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计算机视觉技术的应用范文1
关键词：计算机；视觉技术；图书馆；应用探讨
引言
俗话说“书是人类进步的阶梯”，各大高校以及各大城市都建有图书馆，图书馆可以满足人们对各种知识的需求，因此对图书馆的管理工作也是十分重要。如今科技不断的发展，计算机视觉技术被运用到图书馆管理中。计算机视觉是用摄影机和电脑来代替人眼进行检测、监控、识别和测量等的机器视觉，它能够对收集来的图片和视频进行处理，然后获得相应的三维信息。计算机视觉是一门综合性的学科也是一个富有挑战性的领域，它已经被应用到各个领域中，它的重要性不言而喻。
一、计算机视觉技术的特点
（一）检测范围广泛
人眼的检测范围毕竟有限，有些细微的方面人眼是检测不到的，比如红外线、超声波等，但是计算机视觉技术却是可以检测到人眼所检测不到的范围。计算机视觉技术可以将红外线和超声波处理成图像呈现出来，它的检测范围十分广泛而且是不加选择的进行检测，可以说它的使用大大拓展了人眼的视野。
（二）检测安全可靠
我们都知道电子产品如果接触使用必然是会受到一定辐射的，但是计算机视觉与以往的检测机器不同，它是不需要与被测者进行接触的，观测者和被测者都是十分安全不会受到丝毫损伤的，而且它在使用的过程中并不会像人眼一样感到疲惫，它可以一直进行高效率的工作，因此对其检测结果也是十分的可靠的。
二、视觉技术在图书馆工作中的应用分析
（一）图书剔旧和修补
图书馆是人们知识的殿堂，是思想文化知识不断扩展的地方，因此图书馆的剔旧是一项十分重要的工作。图书馆的空间毕竟有限，一些相对陈旧而利用率较低的参考文献是需要不定期的进行筛选的，这些资料通常都是表面发黄、布满灰尘和封面破旧等，而图书馆的剔旧工作大多是由工作人员亲自到书库中进行挑选，这样不仅工作量大、耗时长还有可能会存在遗漏的现象，而且资料上的灰尘也会给工作人员的身体健康带来影响。
图书馆会收藏一些珍贵的古籍和字画，但是时间一长，受到温度、湿度等的影响会造成古籍和字画表面发黄、纸张变脆甚至会出现虫眼，这时候就需要对古籍字画进行修补工作。这项工作大多由工作人员亲力亲为，会给工作人员带来一定的健康影响，如果使用计算机视觉技术代替人们来进行工作，会大大减少工作人员的工作强度，同时也保证了工作效率。
（二）管理职工人员
图书馆中职工人员的正常有序的工作是保证图书馆正常运行的关键之处，在进行图书馆职工人员的管理上可以引用计算机视觉技术。以往的职工签到可能会出现代签现象，而计算机视觉技术可以采用图像视觉处理技术对职员进行磁卡、眼膜、人脸识别等进行签到，杜绝了以往签到工作所存在的弊端。同时，在图书馆工作处理中，计算机视觉技术也可以帮助职工人员处理一些难题，让图书馆工作能够有序高效的进行。
（三）监控检测系统
如今图书馆的书籍是完全向人们开放的，人们可以自由进行借阅，以往的人工检测会造成猜疑和尴尬，也会加大图书馆管理人员与读者之间的磨擦。计算机视觉技术的使用可以全自动化进行监控和检测，避免了以往人工监测所出现的问题。图书馆的书籍借阅管理工作异常重要，计算机视觉技术可以全程自动化进行高效工作，可以进行无人看管检测读者进出携带书籍文献和借阅空间的监控等，大大提高了工作效率，让图书馆的借阅工作顺利有序的进行。
三、视觉技术在图书馆工作中的应用问题的研究
（一）循序渐进的结合
计算机视觉作为一个新兴技术，虽然已经被运用到各个领域内，但是在引进入图书馆的管理中，如果想要快速的取代传统的管理模式，无论是工作人员还是工作理念都不可能及时接受这种改变的。新技术的融入必须要循序渐进，找到与传统的管理模式的结合点，然后进行慢慢磨合，达到与传统相结合的效果，这样人们才能够接受一种新技术的使用，不仅提高了工作效率减轻了工作人员的工作负担，也能够更好的发挥出计算机视觉技术的真正作用。
（二）提高专业人员的业务水平
新的技术需要新的业务水平来支持，如果没有相应的业务水平是没有办法发挥出新技术应有的作用。计算机视觉技术通过计算机成像系统来代替人类的视觉感官，能够自主适应环境、自主工作的能力。计算机视觉技术在不断的更新中，它的使用功能也是越来越多，操作方法越来越复杂，这时就需要图书馆的工作人员对计算机视觉技术有细的了解，能够熟练操作和运用计算机视觉技术。图书馆管理阶层应该组织工作人员进行培训工作，让他们接收新的知识掌握新的技术，不断的提高图书馆工作人员的业务水平，才能够保证图书馆工作高效进行。
（三）读者素质和应用手段的提高
现代化图书馆要想实现工作和服务的全面自动化，就需要有现代化技术的支持，计算机视觉技术的引用虽然是一个现代化技术的支持，但是如今仅停留在生物特征的识别领域。比如图书馆如今普遍有门禁系统，这也仅停留在计数功能和监控可冲消磁条的识别和认定上，如果有些读者素质不高故意去掉这些生物识别，图书馆的门禁系统就没有办法阻止这些读者的进入进出。因此，提高读者的素质和计算机视觉技术的应用手段，才能够保证计算机视觉技术在图书馆被广泛的进行使用。
结束语
计算机视觉技术的应用范文2
关键词：计算机；视觉技术；玉米种子；质量；检测
中图分类号：S513 文献标识码：A 文章编号：1003-4374（2015）01-0047-04
引言
计算机视觉是提高人类生产、生活自动化和智能化程度的有效手段。目前，农产品分级与品质检测、种子品质检测、果实的采摘、病害检测等方面，机器视觉都有广泛研究。作为世界三大粮食作物之一，玉米在粮食贸易中所占比重不断升高。随着计算机技术进步，尤其是图像技术的发展，建立在视觉技术的测量方法也高速发展，要适应测量的现代化步伐，算法快速并且精度要高是图像实现测量途径的必然要求。在玉米生产中，种子质量是最为关键的因素之一，玉米的收获产量和产品品质与种子质量的优劣息息相关。十多年来，国内学者对应用机器视觉技术进行玉米种子检测方面开展了深入研究。本文主要综述这类研究，为今后该领域学者提供参考信息，从而加快系列研究的深入开展。
图像采集与模式识别
目前，CCD相机、扫描仪或数码相机是主要的图像采集设备。CCD相机在生产线的开发当中是最好的选择，而对静态检测设备而言面阵相机则是上选，如果应用场合是既有设备，那么数码相机等更为适用。由于在封闭的环境光照足够稳定，此时图像噪声干扰较小，免除标定这一环节，在后续处理时非常方便，所以图像采集通常是在封闭环境中进行。用于移动设备的相关软件的研究中，则有四个方面的情况需要着重考虑：第一，当前采集玉米图像时所用背景都是单一颜色，而在生产具体应用中则完全有可能是非单一颜色；第二，在用户使用过程中，光照条件不确定、特别是颜色特征对图像质量有影响。第三，玉米种子体积不大，当玉米种子的空间位置发生移动时，图像中种子的特征会随着改变。第四，在图像采集时，如采集的角度存在偏移，图像中玉米种子的形态也不会保持不变。
玉米种子纯度检测
种子最主要的质量指标之一是纯度，目前，形态学鉴定和蛋白质电泳分析法是主要的鉴定籽粒纯度方法。
国外学者从图像当中提取玉米种子形态方面的参数，并结合判别函数实现对玉米统计学的种子外形判断，实现玉米种子从非完整玉米种识别。当然，该方法效率不高，所费时间过多。
朱晓利用高光谱反射图像技术，提取多个波段种子图像特征，然后通过遗传算法选择最优波段图像，建立分级模型，达到对玉米种子纯度检测的目的。所建立的分类模型测试精度达到97.22%。
另一批学者针对纯度考虑图像识别这一方法实现识别玉米种子，首先是彩色相机获得图谱，通过基于阈值的二值化处理图像灰度变换、图像均衡化，实现和电泳图谱进行比对以期判断纯度水平，玉米种子纯度在计算机和人眼检测结果，得到一种高效测玉米种子纯度的方法，而这个技术对2个品种玉米的平均识别准确度接近100%。
综合几种玉米种子纯度检测方案，形态鉴定法方法简单，但效率与精度不高。随着检测识别算法的改进和计算机处理能力的提高，计算机视觉技术将比其他方法更高效更准确。
玉米种子品质自动检测
周红等为实现对种子评级，借助图像处理技术得到玉米种子轮廓。通过计算机模糊识别代替玉米种子形态传统鉴定法，目的是将识别水平大幅度提高；基于模糊数学以及统计学，得到隶属函数，从而制定对品种进行判别的规律，玉米种子得以判别，所构建的系统投资低，而且玉米种子品质的识别率为88%。
闫小梅等通过CCD相机，对玉米种子冠部和无胚芽面图像进行提取，利用图像预处理将单个籽粒分割出来，通过图像分割，将冠部核心区域和侧面黄色区域6个颜色特征提取出来，以Fisher判别理论和K-均值聚类为依据，将特征投影到一维空间，进行纯度识别，识别率不低于93.75%。
玉米收获后加工的重要环节之一就是对玉米种子质量进行分级，在玉米种子质量分级工作中，机器视觉技术优势明显，例如不会对玉米种子造成损坏、更好实现分级。相关学者提出从特征值按照一定的等级进行分类，采用典型神经网络与隶属函数方法对玉米种子实现分级，发现：BP神经网络处理时间更短，具有更好的实时性，为现实应用打下良好的基础。有学者将形态学加上种子分级设备，能够实现准确率高达90%以上的将种子分为4级的方法。吴继华等开发了一种种子品种实时检测系统，该系统是基于机器视觉，由CCD摄像机进行图像采集，每隔2s停止1次，在分析结束时就可以得到特征参数，二十粒种子只需一秒钟时间。Wan等18-19]将机器视觉应用在谷物类进行动态识别，并进行分类，得到图像就进行处理，并将信号传给对应的PLC，从而闭合电磁阀，以达到吹离目的。宋鹏等就分级系统在动态玉米品质检测，抓住玉米种子的特征，把种子分类形态以及颜色分别分为4级和3级，合格率分别为8 1.8%和93.04%，还能够实现玉米种子品种，应用Bayes分类器以及模式识别法实现识别玉米种子品种达到5种，识别准确率不低于92%；结合玉米颜色等信息，实现单倍体籽粒分类，待识别玉米单倍体后，将用气吸方式和二自由度并联机器人机构相结合进行分拣，精度不低于80%。
目前的玉米种子品质自动检测中，多采用可见光进行图像采集，然后通过综合处理分析种子的外部特征来确定品质等级。鲜有利用红外等不可见光生成的图像来进行品质分级，因而无法精确分析种子内部的品质特征，影响到检测精度。因此，运用不同波段图像分析玉米种子品质，将成为以后种子品质检测的一个重要方向。
玉米种子活力检测
漫射光法、热浸法、电导率测定、四唑染色法、冷浸法、发芽实验等是种子活力的常规检测方法。目前，有效结合图像识别与处理等技术以及发芽试验和四唑染色法等方法的优势，能够准确测定种子活力。赵新子等对活力识别进行论述，染色种胚后获取彩色图像，判断染色区域在种胚的面积占比，得到活力水平评判，识别率为94%。
张晓宇等通过处理和分析种苗图像，根据玉米种苗特征建立起可以方便、快速地获取苗高、苗鲜重等信息的相关统计模型，该模型直接用于玉米种子的发芽试验，以便获得准确可靠实验结果。该技术将作为玉米种子发芽试验新的检测手段，同时应用于其它植物种子发芽试验。
Zayas等通过形态学参数把玉米种子从被破坏的玉米种识别，结合统计学方面的判别函数，将被破坏的玉米种子剔除。为了检验播种材料，需要对种子发芽的规律以及所需条件进行研究，研究必须将玉米种子发芽进行系列实验，这时候对于发芽粒数以及苗高等种子的信息大多由人工获取。
玉米种子机械和霉菌损害检测
玉米种子质量检测的重要指标之一是种子是否有裂纹和发生霉变，采用视觉无损检测，我们发现如果光线对应入射孔直径设定在2.4mm时，所得背景是黑色的，如果入射光是白色光，采集得到的图像采用高速滤波法识别玉米籽粒裂纹处与其他部位的像素灰度值的不同，检测精度不低于百分之九十。有学者利用生霉粒对光照变化非常敏感的特点，光照变化对颜色标定是鉴定生霉粒的主要途径，认为机器视觉算法在精确性以及一致性方面具有非常明显的优势，这给玉米种子质量检测的提高打下良好的实践基础。
有学者基于图像分析等途径分析玉米应力裂纹，主要结论是重度裂纹最易于被识别出，达到完全被识别的水平；无裂纹以及中度裂纹则朝着变差方向发展，不能完全被识别，占比约有30%-12%。
张俊雄等实现表面裂纹检测：在获取单粒玉米种子的图像后采用Sobel算子得到玉米种子边缘并通过分割阈值、腐蚀以及膨胀等传统图像处理，从而可以判断满足什么样的条件可以判定为种子尖端点，并能实现尖端部分拿掉；将R通道膨胀，同时细线化处理B通道图像结果，并执行减运算操作，根据连通性判别有无裂纹，识别率超过90%。
计算机视觉技术的应用范文3
【关键词】 现代商业领域 计算机 web数据挖掘技术 应用实践 略述
现代商业领域经营实践规模的不断增大以及信息技术形态发展事业的蓬勃推进，使得现代商业领域的实务人员，在开展基本化的日常经营实践活动的过程中。难以避免地要时刻面对规模不断加大的数据信息资源对象，这种现实发展条件，使得探索和应用行之有效的大规模数据信息处理技术实现路径具备了极其重要的实践意义。近年来，web数据挖掘技术的应用为现代商业领域的稳定有序发展发挥了不可替代的实践助力作用，有鉴于此，本文将围绕现代商业领域中计算机web数据挖掘技术的应用实践展开简要的分析论述。
一、计算机Web数据挖掘技术的概况分析
所谓的Web数据挖掘技术，就是基于现实存在的Web数据信息资源，实现对所需求的特定知识或者是信息对象的抽取操作。这一技术实现了传统数据信息挖掘基本思想以及实施方式在现代Web技术形态体系中的有效应用，能够将Web活动或文档记载结构存在的有用的、隐藏的、或者是潜在的信息资源对象，完整而有序地提取出来。
将Web数据挖掘技术应用于现代电子商务事业的发展过程中，能够实现对用户群体基本特征的分析和理解，举例而论，可以通过对客户访问电子商务网站过程中的内容、频率，以及行为等记录信息的分析和研判，初步实现对特定用户对象消费行为特征的提取和研判，从而针对特定客户实施有针对性的产品推销行为。
二、Web数据挖掘技术在现代商业领域中的应用
2.1针对对潜在客户群实施查找和分析
想要针对Web访问日志记录里中呈现的数据信息规律，展开科学而系统的研究和解析，应当预先对已经保存的电子商务访问者的基本线上行为信息展开分类，并将分类过程中实际面对的关键属性以及数据关系结构进行有针对性的明确化处理行为。
对于电子商务网站的新访问者，技术人员在实际开展Web访问日志记录信息分类的过程中，必然能够通过对已有信息结构的对照而实现及时地捕捉和发现，并实现对新访问者个体基本网络实践行为属性特征的正确归类。针对可能成为潜在化新客户的新访问者实施有针对性的商品线上推销实务行为。
2.2实现已有客户对象的保留操作
在电子商务模式的发展路径中，销售商与消费者之间的空间距离已经不再明显，在网络销售平台背景之下，所有销售方开展的商品销售对象的呈现和展示行为，在消费者的观察视野之下都具备着明显的平等性，电子商务销售方想要切实提升访问者在自身商品呈现网页中的停留时间，就必须对网页访问者实际具备的网页浏览实践行为习惯实现真切而科学的了解，并在此基础上真切感知潜在客户的消费需求特征以及兴趣指向，并有针对性地改变商品推销的呈现内容与呈现模式，提升商家对客户的保留时间。
2.3实现对客户的聚类操作
针对客户群体中的个体化对象展开聚类操作，是现代电子商务产业发展实务过程中的一个极其重要的实践环节，透过针对具备相似化网页浏览访问实务行为的线上浏览者，进行分组归类操作行为，并针对分组之后各组内部组成成员的消费行为特征的具体分析，商务销售组织的有关人员，将会逐步实现对潜在消费者构成群体的深切了解，从而能够极具针对性地给客户提供更加全面且更具针对性、以及适当性的产品销售和售后保障。
举例论之，网站访问记录日志数据信息分析实务技术人员，如果发现某一类型的网站访问者有意识地将其网络浏览时间用于特定网络信息界面的浏览和分析行为之上，通过将这一类型的网站信息浏览者划分为一个独立小组，并依照科学化的分析方法，获知这一小组内的网页信息访问者实际具备的聚类信息，销售商便可将这一人员小组视作潜在客户群，并在针对这一小组的构成人员，开展实际化的商业交易活动的过程中，施加专门性的区分处理操作，对商品推销网络页面的内容和呈现模式，及时开展有针对性的调整实务行为，实现对消费者实际消费需求的充分满足。
结束语：针对现代商业领域中计算机web数据挖掘技术的应用实践问题，本文选取两个具体角度展开了简要的论述分析，文中涉及了较多的技术性与应用性内容，预期为相关领域的实践人员提供借鉴意义。
参 考 文 献
[1]牛红惠，金显华.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].濮阳职业技术学院学报，2006，03：16-17+24.
计算机视觉技术的应用范文4
1计算机视觉的概述及基本体系结构
1.1计算机视觉概述
通过使用计算机和相关设备，对生物视觉进行模拟的方式，就是计算机视觉。对采集到的图片或视频进行相应的技术处理，从而获得相应的三维信息场景，是计算机视觉的主要任务。计算机视觉是一门学问，它就如何通过计算机和照相机的运用，使人们获得被拍摄对象的数据与信息所需等问题进行研究。简单的说，就是让计算机通过人们给其安装上的“大脑”和“眼睛”，对周围环境进行感知。计算机视觉是一门综合性学科，在各个领域都有所作为，已经吸引了各个领域的研究者对其研究。同时，计算机视觉也是科学领域中一个具有重要挑战性的研究。
1.2计算机视觉领域基本体系结构
提出第一个较为完善的视觉系统框架的是Marr，他从信息处理系统角度出发，结合图像处理、心理物理学等多领域的研究成果，提出被计算机视觉工作者基本接受的计算机视觉系统框架。在此基础上，研究者们针对视觉系统框架的各个角度、各个阶段、各个功能进行分析研究，得出了计算机视觉系统的基本体系结构，如图1。
2计算机视觉在交通领域的应用
2.1牌照识别
车辆的唯一身份是车辆牌照。在检测违规车辆、稽查被盗车辆和管理停车场工作中，车辆牌照的有效识别与检测具有重要的作用和应用价值。然而在实际应用工作中，虽然车牌识别技术相对成熟，但是由于受到拍摄角度、光照、天气等因素的影响，车牌识别技术仍需改善。车牌定位技术、车牌字符识别技术和车牌字符分割技术是组成车牌识别技术的重要部分。
2.2车辆检测
目前，城市交通路口处红绿灯的间隔时间是固定不变的，但是受交通路口的位置不同、时间不同的影响，每个交通路口的交通流量也是持续变化的。此外，对于某些交通区域来说，公共资源的配备，比如交通警察、交通车辆的数量是有限的。如果能根据计算机视觉技术，对交通路口的不同时间、不同位置的交通情况进行分析计算，并对交通流量进行预测，有利于为交通警察缩短出警时间、为交通路口的红绿灯根据实际情况设置动态变化等技术提供支持。
2.3统计公交乘客人数
城市公共交通的核心内容是城市公交调度问题，一个城市如何合理的解决公交调度问题，是缓解城市运力和运量矛盾，缓解城市交通紧张的有效措施。城市公交调度问题，为公交公司与乘客的平衡利益，为公交公司的经济利益和社会效益的提高做出了巨大的贡献。由于在不同的地域、不同的时间，公交客流会存在不均衡性，高峰时段的公交乘客过多，平峰时段的公交乘客过少，造成了公交调度不均衡问题，使有限资源浪费严重。在计算机视觉智能公交系统中，自动乘客计数技术是其关键技术。自动乘客计数技术，是对乘客上下车的时间和地点自动收集的最有效的技术之一。根据其收集到的数据，从时间和地点两方面对客流分析，为城市公交调度进行合理的安排。
2.4对车道偏离程度和驾驶员工作状态判断
交通事故的发生率随着车辆数量的增加而增加。引发交通事故的重要因素之一就是驾驶员疲劳驾驶。据相关数据显示，因车道偏离导致的交通事故在40%以上。其中，驾驶员的疲劳驾驶就是导致车道偏离的主要原因。针对此种现象，为减少交通事故的发生，计算机视觉中车道偏离预警系统被研究开发并被广泛应用。针对驾驶员眨眼频率，利用计算机视觉对驾驶员面部进行图像处理和分析，再根据疲劳驾驶关注度与眨眼频率的关系，对驾驶员的工作状态进行判断。此外，根据道路识别技术，对车辆行驶状态进行检测，也是判断驾驶员工作状态的方法之一。这两种方法，是目前基于计算机视觉的基础上，检测驾驶员疲劳状态的有效方法。
2.5路面破损检测
最常见的路面损坏方式就是裂缝。利用计算机视觉，及时发现路面破损情况，并在其裂缝程度严重之前进行修补，有利于节省维护成本，也避免出现路面坍塌，车辆凹陷的情况发生。利用计算机视觉进行路面检测，相较于之前人工视觉检测相比，有效提高了视觉检测的效率，增强了自动化程度，提高了安全性，为市民的出行安全带来了更高保障。
3结论
本文从计算机视觉的概述，及计算机视觉基本体系结构，和计算机视觉在交通领域中的应用三面进行分析，可见计算机视觉在交通领域中的广泛应用，在交通领域中应用的有效性、显著性，以此可得计算机视觉在现展过程中的重要性。随着计算机视觉技术的越来越成熟，交通领域的检测管理一定会加严格，更加安全。
作者:夏栋 单位:同济大学软件学院
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,2015(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,2015(04).
[3]李钊称.主动测距技术在计算机数据分析中的作用探析[J].计算机应用,2015(08).
[4]马良红.三维物体影像的摄取与分析[J].中国公路学报,2014(05).
计算机视觉技术的应用范文5
关键词：农业机械；新技术；发展
1.农业机械新技术的应用和发展的重要性
我国是一个农业大国，农业是我国国民经济的基础，农业机械新技术的应用和发展具有重要的意义。
第一，提高机械的运作效率。目前在农业机械的使用方面，有的机械在使用过程中不能清晰地识别农作物的位置，比如，在收割小麦的过程中，有的小麦受到大风影响产生倒伏，对这些倒伏区域，机械在收割过程中很容易漏掉。所以在农业机械中使用新技术有利于弥补农业机械的漏洞，提高机械的运作效率。
第二，解放劳动力，促进经济发展。农业是一个需要大量年轻劳动力的行业，农业机械新技术的应用有利于实现农业种植、收割的自动化，解放劳动力。这些年轻的劳动力投入到其他的领域，有利于促进我国经济的发展。
2.农业机械新技术的应用
21世纪是个科技迅速翻新的时代，目前农业机械领域的新技术也层出不穷，下面介绍几种最新出现的农业机械新技术。
（1）计算机视觉技术。计算机视觉技术出现于20世纪70年代末，主要利用计算机视觉技术进行农产品品质和农产品等级的检查。计算机视觉是一种以图像处理为基础而兴起的学科，主要对视觉信息处理的计算理论、表达与计算方法进行研究。[1]随着计算机视觉技术应用领域的不断扩展，目前在农业机械生产方面，计算机视觉技术不仅能够用于检查农产品品质和分级，还可以用于播种和收割。但是由于计算机视觉技术在农业机械方面的使用时间比较短，一些技术难题还没有得到解决，所以计算机视觉技术在农业机械方面的应用还需要继续研究。
（2）人工智能技术。随着智能化的发展，智能技术在农业机械方面的应用也得以实现。美国运用人工智能技术发明了激光拖拉机，不仅可以控制拖拉机的行进方向，还能够对拖拉机进行具体的定位。[2]通过人工智能技术，人们建立了一个庞大的数据库，通过这个数据库可以对土地的具体情况进行掌握，以设计出具体的农业生产所需的化肥、种子、农药、水等原料的用量。
（3）机器人技术。比智能化更进步的就是机器人技术，机器人技术在农业机械中的应用，这是计算机信息网络和计算机视觉技术以及自动化控制等技术的结合的产物。目前研发出了除草机器人、播种机器人、浇水机器人、施肥机器人等，利用机器人进行农业生产活动，可以节省人工费用，解放劳动力，避免有些农业生产活动，对人体产生危害。
（4）自动控制技术。在农业机械中运用自动控制技术，可以帮助操作者降低操作难度，同时可以根据地势的高低和秸秆的长短来调节高度，保证机械使用过程中的安全性，提高农业机械使用的可靠性，提高农业生产效率。
3.农业机械新技术的发展
农业机械新技术的应用和发展都是为了提高农业的生产率服务的，所以农业机械新技术的发展主要表现为以下几点：
第一，加速新技术的使用和推广。科学技术是第一生产力，加速计算机视觉技术、自动控制技术、智能化技术等新技术在农业机械中的使用，同时引进国外先进的机械新技术，对推动我国农业的发展，提高农业的生产效率具有重大的意义。
第二，政府补贴。新型机械的购买都是生产个体自行组织的，资金压力大，使得机械新技术难以推广，所以对于农业机械新技术的推广使用，政府要在物质上予以补贴，拓展新机械的使用范围。
第三，提高农业资源利用效率。机械使用的目的就是为了提高农业的生产效率，提高农业资源的利用率。例如，在传统的农业生产过程中，对农作物秸秆的处理方式，绝大多数情况就是焚烧，不仅浪费资源，而且污染空气。但是农业机械新技术的使用通过将农作物的秸秆进行粉碎处理，将农作物秸秆转化为肥料，不仅提高了农作物资源的使用效率，也减小了空气的污染程度。
4.结语
随着科技的发展，计算机视觉技术、自动控制技术、智能化技术等新技术在农业机械方面的应用越来越广，农业机械新技术的应用和推广将大大提高我国农业的生产效率，提高农业资源的利用率，促进国民经济的发展。
参考文献：
[1]田 静.探讨农业机械新技术的应用与发展[J].中国农资，2013（36）： 74.
计算机视觉技术的应用范文6
1计算机视觉概述
1.1计算机视觉学概述
从某种意义上说，计算机视觉学是一门在20世纪60年代兴起的新学科。它是一门边缘学科，融入了很多学科的特点，具有很强的工程性特征。比如，图像处理、应用数学、光电技术。换个角度来说，计算机视觉同属于工程领域、科学领域。
1.2计算机视觉的应用
计算机视觉的应用能够使计算机具有和人一样的视觉功能。在生活和生产过程中，照片资料、视频资料的处理是计算机视觉应用的主要方面。比如，在航空事业方面，对卫星照片的翻译；在医学领域中，主要用于辅方面的诊断；在工业生产方面，由于各种复杂因素的影响，计算机视觉在这方面的应用显得特别简单，有利于相关系统的实际构成。
2目标图像检索存在的问题
从某种角度来说，目标图像检索需要分为特征匹配、特征提取两个方面。它们表达了不同的含义。对于特征提取来说，它是图像进行检索的第一步，其提取结果会对进一步的研究造成直接的影响。而对于特征匹配来说，其匹配的准确度会直接影响图像检索系统的返回结果。但在目标图像检索完善的过程中，遇到一些问题阻碍了这两个方面的完善。因此，本文作者对其中的一些予以了相关的探讨。
2.1环境因素不断变化
对于目标图像来说，环境因素是影响其准确率的重要因素。同时，在复杂混乱的环境中，由于受到众多干扰物的影响，加上部分目标图像区域被遮盖，致使目标图像信息不够全面，使目标物体特征的提取难度进一步加大。
2.2图像噪声的影响
子为了更好地模仿生活中的图像检索，数据库中的图像也会随之发生一系列的变化。比如，尺度、角度、光照。而其中图像噪音的影响会使目标物体的外观发生对应的变化。在此基础上，严重降低了目标图像信息获取的准确度。
2.3目标图像检索训练数据的自动标注
由于处于网络中的图像资源信息过于繁多，需要采用手工的方式对它们进行标注。但这种方法非常浪费时间，准确率也比较低。很显然，这就需要目标检索图像能够具有自动标注的能力。实际上，图像检索方法过分依赖人工标注信息。而这些信息很多收到来自各方面因素的影响。比如，认识差异因素、个人经验。以至于对图像产生误解。
3基于计算机视觉下的目标图像检索技术
3.1以多尺度视觉为纽带的目标图像检索方法
该种目标检索技术的应用主要是为了提高目标图像检索的准确率，能够实现目标图像训练数据的自动化标注。该类技术主要是用于那些没有遮挡，不需要进行监督的目标图像检索方面。具体来说，它需要经过一系列的训练。在训练的过程中，以统计学习为纽带，对相应多尺度的目标检测模型进行适当的训练。在此基础上，以该模型为基点，对图像中那些显著性的区域进行合理地提取。比如，该区域的亮度、颜色。最后，需要对用于该实验研究中的概率潜在语义分析模型进行合理地利用。总之，利用这种检索方法可以对图像中那些显著目标所处的区域自动进行检测。同时，对其中目标图像的显著性进行合理地排序，能够提高检索引擎所返回图像结果的准确度。
3.2以彩色LBP局部纹理特点为媒介的目标图像检索方法
这种目标图像检索方法能够有效地解决图像信息采集过程图像噪声以及其它相关因素对所提取纹理特征的影响，提高了图像目标的准确率。对于这种图像目标检索方法来说，它把图像彩色空间特征和简化的LBP特征有机地相融合。在此基础上，该类方法增加了光照的不变特性，却保留了LBP局部的旋转特点。在提高图像检索速度方面，主要是利用原来的LBP特征来丢失其中的彩色信息。以此，使其中的特征维度能够在一定程度上降低。同时，这种目标图像检索方法的应用可以使对应计算方法的难度得以降低，还能对角度等变化状态下的目标图像进行准确地识别以及检索。
3.3以视觉一致性为桥梁的目标图像检索方法
从某个角度来说，它的应用主要是为了提高图像搜索引擎的返回效果，使局部噪声图形具有更高的显著性特征。一是：站在客观的角度，对搜索引擎返回结果的目标显著图予以准确的计算。此外，还要对其中的目标显著系数进行适当地过滤。二是：以所有图像为基点，以显著目标为导向，采取视觉一致性的模式。三是：以视觉一致性为基础，对其中的不同目标图像信息进行客观地分类。这种以视觉一致性为核心的方法能够有效地提高图像检索结果的准确率。更重要的是，在提高图像搜索引擎检索性能的同时，能够及时为用户选出最优的图像信息。而这些信息资源和用户寻找的主题信息密切相关。
4结语
