目前也已经取得了较为突出的成就。早在十几年前就已经有科研人员研发出了智能无人车，通过借助智能行为控制系统的优势性作用，使其能够在不存在特殊情况下的过程当中能够实现无人驾驶。另外还有研究院已经研发出了所谓的脑控汽车，脑控汽车就是通过借助脑电设备来捕捉人腦所发出的脑电信号，并通过对于信号进行全面的识别，将其转换为操作指令传达给汽车，以此来实现通过人脑控制来驾驶汽车的目的。尽管此类研究已经取得了一定的成果，但想要真正获得广泛的应用还需要开展更为深入的研究。目前越来越多的科研人员开始进行自动驾驶汽车方面的研究，在未来的一段时间当中，自动驾驶行业必然获得突出的发展。 二、人工智能在自动驾驶汽车中的应用 （一）人工智能在自动驾驶汽车路线中的应用 自动驾驶属于一类较为完整的软件交互系统，我们可以将自动驾驶软件部分大致分为环境感知模块、行为决策模块以及运动控制模块三大模块类型。其中，环境感知模块，简单来说就是指通过科学合理的运用传感器实现对于周边环境情况的感知。常见的环境感知模块包括雷达、摄像头、传感器等。除了能够掌握周边环境状态之外，同时也能够对于车身本身的状态信息进行了解。行为决策模块则需要充分依据实时路网信息以及周边的交通环境信息确保在满足交通规则要求的情况下实现安全稳定的驾驶决策。运动控制模块通过对于行驶轨迹的科学合理规划以及当前车辆所处位置和运行状态，实现对于汽车、油门刹车以及方向盘等的控制。 （二）人工智能技术在实际驾驶过程当中的应用
人工智能车牌识别
车牌自动识别 近年来，随着物联网、车联网的迅猛发展，以及中国汽车数量的不断增加，这对智能交通系统提出了新的要求。作为智能交通系统一部分的集成信号处理、计算机视觉、模式识别等技术的车牌识别系统因而也有了新的应用和挑战。除传统的用于高速公路超速违章管理、停车场管理、车辆流量管理以及车辆电子收费系统外，车牌识别系统还可以用于移动机器人对停车场车辆的监管以及交通管理部门对违章车辆车牌的自动登记等。 一、车牌自动识别系统的技术说明 车牌自动识别系统采用车牌识别技术来实现技术效果的。车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。 车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。 汽车牌照号码是车辆的唯一“身份”标识，牌照自动识别技术可以在汽车不作任何改动的情况下实现汽车“身份”的自动登记及验证，这项技术已经应用于公路收费、停车管理、称重系统、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合。 以下列举了几种应用方式： ——监测报警 对于纳入“黑名单”的车辆，例如：被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违章车辆等，只需将其车牌号码输入到应用系统中，车牌识别设备安装于指定的路口、卡口或由执法人员随时携带按需要放置，系统将识读所有通过车辆的牌照号码并与系统中的“黑名单”比对，一旦发现指定车辆立刻发出报警信息。系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低；可以适应高速行驶的车辆；可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通；整个监视过程中司机也不会觉察、保密性高。应用这种系统将极大地提高执法效率。 ——超速违章处罚 车牌识别技术结合测速设备可以用于车辆超速违章处罚，一般用于高速公路。具体应用是：在路上设置测速监测点，抓拍超速的车辆并识别车牌号码，将违章车辆的牌照号码及图片发往各出口；在各出口设置处罚点，用车牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的超速车辆的号码比对，一旦号码相同即启动警示设备通知执法人员处理。与传统的超速监测方式相比，这种应用可以节省警力，降低执法人员的工作强度，而且安全、高效、隐蔽，司机需时刻提醒自己不能超速，极大地减少了因超速引发的事故。
智能检测系统
1.智能检测装置：主要形式：智能传感器、智能仪器、虚拟仪器和智能检测系统； 2.非电量检测：温度检测（热电式传感器，光纤温度传感器，红外测温仪，微波测温仪）压力检测（应变式压力计，压电式压力计，电容式压力计，霍尔式压力计）流量检测（电磁流量计，超声波流量传感器，光纤漩涡流量传感器）物位检测（电容式液位传感器，超声波物位传感器，微波界位计）成分检测（红外线气体分析仪，半导体式气敏传感器） 3.流量检测：流量的定义为单位时间内流过管道某一截面的体积或质量，因此，流量分为体积流量和质量流量；分为：电磁流量计，超声波流量传感器，光纤漩涡流量传感器；流量检测包括：○1.电磁流量计：电磁流量计是以电磁感应原理为基础的。它能检测具有一定电导率的酸碱盐溶液，腐蚀性液体以及含有固体颗粒（泥浆，矿浆）的液体流量。○2.超声波流量传感器:超声波流量传感器是利用超声波在流体中传输时，在静止流体和流动流体中的传播速度不同的特点，从而求得流体的流速和流量。○3.光纤漩涡流量传感器:光纤漩涡流量传感器是将一根多模光纤垂直的装入管道，当液体或气体流与其垂直的光纤时，光纤受到流体涡流的作用而振动，振动的频率域流速有关，测出该频率就可确定液体的流速。 4.智能仪器：就是一种以微处理器为核心单元，兼有检测、判断和信息处理功能的智能化测量仪器；按实现方式划分，智能仪器有非集成智能仪器和集成智能仪器两种形式；构成：（1）.硬件：传感器、主机电路、模拟量输入/输出通道、人机接口电路、标准通信接口；（2）.软件：监控程序、接口管理程序、数据处理程序；功能：具有逻辑判断、决策和统计处理功能；具有自诊断、自校正功能；具有自适应、自调整功能；具有组态功能；具有记忆、存储功能；具有数据通信功能；特点：高精度、多功能、高可靠性和高稳定性、高分辨率、高信噪比、友好的人机对话能力、良好的网络通信能力、自适应性强、高性价比；发展趋势:多功能化、智能化、微型化、网络化； 5. 非集成智能仪器：也称为微机嵌入式智能仪器，即将传统的传感器、单片机或微型计算机、模拟量输入输出通道、标准数据通信接口、人机界面和外设接口等分离部件封装在一起，组合为一个整体而构成；特点：一般为专用或多功能产品，具有小型化、便携式、低功耗、易于密封、适应恶劣环境、低成本； 6.虚拟仪器：以通用的计算机硬件和操作系统为依托，增加必要的硬件设备，通过计算机软件使其具备各种仪器的功能；由信号采集与控制单元、数据分析与处理单元、数据表达与输出单元等三大部分组成。特点：增强了传统仪器的功能、软件就是仪器、自由定义仪器，仪器开放灵活、开发费用更低，技术更新更快； 7.虚拟仪器总线：VXI总线将传统的消息基仪器和寄存器基仪器统一在同一环境下，不仅为各个仪器模块提供了定时和同步的能力，而且还提供了开放的，标准化的高速处理器总线。使用户开发虚拟仪器更为灵活，效率更高，保证了系统的稳定性和高性能。 8.现场总线：一种安装在制造和过程区域的现场设备/仪器与控制室内的自动控制装置/系统之间的一种串行、数字式、双向传输和多种分支结构的通信网络；是计算机技术、通信技术和控制技术的综合与集成。含义表现在六个方面：（1）现场通信网络与信息传输的数字化（2）现场设备的智能化与互连（3）互操作性（4）分散功能块（5）通信线供电（6）开放式互连环境；现场控制总线的特点和优势：特点：（1）1对N结构减少传输电缆、节约硬件设备（2）可靠性高（3）可控性好（4）互换性好（5）互操作性好（6）分散控制（7）统一组态；优势：（1）增强了现场级信息集成能力（2）开放式、互操作性、互换性、可集成性（3）系统可靠性高、可维护性好（4）降低了系统及工程成本；现场总线通信协议一般由底层到上层可分为现场设备层、过程监控层和企业管理层三个层次。现场总线的网络拓扑结构主要有三种：（1）星状结构（2）树状结构（3）环状结构；现场总线的数据通信模式有三种:对等式、主从式、客户/服务器式。典型的现场总线:（1）CAN（控制局域网）（2）Lon Works（局域操作网）（3）Profibus（过程现场总线）（4）HART（5）FF（6）Ethernet（工业以太网）
【CN110895968A】人工智能医学图像自动诊断系统和方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910334631.X (22)申请日 2019.04.24 (71)申请人 南京图灵微生物科技有限公司 地址 210000 江苏省南京市栖霞区仙林街 道齐民路6号5栋808室 (72)发明人 王仲霄 武玮 (74)专利代理机构 北京华睿卓成知识产权代理 事务所(普通合伙) 11436 代理人 程淼 (51)Int.Cl. G16H 50/20(2018.01) G16H 30/40(2018.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 人工智能医学图像自动诊断系统和方法 (57)摘要 本公开实施例提供一种人工智能医学图像 自动诊断系统和方法，其采集医学显微镜图像和 对应的诊断数据，对医学显微镜图像进行标注得 到医学显微镜图像对应的标注数据，基于医学显 微镜图像对应的诊断数据和标注数据构建训练 集和测试集，并基于深度学习模型训练得到最优 AI分类模型和最优AI语义分割模型，实现检测样 本的医学显微镜图像的自动诊断。本公开实施例 可以有效节省人力资源，缩短诊断时间，提高诊 断准确率。权利要求书3页 说明书9页 附图3页CN 110895968 A 2020.03.20 C N 110895968 A
权 利 要 求 书1/3页CN 110895968 A 1.一种人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于采集医学图像和对应的诊断数据，并对所述医学图像和诊断数据进行统一降噪和图像增强处理，其中，所述医学图像包括医学显微镜图像； 数据标注模块，用于对所述医学图像中的致病微生物所在的图像区域进行标注，形成所述医学图像对应的标注数据； 模型训练模块，用于深度学习模型，利用从所述医学图像和对应的诊断数据构建的训练集训练得到AI分类模型，利用从所述医学图像和对应的标注数据构建的训练集训练得到AI语义分割模型； 模型优化模块，用于利用从所述医学图像和对应的诊断数据构建的测试集对所述AI分类模型进行优化，利用从所述医学图像和对应的标注数据构建的测试集对所述AI语义分割模型进行优化，从而使得所述模型训练模块训练得到最优AI分类模型和最优AI语义分割模型； 模型部署模块，用于对所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型进行应用布署，所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型用于提供检测标本的医学显微镜图像的自动诊断。 2.根据权利要求1所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述模型部署模块对所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型进行应用布署包括：将所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型部署到服务器； 所述系统还包括线上诊断平台，所述线上诊断平台包括客户端和所述服务器； 所述服务器用于接收所述客户端发送的检测标本的医学显微镜图像，并输出所述医学显微镜图像的自动诊断结果。 3.根据权利要求1所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述模型部署模块对所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型进行应用布署包括：将所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型部署到嵌入式芯片； 所述系统还包括嵌入式诊断平台，所述嵌入式诊断平台包括安装有所述嵌入式芯片的显微镜； 所述显微镜用于获得检测标本的医学显微镜图像，并经由所述嵌入式芯片的处理输出所述医学显微镜图像的自动诊断结果。 4.根据权利要求2或3所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述医学显微镜图像包括妇科微生态显微镜图像。 5.根据权利要求1所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述深度学习模型包括卷积神经网络模型。 6.根据权利要求5所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述模型优化模块对所述AI分类模型和AI语义分割模型进行优化包括：通过调节所述AI分类模型和AI语义分割模型的预测概率阈值来选择倾向高敏感性或者倾向高特异性。 7.根据权利要求4所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述诊断结果包括细菌性阴道炎的诊断。 8.根据权利要求7所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述AI分类模型包括第一分类模型和第二分类模型，所述第一分类模型用于根据检测标本的医学显微镜 2
人工智能在自动驾驶技术中的的应用
人工智能在自动驾驶技术中的应用 摘要：随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 关键词：人工智能；自动驾驶；智能汽车；图像识别 0. 引言 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 1. 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述 人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机
人工智能三大分类
人工智能三大分类 人工智能的概念不在陌生，但是其中的几大专业术语又是什么呢 人工智能进入了一切领域——从自动驾驶汽车，到自动回复电子邮件，再到智能家居。似乎可以获得任何商品（例如医疗健康，飞行，旅行等），并通过人工智能的特殊应用使其更加智能。所以除非相信事件具有终结者般的转折，可能会问自己，人工智能能够预示着工作场所或整体的业务线的什么利益。 人工智能主要有三个分支： 1) 认知AI （cognitive AI） 认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。 现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。 2) 机器学习AI （Machine Learning AI） 机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算 机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。 然而机器学习需要三个关键因素才能有效： a) 数据，大量的数据 为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太 多）。 b) 发现 为了理解数据和克服噪声，机器学习使用的算法可以对混乱的数据进行排序、切片并转换成可理解的见解。（如果你想吓跑你的同事，请先听听常用的不同排序算法）
DB32365-2019建筑智能化系统工程检测规程19页
建筑智能化系统工程检测规程 DB32/365-2019 1总则 1.0.l为贯彻执行国家和江苏省关于建筑能化系统工程建设的有关规定，加强对建筑智能化系统工程的质量管理，适应智能建筑工程建设发展的需要，根据DB32/181，结合工程实践，特制定本规程。 l.0.2本规程适用于对建筑物或建筑群的建筑设备自动化系统（BAS）、通信网络系统（CNS）、办公自动化系统（OAS）、综合布线系统（GCS）、系统集成（SI）与电源、防雷、接地及电磁兼容的各项性能、功能的检验和测试。 1.0.3所以使用的产品、材料必须符合相应的国家标准、规范的规定及要求，并与产品技术手册、使用说明、工程合同规定的内容相符合。 1.0.4检测过程应由以下主要环节组成： 1主要技术文件、资料的审查； 2检测大纲编制、测试方案设计； 3实施检测； 4检测结果的评价。 1.0.5技术文件资料至少包括以下内容： 1国家、省行业管理部门核准的有关产品的认证认可证书； 2智能化系统各部分的功能要求书、工程合同、工程设计图、设计变更文件、施工记录、竣工图、调试报告、软硬件产品性能规格说明、操作手册； 3系统自检记录、试运行记录、人员培训记录和考核成绩、运行管理制度等。 1.0.6检测大纲至少应包括以下内容： 检测的目的、检测的依据、检测内容与方法、测试用仪器仪表、测试用例、检测步骤、检测数据记录与数据处理方法、检测人员组织安排、检测结果评判。 1.0.7检测项目应覆盖功能要求书、工程合同、设计要求书等文件规定的系统的性能范围。 1.0.8检测所用仪器仪表的性能应稳定可靠，准确度应优于被测对象的测量误差，并应经省级及省级以上法定计量部门检定合格后方能使用。 1.0.9检测要求： 1检测前，智能化系统应已试运行3～6个月。 2检测单位必须具有省级以上（包括省级）授权的法定检测资格。 3检测过程应遵从先产品，后系统；先子系统，后集成系统的的顺序。
人工智能在自动驾驶应用中的5大关键技术分析
人工智能在自动驾驶应用中的5大关键技术分析 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。 本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。 1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。 五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次
人工智能三大分类
人工智能的概念不在陌生，但是其中的几大专业术语又是什么呢 人工智能进入了一切领域——从自动驾驶汽车，到自动回复电子邮件，再到智能家居。似乎可以获得任何商品（例如医疗健康，飞行，旅行等），并通过人工智能的特殊应用使其更加智能。所以除非相信事件具有终结者般的转折，可能会问自己，人工智能能够预示着工作场所或整体的业务线的什么利益。 人工智能主要有三个分支： 1) 认知AI （cognitive AI） 认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。 现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。 2) 机器学习AI （Machine Learning AI） 机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算 机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。 然而机器学习需要三个关键因素才能有效： a) 数据，大量的数据 为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太 多）。 b) 发现 为了理解数据和克服噪声，机器学习使用的算法可以对混乱的数据进行排序、切片并转换成可理解的见解。（如果你想吓跑你的同事，请先听听常用的不同排序算法） 从数据中学习的算法有两种，无监督算法和有监督算 法。
人工智能动物识别专家系统
题目：动物识别专家系统 ．实验目的 1. 理解并掌握基于规则系统的表示与推理 2. 学会编写小型的生产式系统，理解正向推理和反向推理的过程以及两者的区别 3. 学会设计简单的人机交互界面 实验内容 动物识别专家系统是流行的专家系统实验模型，它用产生式规则来表示知识，共15 条规则、可以识别七种动物，这些规则既少又简单，可以改造他们，也可以加进新的规则，还可以用来识别其他东西的新规则来取代这些规则。 四．实验要求 1、确定推理方法（正向还是反向），并根据问题设计实现一个简单的不通用推理机（匹配、冲突消解） 2、规则库要求至少包含15 条规则 3、初始事实可以任意给定，输入初始事实后能够得到推理结果 4、设计人机界面，解释模块提供查询规则的功能 5、可以不考虑知识库管理模块 6、提交实验报告， 7、报告中要有推理树 五．实验原理 动物识别专家系统是流行的专家系统实验模型，它用产生式规则来表示知识，共 15 条规则、可以识别七种动物，这些规则既少又简单，可以改造他们，也可以加进新的规则，还可以用来识别其他东西的新规则来取代这些规则。动物识别15条规则: 规则1：如果：动物有毛发则：该动物是哺乳动物
规则2: 如果：动物能产奶 则：该单位是哺乳动物 规则3: 如果：该动物有羽毛 则：该动物是鸟 规则4： 如果：动物会飞，且会下蛋 则：该动物是鸟 规则5： 如果：动物吃肉 则：该动物是肉食动物 规则6： 如果：动物有犬齿，且有爪，且眼盯前方 则：该动物是食肉动物 规则7： 如果：动物是哺乳动物，且有蹄 则：该动物是有蹄动物 规则8： 如果：动物是哺乳动物，且是反刍动物 则：该动物是有蹄动物 规则9： 如果：动物是哺乳动物，且是食肉动物，且是黄褐色的，且有暗斑点则：该动 物是豹 规则10： 如果：如果：动物是黄褐色的，且是哺乳动物，且是食肉，且有黑条纹则：该 动物是虎 规则11： 如果：动物有暗斑点，且有长腿，且有长脖子，且是有蹄类则：该动物是长颈 鹿 规则12： 如果：动物有黑条纹，且是有蹄类动物则：该动物是斑马 规则13： 如果：动物有长腿，且有长脖子，且是黑色的，且是鸟，且不会飞 则：该动物是鸵鸟 规则14:
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。
人工智能动物识别专家系统
一．题目：动物识别专家系统 二．实验目的 1.理解并掌握基于规则系统的表示与推理 2.学会编写小型的生产式系统，理解正向推理和反向推理的过程以及两者的区 别 3.学会设计简单的人机交互界面 三．实验内容 动物识别专家系统是流行的专家系统实验模型，它用产生式规则来表示知识，共15条规则、可以识别七种动物，这些规则既少又简单，可以改造他们，也可以加进新的规则，还可以用来识别其他东西的新规则来取代这些规则。 四．实验要求 1、确定推理方法（正向还是反向），并根据问题设计实现一个简单的不通用推理机（匹配、冲突消解） 2、规则库要求至少包含15条规则 3、初始事实可以任意给定，输入初始事实后能够得到推理结果 4、设计人机界面，解释模块提供查询规则的功能 5、可以不考虑知识库管理模块 6、提交实验报告， 7、报告中要有推理树 五．实验原理 动物识别专家系统是流行的专家系统实验模型，它用产生式规则来表示知识，共15条规则、可以识别七种动物，这些规则既少又简单，可以改造他们，也可以加进新的规则，还可以用来识别其他东西的新规则来取代这些规则。动物识别15条规则: 规则1： 如果：动物有毛发 则：该动物是哺乳动物
规则2： 如果：动物能产奶 则：该单位是哺乳动物 规则3: 如果：该动物有羽毛 则：该动物是鸟 规则4： 如果：动物会飞，且会下蛋 则：该动物是鸟 规则5： 如果：动物吃肉 则：该动物是肉食动物 规则6： 如果：动物有犬齿，且有爪，且眼盯前方 则：该动物是食肉动物 规则7： 如果：动物是哺乳动物，且有蹄 则：该动物是有蹄动物 规则8： 如果：动物是哺乳动物，且是反刍动物 则：该动物是有蹄动物 规则9： 如果：动物是哺乳动物，且是食肉动物，且是黄褐色的，且有暗斑点 则：该动物是豹 规则10： 如果：如果：动物是黄褐色的，且是哺乳动物，且是食肉，且有黑条纹 则：该动物是虎 规则11： 如果：动物有暗斑点，且有长腿，且有长脖子，且是有蹄类 则：该动物是长颈鹿 规则12： 如果：动物有黑条纹，且是有蹄类动物 则：该动物是斑马 规则13： 如果：动物有长腿，且有长脖子，且是黑色的，且是鸟，且不会飞
自动驾驶汽车中人工智能的应用研究
车辆工程技术 85车辆技术 0 引言 汽车自动驾驶系统与人工智能的结合，为汽车自动驾驶系统智能化发展提供更多技术支持，并且明确了汽车自动驾驶系统的发展方向。尤其是人工智能中的各种算法与Agent 技术等的应用，在很大程度上带动了汽车自动驾驶系统的发展。 1 汽车自动驾驶系统、人工智能浅析 1.1 人工智能 人工智能是科学发展与智能技术应用的产物，人工智能技术简称为AI，具备多元化研究系统，并且集开发算法、拓展专属于人的智能以及系统模拟等技术于一身，人工智能是现代化领先技术之一。人工智能技术的研究，从1956 年着手，经过不断的研究探索，70 年代在数据处理方面取得巨大突破，并且逐渐被应用到市场中，人工智能的研究价值得以显现。人工智能在2016 年中，以人工智能围棋软件的形式挑战欧洲围棋冠军，这代表着人工智能技术发展进入到新的发展阶段。根据人工智能技术研究为载体，逐渐将研究领域进行拓展，增加语言、图像识别与自主学习等功能，并且在研究理论方面不断创新。 人工智能通过对人的模拟，延伸更多智能科学技术，重点进行计算机科学分析，认清人工智能本质，通过模拟人的行为控制机器设备。当前人工智能技术越来越成熟，在很多领域开始应用，自动驾驶技术便是重要体现[1]。 1.2 汽车自动驾驶系统 汽车自动驾驶系统的兴起，主要基于人工智能技术，将人工智能研究与汽车自动驾驶技术相结合，更多发展领域得到人工智能的支持。汽车作为当代生活的关键设备，为人们出行带来很多便利。人工智能渗透到汽车发展领域，逐渐衍生出无人驾驶技术。无人驾驶技术下的汽车被称之为智能汽车，主要通过GPS 定位、雷达以及激光、传感器等智能设备，及时获取汽车行驶信息，并且全面分析路况，对汽车行驶进行彻底判断，结合驾驶情况选择适当的驾驶路径，以此实现对汽车的有效控制。无人驾驶技术对于智能技术要求十分严格，当前还在不断探索中，并没有得到全面性的驾驶普及。但是随着无人驾驶技术的发展成熟，该技术的普及速度加快，人工智能与汽车自动驾驶系统的有效结合，为汽车行业发展创造了更多机会。 2 人工智能在自动驾驶汽车领域的应用 2.1 总体技术路线 自动驾驶系统是一个由不同软硬件构成的交互式系统，其中，硬件包括自动驾驶芯片与汽车制造技术，软件包括自动驾驶软件、地图和通信网络。在软件部分，可以分成下列三个功能模块： （1）环境感知模块：采用传感器进行环境信息的感知，如利用摄像头等装置来进行环境信息的实时获取，并利用GPS实现车身状态信息的动态获取。 （2）行为决策模块：以现有的路网、环境与驾驶等信息为依据，在遵循交通规则的基础上，给出最佳自动驾驶决策，即运动控制指令。 （3）运动控制模块：以规划确定的行驶路线为依据，结合当前车辆所处位置、时速及姿态，发出对相应的控制指令[2]。 2.2 人工智能具体应用 （1） 保证交通的高效性。地图以大数据网为依据为用户提供实时信息并给出更改线路的建议，这样能大幅度提高交通效率，同时这也是车联网具体应用表现形式。将汽车接入到互联网后，能与周围物联网相关数据相结合，此时利用人工智能技术能实现实时处理，从而更加智能且快速地给出最佳规划路线。 （2）保证驾驶的安全性。实现自动驾驶前，智能化的辅助驾驶系统已经开始大规模应用。现在以ADAS等为主要代表的智能系统已经在汽车上得到广泛应用。对于ADAS，它引入了人工智能技术，如图像识别与传感器技术等，使自动驾驶达到了第二级，部分达到第三级。这为后续更高级别的自动驾驶奠定了良好基础。同时，通过对人工智能的引入，还能从根本上保证驾驶安全性，减少或避免由于驾驶者自身能力有限产生的事故意外。 （3）保证管理的水平。人工智能还能应用于管理环节，如企业和渠道管理，包括市场营销，通过对人工智能的引入，能降低成本，保证管理的效率与水平。例如，在营销管理中可以利用人工智能实现大数据分析，从而掌握不同消费者的需求，实现精准营销。 （4）保证出行的舒适性。将人工智能引入到车载应用方面能在良好响应指令的基础上，提高行车舒适性。如，在汽车解锁方面采用生物识别技术，如步态、声纹或面部识别；利用人工智能还能使汽车以天气状况为依据，结合用户实际状态对空调系统进行自动调整，使车内空间温度保持在舒适状态下。 2.3 自动驾驶实现难点 汽车和人工智能之间的结合，需要经过以下三个阶段：第一阶段为技术爆发、第二阶段为混合过渡、第三阶段为智能交通，现在我国还处在第一阶段，企业将重点放在研发新技术方面，降低传感器等装置的生产成本，提高商用水平等。要使自动驾驶真正变成现实，需要解决以下几个问题：其一，政策法规的制定和完善；其二，基础设施建设；其三，高精地图软件开发；其四，技术标准制定；其五，提高民众接受度。 每一个问题都是一个很大的挑战，调查结果表明，现在全球每年都会有约130万人因交通事故丧生，但只有不足60%的人可以接受汽车自动驾驶，对于自动驾驶，它最令人担忧的还是安全性。然而，理论上讲，自动驾驶要比驾驶者驾驶更安全，因为它不会产生任何对驾驶安全不利的负面情绪。由此可见，当务之急是要在开发的同时打消对人们对自动驾驶的错误认识，使人们对自动驾驶产生足够的信心[3]。3 结束语 当前，自动驾驶系统中还存在一定问题，想要实现车辆自动驾驶并真正推广，还有些遥远，但是，随着及其学习算法等技术的发展，自动驾驶技术必然上升更高台阶。相信在未来实现自动驾驶将成为必然趋势。 参考文献： [1]赵铭炎.浅析人工智能在自动驾驶中的应用[J].中国新通信,2019, 21(05):107-108. [2]冯玮.车辆自动驾驶中人工智能的应用实践微探[J].中国战略新兴产业,2018(16):135. [3]井泉.浅谈人工智能在自动驾驶汽车中的应用[J].轻型汽车技术，2018(Z1):51-54. 自动驾驶汽车中人工智能的应用研究 张永翔 （山东科技大学,山东 青岛 266000） 摘 要：无人驾驶汽车拥有一个显著特征，信息化程度非常高，对电脑系统安全性等要求较高。若电脑程序出现混乱、信息泄露、病毒入侵等，极易危害汽车行驶安全，这些问题必须解决，才能保障自动驾驶系统的应用与推广。本文主要分析了自动驾驶汽车中人工智能的应用。 关键词：自动驾驶；人工智能；汽车工程
人工智能三大分类
人工智能三大分类 认知学习;机器学习;深度学习 人工智能的概念不在陌生，但是其中的几大专业术语又是什么呢 人工智能进入了一切领域——从自动驾驶汽车，到自动回复电子邮件，再到智能家居。似乎可以获得任何商品（例如医疗健康，飞行，旅行等），并通过人工智能的特殊应用使其更加智能。所以除非相信事件具有终结者般的转折，可能会问自己，人工智能能够预示着工作场所或整体的业务线的什么利益。 人工智能主要有三个分支： 1) 认知AI （cognitive AI） 认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。 现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。 2) 机器学习AI （Machine Learning AI） 机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。 然而机器学习需要三个关键因素才能有效： a) 数据，大量的数据 为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太 多）。 b) 发现 为了理解数据和克服噪声，机器学习使用的算法可以对混乱的数据进行排序、切片并转换成可理解的见解。（如果你想吓跑你的同事，请先听听常用的不同排序算法）