镇江新区经济开发总公司2014年度第一期中期票据跟踪评级报告
行人检测与跟踪国内外研究现状
行人检测与跟踪国内外研究现状 1.2行人检测与跟踪国内外研究现状 视觉跟踪和目标检测是计算机视觉领域内较早开始的研究方向。经过几十年的积累，这两个方向已经取得了显著的发展。然而，很多方法只是在相对较好地程度上解决了一些关键问题。并且仍旧有不少一般性的关键问题未得到有效的解决。国内外很多研究机构都在致力于研究和发展这两个方向。近些年这两个方向持续发展，涌现了很多比较优秀的方法。国外的很多大学和研究机构（如卡内基梅隆大学、南加州大学和法国国家计算机科学与控制研究所等）都有计算机视觉小组，长期地研究视频跟踪和目标检测。国内的很多大学和研究所等（如清华大学、上海交大和自动化所等）也有相关的研究小组，并取得了一些优秀的研究成果。 1.2.1行人检测技术国内外研究现状 中科院计算机科学重点实验室孙庆杰等人利用基于侧影的人体模型及其对应的概率模型,提出了一种基于矩形拟合的人体检测算法。中科院自动化所谭铁牛等对人运动进行视觉分析,其核心是利用计算机视觉技术从图像序列中检测、跟踪、识别人并对其行为进行理解与描述,它主要应用在视觉监控领域和基于步态的身份鉴定。步态识别就是根据人们走路的姿势进行身份鉴定,依据人体行走运动很大程度上依赖于轮廓随着时间的形状变化的直观想法,提出一种基于时空轮廓分析的步态识别算法；基于行走运动的关节角度变化包含着丰富的个体识别信息的思想,提出一种基于模型的步态识别算法。实验结果表明该算法不仅获得了令人鼓舞的识别性能,而且拥有相对较低的计算代价。但是该方法只能检测出运动的行人。 西安交通大学郑南宁等研究了利用支持向量机识别行人的方法,通过稀疏Gabor滤波器提取行人样本图像中行人的特征,然后利用支持向量机来训练所提取的样本特征,并用训练得到的分类器通过遍历图像的方式将图像中可能属于行人的窗口提取出来。尽管用Gabor滤波器提取特征效果相对较好,但耗时很长,不适合于实时图像的处理。 上海交通大学田广等提出了一种coarse-to-fine的行人检测方法,将一个人建模成人体自然部位的组装,人体的所有部位包括头肩、躯干和腿、采用绝对值类Haar特征集和Edgelet特征集,在这些特征集上,采用softcascade训练各个部位的检测器和全身检测器。首先采用全身检测器在整个图像中产生候选行人区域,然后用基于贝叶斯决策的组合算法进一步确定候选区域中的行人。实验结果表明该算法有很好的检测性能能在杂乱的自然场景中有效的检测行人。但该方法的识别率是78.3%,识别率不高，且该模型比较难构建,模型求解也比较复杂。 目前,在国外许多文献中提出了基于机器视觉的行人检测方法,意大利帕尔玛大学的AlbertoBroggi教授在ARGO项目中采用一种基于外形的行人检测算法。算法首先根据行人相对于垂直轴有很强的垂直边缘对称性、尺寸和外貌比例等在
机器视觉检测讲解
研究背景： 产品表面质量是产品质量的重要组成部分，也是产品商业价值的重要保障。产品表面缺陷检测技术从最初的依靠人工目视检测到现在以CCD 和数字图像处理技术为代表的计算机视觉检测技术，大致经历了三个阶段，分别是传统检测技术阶段、无损检测技术阶段、计算机视觉检测技术阶段。[] 传统检测技术 （1）人工目视检测法 （2）频闪检测法 无损检测技术 （1）涡流检测法 （2）红外检测法 （3）漏磁检测法 计算机视觉检测技术 （1）激光扫描检测法 （2）CCD 检测法 采用荧光管等照明设备，以一定方向照射到物体表面上，使用CCD摄像机来扫描物体表面，并将获得的图像信号输入计算机，通过图像预处理、缺陷区域的边缘检测、缺陷图像二值化等图像处理后，提取图像中的表面缺陷的相关特征参数，再进行缺陷图像识别，从而判断出是否存在缺陷及缺陷的种类信息等。 优点：实时性好，精确度高，灵活性好，用途易于扩充，非接触式无损检测。 基于机器视觉的缺陷检测系统优点： 集成化生产缩短产品进入市场时间改进生产流程100%质量保证实时过程监控提高产量精确检测100%检测 由于经济和技术原因国内绝大多数图像处理技术公司都以代理国外产品为主，没有或者很少涉足拥有自主知识产权的机器视觉在线检测设备，对视觉技术的开发应用停留在比较低端的小系统集成上，对需要进行大数据量的实时在线检测的研究很少也很少有成功案例，但是随着国内经济发展和技术手段不断提高对产品质量检测要求就更高，对在线检测设备的需求也就更大具有巨大的市场潜力。 机器视觉图像处理技术是视觉检测的核心技术 铸件常见缺陷：砂眼气孔缩孔披缝粘砂冷隔掉砂毛刺浇不足缺陷变形 问题的提出： 1.水渍、污迹等不属于铸件缺陷，但由于其外观形貌与缺陷非常类似, 因此易被检测系统误识为缺陷。从目前发表的文献来看，对于伪缺陷的识别率较低。 2.不同种缺陷之间可能存在形状、纹理等方面的相似性，造成缺陷误判。 国外研究发展现状： 20 世纪90 年代后，基于机器视觉检测系统的自动化功能和实用化水平得到了进一步的提高。 1990 年芬兰Rautaruukki New Technology公司研制了Smartivis表面检测系统[]，该系统具有自学习分类功能，应用机器学习方法对决策树结构进行自动设计优化。 1996 年美国Cognex公司研发了一套iLearn自学习分类器软件系统并应用于其研制了iS-2000 自动检测系统。通过这两套系统的无缝衔接，极大地提高了检测系统实时的运算速度，有效的改进了传统自学习分类方法在算法执行速度、数据实时吞吐量、样本训练集规模及模式特征自动选择等方面的不足之处[]。 2004 年Parsytec公司发布了新一代表面质量检测产品Parsytec5i，该系统运用了自学习神经
基于计算机视觉步态识别系统的方法研究
第21卷第4期湖 北 工 业 大 学 学 报2006年08月 V ol.21N o.4 Journal of H ubei U niversity of T echnology Aug.2006 [收稿日期]2006-05-23[作者简介]程 琼(1959-),女,湖北武汉人,湖北工业大学副教授,研究方向:模式识别及计算机控制. [文章编号]1003-4684(2006)0820101203 基于计算机视觉步态识别系统的方法研究 程 琼,庄留杰 (湖北工业大学电气与电子工程学院,湖北武汉430068) [摘 要]对目前步态识别系统的研究方法进行了分析、归类与总结,并在原有的研究方法基础上提出了三维 系统建模与跟踪新方法.计算机视觉技术为步态识别系统提供了强有力的分析工具. [关键词]步态识别;计算机视觉;研究方法[中图分类号]TP391.41 [文献标识码]:A 步态识别作为一种新兴的生物特征识别技术, 当前已成为基于视觉的人体运动分析领域的研究热点.步态识别是一种潜在的行为特征,相关研究已证实它可以用于身份识别. 1 步态识别系统组成 步态识别是从相同行走行为中寻找和提取相应个体的可区分的变化来自动进行身份识别.基于视 觉的步态识别系统,如图1所示,监控摄像机用于捕捉监控领域中的行人,结合背景的自动建模和更新,步态检测用来检测行人.行人在二维或三维空间中被连续跟踪.从跟踪结果中,步态模式的一些个性化特征被相应地提取.结合在步态数据库中已经存储的步态模式,分类器最后给出识别结果 . 2 基于视觉的步态分析 步态作为生物特征的可用性在早期已得到证明,关健是如何利用计算机视觉方法来获取个体运动特征.人体建模的选择对于从图像中识别人的形状,正确分析人的运动是非常重要的.骨架图模型是 以直线近似在关节点处所连接的骨骼来表达人体;立体模型能更好地表达人体,它利用广义锥台、椭圆柱、球等三维模型来描述人体的结构细节[1]. 许多研究将人的运动定义为身体运动的不同姿势.有2种主要方法来建模人的运动:一种是基于模型的方法,即选择人体模型后,该模型的三维结构从图像序列中进行恢复;另一种方法重在确定运动场的特征,而不需结构的重构.运动行为的识别可以认为是时变数据的分类问题. 可以看出,人体建模、跟踪与运动识别技术等视觉方法已为步态分析提供了一种强有力的分析工具. 3 步态识别方法分类 当前的步态识别方法有:1)使用行人的时空模式得到步态特征;2)通过光流分布来提取特征;3)特征化实际运动的外观.而如何紧支有效地表达分割出来的或跟踪的行人是非常重要的,因为它将直接或被进一步分析,以获取用于识别的步态特征. 步态包括2类分量:结构化分量,它捕捉了一个人的身体形状;动态分量,它捕捉人体行走期间的运 动特征.根据分析,步态识别方法一是基于模型或结构的方法,它通常建模人体结构并且提取图像特征来影射它们为模型的结构化分量,或者衍生出人体部分的运动轨迹来识别个体;二是非结构或者基于运动的方法,它通常特征化人体的整个运动模式来获取运动特征,而不考虑潜在的结构[2].
机器视觉的辅助驾驶系统的视频中行人检测跟踪
机器视觉的辅助驾驶系统的视频中行人 实时检测识别研究文献综述 1机器视觉发展 国外机器视觉发展的起点难以准确考证，其大致的发展历程是：20世纪50年代提出机器视觉概念，20世纪70年代真正开始发展，20世纪80年代进入发展正轨，20世纪90年代发展趋于成熟，20世纪90年代后高速发展。在机器视觉发展的历程中，有3个明显的标志点，一是机器视觉最先的应用来自“机器人”的研制，也就是说，机器视觉首先是在机器人的研究中发展起来的；二是20世纪70年代CCD图像传感器的出现，CCD摄像机替代硅靶摄像是机器视觉发展历程中的一个重要转折点；三是20世纪80年代CPU、DSP等图像处理硬件技术的飞速进步，为机器视觉飞速发展提供了基础条件。 国内机器视觉发展的大致历程：真正开始起步是20世纪80年代，20世纪90年代进入发展期，加速发展则是近几年的事情。中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，其中最主要的原因是中国已经成为全球的加工中心，许许多多先进生产线己经或正在迁移至中国，伴随这些先进生产线的迁移，许多具有国际先进水平的机器视觉系统也进入中国。对这些机器视觉系统的维护和提升而产生的市场需求也将国际机器视觉企业吸引而至，国内的机器视觉企业在与国际机器视觉企业的学习与竞争中不断成长。 未来机器视觉的发展将呈现下列趋势: （1）技术方面的趋势是数字化、实时化、智能化 图像采集与传输的数字化是机器视觉在技术方面发展的必然趋势。更多的数字摄像机，更宽的图像数据传输带宽，更高的图像处理速度，以及更先进的图像处理算法将会推出，将会得到更广泛的应用。这样的技术发展趋势将使机器视觉系统向着实时性更好和智能程度更高的方向不断发展。 （2）产品方面：智能摄像机将会占据市场主要地位 智能摄像机具有体积小、价格低、使用安装方便、用户二次开发周期短的优点，非常适合生产线安装使用，越来越受到用户的青睐，智能摄像机所采用的许多部件与技术都来自IT行业，其价格会不断降低，逐渐会为最终用户所接受。因此，
计算机视觉
计算机视觉 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。 目录 1定义 2解析 3原理 4相关 5现状 6用途 7异同 8问题
9系统 10要件 11会议 12期刊 1定义 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。 计算机视觉是一门关于如何运用照相机和计算机来获取我们所需的，被拍摄对象的数据与信息的学问。形象地说，就是给计算机安装上眼睛（照相机）和大脑（算法），让计算机能够感知环境。我们中国人的成语"眼见为实"和西方人常说的"One picture is worth ten thousand words"表达了视觉对人类的重要性。不难想象，具有视觉的机器的应用前景能有多么地宽广。 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。 2解析 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 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。 3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要应用领域就是自主车辆的视觉导航，还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。因此，人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味
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
汽车4S店各类表格模板
销售服务商运营管理表格序号分册归属表格名称格式要求 1 核心流程三表一卡奇瑞统一 2 奇瑞统一 3 奇瑞统 一 4 奇瑞统一 5 试乘试驾奇瑞统一 6 推荐7 奇瑞统一 8 奇瑞统一9 商谈报价奇瑞统一10 推荐11 新车交付 奇瑞统一12 奇瑞统一13 奇瑞统一14 客户关怀推荐15 推荐16 基础管理展厅管理推荐17 推荐18 推荐19 推荐20 推荐21 文件信息管理推荐22 推荐23 推荐24 推荐25 业务管理销售管理推荐展厅来电/店登记表展厅客流量统计表意向客户流失分析表意向客户跟踪卡试乘试驾预约登记表试乘试驾协议书试乘试驾管理表试乘试驾满意度评估表商谈报价单购车合同——推荐范本交车确认单交车预约登记表SSI抱怨记录表新客户回访登记表客户抱怨问题闭环管理表轮岗制排班表分组制排班表专职制排班表当班记录表5S管理销售服务商5S管理自检表范本销售服务商文件统计表销售服务商内部文件的基本格式销售服务商文件信息简报销售服务商文件发放回收记录表销售服务商工作计划表26 业务管理销售管理推荐27 推荐28 推荐29 推荐30 促销管理推荐31 推荐32 推荐33 推荐34 推荐35 推荐36 客户关系管理奇瑞统一37 推荐38 推荐39 推荐40 推荐41 推荐42 监督评价奇瑞统一43 现场督导推荐44 推荐45 推荐46 推荐47 推荐48 持续改进推荐49 推荐50 推荐51 推荐营业目标
计划与实绩比较表奇瑞销售服务商各渠道销售目标分解表 月销售计划分配表绩效周进度管控表奇瑞销售服务商促销活动物料计划表奇瑞销售服务商促销活动广告传播计划表 奇瑞销售服务商促销活动公关软文计划表奇瑞销售服务商促销活动费用预算(结算)参考表奇瑞销售服务商促销活动客户登记统计分析表奇瑞销售服务商促销活动评估表奇瑞汽车客户档案登记表客户信息变更表客户信息分类表会员申请表会员积分申请表会员升级申请表销售日常工作管理销售顾问日工作检查表本店督导监控表二网督导过程监控表销售服务商立项整改计划书销售服务商书面销项申请书销售服务商整改项目延期/取消书运营管理综合指标分析销 售服务商运营与满意度改进计划三表一卡延伸分析月运营管理工作计划表月运营管理异常项目解决措施整改问题闭环管理表咨询类型序号日期客户姓名性别电话地址 拟购车型（时间）1 2 3 4 5 6 7 前台客户接待：客服经理：展厅来电/店登记表进-离来电(店) 信息来源□来电□来店□来电□来店□来电□来店□来电□来店□来电□来店□来电□来店□来电□来店来电/店信息来源：网络、电视、报纸杂志、广播、展会、亲友、路过、其他接待经过追踪后级别结案情形接待人备注客服经理：展厅经理：/店登记表意向级别及购买周期展厅客流量统计表时间段日期 1 2 3 4 5 6 星期08:00-10:00 10:00-12:00 12:00-14:00
基于计算机视觉的测距算法研究
电子科技大学 2012级本科毕业设计（论文）开题报告表
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。 3、课题研究内容 将计算机视觉和图像处理技术应用到车辆驾驶辅助系统当中可以有效地为车辆行驶提供安全保障。而在计算机视觉中，利用视觉信息感知环境，由单幅二维投影图像确定目标与装载摄像机物体之间距离信息的研究，是目前智能交通系统(ITS)和智能车辆系统(IVS)的关键技术之一。本文主要研究针对ITS和IVS的单目视觉测距方法。基于单目视觉的测量技术是从计算机视觉领域中发展起来的新型非接触测量技术，它是一种结合图像处理技术，把图像当作检测和传递信息的手段或载体而加以利用的测量方法。本文利用投影几何原理和图像处理方法研究了单目测距算法，重点研究了摄像机标定技术、图像预处理方法、障碍物体检测及计算障碍物体距离的算法。本文首先采用了一种在照、摄像机内外部参数未知的条件下，利用图像平面中的平行线，以及它们形成的消隐点具有几何约束关系来实现摄像机标定的新方法。该方法与以前方法相比，计算复杂性不高，但相对而言，准确性和鲁棒性较高，且无须在使用前标定相机，更符合实际需要(因现今的照、摄像机都是变焦距的)，从而具有广泛的推广价值。其次，对多种图像预处理方法进行了分析、比较和选择，采用的方法兼顾了图像处理效果和实时性要求。最后，在分析道路特征的基础上建立了道路几何模型，并利用改进的Hough变换提取出道路边缘曲线模型。并在现有单一道路模型测距算法的基础上做了改进，提出了混合几何模型的单目测距算法。模拟试验结果表明该算法对视觉测距领域的研究有一定的借鉴意义。 4、关键问题及研究目标 本次研究目标主要是通过对已有基于计算机视觉的测距算法的实现和评估。关键问题在于如何用OpenCV实现这些算法并对其进行合适的评估。 5、研究特点 基于计算机视觉的距离测量主要是单目测距和多目测距，它们都有各自的优点，也
2016中国经济十件大事
2016中国经济十件大事 即将过去的2016年，既是全面建成小康社会决胜阶段的开局之年，也是推进供给侧结构性改革的攻坚之年。在以习近平同志为核心的党中央领导下，中国经济积极适应和引领新常态，各项改革措施扎实推进，经济发展方式不断转变，经济结构日益优化，实现“十三五”良好开局。盘点起来，这些成绩凝聚在了一个个值得铭记的大事当中。 1 中国经济稳中向好 【事件】2016年前三季度，中国国内生产总值均保持了6.7%的增速。全年看，中国经济2016年有望实现6.7%左右的中高速增长水平，表现出缓中趋稳、稳中向好、稳中有进的总体态势。 【评析】“稳中向好”的表现让中国经济韧性好、潜力足、回旋余地大的特征在2016年进一步显现。2016年中国经济整体表现符合经济发展新常态下速度变化、结构优化、动力转换的基本特征，为提高经济增长质量、促进经济结构优化、推进节能减排提供了良好的宏观经济环境和条件。 清华大学国情研究院院长胡鞍钢指出，从国际比较看，中国在世界上仍属于经济增长率最高的国家之一，6.7%左右的经济增速明显高于美国、日本及欧盟等经济增速。与此同时，中国经济总量已经超过10万亿美元，在这个基数上每增长1个百分点，GDP增量就会超过1000亿美元，相当于2010年经济增长1.8个百分点的增量。从这个角度看，2016年中国在低迷的世界经济大环境中创造了耀眼的经济增长亮点。 2 供给侧改革见成效 【事件】钢铁煤炭去产能任务提前完成，商品房待售面积持续下降，全国规模以上工业企业资产负债率有所回落，前10个月规模以上工业企业每百元主营业务收入中的成本同比减少0.24元，中央预算内投资向扶贫、基建、产业升级等领域倾斜……一年来，供给侧改革五大任务全面推开，并取得了初步的效果。 【评析】供给侧结构性改革的动作实实在在，“三去一降一补”在部分领域的成果超出预期。综合来看，五大任务取得的初步进展带来了生产和需求领域积极变化增多，市场预期明显改善，投资保持平稳增长，企业效益持续好转等积极因素，为接下来的改革奠定良好开局。 香港《大公报》文章指出，与需求侧的投资、消费、出口“三驾马车”相比，供给侧包括劳动力、土地、资本、创新四大要素。中国实施供给侧结构性改革旨在调整经济结构，使要素实现最优配置，提升经济增长的质量和数量。 3 “营改增”全面推开 【事件】自2016年5月1日起，中国在全国范围内全面推开营业税改征增值税试点，将建筑业、房地产业、金融业、生活服务业全部纳入试点范围。数据显示，1至11月营改增累计减税4699亿元，全年减税总规模将超过5000亿元，不少企业都将从中得到实实在在的“红包”。 【评析】“营改增”是中共中央、国务院着眼国家发展全局作出的重大战略部署，也是中国在经济发展新常态下实施结构性减税的重要举措。 全国政协委员张连起认为，“营改增”试点是一场硬仗。这一改革一方面充分发挥了减税效应、完善了增值税抵扣机制，另一方面也改善了市场的金融环境。在供给侧结构性改革中，企业减负是尤其重要的，而“营改增”恰恰为降税减费、激发活力、培养税基起到了积
基于计算机视觉的检测技术
基于计算机视觉的检测技术 化工与环境学院董守龙学号：10805001 摘要：计算机视觉检测技术是一个发展迅速、应用广泛的新的技术领域。本文就基于计算机视觉的检测技术进行了概述，介绍了几种典型的应用，包括汽车牌照自动识别技术、特定目标识别技术、生物特征鉴别技术、机器人视觉系统等，并分别就其涉及的主要问题进行了分析。 关键词：图像技术；图像处理；计算机视觉；机器人视觉 近年来，图像技术受到人们广泛的关注。在人类接收的信息中有80%来自视觉即图像( Image)信息，这是人类最有效和最重要的信息获取、交流方式。随着计算机的普及，人们越来越多地利用计算机帮助人类获取与处理视觉（图像）信息。图像技术就是对视觉图像获取与加工处理技术的总称。根据抽象程度和处理方法的不同，图像技术可分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理解。这三个层次的有机结合也称为图像工程。 图像处理是较低层的操作，主要在图像象素级上进行处理。比较狭义的图像处理主要包括对图像分割以改善视觉效果，或对图像压缩编码以减少传输时间或存储容量。图像分析则是进入中层的操作，分割和特征提取是把原来以象素描述的图像转变成简洁的非图形形式的符号描述。即图像分析是一个图像进而数据出的处理，数据可以是对某一特征测量所得的结果，或是基于测量的符号表示。图像理解也经常被称为计算机视觉，主要是高层操作。图像理解进一步研究图像中的目标和它们之间的联系，其处理过程和方法与人类的思维推理有不少类似之处。 随着计算机的普及和大规模集成电路技术的发展，计算机视觉检测技术（AVI）实现成本已大大降低，并得到广泛应用。计算机视觉的应用领域主要包括对照片、视频资料如航空照片、卫星照片、视频片段等的解释、精确制导、移动机器人视觉导航、医学辅助诊断、工业机器人的手眼系统、地图绘制、物体三维形状分析与识别及智能人机接口等。下面将就一些主要的重点应用展开介绍。 1 汽车牌照自动识别技术 近年来交通问题引发的关注越来越多，智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）的研究也越发广泛而深入。汽车牌照识别（License Plate Recognition，LPR）技术作为智能交通系统的关键技术，在交通流量监测、交通诱导控制、路桥收费、违章车辆监控等方面有着广泛的应用前景，对实现交通事业现代化有着重大意义。 汽车牌照自动识别系统以车牌号码自动识别为基础，可以对车辆进行自动验证、监视和报警。车牌识别系统集中了先进的光电、计算机控制、图像处理、模式识别、远程数据访问等技术，可以实现对监控路面过往的每一辆机动车的特征图像和车辆全景图像的全天候实时记录，计算机可以根据所拍摄的图像进行牌照自动识别。
1978-1989年中国经济大事件
1978-1989年间中国经济大事件 1、十一届三中全会（1978年12月） 除了对思想路线、政治路线、组织路线、重大历史事件的拨乱反正之外，全会作出了实行改革开放的新决策，开始了中国从“以阶级斗争为纲”到以经济建设为中心、从僵化半僵化到全面改革、从封闭半封闭到对外开放的历史性转变。会议还提到我国经济管理体质的一大缺点是“权利过于集中”，应该“大胆下放”，这一思想直接奠定了79年以后实行的改革方针的基础，即“放权让利”等方式进行。此次会议确定了改革的重心在农村，解放思想实事求是的提出为家庭联产承包责任制在全国展开、乡镇企业等非国有企业的兴起奠定了思想基础。十一届三中全会成为我国经济腾飞的起点。 2、设立经济特区（1980年3月） 1980年，深圳、珠海、汕头、厦门相继设立。按其实质，经济特区也是世界自由港区的主要形式之一。以减免关税等优惠措施为手段，通过创造良好的投资环境，鼓励外商投资，引进先进技术和科学管理方法，以达促进特区所在国经济技术发展的目的。经济特区实行特殊的经济政策，灵活的经济措施和特殊的经济管理体制，并坚持以外向型经济为发展目标。 影响：使我国可以利用外资引进技术，提高产品质量，增强产品竞争力；可以利用外商销售渠道，适应国际市场需要和惯例，从而扩大出口，增加外汇收入；有利于引进先进技术，了解世界经济信息；有利于学习现代经营管理经验，培训管理人才；可以扩大我们走向世界的通道，开辟世界了解我国改革开放政策的窗口。 3、家庭联产承包责任制（1982年1月1日） “十一届三中全会”以来，大陆推行“改革”，而改革最早始于农村改革，农村改革的标志为“包产到户（分田到户）”即后来被称为“家庭联产承包责任制”（俗称“大包干”）。 1982年1月1日，中国共产党历史上第一个关于农村工作的一号文件正式出台，明确指出包产到户、包干到户都是社会主义集体经济的生产责任制。 影响：家庭联产承包责任制关键是改变了人民公社体制，人民共社强调一大二公，削弱了劳动者的积极性，而家庭联产承包责任制主要特征是包产到户，虽然没有改变土地的所有制，但是因为农民掌握了生产经营的自主权，所以极大地提高了劳动者的生产积极性，因此有利于生产效率的提高，最终，它带领中国解决了温饱问题，实现了三步走的第一步。此外，这次在农业生产中的制度变迁，没有党的号召、群众运动和计划指令，而是中央顺从民意和尊重经济发展本能而进行适当引导，开创了一个先例。 4、八二宪法诞生（1982年12月4日） 1982年宪法承认国营、集体、个体三种经济都不可缺少,申明国家保护个体经济的合法权益。同时，该宪法历经1988年、1993年、1999年和2004年4次修正，先后将市场经济制度、私有财产权保护、依法治国和人权保障等写入《宪法》。为改革开放以来的三十多年奠定了国家治理的框架和基础。 影响;该宪法对非公有制经济给予的明确支持，指出在法律规定范围内的城乡劳动者个体经济,是社会主义公有制经济的补充，国家保护个体经济的合法的权利和利益。这标志着
视觉跟踪技术发展和难点问题的分析
信息技术与信息化 计算机技术与应用 63 视觉跟踪技术发展和难点问题的分析 The Tendency of the V isual Tracking and the Analysis of Tr oubles 张 进3 ZHAN G J in 摘 要 本文介绍了计算机视觉领域里的一种新兴技术即视觉跟踪技术。其中,主要介绍了视觉跟踪技术的产生、发展,同时也提到了跟踪技术中难点问题和解决思路。 关键词 视觉跟踪 目标检测 目标识别 目标跟踪 Abstract I n this paper,it describes a new technol ogy which called visual tracking of the computer visi on field .The text intr oduces that the new technol ogy ’s e mergence and devel opment,at the sa me ti m e,it refers s ome p r oble m s of this technol ogy and how t o res olve these p r oble m s. Keywords V isual tracking Object detecti on Object identificati on Object tracking 3山东建筑大学信电学院 250010 在当今的信息化社会中,随着计算机网络、通信以及微电子技术的发展,计算机图像以其直观形象、内容丰富的特点备受人们青睐。然而,在很多应用领域,人类在全部依赖视觉获得信息的同时,也需要付出艰辛的劳动。需要一种智能计算机系统技术,来模拟人眼获取外界信息图像,并模拟人脑进行视觉信息的分析和理解,从而做出相应的响应,这种技术的研究越来越受到诸多学者专家的厚爱,它就是我要介绍的视觉跟踪技术。 视觉跟踪技术用途广泛,目前它已经应用于计算机视觉等许多领域,如:视频监控、视觉用户接口、虚拟现实、智能大楼、基于目标跟踪的视频压缩等。这种技术的研究同时也为高层次的计算机视觉的研究打下基础,如3-D 目标的识别与重建等。 1 研究的主要内容和目的 视觉跟踪技术主要完成的工作有以下三个:目标的检测,目标的识别和目标的跟踪。 1.1 目标检测 目标检测是从图像序列中将前景运动区域从背景中提取出来。目标检测是运动物体的分类与跟踪以及运动人体动作分析与理解的基础,该阶段处理结果直接影响到后续处理的效果,所以运动检测在人体运动分析中的作用非常重要。然而,实时多变的外界条件如天气,光照,运动物体的影子及混乱干扰的影响给运动检测带来了困难。目前几种常用的运动检测方法有:背景减除法,时域差分法和光流法。 1.2 目标识别 目标的识别即目标的分类,一般把检测到的运动目标分为两类:人和非人,其中人体跟踪的目的是从检测的运动区域中将人的运动区域提取出来。常用的分类方法有基于形状特征的分类 (利用检测的运动区域的形状特征进行分类),比如:区域的分散 度,面积,宽高比等作为特征;基于运动特性的分类,比如:利用人的运动具有周期性作为特征。为了得到更准确的分类效果,可以将上述两种方法结合起来使用,还可以考虑运动物体的色彩和运动特征。 1.3 目标跟踪 运动目标的跟踪是指在连续帧的图像间建立基于位置、形状和颜色等有关特征的匹配问题。简单来说,就是在序列图像中,为运动目标定位。目前视频监控系统己经广泛应用到了对安全要求非常敏感的场合和机构,如银行,商场,飞机场等,但是目前的应用并没有发挥它实时主动的监控作用。因为现阶段的视频监控系统大部分只提供视频录像和回放的功能,往往是当异常事件发生后,相关人员才通过记录的结果来观察曾经发生的事,但此时往往为时己晚。人们需要的监控系统是能够实行实时监控,并能自主分析摄像头捕捉的视频信息,若发生异常情况,可以及时报警,从而避免意外发生,同时也减少了雇佣大量监视人员所需要的物力和财力。 2 视觉跟踪技术的发展 近年来,随着运动分析的硬件的发展(包括视频获取设备如摄像头,图像采集卡,处理器和计算机等),基于视频信息的分析迅速渗透到人民生活的各个方面。巨大的商业价值和应用价值使越来越多的公司和学术机构致力于这种技术的研究。美国,英国等国家己经展开了大量相关项目的研究。 1997年,由美国国防高级研究项目署DARP A (Defence Ad 2vanced Research Pr ojects Agency )领头,以美国卡耐基梅隆大学为 首,麻省理工学院等高校参与了视频监控系统项目VS AM [1]的研究开发,并于2000年基本完成.此项目主要研究用于战场及普通民用场景进行监控的自动视频理解技术:分布于各个不同位置的摄像头获取的视频信号通过一个分布式的网络连接汇集到操作 中心,只需要一个操作人员就可以监控一个相当广阔的空间范
2006年中国经济50件大事
2006年中国经济50件大事 在2006年，中国经济发生了哪些大亨将影响2007年乃至更深远的未来。由中央电视台《中国财经报道》携手国家统计局组织多领域专家，共同列举出如下50件大事―― 1．农业税全面取消 1月1日，在中国延续两千多年的农业税宣告全面取消，全国农民共减轻负担1265亿元。 2．煤电风波 1月1日，2006年全国重点煤炭产运需衔接会在济南召开，由于政府不再对价格发言，煤电双方未签订一份实质性合同。 3．小排量汽车由限制转为鼓励 1月4日，《关于鼓励发展节能环保型小排量汽车的意见》颁布，节能环保型小排量汽车在行驶线路和出租汽车运营等方面的限制取消。 4．国家应急预案框架初步形成
1月10日，国务院发布5件国家自然灾害突发公共事件专项应急预案，我国应急预案框架体系初步形成。 5．药监高官纷纷落马 1月12日，国家食品药品监督管理局药品注册司司长曹文庄，因涉嫌收受贿赂被“双规”，药监局助理巡视员、原药品注册司化学药品处处长卢爱英，以及国家药典委员会常务副秘书长王国荣也先后落马。一桩“集体腐败案”浮出水面。 6．《外国投资者对上市公司战略投资管理办法》发布 1月14日，《外国投资者对上市公司战略投资管理办法》发布，允许外国投资者以协议转让、上市公司定向发行新股方式以及法律法规规定的其他方式取得A股。 7．中国重拳出击“商业贿赂” 2月24日，国务院总理温家宝部署2006年政府系统廉政建设和反腐败工作，“治理商业贿赂”成为重点之一，中央纪委为此牵头成立“反商业贿赂领导小组”。 8．清欠风暴：“要么还钱，要么坐牢!” 2月27日，中国证监会联合8大部委，对国内数百家上
!基于机器视觉的人眼跟踪系统的设计和实现
西安电子科技大学 硕士学位论文 基于机器视觉的人眼跟踪系统的设计和实现 姓名：钟笑冬 申请学位级别：硕士 专业：环境科学 指导教师：牛中奇 20100101
第一章绪论 第一章绪论 随着人们对人机交互技术研究的不断深入，多通道的人机交互备受关注…。人机界面更强调“以人为中心的原则＂，使用户能运用各种感觉通道，以最自然的方式和计算机交互。现有的人机交互输入绝大多数通过鼠标、键盘等实现，这些输入需要视觉或听觉接收输出信息相配合。此外，语音识别输入技术在逐渐成熟，而对身体姿势的理解、触觉的输入输出等技术在智能虚拟现实环境中得到了较多的研究。 人们在观察外部世界时，眼睛总是与其它人体活动自然协调地工作，并且眼动所需的认知负荷很低，人眼的注视包含着当前的任务状况以及人的内部状态等信息，因此人眼注视是一种非常好的，能使人机对话变得简便、自然的候选输入通道。 目前对于人眼视线的人机交互的研究还处于起步阶段，虽然有多种方法可以对人眼视线进行检测，但是由于人眼在观察时移动的速度较快，范围较小，大多数的检测方法精确度不够，并且对人眼的影响较大。目前研究的人眼跟踪系统存在两个方面的问题：一方面对人的影响较大，如头盔式和眼电式人眼跟踪系统；另一方面，硬件成本较高。 本文尝试性的将机器视觉技术与虚拟仪器相结合，利用市场上常见的摄像头、个人电脑及虚拟仪器软件ＬａｂＶＩＥＷ、ＶｉｓｉｏｎＡｓｓｉｓｔａｎｔ和ＩＭＡＱＶｉｓｉｏｎ搭建简单、有效的人眼跟踪的人机交互平台。在通过机器视觉对人眼眼球进行图像检测识别的基础上，晟终在ＬａｂＶＩＥＷ平台上完成鼠标移动控制的人机交互。 １．１研究的目的与意义 本研究将机器视觉技术和虚拟仪器应用到人眼跟踪上，利用机器视觉对人眼进行图像采集和处理，达到人眼跟踪的目的，最终达到人眼眼动对电脑鼠标进行移动操作。该系统基于机器视觉技术、美国ＮＩ公司的软件开发平台ＬａｂＶＩＥＷ８．５和图像处理软件包ＩＭＡＱＶＩＳＩＯＮ等软件及普通摄像头和个人电脑进行系统的开发。主要目的是： １）开发对人眼的图像采集、人眼眼球的模式识别以及人眼眼球中心位置的分析系统。实现对人眼眼球的跟踪，并得到人眼眼球的中心位置信息。 ２）根据要得到的人眼眼球信息，基于ＬａｂＶＩＥＷ平台的编程处理，达到人眼眼动对电脑鼠标的实时控制。
008、视觉识别02人脸追踪(中小学人工智能教育)
8. 视觉识别02人脸追踪 8.1. 简介 人脸追踪是属于一种特性物体的识别，根据人脸的生物属性，将识别点进行标定，对应把位置反馈回来。人脸追踪一般是科幻电影中用得比较多，例如金刚中的大猩猩表情如此生动丰富，就是将人脸的识别点映射到建模3D的大猩猩上， 本节学习体验科幻电影制作，给自己戴面具，如国外著名电影指环王，里面就用了动作捕捉与人脸捕抓。今天我们学习的是人脸追踪捕抓 8.2. 实验条件 ?安装好Kittenblock ?畅顺的网络 ?USB摄像头（型号没有限制） (除此外，您无需购买小艾任何硬件套件，人工智能，小艾真的是做到普惠，希望各位老师多多支持！） 8.3. 插件加载 双击打开Kittenblock，左下角加载插件
选择视觉识别插件 8.4. 插件成功加载 切记在打开Kittenblock已经插上USB摄像头，并且保证USB摄像头是可用的。 一旦插件成功加载后，舞台背景即成为摄像头的取景框（与实际镜像），如果舞台没有变化那么说明你的摄像头没有成功驱动或者被其它软件占用了
8.5. 人脸检测介绍 点击人脸检测积木块，开启识别，可以看到连上已经有一些线条点对脸部进行拟合了，这个是戴面具的技术基础
点击戴面具，面具有多种类型，这里我选择了钢铁侠，人脸要比较原理摄像头戴面具的效果才会比较好 8.6. 人脸五官位置
可以通过这个积木块对五官的坐标进行获取，如果所示获取鼻子的横坐标 8.7. 关于人脸追踪的例子 可以直接打开我们提供的例子
图中标记的例子就是与人脸追踪有关联的，另外的例子是跟视频侦测有关联的。
计算机视觉期末考点
计算机视觉重点考点集锦 手工整理，如有错误，慎之！ 第一章 1、计算机视觉：研究用计算机来模拟生物视觉功能的科学和技术． 2、视觉表示框架的三个阶段（也就是提取三阶段）：1）第一阶段是将输入的原始图像进行处理，抽取基本特征形成基元图。2）第二阶段(中期阶段)是指在以观测者为中心的坐标系中，由输入图像和基元图恢复场景可见部分的深度、法线方向、轮廓等，形成二维半图。3）第三阶段(后期阶段)是在以物体为中心的坐标系中，由输入图像、基元图、二维半图来恢复、表示和识别三维物体。 第三章 1、二值图像的特点:a.假定二值图像大小为mxn，其中物体像素值为1，背景像素值0;b.二值图像处理的算法简单，易于理解和实现，计算速度快；c. 二值视觉所需的内存小，对计算设备要求低；d.二值视觉系统技术可用于灰度图像视觉系统 2、二值图像的获取：1）通过图像的阙值2）通过硬件实现3）通过软件实现 3、图像分割：把图像划分成区域，使每一个区域都对应一个候选的目标。 4、图像二值化：设一副灰度图像中物体的灰度分布在某一区间内，通过阙值运算后的图像为二值图像 5、投影分类及作用：1）水平/垂直投影；给定直线上的投影；对角线投影（仿射变换）2）投影能表现图像的某种信息。 6、4-连通成分序贯法（标记算法）步骤： 1）从左到右，从上到下扫描图像 2）①如果上面点和左面点有一个标记，复制这一标记②如果两点相同的标记，复制这一标记③如果两点有不同标记，则复制上点标记且将两个标记输入到等价表中作为等价标记④否则给这一像素点分配一个新的标记并将这个标记输入到等价表 3）如考虑更多的点，回到第二步 4）在等价表中的每一等价集中找到最低的标记 5）扫描图像，用等价表中的最低标记取代每一个标记 7、欧拉数：E=C—H，连通成分数(C)—空洞数(H) 8、扩展与收缩：1）要掌握用结构元进行扩展与收缩 2）先扩展后收缩：补上不希望存在的洞 3）先收缩后扩展：去除孤立的噪声点 4）定义：①扩展：如果背景和洞的像素点临点显1，则该点从0变为1 ②收缩：如果物体像素点连点为0，则将该点从1变为0 9、开、关运算：1）开运算：先腐蚀后膨胀，去除比结构元小的区域的像素点 2）关运算：显膨胀后腐蚀，填充比结构元小的孔洞 第四章