计算机视觉的应用精选(九篇)

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第1篇：计算机视觉的应用范文

随着室外定位技术的发展，室内定位系统的存在也日显重要，多种新型移动设备的出现，比如智能手机、平板电脑、可穿戴设备等，加上物联网设备性能的飞速增长和基于位置感知应用的激增，使室内定位扮演着不可或缺的角色。在室内定位与导航中能够连续可靠地提供位置信息，可以带来更好的用户体验，人们对此需求也越来越大。由于精度与成本是制约普及的主要因素，那么一种简单方便、易于识别，且内含绝对位置坐标，具有一定纠错能力的标志物的提出，并利用摄像机拍摄到该标志物信息进行图像处理，最后确定所在位置的方法，就是利用计算机视觉进行形状识别在室内定位中的应用。

【关键词】室内定位 计算机视觉 图像处理 形状识别 标志物

人们的日常活动超过80%时间是在室内环境完成的，因此对室内定位的要求将会大幅度地增加，其应运而生已是迫在眉睫。如今虽然国内、外已经有了许多不同的室内定位方式，按不同原理分为WIFI、蓝牙、ZIGBEE、RFID、UWB、伪卫星、蜂窝网络和激光等，但受定位精度、可靠性、易用性及成本等方面影响，室内定位技术尚未广泛应用于生产、生活之中。近来计算机视觉迅速发展，依其通过标志物位置及标志物上的信息来实现定位系统，将成为众多室内定位方式中较为新颖的一种模式。

1 系统内容

本系统的核心是标志物与摄像机（图1），考虑到摄像机的载体不同，应保证标志物在镜头上的相近高度，既可以减少图像畸变，又便于后期处理。系统工作前，应对每个摄像机进行调试，确保系统定位精确。系统工作时，固定在载体上不可旋转的摄像机拍摄的视频通过WIFI实时传输至上位机，并以一定频率进行采样，随后进行图像预处理、标志物轮廓提取等，再将最后计算出的位置信息反馈到载体上，从而得到当前位置坐标，甚至规划载体下一步动作。

1.1 标志物设计与识别保证

标志物安放在室内各处时，要求每个标志物放置方向相同，且不管载体移动到何处，在摄像头视线范围10米内至少能捕捉到一个目标。

1.1.1 标志物的特点

标志物的设计需满足以下几个方面：

（1）可辨别性（又称可识别性）：标志物的目标作用是既区别于其它物体又便于识别。

（2）平移、旋转和尺度不变性：所提取目标的形状描述不受自身所处位置、角度和尺度变化影响。

（3）仿射不变性：仿射变换实现的是一个二维坐标与另一个二维坐标之间的映射，并保留映射的连线。所提取的特征需要在仿射变换的情况下尽可能保持不变。

（4）抗噪声性：具备对噪声的抗干扰鲁棒性，无论噪声的强度在给定范围内如何改变，特征都应该保持一致。

（5）遮挡不变性：当形状的一部分被其它物体遮挡时，剩余部分的特征应该与不被遮挡时所得特征保持一致。

（6）可靠性：在相同的模式下处理形状时，所提取的特征要保持一致。

1.1.2 标志物轮廓的提取

边缘通常发生在数字图像中亮度变化明显的地方，边缘检测是图像处理和计算机视觉中的一个重要部分。边缘检测的目的是生成一条连续的曲线来描述目标轮廓，通常能在边缘上提取到许多特征（如面积、线、角等）。通过图像边缘检测能大幅度地减少数据量，同时剔除了那些不相关的信息，保留了图像的重要结构。边缘在许多应用图像处理中都起着非常重要的作用。轮廓提取过程如下：

（1）滤波：滤波是根据观测某一随机过程的结果，对另一与之有关的随机过程进行估计的概率理论与方法，通过滤波就能很好地改善噪声对边缘检测算法的影响。

（2）增强：即增强边缘，在确定了图像中各点邻域强度变化值的基础上，突出处理图像中相邻像素（或区域）亮度值（或色调）相差较大的边缘处。

（3）提取：应用多边形近似法――利用一系列线段的封闭集合来逼近大多数实用曲线到任意精度。在数字图像处理中，如果多边形的线段数与边界上的点数相等，用每对相邻点定义多边形的一个边，则多边形就完全准确地表达边界。实践中采用多边形近似法的目的就是要用尽量少的线段来代表本边界并保持边界的基本形状。采用多边形逼近的优点是它的抗干扰性能好，节省表达所需的数据量，以便更加有效的解决滤波后图像的噪声影响问题。该方法的缺点是多边形逼近精度的选择没有固定标准，不能自动解决因尺度变化而不影响边界的不变性，存在对多边形近似精度的选择的问题。倘若精度过低，有很多的顶点，得到的多边形仍然很复杂；精度过高，虽可以去除噪声，但也很容易丢失边界中的一些细节信息。

1.2 位置计算

从图像边界点所获取的原始数据――轮廓所包含的面积，而区域面积就是对属于区域的像素计数。利用摄像机的相距参数，通过摄像机原理与标志物的实际投影面积可得到摄像机与标志物的实际距离。加上标志物上包含角度信息，通过计算可确定摄像机相对标志物的角度，从而计算出相对于标志物的坐标。由于每个标志物在室内坐标及角度已知，则可得到该载体在室内的位置信息。

2 实验结果及分析

采用带一条黑线的圆柱状白色塑料物体作为标志物（见图2），能较好地符合标志物所要求的特点。

假设某时刻采样的图片经过处理后得到如轮廓（见图3）。

则根据摄像机成像原理可得到物距L和载体与标志物所成角度：α=（d/a）*360°，由相对标志物的相对坐标即可推算出载体在室内的绝对坐标（如图4）。

4 结束语

针对室内定位的应用，设计一种包含绝对位置的坐标信息，且具有一定纠错能力的标志物，从而达到基于该标志物的室内定位系统。实验证明该室内定位系统具有精度高、实时性强、简单易行等优点。由于本方法采用的标志物不仅具有使用方便、价格低廉、鲁棒性强等特点，而且相对于目前基于无线信号强度的定位方法，其定位精度更高，且误差不随系统运行时间与载体工作的时间的增加而变大，因此具有一定的应用前景。

作者单位

第2篇：计算机视觉的应用范文

论文摘要 ：开发了一种虚拟场景与实时视频之间的合成技术，成功地将该技术应用于虚拟规 划系统中，详细介绍了系统所采用的基于计算机视觉的标识识别和实时、自动摄像机位置、姿态跟踪算法，并给出了系统运行结果。

0  引  言

虚拟现实技术 的最终目的是使用户完全沉浸在一个 由计算机生成的虚拟环境中，该技术已经被成功地应用到军事、教育、娱乐等众多领域。随着应用 的增多 ，虚拟现实技术 的缺陷也逐渐暴露出来，主要表现在如下两个方面：(1)虚拟现实 中的场景完全由计算机生成，随着绘制场景真实程度的提高，对系统硬件配置的要求也相应提高，从而形成了绘制效果和实时性两个同等重要又难以同时解决 的问题 。(2)交互方式受限．鼠标、键盘等传统输入设备并没有提供给用户一种直观 自然的交互方式，而数据手套等较为昂贵的外围设备不仅使用起来不方便，而且对工作范围也有一定的限制。

混合现实  技术的出现很大程度上解决了以上两个问题，它将计算机生成的虚拟场景、提示信息实时叠加到用户所能观察到的真实世界当中，并以此来增强用户视觉感受 。在混合现实环境中用户所能观察到的主体是来源于真实世界的图像信息，虚拟场景只起到辅助、提示作用，因此不需要真实感图形绘制所需的高端的硬件配置。另一方面，由于图像信息来源于真实世界，这就使得用户本身能够很自然地融合到整个系统中，并且能够 以一种 自然 、直观的方式与系统交互，而不必添加额外的硬件设备。正是由于以上特性，混合现实技术已经被应用到众多领域当中，而且能够比虚拟现实更好地完成某些任务，如交互式规划、动态虚拟展示等。

一个实用的混合现实系统所必须具备的特性之一是几何一致性，即系统必须实时准确地判断摄像机相对于真实世界的位置和姿态．以便将虚拟场景正确地叠加到真实世界的具置上，使得用户从感官上认为虚拟场景确实是真实世界的一部分。传统的方法是利用硬件设备(电磁式、机械式跟踪系统)来获取摄像头位置信息，但这些方法不仅工作范围受限，而且求得的结果也不够精确。本文采用当前流行的基于计算机视觉的方法来获取位置信息，事实证明该方法是有效、可行的。

系统结构及工作流程

笔者构建 了一个如图 1所示的混合现实原型系统，主要由如下几个部分组成：(1)平面标识块：一个带有黑色边框的正方形．尺寸、内部图案由用户定义，主要功能是使系统能够根据实际图像中标识的变形来计算虚实配准所需的位置、姿态信息，同时还可以用不同的内部图案代表不同的虚拟场景，以增强系统的实用性。(2)图像采集设备(摄像机)：主要完成实时视频采集功能。(3)图形渲染系统：生成与视频合成所需的虚拟场景。(4)虚实合成：利用摄像机位置、姿态信息将视频与虚拟场景相融合。(5)显示设备 ：包括头盔式显示器以及桌面台式显示器，用以将虚实合成的影像展现给使用者。

系统运行过程中，首先将采集到的一帧彩色图像转换成一幅二值(黑 白)图像，然后对该二值图像进行连通域分析，找出其中所有的四边形区域作为候选匹配区域，将每一候选区域与模板库中的模板进行匹配，如果产生匹配，则认为找到了一个标识，在生成与该标识对应的虚拟场景的同时利用该标识区域的变形来计算摄像机相对于已知标识的位置和姿态，最后根据得到的变换矩阵实现虚实之间的无缝融合。

2 标识识别与摄像机位置、姿态跟踪算法

由上一节可知，构建该系统有两个关键问题需要解决 ，即如何识别标识内部的不同图案以生成与之对应的虚拟场景 以及如何利用标识的变形计算虚实配准所需的坐标变换关系。以下分别介绍以上两个问题的解决方法。

2．1标识识别

本系统 所采用的标识识别方法可 以分为以下几步。

2．1．1图像二值化

首先对采集到的彩色图像进行二值化，处理成黑白(0，1)图像，如图 2(b)。具体方法为：设定一个 阈值，对图像进行遍历 ，根据该阈值，对图像重新赋值。为了克服光照对识别结果造成的影响，同时采用 了自适应阈值法  来提高系统稳定性，设定当前 阈值 为上一帧图像中标识投影区域像素灰度的平均值，实验证明该方法对改善系统性能有较为明显的效果。

2．1．2连通域分析

连通域分析的 目的是从复杂背景中提取标识的投影区域。分析过程为：查找所有像素值为 1的连通区域，首先根据大小约束对区域进行预筛选，然后利用最小二乘直线拟合法筛选出所有四边形区域 ，结果见图 2(c)。

2．1．3 区域规则化与模板匹配

区域规则化是将图像中经过投影变换的标识区域变换到标准模板空间，本文利用仿射变换  将标识经过投影变形后 的区域直接映射到一个 64×64大小的正方形模板，效果见图2(d)。接下来的工作是将规则化图像与模板库中的模板进行匹配，以返回代表不同虚拟场景的 id值。本文采用相关系数法来完成匹配工作，方法如下：

首先利用以下四式计算规则化图像 i和标准模板图像 p各自的均值和方差。

然后计算两幅图像的相关系数 p，本文选择所有模板中与规则化图像具有最大相关系数 p且 p>0．5的模板作为当前匹配结果，并返回与之对应的 id值

2．2摄像机位置、姿态估计

首先给出系统的坐标变换关系如图 3所示。规定平面标识在世界坐标系中的位置为已知，摄像机位置、姿态计算问题转化为摄像机坐标系与世界坐标系之间三维变换矩阵的求解。

世界坐标 系与摄像机坐标系间的变换关系可以用式(5)表示。其中 w为世界坐标系下某点坐标，c为该点在摄像机坐标系中的位置，t ：[r r r：t] 为待求三维变换矩阵，包含三个旋转分量和一个平移分量。

c=t w  (5)

由于规定平面标识与世界坐标系下的z：0平面重合 ，则由式 (5)可得 ，平面标识上的某点在世界坐标系下的坐标 wi=(x ，y wi，0，1) 与其在摄像机坐标系下坐标 c；：(x  y z i，1) 之间的关系可以表示为式(6)。

有 8个待定系数，由标识的 四个角点可得 如下 方程组 ，则完全可以求取以上 8个未知数。

通过上述计算可以确定变换矩阵中的 r ，r ，t，三个分量，由变换矩阵旋转分量的正交性可以求得r ：r ×r ，最后需要对所求得的结果作归一化操作以消除比例因子 t 对计算结果的影响，方法是将(1 r l+l r 1)／2去除以上各分量。

事实上由于不可能完全避免成像畸变以及图像处理过程中的误差，上述方法求得的变换矩阵 t 是不够精确的。解决方法是利用上述方法求取第一帧图像对应的 t ，在后续计算过程中采用非线性最小二乘法求取后续帧的对应的变换矩阵。误差逼近计算公式见式 (1 1)。

式中(文  i)(i=0，1，2，3)为根据上一帧t 求得的标识四个角点在像平面坐标系下的位置，(x i，y ；)(i=0，1，2，3)为实时检测到的标识角点在图像中的位置。本 文利用勒温伯格一马阔特方法求解式(11)。

 

3 应用实例——基于混合现实的小区规划系统

传统的住宅小区规划方法之一是制作规划方案模型，但是制作实体模型不仅费时费力，而且修改起来也极为不便。近年来，基于虚拟现实技术的小区规划方法已经逐渐为设计者所接受，它一定程度上解决了实体模型规划方法的缺点，但是由于缺乏高效、自然的人机交互方式，使得规划效果大打折扣。混合现实技术的出现为小区规划提供了新的契机，它既继承了虚拟现实技术卓越的三维表现能力，又具有虚实结合的特点，能够在真实的规划场景中整合设计要素，给设计者和方案评估者以直观的感受。

笔者利用本文方法开发了一套基于混合现实技术的虚拟小区规划系统。系统中不同的标识对应不同的虚拟建筑模型，用户可以在视线范围内随意移动模型．从而实现不 同的规划 方案 。运行效果 如图4该系统满足了小区规划对虚实交互、人机交互的要求，充分体现出混合现实技术在小区规划应用中的优势。

第3篇：计算机视觉的应用范文

关键词：计算机；视觉技术；交通工程

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2014） 04-0000-01

一、引言

随着科技的发展，计算机替代人的视觉与思维已经成为现实，这也是计算机视觉的突出显现。那么在物体图像中识别物体并作进一步处理，是客观世界的主观反应。在数字化图像中，我们可以探寻出较为固定的数字联系，在物体特征搜集并处理时做到二次实现。这既是对物体特征的外在显现与描绘，更是对其定量信息的标定。从交通工程领域的角度来看，该种技术一般应用在交管及安全方面。监控交通流、识别车况及高速收费都是属于交通管理的范畴；而对交通重大事件的勘察及甄别则是交通安全所属。在这个基础上，笔者对计算机视觉系统的组成及原理进行了分析，并形成视觉处理相关技术研究。

二、设计计算机视觉系统构成

计算机视觉处理技术的应用是建立在视觉系统的建立基础上的。其内部主要的构成是计算机光源、光电转换相关器件及图像采集卡等元件。

（一）照明条件的设计。在测量物体的表征时，环境的创设是图像分析处理的前提，其主要通过光线反射将影像投射到光电传感器上。故而要想获得清晰图像离不开照明条件的选择。在设计照明条件时，我们通常会视具体而不同处理，不过总的目标是一定的，那就是要利于处理图像及对其进行提取分析。在照明条件的设定中，主动视觉系统结构光是较为典型的范例。

（二）数据采集的处理。如今电耦合器件（CCD）中，摄像机及光电传感器较为常见。它们输出形成的影像均为模拟化的电子信号。在此基础上，A模式与D模式的相互对接更能够让信号进入计算机并达到数字处理标准，最后再量化入计算机系统处理范围。客观物体色彩的不同，也就造就了色彩带给人信息的差异。一般地黑白图像是单色摄像机输入的结果；彩色图像则需要彩色相机来实现。其过程为：彩色模拟信号解码为RGB单独信号，并单独A/D转换，输出后借助色彩查找表来显示相应色彩。每幅图像一旦经过数字处理就会形成点阵，并将n个信息浓缩于每点中。彩色获得的图像在16比特，而黑白所获黑白灰图像则仅有8比特。故而从信息采集量上来看，彩色的图像采集分析更为繁复些。不过黑白跟灰度图像也基本适应于基础信息的特征分析。相机数量及研究技法的角度，则有三个分类：“单目视觉”、“双目”及“三目”立体视觉。

三、研究与应用计算机视觉处理技术

从对图像进行编辑的过程可以看出，计算机视觉处理技术在物体成像及计算后会在灰度阵列中参杂无效信息群，使得信息存在遗失风险。成像的噪声在一定程度上也对获取有效信息造成了干扰。故而，处理图像必须要有前提地预设分析，还原图像本相，从而消去噪音。边缘增强在特定的图像变化程度中，其起到的是对特征方法的削减。基于二值化，分割图像才能够进一步开展。对于物体的检测多借助某个范围来达到目的。识别和测算物体一般总是靠对特征的甄别来完成的。

四、分析处理三维物体技术

物体外轮扩线及表面对应位置的限定下，物体性质的外在表现则是其形状。三维物体从内含性质上来看也有体现，如通过其内含性质所变现出来的表层构造及边界划定等等。故而在确定图像特征方面，物体的三维形态是最常用的处理技术。检测三维物体形状及分析距离从计算机视觉技术角度来看，渠道很多，其原理主要是借助光源特性在图像输入时的显现来实现的。其类别有主动与被动两类。借助自然光照来对图像获取并挖掘深入信息的技术叫做被动测距；主动测距的光源条件则是利用人为设置的，其信息也是图像在经过测算分析时得到的。被动测距的主要用途体现在军工业保密及限制环境中，而普通建筑行业则主要利用主动测距。特别是较小尺寸物体的测算，以及拥有抗干扰及其他非接触测距环境。

（一）主动测距技术。主动测距，主要是指光源条件是在人为创设环境中满足的，且从景物外像得到相关点化信息，可以适当显示图像大概并进行初步分析处理，以对计算适应功率及信息测算程度形成水平提高。从技术种类上说，主动测距技术可分为雷达取像、几何光学聚焦、图像干扰及衍射等。除了结构光法外的测量方法均为基于物理成像，并搜集所成图像，并得到特殊物理特征图像。从不同的研究环境到条件所涉，以结构光法测量作为主要技术的工程需求较为普遍，其原理为：首先在光源的设计上由人为来进行环境考虑测算，再从其中获取较为全面的离散点化信息。在离散处理后，此类图像已经形成了较多的物体真是特征表象。在此基础上，信息需要不断简化与甄别、压缩。如果分析整个物体特征信息链，则后期主要体现在对于数据的简化分析。如今人们已经把研究的目光转向了结构光测量方法的应用，体现在物体形状检测等方面。

（二）被动测距技术。被动测距，对光照条件的选择具有局限性，其主要通过对于自然光的覆盖得以实现。它在图像原始信息处理及分析匹配方面技术指向较为突出。也通过此三维物体之形状及周围环境深度均被显露。在图像原始信息基础上的应用计算，其与结构光等相比繁杂程度较高。分析物体三维特性，着重从立体视觉内涵入手，适应物体自身特点而存在。不过相对来说获得图像特征才是其适应匹配的条件保障。点、线、区域及结构纹理等是物象特征的主体形式。其中物特较为基础与原始的特征是前两个特征，同时它们也是其他相关表征的前提。计算机系统技术测量基本原理为对摄像机进行构建分析，并对其图像表征进行特征匹配，以得到图像不同区间的视觉差异。

五、结束语

通过对计算机视觉技术的研究，悉知其主要的应用领域及技术组成。在系统使用的基础上深入设计，对系统主要构成环节进行分析。从而将三维复杂形态原理、算法及测量理论上升到实际应用。随着社会对于计算机的倚赖程度增加，相信该技术在建筑或者其他领域会有更加深入的研究及应用。

参考文献：

[1]段里仁.智能交通系境在我国道路空通管理中的应用[J].北方工业时报，2012（06）.

[2]王丰元.计算机视觉在建筑区间的应用实例分析[J].河北电力学报，2011（04）.

第4篇：计算机视觉的应用范文

关键词：预决算 市场核算 应用

引言

企业内部为加强资金的运作和把控，使得内部市场化核算体系应运而生，企业内部市场化核算体系的目的在于实现阿米巴经营。所谓的阿米巴经营，就是按职能细分公司组织结构，再令单个组织自主经营，盈亏自负。这样，把员工与部门的亏损或盈利连接起来，增加了员工积极性，把组织细化、实行自主经营，加强了经营经验的累积，使得公司盈亏点容易显现出来，便于决策。内部市场化之后，加入预决算体系，能大大降低公司不必要的资金耗损。

1、预决算在企业内部市场化中建立和运用

1.1、企业预决算体系的建立思路

企业如果不进行预决算处理很容易产生“闭门造车”的现象，上级主管部门往往会根据个人经验或者错误的历史数据，人为的进行调整和下达经营计划，造成企业无法盈利甚至出现亏损，有鉴于此，根据实际情况制作预决算体系显得十分必要。预决算体系的建立思路主要遵循以下原则：

一是，坚持以市场网为依托，编制销售预算；

二是，从销售预算反推生产预算，根据企业内部市场化情况，制定各职能部门的预算；

三是，根据各部门预算，制定综合预算。

1.2、依据内部市场化体系建立预决算体系

内部市场化体系划分的职能部门是建立预决算流程的参考依据，由财务部门的人员作出总体项目框架。根据三大原则，销售部门先做出预算，依据市场调研，竞争对手情况，提出销售预计，提出销售底价和变动销售费用；生产中心做出各部门预算，根据销售预算额，结合所需资源的配比和现有资源的情况，例如，生产预销售量产品所需的人工数，物资采购数，所需设备数等，制定采购计划，估算变动资金量；行政部门提出工作计划，估算行政费用；各职能部门责任人上交预算表，财务部门起草方案；方案上交决策层进行平衡；财务部门与各部门协商，确定最终方案；将最终预目标进行分解形成个部门的经营目标，下放执行。

1.3、预决算的配套平台建设

企业的市场化体系配套平台是在企业中建立企业内部银行。企业内部银行引进商业银行的信贷、结算、监督、调控、信息反馈职能，发挥计划、组织、协调作用，并成为企业和下属单位的经济往来结算中心、信贷管理中心、货币资金的信息反馈中心[1]。各职能部门在企业内部开始独立的账号，各责任部门之间实行的交易结算均可在内部银行中进行办理。这种方式的建立，加快了企业内部的市场化，从而节省了企业的经济支出，节约了成本。

2、预决算在内部市场化的实践效果

2.1、预决算提高了企业主体对市场的理解和关注

结算是在商品经济条件下，各经济单位间由于商品交易、劳务供应和资金调拨等经济活动而引起的货币收付行为[2]。传统的结算方法一般都是项目完成之后在进行总结算，这就使得经营主体对结果（项目的成本）的接受是被动的，不利于企业对成本的掌握，形成成本价格漏洞，造成的现象。改变传统的结算模式实行预决算机制，能大大增强企业对定额、市场价格和内部市场核算制度的理解和关注，改变传统核算工作人员的“等”“靠”思想，而且，在企业内部市场化核算体系建设的推动之下，预决算能加强各团队、各职能单位的理财意识和经营决策意识，为企业节约资金做出重要贡献。

2.2、预决算提升了各部门的管理能力

在内部市场化体系的作用下，通过预决算机制，改变了领导层的旧有观念，例如，基层领导的人员摒弃了旧有的只注重生产任务、研发任务、销售任务的任务意识，而逐渐向既关心生产任务又注重经济成果的思想转型，在实际运营过程中加强任务分解和生产成本分解，结合定额和实际价格进行合理的人员安排，采购安排，通过这种方式，在公司内部形成了强化生产管理，降低成本，各职能组织精细化管理的局面。

2.3、预决算增强了企业的运行质量和效率

企业实现预决算机制和内部市场化体系，就必须让各职能部门与公司层核算主管人员实现资源共享，可采取对各职能机构的经济核算在网络平台上进行公布，下放各部门的核算权，保留责任追究权的方式进行解决。预决算实行过程中坚持公开、公平、公正、信息共享和权责对等的原则[3]。通过在公司推行预决算机制，能对经营任务进行溯源，解决责任追究难的问题，也能够加强各部门之间的信息交流，降低部门间责任推卸情况的发生率，还能降低企业总财务核算人员的结算时间。例如，原来需要四个人的结算工作，通过实行预决算机制，一人就能完成原来的工作，结算时间得到大大的缩减，效率得到明显的提高。

2.4、预决算实现了企业经营目标与责任中心目标的一致

“积土成山，风雨兴焉；积水成渊，蛟龙生焉”[4]。各组织、各职能部门的任务目标能否实现关乎企业战略能否实施。企业推行内部市场化体系、预决算机制的建设，使得公司目标和经营定额得到逐级的细分、下放，落实到了各部门，各班组，个人的身上，责任也相应的得到了体现，使得公司目标与责任中心目标保持高度一致，这有利于企业快速实现近期经营目标。

3、结语

综上所述，在日益激烈的市场竞争环境下，公司求生存谋发展变得日趋艰难，强化企业内部建设成了企业壮大的必要途径。企业建立预决算机制，推行内部市场化体系，建立相应的配套平台（内部银行），有助于提高企业管理人员对市场的理解和关注，提升他们的自主经营能力，从而提高公司整体的运作能力、运行效率，保证公司运营目标的实现，使企业得到良好发展。

参考文献：

[1]李艳秋，张大革.企业内部管理是企业改革的新思路[J].辽宁工学院学报，2012，64（3）：45-46.

[2]侯立慧.企业内部市场化管理的核心要素分析[J].中国煤炭经济学院学报，2011，12（4）：12-13.

第5篇：计算机视觉的应用范文

1 存在的问题

随着信息技术的发展，家庭经济条件的改善，大部分大学生信息技术已经脱离了零基础。有的新生已掌握了常用的办公软件，但仍然还有一部分学生还处于零基础，甚至打字的指法都不懂，学生基础水平参差不齐，导致教学进度不统一，教学难度加大。造成基础好的学生吃不饱，基础差的学生听不懂。

1.1 课程设置与专业不吻合

当今，信息技术已融入到各行各业中，计算机基础课程是一门综合性课程，覆盖的知识面很广，目前高职院校采用的教学方式还是按照旧式的教学大纲进行，满足不了专业的需求，不符合人才培养目标.教材方面也是名目众多，很多教材涉及面很广，知识点难度大，并且各章节之前没有衔接性，相互独立成章。可内容都是精简版.学生不仅学不精，甚至还会让学生失去学习兴趣，最终导致与专业脱离。

1.2 实践学时分配不合理

以广东科学技术职业学院为例，计算机基础课时总学时数是：64学时，理论与实践对半分，教学内容多，教师为了完成教学任务而无法对每个知识点讲解透彻，学生没有学到家，慢慢也会失去学习的主动性。

1.3 教学方法与考核方式单一

教学方式缺少课堂互动，师生交流，忽略学生的主体地位，扼杀了学生自主学习的主动性。表现为：（1）以教师为中心的“满堂灌”；（2）课件+观众的授课；（3） “文字搬家” 课件展示。考核方式忽视了学生的创新能力与主动实践能力。仍然采取“一纸定乾坤”的闭卷形式，考前教师画重点，学生抱佛脚，出现高分低能，实践能力为零。

2 翻转课堂的优势

与传统课堂对比，翻转课堂以学生的自主学习为重点，打破传统课堂学习中的环境约束，使学生在自由的环境中自由学习，主动学习。师生之间的关系也由管理者与被管理者换成同等的交流关系。学生能够在翻转教学模式中以最优秀的方式展现出自己的潜能。同时师生之间也增加了互动交流，使教学内容更有效地实施。传统课堂与翻转课堂优势区别如表1所示：

2.1 因材施教

根据学生的基础差异性，做到因材施教，一切以学生为主体出发，采取分层次教学方法，让每个层次的学生都能学有所得，学有所有，做到“以教师为主导、以学生为主体”的教学模式。最终能让学生学到东西，教学质量能得到提高。实现翻转课堂的教学目的。

2.2 改进教学模式，精细教学内容

改进教学模式，精细教学内容。可以从以下几个方面进行：

1）对简单易懂的内容做筛选，课程重点做到更高的要求。

2）要求学生带着问题来上课，利用各种资源进行课前自学，激发自身的学习动机。同学在课中对问题进行讨论，实现知识内化。教学内容要针对学生的问题随时调整，保证教学效率与质量。通过随时随机的知识测试，发现学生知识不足的一面，并加强薄弱环节的实践，做到课后巩固。

3）增强课堂互动

翻转课堂最突出的特色就是课堂互动，改变教师与学生之间的交流模式。课中教师用大量的时间一对一和学生交流，解决学生的问题，抛弃满堂灌的模式不仅增加了师生的过互动，还增加了学生与学生的互动。教室成了研讨问题的天地。同时在这种教师与同学的互动，同学与同学的互动，最终形成学习小组模式。

4）帮助学困生

利用微课教学视频可以循环播放，每一个不解之处都可以无限循环，课堂上教师主要把时间用在剖析学生提出的疑难杂症上。并对学习困难的学生进行单独辅导，达到提高学困学生的成绩。

5） 实现学生个性化学习

激励学生创新性的提出问题，而不是寻求于“标准答案”。教师要在教学过程中开启学生的思维，独立思考问题，研究问题与解决问题。爱因斯坦说：“提出一个问题往往比解决一个问题更为重要……”。教师根据学生的自身特点实现分层次教学，每个学生都根据自己现实情况，选择适合自己的学习方法和学习速度，实现个性化学习，使学生能够在翻转课堂中获得学习的自由，发挥自身的潜能。

3 考核方式

课程考核是教学的最后一环节也是重要的环节，采取单一的“一纸定乾坤”闭卷形式，局限了学生实际水平的展现，应该以学生的创新能力与主动实践能力为前提，制定符合学生实际情况的多样考核方式.如项目考核，作品答辩，创新设计等形式.修改平时成绩与期末成绩占分比重.让学生重视平时的学习。对于项目，作品，设计教师应现场给予考核点评.学生通过反馈信息进行下一阶段的调整，提高学习。总之，考核改革是为促进学生的创新能力和实践能力的提高，最终实现学生能主动学习和创新学习的目的。

第6篇：计算机视觉的应用范文

关键词:绿色会计核算环境资源

当今社会，信息技术高速发展，经济水平不断提高，但会计人员提供信息的相关性却正在逐渐弱化，做到决策有用就更加勉强了。这个矛盾突出的表现在：由于传统会计制度在环境披露方面的缺失，企业淡化甚至忽视对破坏环境、耗用资源情况的反映，使经济与生态环境得不到同步发展。正是为了有效的阻止这种情况的愈演愈烈，绿色会计出现了。

一、绿色会计概述

(一)绿色会计的基本概念

绿色会计将环境保护与充分的利用资源作为核心，将价值量作为多种计量方法的主要形式，并且借助传统会计学的基本理论，通过计量、记录、报告、评价、考核在生产经营过程中一系列环境资源问题来达到科学规划生产经营这一目的一门新兴学科。

(二)绿色会计的核算

理论界对绿色会计核算对象的内容还存在着分歧，但综合各方的观点，其主要应包括：开发环境的成本、使用环境的成本、维护环境的、自然资源本身，除此之外还应包括通过环境资源带来的收益及因这部分收益而产生补偿的价值。绿色会计微观核算体系是限定在企业这个范围之内的，即核算在某个特定的企业中环境资源因, 微观核算体系基本大同小异, 一般包括由环境资源给企业带来的收益、由环境资源给企业带来的损耗、企业进行环境保护所必要的支出、并有以上而综合计算的企业环境资源总体效益。其计算公式为：企业环境资源总体效益=由环境资源给企业带来的收益-由环境资源给企业带来的损耗-企业进行环境保护所必要的支出。而从宏观上来看, 为了与加强环境保护、开发及利用自然资源这一目标保持一致,应再建立宏观预算体系。例如，在国家财政总预算会计别设置环境预算体系, 从而综合反映国民经济预算中关于环境开发、保护过程中的资金运动情况。

二、我国绿色会计核算在实践应用中的不足

(一)绿色会计制度上的缺失

在环境保护方面，我国制定了一系列的相关法律规范，这些法律规范为我国的环保事业做出了不小的贡献，但这些法律规范还不能构成我国环保法律的理论框架，还不成体系。此外，这些法律规范还不能与绿色会计制度进行有效的对接，没有对企业规定强制性的环境使用信息披露制度，企业可以自行选择是否对环境信息进行披露。

(二)绿色会计要素内涵还不明确

绿色会计在我国的发展史也只有二十多年时间，这短短的二十年时间的探索与研究并没有使得绿色会计的概念被大众所熟知，而基本停留在学术界的理论研究之中。这种状况使得我国的绿色会计理论还很不成熟，而这就集中的表现在了我国绿色会计要素内涵还未形成统一的体系，分歧还广泛的存在于这个研究体系中。再加之现行的研究环境的变化与人们关注点的转移，传统的绿色会计要素的内涵早已不能满足这一变化。

(三)在我国绿色会计核算中信息披露不够

首先，企业绿色报告的披露方式不科学、有效性差，披露内容适用范围较小。在我国，一般社会公众很少有机会了解企业的绿色会计报告，绿色会计报告的主要被使用者于相关政府职能部门用于监管各个单位的环境资源核算情况，以及用于相关的投资机构的投资决策。这种现状使得企业绿色报告的适用范围狭窄、可靠性与透明度不强，不利于实现公众监督。另外，由于缺少统一准则的限制与规范，企业很少将已发生某些绿色支出和绿色收入单独的立帐。

三、在我国发展绿色会计的方法

(一)对绿色会计进行制度上的弥补

针对这一问题，我们应将重点放在对环境的保护与对资源的补偿方面，调整或有计划的建立一些法律法规，并使其与绿色会计相联系，以实现与绿色会计制度有效的融合与对接，形成一个绿色环保的制度体系，不仅使环保部门、执法单位省时省力，让正在或者将要实施的绿色会计制度的各个单位能够受到法律的保护，并在正当利益受到侵害时能够及时寻求制度上的支援，从而达到提高社会各部门工作效率这一目的。

(二)确定绿色会计要素内涵

针对绿色会计要素内涵不清这一问题，我们应抛开传统的观念的束缚，围绕我们关注的经济问题、环境问题、资源问题、法律问题等，并注重将这些问题进一步的结合，使其相互作用，在此基础上重新分析、理解现行的会计要素，重新认识要素的内涵，并跳出已有的范围的局限，进一步扩大其外延,进而通过更深入的对绿色会计理论与实践的研究,对绿色会计要素的内涵重新确定或做一些科学的改进，为绿色会计核算方法在实践中的应用确定一个正确的方向与范围，从而实现绿色会计在新时代背景下的新的突破。

(三)完善绿色会计信息的披露

针对绿色会计披露上的不足，首先，相关部门应出台针对于绿色会计的会计准则，统一规范环境资源的核算问题，用制度的强制性保证绿色会计报告内容与方式的可靠性与透明性度，并进一步延伸绿色会计的目标，我们要强调经济受托责任，但我们更要重视环境资源受托责任。其次，我们要呼吁企业提供可理解性更强，更针对于一般社会公众的绿色会计报告，让公众真正成为企业的资源环境的处理方式和报告内容的实际的监督与评价人。

总之，经过30多年的实践，绿色会计取得一定发展，但其核算方法还未形成统一的意见。不过我们一定要对绿色会计的发展充满信心，坚信绿色会计的科学性与有用性，期待其更广阔的发展。

参考文献:

[1]杨相鼎,欧阳佳佳,李黎.论我国绿色会计发展的必要性及构建设想[J].经济师,2011

[2]王建华.可持续发展的推动剂―绿色会计[J].商业研究,2006

[3]张建宗,卢亚君.建立绿色会计的必要性和可行性[J].中国乡镇企业会计,2006

第7篇：计算机视觉的应用范文

 

1 计算机视觉定义

 

人类天生具有五感，视觉便是其中之一，而计算机视觉，就是让计算机网络能够睁开眼看世界。让计算机有一定的视觉能力，可以从各个方面帮助人们进行监督、检验检测。利用计算机视觉科学可以使工作变得更加简便。计算机视觉主要应用于对二维码、条形码、照片、视频资料如片段等进行智能处理。

 

2 计算机视觉研究在医疗、交通中的作用

 

随着医学成像技术的发展与进步，图像处理在医学研究与临床医学中的应用越来越广泛。最常见的有癌细胞显微图像分割与识别、基于多特征融合的血红细胞识别和乳腺癌细胞计算机的自动识别等。计算机视觉技术的迅猛发展，为医疗诊断带来了很大的方便，同时促进了临床医学的发展。另外，在各大综合医院慢慢发展起的体检体系中，计算机视觉技术起到了决定性因素。随着体检的人数上升，对医院体检的管理、速度、准确性都提出了更高的要求。视觉识别轻而易举的解决了这个问题，只需要去识别体检人员的身份证，就可以将体检人员对号入座，检查过的项目，没有检查的项目一目了然。理化指标的检验，只需要在采血试管或采尿瓶上粘贴与体检者对应的条形码即可，利用视觉技术对号入座，方便而准确的确定每一位体检人员的血样及尿样。及提高了医院的工作效率，又将错误率降到最低。

 

计算机视觉在交通上同样得到了广泛的应用及发展。交通安全是交通运输中的重大问题，随着近年来机动汽车数量的迅猛增长，交通事故的发生也随之越来越频繁，给人类社会带来的危害也日趋严重，使很多的家庭失去亲人，甚至家破人亡。全国一线城市例如：北京、上海、广州、深圳等交通道路供需的矛盾日趋严重，交通安全、交通堵塞及环境污染已成为困扰我国交通领域的三大难题。基于图像处理的计算机视觉技术是通过摄像机获取场景图像，并借助于计算机软件构建一个自动化或半自动化的图像、视频理解和分析系统，并提供及时准确的图像、视频处理结果，以模仿人的视觉功能。主要功能如下：

 

一是基于计算机视觉技术的车辆牌照自动识别： 车辆牌照是车辆的唯一身份，对车辆牌照的有效检测与识别在车辆违章检测、停车场管理、不停车收费、被盗车辆稽查等方面有着重要的应用价值。尽管针对车牌识别技术的研究相对成熟，然而在实际的应用场景中，受到天气、光照、拍摄视角、车牌扭曲等因素的影响，车牌识别技术仍然有一定的改善空间。

 

二是基于计算机视觉技术的车辆检测与流量统计：目前城市交通路口的红路灯间隔时间是固定的，而不同路段、不同时间段交通流量是随机变化的。若能根据各个交通路口的交通状况辅以计算机进行自动分析，并判断与预测交通流量，无疑为交通警察出警，红绿灯时间间隔的动态设置等提供技术支持。

 

三是基于计算机视觉技术的公交专用道路非法占道抓拍：公共交通是每个城市交通的重中之重，城市的公共交通为老百姓提供了便捷的出行方式。公共交通的发展，有利于城市的节能减排，有利于降低城市的空气污染指数。由于城市公共交通具有运量大、相对投资少、人均占有道路少等优点，解决城市交通问题必须优先发展城市公共交通。然而目前拥挤、缓慢的公交出行方式已成诟病，因此发展“快速公交”将是未来公交的一种运行模式。道路畅通则是发展“快速公交”的前提，相应地，公交专用车道的设定必不可少。为防止其他社会车辆的驶入，并对违规驶入的其他社会违规车辆进行抓拍与惩罚是保证公交车道公交车专驶的一种重要手段。因此在公交车前部装置摄像头并辅以其他处理设备，从而可以使得每一辆公交车成为了一个流动的监控设备。

 

3 计算机视觉在条形码检测中的应用

 

条形码是将宽度不等的多个黑条和空白，按照一定的编码规则排列，用以表达一组信息的图形标识符。在中国，由中国物品编码中心赋予制造厂商代码。那么最常见的计算机视觉应用与条形码检测就是在超市中。超市中每样产品都有自己的条形码，当人们选择了自己需要的物品后，来到收银台进行结账，我们会看见收银人员会用扫码器对物品的条形码进行扫描，扫描后就会出现产品的信息及价钱。记录以及扫描条形码的技术就是计算机视觉技术。

 

4 计算机视觉重要技术——智能识别

 

近年来，基于生物特征的鉴别技术得到了广泛重视，主要集中在对人脸、虹膜、指纹、声音等特征上，这其中大多都与视觉信息有关。指纹、人脸功能已经大范围在生活中应用，其中很多单位的打卡制度就是依据面部识别、指纹识别来实现的。社会飞速发展的今天，很多的单位都实行了上下班打卡制度，这一制度已经被作为单位管理制度中的重要一条。购买的打卡机就是采用计算机视觉的重要技术——智能识别来实现的。利用打卡机的储存功能，记录每个职工的指纹或面部容貌，规定在某一个时间范围内对应识别指纹或面部容貌，视为打卡。在上下班打卡的过程中，员工将面部或指纹对应在打卡机的制定位置上，让打卡机进行识别，当识别的结果与存储结果相同时，打卡成功。这样看起来十分简单的打卡机可以使单位的工作有序化，制度化，而实现这个功能的技术就是计算机视觉技术中的重要技术之一：智能识别。

 

5 计算机视觉技术的发展过程及未来

 

计算机视觉技术研究经历了近40年的过程，20世纪50年代的统计模式识别、60年代的Roberts的三围积木世界、70年代的Marr为代表的计算理论、80年代的主动视觉，但是仍然面临许多的问题。主要由于计算机视觉是一个逆问题，视觉信息多种多样，视觉知识的表达很困难，图像数据量巨大，信息存储于检索困难，对生物学、神经生物学等的研究有待深入。

 

计算机视觉技术的未来必定会朝着高科技发展，航空遥感测控地形地貌、电影特效制作、工业生产自动化检测、医学影像检测，再到天文领域等，在这些科学领域中计算机视觉将无法取代，成为主流的技术之一。

 

作者简介

第8篇：计算机视觉的应用范文

关键词： 危险气体罐车； 液位检测； 计算机视觉； 报警系统

中图分类号： TN948.64?34； TP216 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2016）22?0067?0

0 引 言

随着自动化测试技术的发展，采用智能测试和计算机视觉方法进行液位检测和监控，借助的物理场有超声波、微波雷达、射线及激光等，能实现高低位报警功能，在工业控制场合中，固定位置处的液位监控是保障工业控制安全的重要技术，特别是在危险光车的运输过程中，需要对危险气体罐车的液位进行实时监控和识别，通过感应元件实现对液位的准确检测，通过检测发射和接收的时延来确定液位的高度。随着计算机视觉处理技术的发展，以及图像处理技术的应用，采用计算机视觉部监控方法进行危险气体罐车的液位监控识别成为未来实现液位准确监测和定位的重要发展方向，研究基于计算机视觉的危险罐车的液位检测监控报警系统，在保障危险罐车运输安全方面具有重要意义，相关的系统设计方法受到人们的重视[1?3]。

目前，对液位的检测方法按照测量液位的感应元件与被测液体是否接触，其可分为接触型和非接触型两大类。通过人工检尺法[4?6]，加装浮子测量装置进行液位检测，微波雷达、射线及激光主要是应用在检测罐体为危险物质，将微波发射器和接收器安装在罐顶，利用超声技术并结合数字信号处理算法进行液位检测[7?9]。但是，上述设计方案因无法找到超声信号为零的位置，所以考虑使用灵敏度相同的另一液位检测传感器作为参考通道进行自适应噪声抵消，参考液位检测传感器应放置在对目标反射信号较小，更多的反映液位反射的超声信号的位置，但是对电磁波、光波等超声无法穿过的介质，液位检测的精度不高[10]，难以实现有效的监控识别和报警。针对上述问题，本文进行危险气体罐车液位监控识别报警系统的改进设计，首先进行了液位检测原理分析，构建系统装置的总体结构模型，然后进行了危险气体罐车液位计算机视觉监控识别报警系统的硬件模块化设计和软件设计，最后通过实验分析验证了本文设计的液位监控识别报警系统的优越性能，得出有效性结论。

1 液位计算机视觉监控识别报警系统的总体设计

根据上述液位检测弊端分析，进行危险气体罐车液位计算机视觉监控识别报警系统设计，首先分析系统设计的总体架构模型，系统设计包括了系统的硬件设计和软件设计部分。硬件设计中，主要是在计算机视觉环境下完成液位视觉特征的获取，并对接收到的视觉特征进行相应的处理。本系统的硬件部分主要是数据采集和数字信号处理。接收探头采集的视觉特征通过信号采集电路进行高分辨率的A/D采样，液位视觉的差异性可以通过对分辨率和采样率的大小来判断。在对液位检测的超声信号检测的基础上，设计自适应滤波器进行信号滤波，通过自适应均衡方法得到基于视觉传感器的液位检测特征，为系统设计提供了准确的数据基础。因此，采集电路的设计必须采用高分辨率，硬件电路设计中，包括确定DSP处理器型号、Visual DSP++集成开发环境、器件以及连接关系。根据I/O设备的数据采集量确定液位监控识别系统的分辨率和基线恢复性能，采用ADI公司的ADSP21160处理器系统作为计算机视觉监控识别的主控芯片，数字信号处理器主要完成对整个硬件系统的电路控制，根据设计的功能指标得到本文设计的监控系统的计算机视觉的像素值的系统最低采样率为1 024 MHz， 则DSP的最低速度应大于[25×20=500 MHz]。

在进行罐体液位监控中，研究的罐体的厚度分别为5 mm平面罐体，20 mm平面罐体。由于本文构建的系统是一个高采样率的数据采集系统，在进行液位监控识别报警中，需要利用C8051F处理器发射频率为120 kHz左右的脉冲序列，作为原始声信号数据存入计算机系统，以此进行监控识别，根据上述描述，得到系统设计的模块构架如图1所示。

2 系统的设计与实现

2.1 硬件电路设计的指标分析

在上述进行了危险气体罐车液位计算机视觉监控识别报警系统的液位检测原理分析和系统设计总体构建描述的基础上，进行系统的硬件设计，系统的硬件模块主要包括了超声信号A/D采样电路、时钟电路、滤波电路、程序加载电路和电源电路等。系统的设计指标描述如下：

（1） 危险气体罐车液位计算机视觉监控识别报警系统的输出信号幅度

（2） 监控系统的整体功耗

（3） 计算机视觉监控接收机采样率不低于12 MHz；

（4） CAN总线对无液状态采集数据采样分辨率不低于8位；

（5） 有液状态采集数据中具有高压控制功能；

（6） 具有基线恢复功能。

根据上述设计的指标，进行硬件模块化设计。

2.2 系统硬件模块化设计与电路实现

首先设计图像信号A/D采样电路，A/D采样电路是实现罐车液位计算机视觉监控识别报警系统设计的基础，通过A/D采样电路上传图谱数据，使用AD公司一款高性能A/D芯片AD9225对上一个缓冲区数据进行峰值检测，利用A/D芯片内的采样保持器和参考电压进行计算机视觉特征监测和液位脉冲数据采样，结合视觉特征在危险气体罐车中传播可以进行信号转换，通过A/D采样电路转化为计算机视觉监控系统能识别的数字信号，A/D芯片通过时钟把脉冲信息输入到罐体液位监测系统的中央处理单元，数字输出包括12位数字输出和一个溢出指示位，采用多样化的数据捕捉和传送模式，罐车液位计算机视觉监控识别报警系统的PPI的所有操作与A/D、D/A转换器、视频编码/解码器进行并行串口通信，由此实现控制信号的无帧同步、内部触发。根据上述设计，得到罐车液位计算机视觉监控识别报警系统A/D采样的时序逻辑如图2所示。

罐车液位计算机视觉监控识别报警系统的输入超声信号采用的是单端输入，耦合方式可以是交流耦合，通过上述逻辑结构，构建A/D采样电路如图3所示。

图4中，WDO引脚产生的超声波将发生反射纵波（或横波），利用多层介质中超声波的传播规律进行计算机视觉监控识别，实现对罐体液位状态的检测。

2.3 软件算法的设计

由于是单峰液位突变特征，因此，可结合角点检测的特点，利用Harris角点检测方法能够实现丙烯聚合过程中非正常液位的检测和识别。角点能够描述液位图像中两个边缘的相交点，Harris角点检测方法主要通过液位图像中的特征点形状进行非正常液位的检测和识别，即使液位的颜色发生变化仍能进行有效的检测。

设置液位图像[I（x，y）]，对其进行平移[（Δx，Δy）]后图像具有自相似性，这种自相似性能够用自相关函数进行评价，其公式如下：

[c（x，y；Δx，Δy）=（u，v）∈W（x，y）ω（u，v）[I（u，v）-I（u+Δx，v+Δy）]2] （1）

式中：[W（x，y）]为以[（x，y）]为中心模板的窗口；[ω（u，v）]为加权函数，可以将其设置为常数或者高斯函数。对泰勒公式进行展开，能够得到：

[I（u+Δx，v+Δy）≈I（u，v）+Ix（u，v）Δx+Iy（u，v）Δy =I（u，v）+[Ix（u，v）Iy（u，v）]ΔxΔy] （2）

则：

[c（x，y；Δx，Δy）=ω（u，v）[I（u，v）-I（u+Δx，v+Δy）]2 ≈[Ix（u，v）Iy（u，v）]ΔxΔy2ω（u，v） =[Δx，Δy]M（x，y）ΔxΔyω（u，v）]（3）式中：

[M（x，y）=Ix（u，v）2Ix（u，v）Iy（u，v）Ix（u，v）Iy（u，v）Iy（u，v）2=ACCB] （4）

因此，对液位图像进行平移后得到的自相关函数能够近似于下述二次项函数：

[c（x，y；Δx，Δy）≈[Δx，Δy]M（x，y）ΔxΔy] （5）

进而能够得到丙烯聚合过程中液位的视觉方程：

[Δx，ΔyM（x，y）ΔxΔy=1] （6）

图像中液位图像的尺寸是由[M]矩阵的特征值决定的，特征值能描述液位图像中灰度变化的速度和方向。Harris角点法无需对[M]的特征值进行计算，只要计算出一个角点的响应即可，其计算公式如下：

[R=detM-α（traceM）2] （7）

式中，[α]为经验参数，通常取值为0.04～0.06。利用上述方法取得的全部Harris角点，计算全部的角点纵坐标的均值进行计算即可得到实际的液位高度，从而实现丙烯聚合过程中非正常液位的准确检测与识别。

3 系统软件开发仿真环境描述和系统调试结果分析

危险气体罐车液位计算机视觉监控识别报警系统的软件开发建立在嵌入式Linux开发系统基础上，系统软件需要实现的功能包括危险气体罐车液位超声采集、能谱测量、计算机视觉图像控制、CAN通信以及A/D采样E2PROM烧写。SPI E2PROM AT25HP512用于DSP的程序加载，正确配置DSP的SPI寄存器，采用DIP封装实现程序加载，根据上述软件开发环境，发送WREN指令直接通过烧写器烧写，进行危险气体罐车液位计算机视觉监控识别报警系统的仿真测试。首先采用层次聚类方法在计算机视觉环境下进行液位状态数据采集，然后进行信号转换，得到有液状态和无液状态下的采集结果如图5所示。

对上述原始数据进行信号处理，采用自适应滤波电路进行有用信息提取，得到提取结果如图6所示。

监控识别，由图6可见，采用本文设计的系统进行危险气体罐车的液位检测，在计算机视觉下能实时准确检测液位值，实现准确的监控识别和报警，性能可靠稳定。

4 结 语

本文进行了危险气体罐车液位计算机视觉监控识别报警系统优化设计，利用不同液位状态下声波在不同罐体环境中的传播特征的差异性，进行声波在不同罐体环境中的传播的差异性特征提取，判定液位状态。进行系统的硬件设计和软件设计，包括A/D采样电路、时钟电路、滤波电路、程序加载电路和电源电路等。通过危险气体罐车液位检测系统输入的参考信号对有液和无液的状态进行区别检测，采用计算机视觉监测方法，进行危险气体罐车液位内部状态特征的视觉监测。研究表明，该系统具有较好的液位检测性能，实现危险气体罐车液位的有效监控识别报警，具有较好的应用价值。

参考文献

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[4] JAFAR S A. Interference alignment： A new look at signal dimensions in a communication network [J]. Foundations and trends in communications and information theory， 2011， 7（1）： 129?134.

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第9篇：计算机视觉的应用范文

【关键词】计算机视觉；构件；表面特征；检测

表面缺陷检测以及特征提取，所涉及的范围是非常广泛的，包括了铁轨表面缺陷、带钢表面缺陷以及织物表面缺陷等。因此加强对产品的表面缺陷提取以及质量检测显得尤为重要，目前基于计算机视觉的构件缺陷检测系统已经受到国内外研究人员的重视，如何更好地将计算机视觉技术引入到产品表面质量缺陷检测中去是未来发展的重点。笔者将在下文中就此展开详细的阐述。

1.计算机视觉的基本工作原理

1.1系统结构

计算机视觉是一项涉及范围广泛的技术，他通过图像采集装置将检测目标转化为图像信号，再经过专门性的额图像处理系统最终生成具体的表面特征。具体来讲在图像处理环节米旭涛根据图像的具体像素以及图像分布和颜色、亮度、饱和度等进行目标提取，再比照系统预设的参照值得出最终的检测结果，例如尺寸大小、颜色等师傅偶合格。计算机视觉处理系统包括了光源、镜头、计算机以及图像采集装置和处理系统等，这些系统综合组成共同推动了计算机视觉系统的正常稳定运行。

1.2计算机视觉硬件设计

计算机视觉系统的硬件平台包括了照明系统、镜头相机以及图像采集装置和工控机四个部分，这四个部分缺一不可，共同组成了整个计算机视觉系统。

1.2.1照明系统

照明系统是整个计算机视觉系统的关键，尤其是在光源和照明方案的配合上更是直接影响了整个系统运行的成败。因此在照明方案的制定以及光源的选择上应该尽可能的突出物体特征参量，综合考虑对比度以及亮度等因素，将计算机视觉系统的光源与照明方案相匹配，选择需要的几何形状以及均匀度等，同时还需要结合被检测物体的表面特征几何形状。针对构件表面缺陷的照明方案，笔者认为应该选择功率相对较大的LED光源，用低角度的方式进行照明。

1.2.2相机镜头

相机系统是成像的关键，因此在相机镜头的选择上应该适用于具体的构件。一般来说相机镜头包括了两方面内容，一是线扫，二是面扫。通过二者的综合运用实现更好地成像效果。

1.2.3图像采集卡

图像采集卡主要是指在计算机视觉系统中位于图像裁剪机设备和图像处理设备之间的重要接口。是成像的中间环节，发挥着不可或缺的作用。

2.基于计算机视觉的构件表面缺陷特征提取

基于计算机视觉的构件表面缺陷特征提取可以分为为三个重要部分，分别是图像预处理部分：主要是指针对构件进行区域的定位，将非构件的部分移出计算机视觉的缺陷提取技术中去，从而降低了后续工作的工作难度；其次是进行缺陷定位，主要是指通过特定的技术和算法将缺陷从结果当中直接分离出来。第三部分是缺陷特征的提取，也是系统处理的结果部分，是通过计算缺陷的程度以及缺陷大小，从而为后期的构件维护提供参考依据。具体来说，这三个部分的操作主要体现在以下几个方面：

2.1区域定位

区域定位是减少构件处理和选择时间的关键，能够大大提高构件缺陷提取的效率。构件的表面的基本特征和大致集合框架提取是区域定位和的第一步，要将计算机区域定位和缺陷提取结合起来，更好地实现缺陷分析。要做好构件的区域定位首先需要明确构件的基本种类和特征：一是根据构件的重用方式来说，可以分为白匣子、灰匣子、黑匣子从构件的使用范围来看又可以分为通用构件和专用构件；根据构件的粒度的大小可以分为小。中大三种不同粒度的构件；再次是从构件的功能上来看可以分为系统构件、支撑构件以及领域构件三个部分。四是从构件的基本结构特征来看可以分为原子构件以及组合构件。最后从构件的状态来说，又可以分为动态和静态构件。因此从不同种类的构件进行区域定位为视觉系统正常运行创造了优良的条件。

2.2缺陷提取

在进行缺陷提取的过程中，难免会受到客观的环境影响，比如噪声、温度以及湿度等对图像处理的结果产生影响，因此需要对区域定位中产生的区域进行滤波处理，然后再采用阈值分割的办法进行缺陷提取。具体操作步骤如下所示：

（1）计算出成像中的最小最大灰度值，并且设置初始阈值。

（2）根据阈值，结合图像的分割目标，将图像分割成为目标和背景两个部分，求导出平均灰度值。

（3）再根据新的平均灰度值计算出新的阈值。

（4）观察阈值的初始值与新阈值之间的关系，如歌二者相等则整个计算过程就结束，如果不相等，则就需要进一步计算。

通过阈值计算得出啊的最佳阈值分割效果图，能够进行初步的缺陷预判，但是初步预判当中还存在较多的不确定因素，主要包括两类，一是在边缘部分出现的细小毛刺，由于与缺陷的距离较近，因此在初步缺陷提取中容易形成误判、再次是在构件表面有一些非常细小的缺陷，这些缺陷的影响较小，不会对构件的性能造成影响，因此在进行缺陷提取的过程中需要将这两个因素排除在外，具体主要是指采用图像形态学中开运算和闭运算，从而达到对构件中的明了细节和暗色细节的过滤。具体来说缺陷的分割提取采用的是Sobel算子。主要是利用了图像像素点的上下左右灰度加权算法，对构件表面的缺陷进行检测。再采用二值图像边界跟踪法，将缺陷从构件图像中分离出来。

2.3缺陷特征提取

缺陷特征提取，又可以称之为缺陷的定量计算和定性过程，是将前期所得的数据结果以更加直观的形式展现出来，通过对比指标参数判断构件的表面质量是否合格，符合基本的生产标准。一般来说常用的表示缺陷特征的标准有以下几种：

（1）周长：周长是对缺陷的边界长度的描述，在图像特征上显示则是指构件成像上的缺陷区域的边界像素数量。

（2）面积：面积相对于周长能够更加直观地反映整体缺陷的大小，它是缺陷区域中的像素的总数，因此更高体现缺陷的影响规模。

（3）致密性：这是一个相对专业的缺陷指标概念主要是指每平方面积上的平方周仓，是一个双单位描述指标。

（4）区域的质心：区域质心是描述缺陷的影响关键也就是缺陷区域内的核心区域，是对整个区域的核心描述。

（5）最小外接矩形。

3.结语

综上所述，构件表面缺陷直接影响构件的最终使用效果，构件表面缺陷的检测应用领域也逐渐广泛，而计算机视觉技术在检测缺陷中的优越性更体现了基于计算机视觉的构件表面缺陷特征提取的研究价值。本文主要针对构件表面缺陷的检测，综合计算机视觉技术提出了具体的检测方法和检测工作原理，通过对表面缺陷的检测，力图提高构件的整体质量。

【参考文献】

[1]陈黎，黄心汉，王敏，何永辉，龚世强.带钢缺陷图像的自动阈值分割研究[J].计算机工程与应用，2002，（07）.

[2]许豪，孔建益，汤勃，王兴东，刘源泂.基于数学形态学的带钢表面缺陷边缘提取[J].机械设计与制造，2012，（06）.