2017年3D深度视觉技术简析

一、若iPhone8如期搭载3D深度视觉技术，手机终端应用场景将极

2大丰富.........................................................................................................

二、从两代Kinect看3D深度视觉技术 (3)

1、两种技术路线：工作过程类似，工作原理不同 (4)

（1）3D深度视觉技术工作过程 (4)

（2）结构光3D深度视觉技术 (5)

（3）飞行时间(ToF)3D深度视觉技术 (6)

2、从两代Kinect看不同3D深度视觉技术效果 (6)

3、两类3D深度视觉技术特色各有千秋 (8)

三、3D深度视觉产业链相关企业 (9)

一、若iPhone8如期搭载3D深度视觉技术，手机终端应用

场景将极大丰富

据媒体报道iPhone 8将加入革命性的前置摄像头系统，启用全新

的3D感测功能，预计iPhone 8会在前置相机方面将包含3个模组，分别为既有的iPhone镜头模组、近红外线( IR )发射模组以及IR 接收模组，后两者主要为3D深度视觉技术的配套模组,相关模组将使用由PrimeSense公司开发的基于结构光的3D深度视觉算法，利用手机中的内置传感器检测物体的位置和深度。新的模块利用3D深度视觉深度信息与2D图像融合技术，可以实现面部识别、虹膜识别以及3D 自拍，加强终端的体验，拓展更多的应用场景。

若iPhone8如期搭载3D深度视觉技术，全球其他手机厂商也会

快速跟进，未来该技术还将陆续渗透智能可穿戴设备、智能电视等领域，打开相关光学元器件厂商以及3D深度视觉内容商的未来成长空间，相关事件也带动了近期A股市场光学元器件厂商股价异动。

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

冲刷计算

4.4.1自然冲刷河床演变是一个非常复杂的自然过程，目前尚无可靠的定量分析计算方法，根据《公路工程水文勘测设计规范》（JTG C30—2002）中7.2条的要求，河床的自然冲刷是河床逐年自然下切的深度。经深入调查，桥位处河段整体无明显自然下切现象，由于泥沙淤积，河床会逐年抬高，本次计算不考虑自然冲刷的情况。 4.4.2一般冲刷大桥建成后，由于受桥墩阻水影响，桥位断面过水断面减小，从而引起断面流速增大，水流挟沙能力也随之增大，会造成桥位断面河床冲刷。根据地质勘察报告，桥位处河床为砂卵石层，河床泥沙平均粒径为40（mm ）。按《公路工程水文勘测设计规范》（JTG C30—2002）的技术要求，非粘性土河床的一般冲刷可采用64—2简化公式计算： ()max 66 .029 .02104.1h B B Q Q A h c c p ??????-???? ? ?=μλ 公式中： h p ——桥下河槽一般冲刷后最大水深（m ）； Q 2——桥下河槽部分通过的设计流量（m 3/s ）； Q c ——天然状态下河槽流量（m 3/s ）； A ——单宽流量集中系数 15 .0??? ? ??=H B A ； B C ——计算断面天然河床宽度（m ）； λ——设计水位下，桥墩阻水面积与桥下过水面积比值；

μ——桥台前缘和桥墩两侧的漩涡区宽度与桥孔长度之比； B 2——桥下断面河床宽度（m ）； h max ——桥下河槽最大水深（m ）。经计算：桥址处各设计频率一般冲刷深度成果见表4.4—1。表4.4—1 XX 大桥一般冲刷计算成果表 4.4.3局部冲刷根据XX 大桥桥型布置图，按《公路工程水文勘测设计规范》（JTG C30—2002）的技术要求，局部冲刷计算采用65—1修正式中的公式进行计算：当V ＞V 0时， 1 0,00, '006.011,b )(K n V V V V v B K h v ? ?????---=ηξ h b —桥墩局部冲刷深度（m ）从一般冲刷后床面算起； K ξ—墩形系数，K ξ=1.05； K η1—河床颗粒影响系数； B 1—桥墩计算宽度； V —一般冲刷后墩前行近流速（m/s ）；

计算机视觉复习题

《计算机视觉》复习题 1、利用MFC及OpenCV 库函数编写对话框程序，添加按钮实现图像读入、图像阈值分割、边缘提取等功能（至少实现三个以上功能）。（考前做好并用A4纸打印，考试当天带来）为旋转不变算子，即当图像()v,u f旋转后，计算值在对应点保持不变。 2、证明Laplace算子理论 3、计算机视觉研究的目的是什么？它和图像处理及计算机图形学的区别和联系是什么？从20世纪50年代末开始，计算机开始被作为实现人类智能和人类感知的工具，借助计算机人类第一次可以象借助机械实现对体力的延伸一样实现对脑力和感知能力的延伸。对人类视觉感知能力的计算机模拟导致了计算机视觉的产生。计算机视觉就是用各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来替代大脑完成处理和解释。计算机视觉使用的理论方法主要是基于几何、概率和运动学计算与三维重构的视觉计算理论。具体地讲，计算机视觉要达到的基本目的有以下几个：根据一幅或者多幅二维图像计算出观测点到目标物体的距离；根据一幅或者多幅二维图像计算出观测点到目标物体的运动参数；根据一幅或者多幅二维图像计算出观测点到目标物体的表面物理特征；根据多幅二维投影图像恢复出更大空间区域的投影图像。简单来说，计算机视觉要达到的最终目的是实现利用计算机对三维景物世界的理解，即实现人的视觉系统的某些功能。从本质上来讲，计算机视觉研究就是利用二维投影图像来重构三维物体的可视部分。计算机视觉和图像处理及计算机图形学的区别和联系：区别：图像处理（image processing）通常是把一幅图像变换为另外一幅图像。它输入的是图像，输出的也是图像。Photoshop中对一幅图像应用滤镜就是典型的一种图像处理。常见操作有模糊、灰度化、增强对比度。计算机图形学（Computer Graphics）是借助计算机来研究图形表达、处理图像、显示生成的学科。，主要通过几何基元，如线、圆和自由曲面等，来生成图像，属于图像综合。输入的是对虚拟场景的描述，通常为多边形数组，输出的是图像，即二维像素数组。

双目视觉三维重构公式

双目视觉三维重构总结 1 照相机成像过程数码照相机的成像过程可通过四个坐标系的三次转换来表达，这四个坐标系分别为：（1）世界坐标系—根据自然环境所选定的坐标系，坐标用（w w w Z Y X ,,）来表示。（2）光心坐标系（相机坐标系）—以相机的光心O 为坐标原点，c X 轴、c Y 轴分别平行于CCD 平面的两条垂直边，c Z 轴与相机的光轴重合，坐标用（c c c Z Y X ,,）来表示。（3）图像坐标系—坐标原点l O 在CCD 图像片面的中心，X 轴、Y 轴分别为平行于CCD 平面的两条垂直边，坐标用（x ，y ）表示。（4）像素坐标系—坐标原点o O 在CCD 图像平面的左上角，U 轴、V 轴分别平行于图像坐标系的X 轴、Y 轴，坐标用（u ，v ）来表示，该坐标值为离散的整数值。图表 1 数码相机成像坐标系三个转换过程分别是：（1）将世界坐标系中的信息转换到光心坐标系。（2）光心坐标系中的信息按照针孔模型规律转换到图像坐标系。（3）

最后由图像坐标系转换成像素坐标系。光学成像的理论模型是针孔模型，根据这个模型，空间任一点P 由光心坐标系向图像坐标系的转换过程符合中心射影或透视投影理论，在图像坐标系中的投影P 可以用光心O 与P 点的连线与图像坐标系平面的交点来表示，数学表达如下： c c z x f x ?= c c z y f y ?= 其中（x,y ）是P 点的图像坐标，（c c c Z Y X ,,）为空间点P 在光心坐标系下的坐标，f 为相机焦距。可以用齐次坐标与矩阵表示上述中心影射关系： ????? ?????????????????=??????????101 000000 1c c c c z y x f f y x z 图像坐标系与像素坐标系之间的转换关系如下： 0u dx x u += 0v dy y v += 其中dx 、dy 分别是表示CCD 在x 和y 方向的像素点间距。齐次坐标及矩阵表示如下： ?? ???????????????? ??????? ?=??????????1100 100 1100y x v dy u dx v u

基于双目立体视觉三维重建系统的制作流程

本技术公开了一种基于双目立体视觉三维重建系统，涉及三维重建系统技术领域；机箱的底部四角处均固定安装有行走轮，机箱的内部分别固定安装有蓄电池与处理计算机，机箱的上端分别固定安装有显示器与安装架，安装架上通过轴承座固定安装有主轴，主轴的下端固定安装有安装齿轮，安装齿轮与驱动齿轮相啮合，驱动齿轮固定安装有驱动电机的轴上，驱动电机通过螺栓安装在安装架上，主轴的上端固定安装有连接轴，连接轴为横向设置，连接轴的两端固定安装有双摄像头，连接轴的中上端固定安装有照明灯；本技术能够实现快速控制，稳定性高，且控制准确，操作简便，能够节省时间；使用方便，结构简单，且效率高，能够在检测时进行补光。技术要求

1.一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：包括机箱、行走轮、蓄电池、处理计算机、显示器、安装架、驱动齿轮、驱动电机、安装齿轮、主轴、连接轴、双摄像头、照明灯；机箱的底部四角处均固定安装有行走轮，机箱的内部分别固定安装有蓄电池与处理计算机，机箱的上端分别固定安装有显示器与安装架，安装架上通过轴承座固定安装有主轴，主轴的下端固定安装有安装齿轮，安装齿轮与驱动齿轮相啮合，驱动齿轮固定安装有驱动电机的轴上，驱动电机通过螺栓安装在安装架上，主轴的上端固定安装有连接轴，连接轴为横向设置，连接轴的两端固定安装有双摄像头，连接轴的中上端固定安装有照明灯，蓄电池通过导线与处理计算机、显示器的电源端电连接，双摄像头通过导线与处理计算机的输入端电连接，处理计算机的输出端分别与驱动电机、照明灯电连接，显示器与处理计算机的输入、输出端电连接。 2.根据权利要求1所述的一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：所述显示器为触摸式显示屏。 3.根据权利要求1所述的一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：所述行走轮为减震式万向行走轮。 4.根据权利要求1所述的一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：所述驱动电机为低速电机。 5.根据权利要求1所述的一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：所述照明灯为LED灯。技术说明书一种基于双目立体视觉三维重建系统技术领域本技术属于三维重建系统技术领域，具体涉及一种基于双目立体视觉三维重建系统。背景技术

构造深度及摩擦系数测定过程及方法

构造深度试验（手动铺沙法、电动铺沙法、激光法）一）手工铺砂法 1．目的与适用范围本方法适用于测定沥青路面及水泥混凝土路面表面构造深度，用以评定路面表面的宏观粗糙度、路面表面的排水性能及抗滑性能。 2．仪具与材料（1）人工铺砂仪：由圆筒、推平板组成。 ①量砂筒：一端是封闭的，容积为（25土0.15）mL，可通过称量砂筒中水的质量以确定其容积V,并调整其高度,使其容积符合要求。带一专门的刮尺将筒口量砂刮平。 2推平板：推平板应为木制或铝制，直径50mm, 底面粘一层厚1．5mm的橡胶片，上面有一圆柱把手。 ③刮平尺：可用30cm钢尺代替。（2）量砂：足够数量的干燥洁净的匀质砂，粒径为0.15～0.3mm。（3）量尺；钢板尺、钢卷尺，或采用将直径换算成构造深度作为刻度单位的专用的构造深度尺。（4）其他：装砂容器（小铲）、扫帚或毛刷、挡风板等。 3．方法与步骤 1）准备工作（1）量砂准备：取洁净的细砂晾干、过筛，取0.15～0.3mm的砂置适当的容器中备用。量砂只能在路面上使用一次，不宜重复使用。回收砂必须经干燥、过筛处理后方可使用。（2）对测试路段按随机取样选点的方法，决定测点所在横断面位置。测点应选在行车道的轮迹带上，距路面边缘不应小于1m。 2）试验步骤 ①用扫帚或毛刷子将测点附近的路面清扫干净；面积不小于30cmx 30cm。 ②用小铲装砂沿筒向圆筒中注满砂，手提圆筒上方，在硬质路面上轻轻地叩打3次，使砂密实，补足砂面用钢尺一次刮平。不可直接用量砂筒装砂，以免影响量砂密度的均匀性。③将砂倒在路面上，用底面粘有橡胶片的推平板，由里向外重复做摊铺运动，稍稍用力将砂细心地尽可能地向外摊开；使砂填人凹凸不平的路表面的空隙中，尽可能将砂摊成圆形，并不得在表面上留有浮动余砂。注意摊镭时不可用力过大或向外推挤。 ④用钢板尺测量所构成圆的两个垂直方向的直径，取其平均值，准确至5mm。⑤按以上方法，同一处平行测定不少于3次，3个测点均位于轮迹带上，测点间距3～5m。该处的测定位置以中间测点的位置表示。 4.计算（1）计算路面表面构造深度测定结果。（2）每一处均取3次路面构造深度的测定结果的平均值作为试验结果，精确至0.1mm。（3）计算每一个评定区间路面构造深度的平均值、标准差、变异系数。 5．报告（1）列表逐点报告路面构造深度的测定值及3次测定的平均值，当平均值小于0，2mm 时，试验结果以＜0.2mm表示。（2)每一个评定区间路面构造深度的平均值、标准差、变异系数。（二）电动铺砂法 1．目的和适用范围本方法适用于测定沥青路面及水泥混凝土路面表面构造深度，用以评定路面表面的宏观粗糙度及路面表面的徘水性能和抗滑性能。 2．仪具与材料（1））电动铺砂仪：利用可充电的直流电源将量砂通过砂漏铺设成宽度5cm、厚度均匀一致的器具。

《计算机视觉与图象处理》.

视觉检测技术基础》课程教学大纲一、课程基本信息 1、课程代码：MI420 2 、课程名称（中/ 英文）：视觉检测技术基础/ Foundation of visual measurement technique 3、学时/ 学分：27/1.5 4、先修课程：高等数学，大学物理 5、面向对象：电子信息类专业本科生 6、开课院（系）、教研室：电子信息与电气工程学院仪器系自动检测技术研究所 7、教材、教学参考书：自编讲义《机器视觉》，贾云得著，科学出版社，2000 《计算机视觉》，马颂德著，科学出版社，1997 《图像工程》，章毓晋著，清华大学出版社，2002 二、本课程的性质和任务《视觉检测基础》是电子信息学院仪器系四年级本科生的选修课，通过本课程的学习，使学生初步了解视觉检测系统的构成及基本原理，每个组成部分如何选择设计，掌握相应的图像处理方法，增加学生的专业知识。通过上机实践提高学生的实际编程能力，增强感性认识，为以后科研、工作中遇到的相关问题提供一个解决的思想，并能实际运用。三、本课程教学内容和基本要求

1. 基本要求《视觉检测基础》作为本科生的选修课，应当主要立足于对学生知识的普及，主要讲述计算机视觉系统的组成、设计、处理等方面的基本知识，以课堂讲述为主，讲述中应结合日常生活实际，提高学生的学习兴趣，让学生掌握基本的处理过程及算法，并辅以实验手段进一步增强学生对视觉检测技术的了解，增加感性认识， 2. 教学内容 (1) 课堂教学部分第一讲计算机视觉概述一、什么是计算机视觉二、计算机视觉的应用三、计算机视觉的研究内容 1 、主要研究内容 2 、与其它学科的关系第二讲成像原理与系统一、成像几何基础 1、透视投影 2、正交投影二、输入设备 1 、镜头 2 、摄像机

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

手工铺砂法测定路面构造深度试验方法

手工铺砂法测定路面构造深度试验方法 1、目的与适用范围本方法适用于测定沥青路面及水泥混凝土路面表面构造深度，用以评定路面表面的宏观构造。 2 、仪具与材料技术要求，本方法需要下列仪具与材料： ⑴人工铺砂仪：由圆筒、推平板组成。 ①量砂筒：形状一端是封闭的，容积为25mL±0.15mL，可通过称量砂筒中水的质量以确定其容积V，并调整其高度，使其容积符合规定。带一专门的刮尺，可将筒口量砂刮平。 ②推平板：推平板应为木制或铝制，直径50mm，底面粘一层厚1.5mm的橡胶片，上面有一圆柱把手。 ③刮平尺：可用30cm钢板尺代替。 ⑵量砂：足够数量的干燥洁净的匀质砂粒径0.15~0.3mm。 ⑶量尺：钢板尺、钢卷尺，或采用已按式将直径换算成构造深度作为刻度单位的专用的构造深度尺。 ⑷其他：装砂容器（小铲）、扫帚或毛刷、挡风板等。 3 方法与步骤 3.1 准备工作 ⑴量砂准备：取洁净的细砂，晾干过筛，取0.15~0.3mm的砂置适当的容器中备用。量砂只能在路面上使用一次，不宜重复使用。 ⑵按本规程附录A的方法，对测试路段按随机取样选点的方法，决定测点所在横断面位置。测点应选在行车道的轮迹带上，距路面边缘不应小于1m。 3.2 测试步骤 ⑴用扫帚或毛刷子将测点附近的路面清扫干净，面积不小于30cm×30cm。 ⑵用小铲装砂，沿筒壁向圆筒中注满砂，手提圆筒上方，在硬质路表面上轻轻地叩打3 次，使砂密实，补足砂面用钢尺一次刮平。注：不可直接用量砂筒装砂，以免影响量砂密度的均匀性。 ⑶将砂倒在路面上，用底面粘有橡胶片的推平板，由里向外重复作旋转摊铺运动，稍稍用力将砂细心地尽可能地向外摊开，使砂填入凹凸不平的路表面的空隙中，尽可能将砂摊成圆形，并不得在表面上留有浮动余砂。注意，摊铺时不可用力过大或向外推挤。 ⑷用钢板尺测量所构成圆的两个垂直方向的直径，取其平均值，准确至5mm。 ⑸按以上方法，同一处平行测定不少于3次，3个测点均位于轮迹带上，测点间距3~5m。对同一处，应该由同一个试验员进行测定。该处的测定位置以中间测点的位置表示。 4 计算 4.1 路面表面构造深度测定结果按式（T 0961）计算：式中：TD——路面表面构造深度（mm）；V——砂的体积 25cm3；D——摊平砂的平均直径（mm）。 4.2 每一处均取3次路面构造深度的测定结果的平均值作为试验结果，准确至0.01mm。 4.3 计算每一个评定区间路面构造深度的平均值、标准差、变异系数。 5 报告：1列表逐点报告路面构造深度的测定值及3次测定的平均值。当平均值小于0.2mm 时，试验结果以<0.2mm表示。2 每个评定区间路面构造深度的平均值、标准差、变异系数。

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。

计算机视觉大纲.doc

课程名称：计算机视觉课程编码：M510021 课程学分：3 适用学科：信息与计算科学、数学与应用数学计算机视觉 Computer Vision 教学大纲一、课程性质计算机视觉是人工智能领域的一个重要部分，它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。计算机视觉是以图象处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等为基础，通过计算机分析与处理视觉信息。二、课程教学目的通过计算机视觉课程的学习，使硕士研究生掌握计算机视觉基本理论与方法以及计算机视觉的一些典型应用，初步具有设计、实现计算机视觉中比较简单的算法的能力，从而为学生进一步从事该方向的学习与研究工作打下基础。三、教学基本内容及基本要求计算机视觉主要内容分为六部分。基本要求与基本内容如下： 1、教学基本内容 (一)计算机视觉概述：计算机视觉的基本概念，计算机视觉的发展和应用，计算机视觉的现状。 (二)摄像机成像原理及针孔摄像机成像模型。 (三)射影几何的基本介绍及几何元素的数学表达方法。 (四)多视几何理论，包括单视几何中的射影测量、两视几何中的外极几何的基本概念、基本矩阵、本质矩阵的理论推导及其含义。 (五)立体视觉方法。使用双摄像机得到的图像恢复三维物体深度信息的方法，包括直接重建和分层重建理论。 (六)视觉系统的标定，包括3D标定模板下的Tsai标定算法、2D标定模板下的张正友标定算法、基于圆的标定算法、1D张正友标定算法、基于Kruppa方程的自标定算法。 2、教学基本要求通过对计算机视觉的教学活动，对学生的要求按了解、理解、掌握三个层面给出，具体要求如下： (一)计算机视觉概述 1.理解计算机视觉的基本概念。 2.了解计算机视觉的应用前景及发展现状。 (二)摄像机成像掌握针孔摄像机成像模型。 (三)射影几何

根据构造深度判断综合表处路面状况

根据构造深度判断综合表处路面状况摘要：综合表面处治路面在我国现存道路中被广泛应用，但相关规范较少。本文用数理统计的方法以沥青的构造深度判断综合表处路面沥青对骨料的裹附性好坏，以判断该路段路面上是否容易因沥青的剥落造成麻面或松散剥落现象。关键字：表面处治松散剥落正态分布置信度区间估计 0引言表面处治是我国早期沥青路面的主要类型, 是由沥青和集料按层铺法或拌和法铺筑而成的厚度不超过3cm 的沥青面层,具有表面粗糙、抗滑性好、所需机械设备少、施工方便、造价低等优点,广泛用于砂石路面提高等级、解决晴雨通车作简易式沥青路面。但由于柔性路面对气候条件和车辆荷载的极度敏感性,使常规沥青表面处治的使用效果受到一定影响。沥青综合表面处治就是针对这两个不利因素发展起来的。沥青综合表面处治,与传统的表面处治区别在于其加入了土工布,采用层铺法施工,即沥青—土工布—沥青—集料的施工顺序。在用土工布加固处治路面中,土工布的关键作用是土工布浸透沥青之后形成一足够厚度的密封层,可阻止路面雨水的下渗而造成的基层软化,从而保证结构层的耐久性。综合沥青表面处治路面适应于三级、四级公路的面层、旧沥青面层上加铺罩面或抗滑层、磨耗层等。对于基层基本完好,路面有网裂、松散等较轻病害的一般公路,采用表面处治技术进行罩面是经济可行的。一沥青饱和度对综合表处路面状况的影响 1、构造深度与引用概念饱和度的关系构造深度指标是影响路面抗滑功能的表面特征指标之一。影响路面抗滑功能的表面特征，与路面表面的凹凸不平或起伏不平有关，国际道路协会以路面表面凹凸或起伏不平的纵向波长特征为集合特征，将它分为四类：细构造、粗构造、宏构造、和平整度，其中的粗构造就是本文所说的构造深度。

一般冲刷计算公式

一般冲刷计算公式： cm cg c c d p h B B Q Q A h 66 .090 .02)1(04.1??? ? ??-??? ? ??=μλ 1 2t c c Q Q Q Q += 15 .0??? ? ??=z z d H B A 式中： h p ——桥下一般冲刷后的最大水深(m)； Q p ——频率为P ％的设计流量(m 3/s)； Q 2——桥下河槽部分通过的设计流量(m 3/s)，当河槽能扩宽至全桥时取用Q p ； Q c ——天然状态下河槽部分设计流量(m 3/s)； Q t1——天然状态下桥下河滩部分设计流量(m 3/s)； B cg ——桥长范围内的河槽宽度(m)，当河槽能扩宽至全桥时取用桥孔总长度； B z ——造床流量下的河槽宽度(m)，对复式河床可取平滩水位时河槽宽度； λ——设计水位下，在B cg 宽度范围内，桥墩阻水总面积与过水面积的比值； μ——桥墩水流侧向压缩系数； h cm ——河槽最大水深(m)； A d ——单宽流量集中系数，山前变迁、游荡、宽滩河段当A d >1.8时，A d 值可采用1. 8； H z ——造床流量下的河槽平均水深(m)，对复式河床可取平滩水位时河槽平均水深。 ②非粘性土河床桥墩局部冲刷计算桥渡冲刷的产生是由于桥墩阻碍了水流，使水流形态发生变化，一般在墩前两侧发生集中现象，引起动能增加；另一方面水流受阻后部分动能转化为位能，由于水流形态变化，桥墩附近水流冲刷能力加大，在桥墩处产生冲刷坑。局部冲刷计算公式当V ≤V 0时，??? ? ??-=0015.06 .01 2'V V V h B K K h p b ηε 当 V ＞V 0时，2 0015.06.012'n p b V V V h B K K h ??? ? ? ?-=ηε 24 .02 .22375.00023.0d d K += η

双目立体视觉的三维人脸重建方法

第４卷第６期２００９年１２月智能系统学报ＣＡＡＩＴ豫ｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｔｅｌｌ培ｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓＶ０１．４№．６Ｄｅｃ．２００９ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３４７８５．２００９．０６．００８双目立体视觉的三维人脸重建方法贾贝贝，阮秋琦（北京交通大学计算机与信息技术学院，北京１０００４４）摘要：创建逼真的三维人脸模型始终是一个极具挑战性的课题．随着三维人脸模型在虚拟现实、视频监控、三维动画、人脸识别等领域的广泛应用，三维人脸重建成为计算机图像学和计算机视觉领域的一个研究热点．针对这一问题，提出一种基于双目立体视觉的三维人脸重建方法，重建过程中无需三维激光扫描仪和通用人脸模型．首先利用标定的２台摄像机获取人脸正面图像对，通过图像校正使图像对的极线对齐并且补偿摄像机镜头的畸变；在立体匹配方面，选择具有准确可靠视差的人脸边缘特征点作为种子像素，以种子像素的视差作为区域生长的视差，在外极线约束、单调性约束以及对应匹配的边缘特征点的约束下，进行水平扫描线上的区域生长，从而得到整个人脸区域的视差图，提高了对应点匹配的速度和准确度；最后，根据摄像机标定结果和立体匹配生成的视差图计算人脸空间散乱点的三维坐标，对人脸的三维点云进行三角剖分、网格细分和光顺处理．实验结果表明，该方法能够生成光滑、逼真的三维人脸模型，证明了该算法的有效性．关键词：三维人脸模型；双目立体视觉；摄像机标定；极线几何；立体匹配；区域生长；三角剖分中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１６７３４７８５（２００９）０６旬５１３加８３Ｄｆ．ａｃｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｕｓｉｎｇｂｉｎｏｃｕ【ｌａｒｓｔｅｒｅｏＶｉｓｉｏｎＪＩＡＢｅｉ＿ｂｅｉ，ＲＵＡＮＱｉｕ—ｑｉ（Ｓｃｈ００ｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＢｅｉｊｉｎｇＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉＶｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇｌ（）００４４，Ｃｈｉｍ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆｌｉｆｅｌｉｋｅ３Ｄｈｕｍａｎｆａｃｅｓｉｓａｃｈａｌｌｅｎｇｉｎｇｔａｓｋ．Ｒｅｃｅｎｔｉｎｃｒｅａｓｅｓｉｎｔｈｅｕｓｅｏｆ３Ｄｆａｃｅｍｏｄ－ｅｌｓｉｎｖｉｒｔｕａｌｒｅａｌｉｔｙ，ｖｉｄｅｏｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ，３Ｄａｎｉｍａｔｉｏｎ，ａｎｄｆａｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｈａｖｅｌｅｄｔｏ３Ｄｆａｃｅｒｅｃｏｎｓｔｍｃｔｉｏｎｂｅ—ｃｏｍｉｎｇａｒｅｓｅａｒｃｈｈｏｔｓｐｏｔ．Ｔｈｅａｕｔｈｏｒｓｐｍｐｏｓｅｄａ３ＤｆａｃｅｒｅｃｏｎｓｔｍｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｂｉｎｏｃｕｌａｒｓｔｅｒｅｏＶｉｓｉｏｎｔｈｅｏｒｙ．Ａｆｔｅｒｃａｐｔｕｒｉｎｇｔｈｅｆ而ｎｔｖｉｅｗｏｆａｆａｃｅｗｉｔｈｔｗｏｃａｌｉｂｍｔｅｄｃａｍｅｒａｓ，ｔｈｅｃａｐｔｕｒｅｄｐａｉｒｏｆｓｔｅｒｅｏｉｍａｇｅｓｗｅｒｅＩ℃ｃｔｉｎｅｄｔｏａｌｉｇｎｔｈｅｉｒｅｐｉｐｏｌａｒｌｉｎｅｓａｎｄｃｏｍｐｅｎｓａｔｅｆｂｒｉｍａｇｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｓ．Ｔｏｏｂｔａｉｎｍａｐｓｗｉｔｈａｃｃｕｍｔｅｍａｔｃｈｉｎｇａｎｄｄｅｎｓｅｄｉｓｐａｒｉｔｙ，ａｓｔｅｒｅｏｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｒｅｇｉｏｎｇｒｏｗｉｎｇｗａｓｄｅＶｅｌｏｐｅｄ．Ａｎｅｄｇｅｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｗｉｔｈｒｅｌｉａｂｌｅｄｉｓｐａｒｉｔｙｗａｓｓｅｌｅｃｔｅｄａｓａｓｅｅｄｐｏｉｎｔ．Ｔｈｅｎｒｅｇｉｏｎｇｒｏｗｉｎｇｗａｓｐｅｄｂ瑚ｅｄａｌｏｎｇｈｏｒｉｚｏｎｔａｌｓｃａｎ—ｌｉｎｅｓｕｎｄｅｒｍｕｌｔｉ－ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ．ＷｉｔｈｃａｍｅＩ－ａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎａｎｄｄｉｓｐａ“ｔｙｍａｐｐｉｎｇ，３Ｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓｏｆｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｐｏｉｎｔｓｗｅｒｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄ．Ｔｈｅｎｔｈｅｆａｃｅｍｏｄｅｌｗａｓｒｅｃｏｎｓｔｍｃｔｅｄｗｉｔｈａｓｅｒｉｅｓｏｆｍｅｔｈｏｄｓ，ｓｕｃｈａｓ【）ｅｌａｕｎａｙｔｒｉａｎｇｕｌａｔｉｏｎ，ｍｅｓｈｓｕｂｄｉｖｉｓｉｏｎａｎｄｓｍｏｏｔｈｉｎｇ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｃａｎｇｅｎｅｒａｔｅａｓｍｏｏｔｈａｎｄｌｉｆｅｌｉｋｅ３Ｄｆａｃｅｍｏｄｅｌ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：３Ｄｆａｃｅｍｏｄｅｌ；ｂｉｎｏｃｕｌａｒｓｔｅｒｅｏｖｉｓｉｏｎ；ｃａｍｅｍｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ；ｅｐｉｐ０１ａｒｇｅｏｍｅｔｒｙ；ｓｔｅｒｅｏｍａｔｃｈｉｎｇ；ｒｅｇｉｏｎｇｒｏｗｉｎｇ；ｄｅｌａｕｎａｙｔｄａｎｇｕｌａｔｉｏｎ由于人脸信息在人类日常生活和生产实践中起着十分重要的作用，而人脸重建提供了表达和处理人脸信息的有效手段，因此三维人脸重建是一项具收稿日期：２００９旬４一１５．基金项目：国家自然科学基金资助项目（６０６７２０６２）；高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（２００８０００４０００８）．通信作者：贾贝贝．Ｅ—ｍａｉｌ：ｊｉａｂｅｉｂｅｉ０１２９＠１６３．ｃｏｍ．有重大意义的研究课题．自２０世纪７０年代Ｐａｒｋｅ建立第一个脸部模型¨ｏ开始，许多研究人员致力于三维人脸建模的研究．近年来，随着三维人脸模型在虚拟现实、三维动画、视频监控、人脸识别等领域的广泛应用，三维人脸重建已经成为计算机图像和计算机视觉领域的一个研究热点．然而，由于人脸具有复杂的几何形状和表面材质，同时头发的模拟、逼真万方数据

计算机视觉复习资料2016

一、名词解释视知觉：直方图均衡化：拉普拉斯算子：统计模式识别：人工智能：无监督学习：视感觉：直方图规定化：马尔算子：人工神经网络：有监督学习：模糊聚类：参考： 1.视知觉主要论述人们从客观世界接收到视觉刺激后如何反应以及反应所采用的方式，视知觉是在神经中枢进行的一组活动，它把视野中一些分散的刺激加以组织，构成具有一定形状的整体以认识世界。 2.直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为在整个灰度范围内均匀分布的形式，这样就增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。 3.模板的基本要求是对应中心像素的系数应是正的，而对应中心像素邻近像素的系数应是负的，且所有系数的总和应该是零。 4.统计模式识别方法就是用给定的有限数量样本集，在已知研究对象统计模型或已知类判别函数条件下根据一定的准则通过学习算法把d维特征空间划分为c个区域,每一个区域与每一类别相对应。模式识别系统在进行工作时只要判断被识别的对象落入哪一个区域，就能确定出它所属的类别。一个统计模式识别系统应包含预处理、特征抽取、分类器等部分。 5.人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。研究用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。

6.无监督式学习是人工智能网络的一种算法，目的是对原始资料进行分类，以了解资料内部结构。有别于监督学习网络，无监督学习网络在学习时并不知道其分类结果是否正确，亦即没有受到监督式增强(告诉它何种学习是正确的)。其特点是仅对此种网络提供输入范例，而它会自动从这些范例中找出潜在类别规则。当学习完毕并经测试后，也可以将之应用到新的案例上。 7.视感觉中主要研究的内容有：①光的物理特性；②光刺激视觉感受器官的程度；③光作用于视网膜后经视觉系统加工而产生的感觉。 8.用户可指定规定化函数来得到特殊的增强功能，3个步骤：①对原始图的直方图进行灰度均衡化，②规定需要的直方图，并计算能使规定的直方图均衡化的变换，③将第1步得到的变换反转过来，即将原始直方图对应映射到规定的直方图。 9.在每个分辨率上进行如下计算：①用一个2-D的高斯平滑模板与原图像卷积， ②计算卷积后图像的拉普拉斯值，③检测拉普拉斯图像中的过零点作为边缘点。 10.人工神经网络从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络；神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）相互联接构成；每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数；每两个节点间的连接代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆；网络的输出按网络的连接方式，权重值和激励函数而不同；网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。 11.有监督学习是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。训练数据包括一套训练实例，每个实例都是由一个输入对象（通常为矢量）和一个期望的输出值（也称为监督信号）组成。监督学习算法是分析该训练数据，并产生一个推断的功能，可以映射出新实例。 12.模糊聚类分析是指根据研究对象本身的属性来构造模糊矩阵，并在此基础上根据一定的隶属度来确定聚类关系，即用模糊数学的方法把样本之间的模糊关系定量的确定，从而客观且准确地进行聚类。聚类就是将数据集分成多个

路面表面的构造深度

路面表面的构造深度（TD）以前称纹理深度，是路面粗糙度的重要指标，它与路表抗滑性能、排水、噪声等都有一定关系。手工铺砂法与T0962电动铺砂法都是将细砂铺在路面上，计算嵌入凹凸不平的表面空隙中的砂的体积与覆盖面积之比，从而求得构造深度。这是目前工程上最为基本也是最为常用的方法。路面构造深度：是指一定面积的路表面凹凸不平的开口孔隙的平均深度。试验方法：将已知体积的砂，摊铺在所要测试路表的测点上，量取摊平覆盖的面积。砂的体积与所覆盖平均面积的比值，即为构造深度。主要用于评定路面表面的宏观粗糙度、排水性能及抗滑性。路面平整度指的是路表面纵向的凹凸量的偏差值。路面平整度是路面评价及路面施工验收中的一个重要指标，主要反映的是路面纵断面剖面曲线的平整性。当路面纵断面剖面曲线相对平滑时，则表示路面相对平整，或平整度相对好，反之则表示平整度相对差。好的路面则要求路面平整度也要好。路面平整度是评定路面质量的主要技术指标之一,它关系到行车的安全,舒适以及路面所受冲击力的大小和使用寿命,不平整的路表面会增大行车阻力,并使车辆产生附加的振动作用.这种振动作用会造成行车颠簸,影响行车的速度和安全,影响驾驶的平稳和乘客的舒适.同时,振动作用还会对路面施加冲击力,从而加剧路面和汽车机件的损坏和轮胎的磨损,并增大油料的消耗.而且,对于位于水网地区,不平整的路面还会积滞雨水,加速路面的水损坏.因此,为了减少振动冲击力,提高行车速度和增进行车舒适性,安全性,路面应保持一定的平整度. 你看到的路面的一根根小凹槽就是构造深度的表象，它不影响汽车行驶，但可以增加抗滑度。如果路面是光滑的，没有小凹槽（构造深度为0），但忽上忽下，这就是平整度的问范畴了...

论计算机视觉的应用与发展

论计算机视觉的应用与发展摘要：计算机视觉学是自二十世纪六十年代中期迅速发展起来的一门新学科。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。由于算机视觉学在工农业生产、地质学、天文学、气象学、医学及军事并学等领域有着极大的潜在应用价值,所以它在国际上越来越受人重视。本文简要地介绍了计算机视觉学的研究内容,它同附近学科的关系,计算机视觉研究中面临的技术难点以及计算机视觉学的历史,现状和研究动向。关键字：计算机视觉图像应用 Abstract：Computer vision is a new rapidly developed subject since the 1960s medium-term. Computer vision is used for an analog of biological vision with computers and related equipments. Its main task is obtaining corresponding scene 3-d information by collecting the picture or video processed, just like humans and many other creature do every day. Because of computer vision has a great potential application value in industrial and agricultural production, geology, astronomy, meteorology, the medicine and the military and other fields,so it is becoming more and more attention in the world. This paper briefly introduced the study content of computer vision,its relationship with nearby subjects, the technical difficulties that computer vision research is facing and computer vision’s history, present situation and research trend. Key words：computer vision pictures application 1 绪论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

手工铺砂法测定路面构造深度试验方法

T0961-1995 手工铺砂法测定路面构造深度试验方法 1 目的与适用范围本方法适用于测定沥青路面及水泥混凝土路面表面构造深度，用以评定路面表面的宏观结构。 2 仪具与材料技术要求本方法需要下列仪具与材料：（1）人工铺砂仪：由圆筒、推平板组成。 ①量砂筒：形状尺寸如图。一端是封闭的，容积为25mL±，可通过称量砂筒中的水质量确定其容积V，并调整其高度，使其符合规定。带一专门的刮尺，可将筒口量砂刮平。 ②推平板：形状尺寸如图。推平板应为木质或铝制，直径50mm，底面粘一层厚的橡胶片，上面有一圆柱把手。 ③刮平尺：可用30cm厚钢板尺替代。量砂筒（单位：mm）推平板（单位：mm）（2）量砂：足够数量的干燥洁净的匀质砂，粒径～。

（3）量尺：钢板尺、钢卷尺，或采用已按公式将直径换算成构造深度作为刻度单位的专用的构造深度尺。．（4）其他：装砂容器（小铲）、扫帚或毛刷、挡风板。 3 方法与步骤准备工作（1）量砂准备：取洁净的细砂，晾干过筛，取～的砂置适当的容器中备用。量砂只能在路面上使用一次，不宜重复使用。（2）按规程的方法，对测定路段按随机取样选点的方法，决定测点所在横断面位置。测点应选在车道的轮迹带上，距路面边缘不应小于1m。测试步骤（1）用扫帚或毛刷将测点附近的路面清扫干净，面积不小于 30cm*30cm。（2）用小铲装砂，沿筒壁向圆筒中注满砂，手提圆筒上方，在硬质路表面上轻轻地叩打3次，使砂密实，补足砂面用钢尺一次刮平。（不可直接用量砂筒装砂，以免影响筒内量砂的密度均匀性。）（3）将砂倒在路面上，用底面粘有橡胶板的推平板，由里向外重复作旋转摊铺运动，稍稍用力将砂细心的尽可能向外摊开，使砂填入凹凸不平的路表面的空隙中，尽可能将砂摊成圆形，并不得在表面留有浮动砂砾。注意摊铺时不可用力过大或向外推挤。（4）用钢板尺测量所构成圆的两个垂直方向的直径，取其平均值，精确至5mm。