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计算机视觉识别技术范文1
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。
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【关键词】计算机；视觉系统；框架构思
在现代计算机技术的支持下，对人类视觉功能进行模拟的计算机系统被称为计算机视觉系统，因为视觉系统本身兼具科学性和应用性，所以计算机视觉系统本身既具有科学学科的特性又具有工程学科的特性。对其的研究不仅能够进一步了解人类本身，而且能够在工业生产领域发挥更大的作用。
1 计算机视觉系统现有理论框架
1.1 计算机世界理论框架
20世纪80年代，麻省理工学院教授Marr在视觉理论研究领域获得突破，提出了利用计算机实现视觉能力的理论框架――计算机视觉理论，这一理论主要特点是以现代信息处理的方式对人类视觉能力作用机制进行了分析，并以人类的视觉能力为基础在计算机技术的支持下形成了三个不同的计算机层次。分别是计算机理论层次、表示层次和算法层次。这三个层次分别对应着人类对视觉信息进行处理的三个环节，通过各个环节的仿生设置，计算机视觉系统就能够将初步的视觉处理能力赋予计算机。这一理论中的核心是计算机理论层次，Marr认为人类的视觉能力主要是从图像中建立物体形状和位置的描述，所以在这一层次中设计者设计的主要环节是从初步获取的二维图像中提取和细化物体的三维结构和位置，并将这些信息在一个二维平面上反映出来，即三维重建。
1.2 基于知识的视觉理论框架
基于知识的视觉理论框架最早产生于20世纪90年代，最早的提出者是Lowe。认为在人类的视觉能力发挥过程中，对三维物体的实际测算是不必要的，人类的视觉能力与三维测算能力没有直接的关系，虽然使用三维测算技术也能够实现计算机视觉系统的功能，但并不是对人类视觉功能的模仿。Lowe认为在人类的视觉活动中，会将三维物体看成二维物体，也会将二维物体看成三维物体。这种现象本身并不是偶然性的，而是一种视觉作用机制的必然。既然人类肉眼能够借助一定的作用机制和处理能力实现二维的三维化，在计算机视觉系统中就完全有可能设计出这种对人类肉眼直接模拟的机制。以感知系统感知物体的二维特性，并在其基础上直接生成三维图像，而不需要借助复杂的测量过程。
1.3 主动视觉理论框架
主动视觉理论是在现有计算机理论的基础上形成的新型理论框架，是根据人类视觉功能实现的主动性提出的。在人类实现视觉功能的过程中，人类的视觉系统并不是被动的，而是会根据视觉系统的要求调动身体的其他部位进行配合的、具有主动性的，所以在人类视觉功能的发挥过程中，视觉系统是具有主动性的，人类视觉系统的视角、关注点都会是动态变化的。
基于这一理论，主动视觉理论框架认为人类的视觉活动是一种“感知――动作”过程。根据这一原则，主动视觉理论框架认为计算机视觉系统并不需要精准的三维测算系统。而应该以计算机视觉获取系统为核心，设置主动的视觉系统。这一理念在实际的应用中主要通过对图像获取系统技术参数的调整和控制来实现，例如摄像机的位置、取向、焦距、光圈等，通过对这些参数的调整图像信息获取系统就能够从不同的视角对物体进行观察，进而获取物体的三维图像信息。
2 计算机视觉理论框架中存在的问题
计算机视觉理论框架的产生极大的支持了计算机视觉系统的研发工作，但是在计算机视觉系统的实际研发工作中，也逐渐暴露出了计算机理论框架的缺陷。当前主流的计算机视觉系统框架中，计算机视觉理论是最早产生的也是唯一一种被动的计算机视觉技术。在其理论系统中更多的强调人类视觉系统的测算能力，而没有意识到人类的视觉系统是一种主观性很强的、目的性很强的信息获取系统，完全建立在测算基础上的计算机视觉理论框架是不必要的。
基于知识的理论框架，认为人类视觉系统的功能实现主要环节是反馈，强调了人类视觉活动中主观意识的指导作用。但是它过于强调系统的目的性和主观性，完全否定了计算机视觉理论，认为人类视觉系统是个完全脱离计算机的认识过程，这种认识显然是错误的，在判断物体尺寸大小、距离远近时，测算无疑是极为必然的。
主动视觉理论并不完全排除三维重建，认为计算机视觉系统的三维重建应该建立在图像获取系统的主动性上。通过改变图像获取摄像机的角度、参数对时间、空间和分辨率等进行有选择的感知，解决了计算机视觉系统认知过程中的不稳定问题，降低了计算机视觉系统实现的难度。但是在其理论框架内部缺乏主观、高层的指导，从整体上看并不完善。
3 计算机视觉系统框架的新构思
在计算机视觉系统的研究领域，三种理论构建各有优劣。但是无疑反应了当前计算机视觉系统研发的主流思想，因此计算机视觉系统框架的新构思应该在其基础上进行，致力于克服各个理论的缺点。综合比较三种理论框架，笔者认为计算机视觉理论虽然存在某些问题，但是从整体上看这一理论框架是最具实践性和操作性的，其存在的问题完全可以借助其他理论框架加以解决，因此笔者以计算机视觉理论为主体，结合基于知识的视觉理论和主动视觉理论，提出一个更加完善和通用的计算机视觉系统构架。
计算机视觉系统视觉功能实现的主体结构还是建立在计算理论结构的基础上的，将计算理论框架中的早期视觉处理环节分为图像预处理、图像分割和二维模式识别两个部分，因为图像的预处理是在平面图像基础上的简单处理，不需要主观主导意识和目的性的参与，同时图像分割和二维模式识别能够最大限度的提升后继图像处理的效果。
在早期处理完成以后，后继的中后期处理还是分别情调了二维模式识别和三维模式识别，虽然这两种模式本身的识别原理是一样的，但是其面对的对象不同，物体的模型也不同。一般来讲，在我们的世界中二维信息具有很强的重要性，图形、文字、指纹等关键二维信息在通常情况下作用更大、应用范围更广，所以计算机视觉系统矿建的新思路中，要对二维信息进行进一步的处理。
模型库提供具体物体模型的表示。知识库不但要对物体进行抽象表示而且还要对抽象知识进行推理。人类经验的积累和知识的获取是通过学习而得到的，所以加人模型库、知识库管理，并让其从输出结果中进行学习。这将使模型库和知识库更加丰富和完善。
视觉活动本身是带有目的性的，所以在有些时候视觉系统的应用确实需要视物体的实际情况来决定，有时只需识别场景中存在的是什么物体或某物是否存在，而不要求定量恢复场景中的物体。因此，在计算机视觉系统中引人视觉目的来判断输出是否满足要求。同时，用视觉目的对图象分割和二维模式识别、中期视觉处理、后期视觉处理和三维模式识别加以控制。如果需要三维重建则由主动视觉控制成象来获得景物更完整的信息。
计算机视觉系统框架是支持计算机视觉系统实现的重要基础，所以在计算机视觉系统的研发、设计工作中，对理论框架的研究具有鲜明的现实意义，本文简单介绍了现有框架思想，并分析了其各自的优缺点，最后再这些理论框架的基础上形成了计算机视觉系统框架的新构思。认为计算机视觉系统构架应该以计算机理论为基础，以视觉活动的主观性和目的性为指导，以具体的视觉实现形式为方法。
【参考文献】
计算机视觉识别技术范文3
关键词：计算机视觉；案例推理；图像处理；图像描述
中图分类号：TP391.41 文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)04-11102-03
1 引言
基于案例推理(case-base reasoning)是人工智能中正不断发展的一项重要推理技术。基于案例推理与类比推理方法相似，案例推理将旧经验或教训转换为知识，出现新问题时，首先查找以前是否有相似的案例，并用相似案例解决新问题。如果没遇到相似案例的,经过推理后解决新问题的方法，又会成为新的案例或新经验，下一次再遇到相同问题时，就可以复用这些案例或经验。
这与人遇到问题时，首先会用经验思考解决问题的方式相似，这也是解决问题较好的方法。基于案例推理应用于工业产品检测或故障诊断时具有以下特点：
CBR智能化程度较高。利用案例中隐含的难以规则化的知识，以辅助规则推理的不足，提高故障诊断系统的智能化程度。
CBR较好解决“知识获取”的瓶颈。CBR知识表示以案例为基础，案例的获取比规则获取要容易，大大简化知识获取的过。
CBR求解效率较高。是对过去的求解结果进行复用，而不是再次从头开始推导，可以提高对新问题的求解效率。
CBR求解的质量较高。CBR以过去求解成功或失败的经历，可以指导当前求解时该怎样走向成功或避开失败。
CBR持续不断的学习能力，使得它可以适应于将来问题的解决。
所以基于案例推理方法正不断应用在产品质量检测和设备故障诊断方面，并取得较好的经济效益。为了产品检测和设备故障诊断中，更为智能化，更容易实现现场检测和诊断，计算机视觉技术起到很大的作用。
计算机视觉是研究用计算机来模拟人和生物的视觉系统功能的技术学科，使计算机具有感知周围视觉世界的能力。通过计算机视觉，进行图像的获取预处理、图像分割与特征抽取、识别与分类、三维信息理解、景物描述、图像解释，让计算机具有对周围世界的空间物体进行传感、抽象、判断的能力，从而达到识别、理解的目的。
计算机视觉随着科学技术发展，特别计算机技术、通信技术、图像采集技术、传感器技术等，以及神经网络理论、模糊数学理论、小波的分析理论等计算机视觉理论的不断发展和日趋成熟，使计算机视觉从上世纪60年代开始兴起发展到现在，取得快速发展，已经从简单图像质量处理发展到围绕着纹理分析、图像编码、图像分割和滤波等研究。图像的分析与处理，也由静止转向运动，由二维转向三维，并主要着眼于对图像的识别和理解上，也使计算机视觉的应用领域更为广泛，为案例推理中运用计算机视觉打下基础。
2 案例推理系统的主要关键技术
（1）案例的表示与组织
案例的表示与组织即是如何抽取案例的特征变量，并以一定的结构在计算机中组织存储。如何将信息抽取出特征变量，选择什么语言描述案例和选择什么内容存放在案例中，案例按什么组织结构存放在存储器中，这关系到基于案例推理方法的效率，而且对于案例数量越来越多，结构十分复杂的案例库，尤其重要。
（2）案例的索引与检索
案例的索引与检索即是为了查找最佳相似案例，如何建立案例索引和相似度算法，利用检索信息从案例库中检索并选择潜在可用相似案例。后面的工作能否发挥出应有的作用，很大程度上依赖于这一阶段得到的案例质量的高低，因此这一步非常关键。
（3）案例的复用和调整
案例的复用即是如何根据旧案例得出新解，涉及到找出案例与新问题之间的不同之处，案例中的哪些部分可以用于新问题，哪些部分不适合应用于新问题的解决。而复用还分案例的结果复用，案例的求解方法复用。
（4）案例的学习
案例的学习即是将新解添加到案例库中，扩充案例库的案例种类与数量，这过程也是知识获取。此过程涉及选取哪些信息保留，以及如何把新案例有机集成到案例库中，包括如何存储，如何建立索引等等。
针对案例推理的关键技术，根据检测和故障诊断系统的特点，计算机视觉主要解决如何将产品图像输入系统，如何将产品图像特征进行抽取和描述，如何区别产品不同之处。以便案例推理系统进行案例建模，确立案例的表示形成和案例相似度的计算。本文主要从计算机视觉如何运用在案例推理系统进行探讨。
3 产品输入系统
产品输入系统在不同产品类型和生产环境可能有不同之处，主要应有传感器单元和图像采集单元。如图1。
图1 产品输入系统结构
传感器单元主要判断是否有产品存在，是否需要进行图像采集，是否继续下一个产品图像的采集。这简单传感器可使用光电开关，配合光源，当产品经过时，产品遮挡住光源，使光电开关产生一个0值，而没有产品经过时，光电开关产生相反的1值，系统通过判断光电开关的值，从而判断是否有产品。
图像采集单元简单地说是将产品拍摄并形成数字化图像，主要包括光源、反射镜、CCD相机和图像采集卡等组成。光源和反射镜作用主要使图像中的物体和背景之间有较大灰度。CCD相机主要是拍摄设备。图像采集卡主要是将图像数字化。通过传感器判断有产品后，光源发出的光均匀地照在被测件上，CCD相机拍摄，拍摄图像经过图像采集卡数字化后输入存储设备。存储设备即为计算机硬盘。存放原始图像、数据、处理结果等。
这是案例推理系统的原始数据,是图像处理、图像特征抽取描述的基础。
4 图像处理
在案例推理系统中，需要对案例的组织和案例建模，案例的组织即案例的表示，相对计算机而言，即图像特征的抽取，即某图像具有与其它图像不同之处，用于区别其它图像，具有唯一性。同时，又能完整地表示该图像。所以案例的表示要体现案例的完整性、唯一性、操作容易性。
图像中有颜色区别、又有物体大小之分以及图像由不同的物体组成。如何表示图像，或说图像内部包含表示的本质，即图像的描述。根据图像特点，确立图像案例的表示，以图像的像素、图像的数字化外观、图像物体的数字组成等属性。这需要对产品输入的原始图像进行处理。
在计算机视觉技术中，对原始图像主要进行图像增强、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。具体工作流程如图2所示：
图2 计算机视觉的任务与工作流程
图像预处理是将产品的数字图像输入计算机后，首先要进行图像的预处理，主要完成对图像噪声的消除以及零件的边缘提取。预处理的步骤为：图像二值化处理；图像的平滑处理；图像的边缘提取。
图像二值化处理主将灰度图形二值化的关键是阈值的选取，由于物体与背景有明显的灰度差，可以选取根据灰度直方图中两峰之间的谷值作为阈值来分割目标和背景。
图像的平滑处理技术即图像的去噪声处理，主要是为了去除实际成像过程中因成像设备和环境所造成的图像失真，提取有用信息。
图像边缘提取是为了将图像中有意义的对象与其背景分开，并使之具有某种指定的数学或符号表达形式，使计算机能够理解对象的具体含义，检测出边缘的图像就可以进行特征提取和形状分析了。可采用多种算法，如采用Sobel算子提取边缘。
图像预处理是为下一步的特征描述打基础，预处理的好坏直接影响案例推理的结果和检测诊断的效率。
特征提取是对图像进行描述，是案例建模关键，案例建模是根据案例组织要求抽取图像特征，是建立案例索引和检索的关键。如果图像没有特征，就谈不上进行检索。图像特征可通过图像边界、图像分割、图像的纹理等方法，确定图像特征，包括是什么产品、产品形状大小、产品颜色，产品有什么缺陷、产品缺陷在什么位置等特征，根据这些图像特征进行描述，形成计算机中属性值，并从数据库查找相应信息资料，从而确定产品之间的关系，相似度，也就是案例推理的方向。
5 系统的检索
根据案例推理原理和相应算法，建立案例推理系统模型，如图3所示。
图3 案例推理系统
对话系统：完成人机交互、问题描述、结果显示和系统总控制。
案例库系统：由案例库及案例库管理系统组成。
数据析取系统：对各种已有的源数据库的数据通过转换而形成所需的数据。
多库协同器：根据问题求解的需要，按照一定的数据抽取策略，完成问题求解过程中对模型库系统、方法库系统、知识库系统和数据库系统等资源的调度与协调。
知识库系统：由产生式规则组成，这些知识包括专家经验和以规则形式表示的有关知识，也可以是数据挖掘结论，支持案例检索、案例分析、案例调整等。 模型库系统：由模型库、算法库、模型库管理系统组成。完成模型识别和调用，并把结果综合，送入对话系统显示，作为补充信息供案例检索、调整使用。
数据库系统：存放待决策支持的所有问题，并完成其维护与查询等功能。
由于系统主要应用产品的现场实时检测监控或故障诊断，所以系统的检索时，也必须输入检索值，即输入现场产品的图像，在通过产品预处理、图像的二值化、分割和边界处理后，进行图像特征描述，根据图像描述进行分类识别。根据案例推理的算法检索案例库中，是否有相似的案例。即确定相似度。相似度确定主要由案例推理的算法确定，如贴近分析法。确定相似度最大作为结果，并将案例的解输出，给相关控制系统进行决策。如产品质量检测，确定产品质量是否合格，是否有不合格产品，不合格产品是什么原因造成，故障源是什么，如何解决和排除故障，等等。
6 结论
案例推理方法有效地解决计算机视觉技术中图像检索问题。对提高图像检索的效率和准确度提供了平台。
计算机视觉技术也为案例推理系统实现产品现场实时检测、监控、诊断提供技术支持。计算机视觉技术现场的数据采集、处理为案例推理打好基础。
两者的结合设计的系统适用范围很广，只要产品需要进行质量检测、监控，或设备需要进行故障诊断和维护，都可以适用。
系统提供的实时检测、监控和诊断功能，提高企业的生产效益，降低了生产成本。
参考文献：
[1]（美）桑肯（Sonka,M）.图像处理分析与机器视觉[M].人民邮电出版社.
[2]王宏等译.计算机视觉[M].电子工业出版社.
[3]蔡建荣.自然场景下成熟水果的计算机视觉识别[J].农业机械，36(2)：61-64.
[4]王宇辉.基于计算机视觉的锥体零件尺寸在线检测算法[J].重型机械，2005,2：4-6
[5]骆志坚.基于计算机视觉检测技术自动计数系统的研究与应用[J].仪表技术与传感器,2005,3：41-43.
[6]左小德.贴近度分析法在案例库推理中的应用[J],南大学学报(自然科学版)，1997，18(1):21-26.
[7]姜丽红.案例推理在智能化预测支持系统中的应用研究[J].决策与决策支持系统,1996,6(4):63-69.
计算机视觉识别技术范文4
关键词：计算机视觉；课堂考勤；深度学习；MCV架构
前言
随着国家标准《智慧校园总体框架》（Smartcampusoverallframework）的，智慧校园的规划与设计成为了校园建设的重点项目[1]。而课堂考勤作为学校教学管理、学生评价的重要组成部分，随着物联网技术、人工智能和移动通信技术的水平的提高与发展，更应该向着智能化、准确化的方向发展[2]。本文研究了的当前应用的课堂考勤方式，并做了进一步的分析，最终根据社会技术的革新与发展[3]，提出了一种基于计算机视觉的实时课堂考勤系统的设计。我们的主要工作是搭建了整个系统框架，包括数据库系统、服务器、计算机视觉模型、网络通信、图像采集系统、客户端和网络通信系统。
1课堂考勤方式现状
目前校园中主要的课堂考勤方式存在为两种，分别是传统的考勤方式和生物识别的考勤方式。如图1所示，其中传统的考勤方式包括点名考勤和通过校园卡进行考勤，点名考勤的方式仍然是高校中最常用的考勤手段，因它不受场地的限制，可以根据点名册直接核对现场的学生信息，但这种方式存在的缺点就是花费时间，影响上课效率，为此有些教师不进行点名，因此影响了考勤的效果。校园卡考勤解决了点名占用课堂时间的问题，但这种方式具有学生代考勤的漏洞，因为学生可以拿着别人的校园卡进行考勤。生物识别的考勤方式包括指纹考勤和人脸识别考勤，这些方式有效解决了传统考勤方式代考勤的弊端，但这种方式受设备硬件的影响，识别能力太慢，尤其是在下课后学生较多，考勤签退时容易发生拥挤等现象，具有安全隐患[4]。因此，为解决当前考勤方式存在的一些弊端，本文设计了一种基于计算机视觉的实时课堂考勤系统。
2系统设计基础
2.1系统开发环境
本文设计的实时课堂考勤系统主要是使用Python开发语言，Python是目前最流行开发语言之一，主要应用于Web服务设计、大数据、人工智能等领域，它的主要优点是开发效率高、可扩展性强、跨平台和具有可移植性等，满足了本文系统的设计要求。另外，在开发过程还用到了基于Python的第三方软件开发包，包括Flask用于搭建系统的Web服务器；PyQt5用于搭建系统的客户端；OpenCV用于系统中对图像视频的处理；Tensoflow用于开发计算机视觉模型，搭建深度学习模型，完成人脸检测和识别任务；Mysqlclient用于管理、访问、查询和更新Mysql数据库。
2.2系统开发框架
本文设计的实时课堂考勤系统通信基于Web应用，因此选择一个合适的服务架构有利于提高系统的开发和部署效率。目前较流行的Web应用主要有MVC（ModelViewController）和CMS（ContentManagementSystem）两种架构。本文使用了基于Python和Flask搭建的MVC架构[5]，该架构如图2所示，主要包括模型层、视图层和控制器。使用该框架的优点是可将视图层和业务逻辑层进行分离开发，提高开发效率，方便系统的部署、维护和管理。
3系统设计方式
3.1系统总结构设计
本文设计的实时课堂考勤系统的总体结构如图3所示。根据MVC构架的设计，我们将该系统分为了模型层、控制器层和视图层，另外还包括网络通信设备。
3.2模型层设计
模型层主要是关系型数据库模，MySQL是目前使用最多的关系型数据库系统，也是学校管理系统使用最多的数据系统，为了更好地与学校管理系统兼容，我们选择了MySQL数据库，数据表之间的关系如图4所示。
3.3控制器层设计
控制器层主要包括服务器应用软件和计算机视觉模型，服务器应用软件的功能包括系统通信配置、数据业务处理和系统各模块间的调度。计算机视觉模型是实时课堂考勤系统的核心模块，基于深度学习卷积神经网络实现[6]，主要作用是进行人脸检测和识别两个部分，计算机视觉模型的工作流程如图5所示。在人脸检测阶段使用VGG16检测器作为主干网络，为提高模型的检测准确率，通过引入注意力模型和多尺度特征融合对网络进行了优化，有效地从输入图片中提取人脸位置信息，得到人脸图像。在人脸识别阶段首先使用FaceNe人脸识别网络提取人脸图像的特征图，然后通过决策树算法与待检测的人脸特征进行匹配，从而识别图片中的学生信息。
3.4视图层设计
本文设计的实时考勤系统的模型层主要包括图像采集系统和客户端。目前各学校教室内都安装有监控设备，因此为节约成本和安装消耗，图像采集系统使用教室内的监控设备作为图像采集系统，负责采集教室现场图片。客户端设计首先在本系统中采用应用程序接口，然后在教学管理系统中设计图形化用户界面，通过应用程序接口调用本系统的功能，从而减少资源浪费，方便维护和管理。
4实时考勤功能的实现
实时考勤功能的实现方式如图6所示，首先系统启动后，用户可以随时更新考勤信息，比如在数据库中创建新的考勤表等。接着系统会自动读取考勤表的信息，比如课程所在教室、上课时间。然后启动考勤程序，进行签到、签退操作，并将考勤数据保存到考勤数据表中。整个系统启动完成后可以自动运行，直到关闭系统，而且可以实时进行课堂考勤。
计算机视觉识别技术范文5
关键词： 食品物流； 运作模式； 计算机视觉； 实时监控
中图分类号：TP393 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2013）08-87-02
0 引言
为了加强食品安全的有效追踪和监控，山东省自2011年5月以来，建成了黄河三角洲高效生态冷链产业物联网管理运营中心，开通了“冷链产业物联网管理平台”。黄三角冷链产业物联网管理平台依托食品产销对接系统和食品品质安全管理系统，实现了食品全程监控和追溯。然而，目前这一管理平台只能实现食品运输流程的监控和出现安全问题之后的追溯，而不能实现食品质量的实时监管。对消费者健康的保障和对社会稳定、经济发展的需求日益增长，通过一个可视化的食品物流信息化监控体系运作模式来进行食品安全监控的重要性日益突出[1]。
1 监控体系运作模式
监控体系运作模式利用计算机视觉技术，通过图像分析，提取食品数字图像中的特征信息，实现食品品质安全信息的快速、客观、准确检测，能为食品生产、加工、物流和销售过程的自动化跟踪和监管提供信息支持，让食品行业彻底实施食品的源头追踪以及在食品供应链中提供完全透明度的能力[2]。
1.1 食品图像的分析
计算机图像处理步骤包括图像预处理、目标边缘、检测与图像分割、特征提取以及模式识别，为后续图像特征提取提供分析对象。食品图像质量检测流程如图1所示。
[进行食品边缘检测][图像处理和模式识别软件][获取食品颜色][食品图像][食品分析系统]
图1 食品质量检测流程
为了在食品物流中实时监控食品的品质，我们利用计算机视觉技术实现直观可视化的监控。通过计算机视觉技术可以对食品进行像素级的图像获取，并能根据食品的形状变化和表面颜色的识别实现对食品外观的初步检测。同时在物流运输过程中能够实时对检测不合格的食品进行筛选和处理，避免了消费者购买到腐烂变质和表面缺陷的食品。实现实时物流跟踪，建立信息追溯和信息共享机制，成为当前食品物流配送的关键。物流可视化运作模式可以大大加快数据的处理速度，使时刻都在产生的海量数据得到有效利用；可以在人与数据、人与人之间实现图像通信，从而使人们能够观察数据中隐含的现象，为发现和理解食品流动过程中出现的问题和及时解决问题提供了有力工具。
1.2 建立智能移动货仓
在本物流可视化运作模式中，设计了在移动货仓上安装摄像头并连接到信息管理平台，通过摄像头对货仓打开次数及货物的提取、装载情况等进行记录。当在运输过程中需要对食品进行提取、调换等其他操作时，只有工作人员向物流信息平台发送请求指令，主管人员确认身份后，指令下达到货仓，方可进行工作。这样可以有效避免在运输过程中遗漏、丢失或者更换货物，管理流程如图2所示。
为了在食品生产、加工、运输、销售过程中及时了解食品物流的情况，给食品原料中夹带了RFID标签；在RFID标签中对食品的仓储过程、入库、出库情况进行标示，物流信息管理平台可以根据计算机视觉处理系统得出的数据与RFID信息进行比对，避免了货物在物流过程中出现异常情况[3]。
2 可视化食品物流功能结构
在食品物流监控体系中，通过摄像头CCD获取食品图像，传送到计算机视觉系统。系统对图像进行处理和分析，然后将分析结果提交到物流信息管理平台。食品质量管理员可以根据信息系统给出的信息通知到货仓告知物流现有情况；同时，在顾客购买食品时可以通过RFID技术，采用系统提供的终端接口，对货物的生产、加工、运输、分发、销售等情况进行追溯查询。系统结构图如图3所示。
可视化食品物流运作系统基于B/S体系架构，并且利用软件自动采集图像信息，并将货物信息、条码信息、尺寸信息和重量信息合成到图片中，同时这些信息也记录在服务器的关系数据库中。通过服务器端的Web服务，可以实现用户在局域网/广域网内，查询相应的信息内容[4]。
3 结束语
利用计算机视觉技术可以获得食品品质的空间位置信息，能够减少传统人工检测带来的高强度劳动，减少检测主观性和人工成本，释放人力资源。通过获取食品的数字图像，可以传输给远距离的分析者或者分析系统，从而实现食品品质信息的区域分析和共享。利用计算机视觉技术无缝地实现对货物的全程可视化追溯，是今后食品物流方面研究的重点，为实现食品便捷的反向查询，进一步保证食品的安全奠定了基础。
参考文献：
[1] 全英华.我国现代食品物流发展现状和对策[J].物流科技， 2011.5：67-68
[2] 陈非.物流可视化信息平台探究[J].科技创新导报，2011.31：198-120
计算机视觉识别技术范文6
关键词：计算机；交通监管系统；视觉
中图分类号：TP277
近年来，道路交通安全问题因公路交通事业的快速发展而受到越来多关注。据2002年世界银行统计，全球平均每年死于道路交通事故高达117万人。而在中国，据2008年公安部交通管理局公布的数据显示，全国道路交通事故多达265204起，死亡人数为73484人。
全国道路交通事故防御工作随公路里程、机动车保有量、道路交通流量、驾驶人数的增加成递增趋势。而通过必要的技术手段构建交通安全保障机制，降低交通事故是重中之重。若要好的为基础的交通违规行为检测技术的不断更新，市场上已出现了自动检测与记录的商业化产品，能实时记录出闯红灯、违规超车、违规停车、超速、逆行等违规行为。然而，我国高速交通监控体系仍比较落后，大多在交叉路口设置电子警察系统以此检测车辆闯红灯的违规行为。交通管理部门并不能对出现违规行为的车辆进行及时的交通管制和处理，概括来说管理与检测仍处于管理误区与盲目状态。针对该现象，文本研究了基于计算机的交通监管系统设计与实现。
1 智能交通管理系统简介
ITS系统，该系统综合先进的现代计算机网络技术、信息电子通讯技术、现代信息技术以及自动控制技术等，并将其在整个交通运输管理体系进行有效的运用，为此建立起一种实时、有效、准确、范围广的全方位发挥作用的交通运输控制体系和综合管理系统。近几年人流、车流随着城市发展而猛增，交通职能部门对更加智能的交通管理系统的需求越来越急迫。所以，ITS成为21世纪地面交通管理、运输科技、运营的主要研究方向，带领着交通运输一场伟大的变革。北美、西欧、日本自上世纪80年代末就开始竞相发展智能运输系统，并制定相应的开发计划加以实施，而发展中国家也开始对ITS系统的全面研究与开发。
2 认识基于计算机视觉的智能交通监控系统
2.1 计算机视觉技术
所谓计算机视觉，理解为使用可替代人眼的高清摄影机设备或其他现代高清电子影像摄录装备进行观察，实现对目标的追踪定位、图像识别、模拟数据测量等，并对采集的视觉数据信息送达远端计算机服务器，通过计算机服务器的信号图形图像处理技术对视频数据信息进行进一步加工，实现三维重现现实情景的计算机观察呈现技术。
2.2 智能交通监测系统
通过使用现有的、先进的计算机智能化、视觉化、信息化科技对国内各大路况交通运输实施监测，为工作于交通运输人员呈现数据信息的自动化采集、分析、处理等的智能化服务，且该交通管理系统存在一定自作能力和指挥能力，即为智能交通系统。随着道路、车辆的飞速发展，人民生活水平及国民生产总值的不断提高，智能交通系统，在国内外受到越来越多的青睐。近几年，各道路关键路段、路口随着道路监控机制的普遍建立，也都基本完成了视频监控。
2.3 基于计算机视觉的智能交通监控机制
根据前面2.1对计算机视觉技术和2.2对智能化交通监控系统概念的解析与理解，可总结出以计算机视觉为基础的智能化交通监控机制，其是通过现代高端计算机对视觉信息收集、提取、处理、分析等技术，实现对城市道路交通信息的实时监控、视频数据的收集、信息分析处理，并对城市交通状况使用智能交通机制状况，并通过视频影像引导车辆行驶，以此降低或避免各种各样交通事故发生的智能化交通监控机制。
3 构建以计算机视觉为基础的智能交通监控机制及配套措施
3.1 基于计算机视觉的智能交通监控机制的构建
监控指挥系统、实时交通信息收集系统、高质量信息传输系统是基于计算机视觉的智能交通监控的三大系统。实时交通信息收集系统由多套信息收集装置组成，通过这些信息采集装置实时监控不同位置交通现状。实时交通信息收集系统不仅能进行路段监控与实时交通信息采集的工作，还能将收集数据信息，经由高质量信息传输系统实施输送，或在服务器中存储已处理的信息；一个中央数据库与一个中央服务器是高质量信息存储传输系统核心部分，其中中央数据库对获取到的实时交通路况信息进行存储。而为了便于工作者能通过界面对中央数据库实施提取、查询、查看等操作，因此该界面就由中央服务器来提供，此外该服务器还能将已处理的实时路况数据通过高质量的传输系统输送到监控指挥机制，达到对各路段的交通进行管制、部署及指挥的目的。
3.2 专业技术人员的储备
以计算机视觉技术为基础的智能交通监控机制是一个庞大的系统，具有突出点的优点，该系统集自动化、信息化、智能化为一体，只有专业的技术人才才能使该系统高效工作，因此开展培训储备相关技术人员至关重要。实时交通信息借助于先进的高清装置的正常采集工作，所以储备一批针对高清装置安装、检测、调试及故障修复的技术人员极为重要。现代基于计算机视觉的智能交通监控机制虽然本身具有一定的图形图像分析及处理能力，然而有些工作人是永远被替代的，所以培养储备一批专业的图形图像处理技术人员也是重要的。储备服务器维护技术工，每天以计算机视觉技术为基础的智能交通监控机制都会获取大量的监控信息数据，然而只有大型的服务器才能存储这些数据，可想而知一旦服务器瘫痪就会引发整个机制的崩溃，造成严重的后果，因此专业服务器维护工作者的储备与培养也尤为重要。基于计算机视觉技术的智能交通监控机制并不能取代交通指挥员，其仅是用来采集实时交通信息的系统，仅为了协助交通指挥员监管及疏导城市交通，因此要求储备一批高素质、高质量的交通指挥员也极为必要。
3.3 交通知识的宣传
大城市的交通问题，并不是依靠单纯的开发先进的计算机视觉智能交通监控系统就能处理解决，也不是单单要求市政建设增加公交数量、增铺几条公路或增开通几条地铁就能解决的，以上这些仅是辅助方法。关键在于开展交通知识的宣传与教育工作，强化驾驶员的素质，倡导不酒驾、不逆行、不超速、限号行驶等，自觉遵守道路交通规则，提倡公交地铁出行，减少私家车辆行驶，齐心协力共同打造和谐的交通环境。
3.4 获取政府支持
市政建设的主要问题之一即是交通问题，政府的支持是万万不可缺失的。由于构建以计算机视觉技术为基础的智能交通管制机制，涉及面广，包括道路勘测、先进装置的引进、专业技术人员的储备、装备组织安装与调试、后期维护等等多方面，这些都需要投入大量的人力、财力、物力，而对于任何一个单位、部门或几个市政部门来说都无法独自承担，由此可知政府的大力支持是必不可少的，以政府的力量为媒介，将各部门进行协调、协作，只有这样才能构建成较健全的交通监控体系。
4 结束语
道路交通杂、乱是国内城市交通最突出的特点之一，对于我国的交通事业来说进行行人识别势在必行。而我国对于行人识别的研究仍处于起步阶段，还较落后。且基于计算机的交通监管系统设计较为复杂，涵盖点较多，因此本文仅对设计进行简要介绍，希望达到抛砖引玉的效果。
参考文献：
[1]康晓丽.无线网络技术在交通管理中的应用[J].科技情报开发与经济，2011（21）.
[2]钟振，赖顺桥，肖熠琳，张沛强.RFID车辆智能管理系统[J].机电工程技术，2011（02）.
[3]文军.视频监控系统软件现状与技术分析[J].金卡工程，2007（08）.
[4]张玉风.简述视频监控系统的发展历程[J].铁道通信信号工程技术，2006（06）.
[5]马伏花，朱青.基于射频识别技术的车辆自动识别系统的实现[J].中国仪器仪表，2006（11）.
