計算機(jī)視覺發(fā)展精選(九篇)
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第1篇：計算機(jī)視覺發(fā)展范文
關(guān)鍵詞:會計電算化;問題;對策
中圖分類號:F232文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A文章編號:1673-291X(2010)04-0044-02
一、會計電算化概述
(一)會計電算化的含義及意義
1.會計電算化的應(yīng)用,不僅改變了會計核算方式、數(shù)據(jù)儲存形式、數(shù)據(jù)處理程序和方法,擴(kuò)大了會計數(shù)據(jù)領(lǐng)域,提高了會計信息質(zhì)量,而且改變了會計內(nèi)部控制與審計的方法和技術(shù),推動了會計理論與會計技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展完善,促進(jìn)了會計管理制度的改革,是整個會計理論研究與會計實務(wù)的一次根本性變革。
2.會計電算化的應(yīng)用,能促進(jìn)會計工作效率和質(zhì)量的全面提高。首先,會計電算化導(dǎo)致核算工具和核算方法的改進(jìn),提高了會計核算的速度和精度,使會計人員從繁重的手工勞動和煩瑣的核算事務(wù)中擺脫出來;其次,使會計人員有更多的時間和精力致力于資金管理、資金分析上,更好地加強(qiáng)財務(wù)管理,參與單位的經(jīng)營決策,為科學(xué)決策提供可靠的分析數(shù)據(jù)。
3.會計電算化的應(yīng)用,必然引起會計工作組織和人員分工的改變,促進(jìn)會計人員素質(zhì)和知識結(jié)構(gòu)的提高,轉(zhuǎn)變會計工作職能,能為企業(yè)提供及時、準(zhǔn)確和完整的財務(wù)信息,從而增強(qiáng)決策有用性,提高企業(yè)管理效率和經(jīng)濟(jì)效益,不斷提升企業(yè)在市場中的核心競爭力。
4.會計電算化的應(yīng)用,同時也是企業(yè)管理理念、管理模式、業(yè)務(wù)流程、會計核算、財務(wù)管理等方面提煉和改造的過程。會計電算化是會計電算化和會計工作從核算型向管理型轉(zhuǎn)變的必然趨勢,是現(xiàn)代會計工作的發(fā)展方向。
(二)中國會計電算化發(fā)展的現(xiàn)狀
中國會計電算化工作起步較晚,從20世紀(jì)70年代末才開始,經(jīng)歷了嘗試階段、自發(fā)發(fā)展階段和有組織、有計劃的穩(wěn)步發(fā)展階段,到目前的管理型會計軟件發(fā)展階段。在這30多年的發(fā)展過程中,已取得了長足的進(jìn)步,商品化、通用化的財務(wù)軟件得到了廣泛的應(yīng)用。
二、中國會計電算化發(fā)展中存在的問題
(一)會計電算化的網(wǎng)絡(luò)安全問題
網(wǎng)絡(luò)會計實現(xiàn)了會計信息資源的共享,使原來封閉的局域網(wǎng)會計系統(tǒng)面臨開放的互聯(lián)網(wǎng)世界,給財務(wù)系統(tǒng)的安全提出了嚴(yán)重的挑戰(zhàn)。過去以計算機(jī)機(jī)房為中心的“保險箱”式安全措施已不適用,大量的會計信息通過開放的Internet傳遞,途經(jīng)若干國家與地區(qū),置身于開放的網(wǎng)絡(luò)中,存在被截取、篡改、泄漏機(jī)密等安全風(fēng)險,很難保證其真實性與完整性。
(二)會計電算化的數(shù)據(jù)安全問題
1.會計電算化軟件數(shù)據(jù)安全保密性不強(qiáng)。在多數(shù)軟件中,數(shù)據(jù)往往完全暴露在所有用戶的面前,一個只具備簡單數(shù)據(jù)庫知識的人就可以隨意查詢,修改數(shù)據(jù),甚至有意地破壞數(shù)據(jù)。
2.會計原始憑證電子化導(dǎo)致的安全問題。會計電算化后,原來紙張上的會計原始憑證的數(shù)據(jù)被直接記錄在磁盤上,由于個別會計軟件的缺陷,電子數(shù)據(jù)的修改不會留下痕跡,無法辨別出業(yè)務(wù)記錄的“原件”,導(dǎo)致出現(xiàn)安全漏洞。
(三)會計電算化發(fā)展水平較低
1.重視賬務(wù)功能,忽視管理功能。中國實行會計電算化的單位中,大部分是利用電算化軟件處理日常會計的基本核算,而大量的財務(wù)管理和財務(wù)分析工作,仍采用手工進(jìn)行,存在著重視報賬功能忽視管理功能的現(xiàn)象,沒有充分發(fā)揮會計電算化對加強(qiáng)財務(wù)管理的功能。
2.財務(wù)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)不能共享。財務(wù)軟件只在財務(wù)部門使用,不僅與企業(yè)外部信息系統(tǒng)隔絕,而且與企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)部門也沒有很好的連接,財務(wù)部門錄入的數(shù)據(jù),基本上只是單純?yōu)榱擞涃~,完成事后對業(yè)務(wù)的反映工作。
3.內(nèi)部控制不完善。會計電算化雖然在很大程度上減輕了會計人員的工作量,但同時也增加了操作人員、系統(tǒng)維護(hù)人員等崗位,在一些單位內(nèi)部控制不完善,操作人員和管理人員安全意識淡薄、操作密碼管理不嚴(yán)格、安全管理制度檢查落實不到位,未建立嚴(yán)密的管理制度或有章不循的情況下,會產(chǎn)生潛在的業(yè)務(wù)風(fēng)險。
(四)會計電算化軟件缺陷問題
財務(wù)軟件是一種基于一段時期特定計算機(jī)軟、硬件平臺下的軟件產(chǎn)品。目前,各單位所使用的財務(wù)軟件往往只是從本單位的目前需要出發(fā),應(yīng)用模塊僅限于賬務(wù)處理和報表處理。
三、解決問題的對策
(一)實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全控制措施
基于互聯(lián)網(wǎng)的會計信息系統(tǒng),由于其在系統(tǒng)的開放性、處理的分散性、數(shù)據(jù)的共享性等方面大大超過了以往任何類型的系統(tǒng),極大地改變了以往計算機(jī)系統(tǒng)的應(yīng)用模式,擴(kuò)展了系統(tǒng)運(yùn)行的內(nèi)容和方法。
1.基于企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)的控制措施。(1)會計信息資源控制。會計信息來源于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中,因而網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是整個網(wǎng)絡(luò)會計系統(tǒng)控制的重點目標(biāo)。對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的安全威脅主要有兩個方面:一是網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)內(nèi)外人員對數(shù)據(jù)庫的非授權(quán)訪問,二是系統(tǒng)故障、誤操作或人為破壞數(shù)據(jù)庫造成的物理損壞。針對上述威脅,會計信息資源控制應(yīng)采取以下措施:1)采用三層式客戶機(jī)/服務(wù)器模式組建企業(yè)內(nèi)部網(wǎng),即利用中間服務(wù)器隔離客戶與數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的聯(lián)系,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的一致性;2)建立會計信息資源授權(quán)表制度;3)采取有效的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)備份、恢復(fù)及災(zāi)難補(bǔ)救計劃。(2)管理控制。由于網(wǎng)絡(luò)會計系統(tǒng)是一種分布式處理結(jié)構(gòu),計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)分布于企業(yè)各業(yè)務(wù)部門,實現(xiàn)財務(wù)與業(yè)務(wù)協(xié)同處理,因此原來集中處理模式下的行政控制轉(zhuǎn)變?yōu)殚g接業(yè)務(wù)控制。主要應(yīng)采取如下幾方面的措施:1)設(shè)置適應(yīng)于網(wǎng)絡(luò)下作業(yè)的組織機(jī)構(gòu)并設(shè)置相應(yīng)的工作站點;2)合理建立上機(jī)管理制度,包括輪流值班制度、上機(jī)記錄制度、完善的操作手冊和上機(jī)時間安排并保存完備的操作日志文件等;3)建立完備的設(shè)備管理制度。
2.基于企業(yè)外部網(wǎng)的控制措施。(1)周界控制。周界控制是通過對安全區(qū)域的周界實施控制來達(dá)到保護(hù)區(qū)域內(nèi)部系統(tǒng)的安全性目的。主要內(nèi)容包括:1)設(shè)置外部訪問區(qū)域,明確企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)的邊界,防止“黑客”通過電話網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入系統(tǒng);2)建立防火墻,在內(nèi)部網(wǎng)和外部網(wǎng)之間的界面上構(gòu)造保護(hù)屏障,防止非法入侵、非法使用系統(tǒng)資源,執(zhí)行安全管理措施,記錄所有可疑事件。(2)大眾訪問控制。大眾訪問包括文件傳遞、電子郵件、網(wǎng)上會計信息查詢等。外部網(wǎng)絡(luò)的訪問控制主要有:1)在網(wǎng)絡(luò)會計系統(tǒng)中設(shè)置多重口令,對用戶的登錄名和口令的合法性進(jìn)行檢查;2)合理設(shè)置網(wǎng)絡(luò)資源的屬主、屬性和訪問權(quán)限。3)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實時監(jiān)視,找出并解決網(wǎng)絡(luò)上的安全問題。(3)遠(yuǎn)程處理控制。網(wǎng)絡(luò)會計系統(tǒng)的應(yīng)用為跨國企業(yè)、集團(tuán)企業(yè)實現(xiàn)遠(yuǎn)程報表、遠(yuǎn)程報賬、遠(yuǎn)程查賬、遠(yuǎn)程審計以及財務(wù)遠(yuǎn)程監(jiān)控等遠(yuǎn)程處理功能創(chuàng)造了條件。這些功能的啟用也必須采取進(jìn)行相應(yīng)的控制措施,主要有:1)合理設(shè)計網(wǎng)絡(luò)會計系統(tǒng)各分支系統(tǒng)的安全模式并實施;2)進(jìn)行遠(yuǎn)程處理規(guī)程控制。
(二)保證會計數(shù)據(jù)安全性、保密性措施
1.開發(fā)軟件應(yīng)充分考慮數(shù)據(jù)安全問題。電算化軟件應(yīng)采用兩層加密技術(shù)。為防止非法用戶竊取機(jī)密信息和非授權(quán)用戶越權(quán)操作數(shù)據(jù),在系統(tǒng)的客戶段和服務(wù)器之間傳輸?shù)乃袛?shù)據(jù)都進(jìn)行兩層加密。第一層加密采用標(biāo)準(zhǔn)SSL協(xié)議,該協(xié)議能夠有效的防破譯、防篡改;第二層加密采用私有的加密協(xié)議,該協(xié)議不公開,并且有非常高的加密強(qiáng)度,兩層加密確保會計信息的傳輸安全。
2.加強(qiáng)數(shù)據(jù)的保密與保護(hù)。(1)采用硬件加密、軟件加密或把系統(tǒng)作在芯片上加密等機(jī)器保密措施和專門的管理制度,在進(jìn)入系統(tǒng)時加一些諸如用戶口令、聲音監(jiān)測、指紋辨認(rèn)等檢測手段和用戶權(quán)限設(shè)置等限制手段。(2)增加在重要數(shù)據(jù)修改前的自動備份功能。(3)嚴(yán)格機(jī)構(gòu)和人員的管理與控制,嚴(yán)格系統(tǒng)操作環(huán)境管理和控制系統(tǒng)。建立計算機(jī)機(jī)房管理制度,保護(hù)會計運(yùn)行程序和數(shù)據(jù)的安全。(4)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全防范能力。
3.加強(qiáng)防病毒控制。在系統(tǒng)的運(yùn)行與維護(hù)過程中應(yīng)高度重視計算機(jī)病毒的防范及相應(yīng)的技術(shù)手段與措施。可以采用如下控制措施:(1)對不需要本地硬盤和軟盤的工作站,盡量采用無盤工作站;(2)采用基于服務(wù)器的網(wǎng)絡(luò)殺毒軟件進(jìn)行實時監(jiān)控、追蹤病毒;(3)在網(wǎng)絡(luò)服務(wù)上采用防病毒卡或芯片等硬件,有效防治病毒;(4)財務(wù)軟件可掛接或捆綁第三方反病毒軟件,加強(qiáng)軟件自身的防病毒能力;(5)對外來軟件和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)必須經(jīng)過病毒檢查,在業(yè)務(wù)系統(tǒng)嚴(yán)禁使用游戲軟件;(6)及時升級本系統(tǒng)的防病毒產(chǎn)品。
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第2篇：計算機(jī)視覺發(fā)展范文
1 計算機(jī)視覺定義
人類天生具有五感，視覺便是其中之一，而計算機(jī)視覺，就是讓計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)能夠睜開眼看世界。讓計算機(jī)有一定的視覺能力，可以從各個方面幫助人們進(jìn)行監(jiān)督、檢驗檢測。利用計算機(jī)視覺科學(xué)可以使工作變得更加簡便。計算機(jī)視覺主要應(yīng)用于對二維碼、條形碼、照片、視頻資料如片段等進(jìn)行智能處理。
2 計算機(jī)視覺研究在醫(yī)療、交通中的作用
隨著醫(yī)學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步，圖像處理在醫(yī)學(xué)研究與臨床醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用越來越廣泛。最常見的有癌細(xì)胞顯微圖像分割與識別、基于多特征融合的血紅細(xì)胞識別和乳腺癌細(xì)胞計算機(jī)的自動識別等。計算機(jī)視覺技術(shù)的迅猛發(fā)展，為醫(yī)療診斷帶來了很大的方便，同時促進(jìn)了臨床醫(yī)學(xué)的發(fā)展。另外，在各大綜合醫(yī)院慢慢發(fā)展起的體檢體系中，計算機(jī)視覺技術(shù)起到了決定性因素。隨著體檢的人數(shù)上升，對醫(yī)院體檢的管理、速度、準(zhǔn)確性都提出了更高的要求。視覺識別輕而易舉的解決了這個問題，只需要去識別體檢人員的身份證，就可以將體檢人員對號入座，檢查過的項目，沒有檢查的項目一目了然。理化指標(biāo)的檢驗，只需要在采血試管或采尿瓶上粘貼與體檢者對應(yīng)的條形碼即可，利用視覺技術(shù)對號入座，方便而準(zhǔn)確的確定每一位體檢人員的血樣及尿樣。及提高了醫(yī)院的工作效率，又將錯誤率降到最低。
計算機(jī)視覺在交通上同樣得到了廣泛的應(yīng)用及發(fā)展。交通安全是交通運(yùn)輸中的重大問題，隨著近年來機(jī)動汽車數(shù)量的迅猛增長，交通事故的發(fā)生也隨之越來越頻繁，給人類社會帶來的危害也日趨嚴(yán)重，使很多的家庭失去親人，甚至家破人亡。全國一線城市例如：北京、上海、廣州、深圳等交通道路供需的矛盾日趨嚴(yán)重，交通安全、交通堵塞及環(huán)境污染已成為困擾我國交通領(lǐng)域的三大難題。基于圖像處理的計算機(jī)視覺技術(shù)是通過攝像機(jī)獲取場景圖像，并借助于計算機(jī)軟件構(gòu)建一個自動化或半自動化的圖像、視頻理解和分析系統(tǒng)，并提供及時準(zhǔn)確的圖像、視頻處理結(jié)果，以模仿人的視覺功能。主要功能如下：
一是基于計算機(jī)視覺技術(shù)的車輛牌照自動識別： 車輛牌照是車輛的唯一身份，對車輛牌照的有效檢測與識別在車輛違章檢測、停車場管理、不停車收費(fèi)、被盜車輛稽查等方面有著重要的應(yīng)用價值。盡管針對車牌識別技術(shù)的研究相對成熟，然而在實際的應(yīng)用場景中，受到天氣、光照、拍攝視角、車牌扭曲等因素的影響，車牌識別技術(shù)仍然有一定的改善空間。
二是基于計算機(jī)視覺技術(shù)的車輛檢測與流量統(tǒng)計：目前城市交通路口的紅路燈間隔時間是固定的，而不同路段、不同時間段交通流量是隨機(jī)變化的。若能根據(jù)各個交通路口的交通狀況輔以計算機(jī)進(jìn)行自動分析，并判斷與預(yù)測交通流量，無疑為交通警察出警，紅綠燈時間間隔的動態(tài)設(shè)置等提供技術(shù)支持。
三是基于計算機(jī)視覺技術(shù)的公交專用道路非法占道抓拍：公共交通是每個城市交通的重中之重，城市的公共交通為老百姓提供了便捷的出行方式。公共交通的發(fā)展，有利于城市的節(jié)能減排，有利于降低城市的空氣污染指數(shù)。由于城市公共交通具有運(yùn)量大、相對投資少、人均占有道路少等優(yōu)點，解決城市交通問題必須優(yōu)先發(fā)展城市公共交通。然而目前擁擠、緩慢的公交出行方式已成詬病，因此發(fā)展“快速公交”將是未來公交的一種運(yùn)行模式。道路暢通則是發(fā)展“快速公交”的前提，相應(yīng)地，公交專用車道的設(shè)定必不可少。為防止其他社會車輛的駛?cè)耄`規(guī)駛?cè)氲钠渌鐣`規(guī)車輛進(jìn)行抓拍與懲罰是保證公交車道公交車專駛的一種重要手段。因此在公交車前部裝置攝像頭并輔以其他處理設(shè)備，從而可以使得每一輛公交車成為了一個流動的監(jiān)控設(shè)備。
3 計算機(jī)視覺在條形碼檢測中的應(yīng)用
條形碼是將寬度不等的多個黑條和空白，按照一定的編碼規(guī)則排列，用以表達(dá)一組信息的圖形標(biāo)識符。在中國，由中國物品編碼中心賦予制造廠商代碼。那么最常見的計算機(jī)視覺應(yīng)用與條形碼檢測就是在超市中。超市中每樣產(chǎn)品都有自己的條形碼，當(dāng)人們選擇了自己需要的物品后，來到收銀臺進(jìn)行結(jié)賬，我們會看見收銀人員會用掃碼器對物品的條形碼進(jìn)行掃描，掃描后就會出現(xiàn)產(chǎn)品的信息及價錢。記錄以及掃描條形碼的技術(shù)就是計算機(jī)視覺技術(shù)。
4 計算機(jī)視覺重要技術(shù)——智能識別
近年來，基于生物特征的鑒別技術(shù)得到了廣泛重視，主要集中在對人臉、虹膜、指紋、聲音等特征上，這其中大多都與視覺信息有關(guān)。指紋、人臉功能已經(jīng)大范圍在生活中應(yīng)用，其中很多單位的打卡制度就是依據(jù)面部識別、指紋識別來實現(xiàn)的。社會飛速發(fā)展的今天，很多的單位都實行了上下班打卡制度，這一制度已經(jīng)被作為單位管理制度中的重要一條。購買的打卡機(jī)就是采用計算機(jī)視覺的重要技術(shù)——智能識別來實現(xiàn)的。利用打卡機(jī)的儲存功能，記錄每個職工的指紋或面部容貌，規(guī)定在某一個時間范圍內(nèi)對應(yīng)識別指紋或面部容貌，視為打卡。在上下班打卡的過程中，員工將面部或指紋對應(yīng)在打卡機(jī)的制定位置上，讓打卡機(jī)進(jìn)行識別，當(dāng)識別的結(jié)果與存儲結(jié)果相同時，打卡成功。這樣看起來十分簡單的打卡機(jī)可以使單位的工作有序化，制度化，而實現(xiàn)這個功能的技術(shù)就是計算機(jī)視覺技術(shù)中的重要技術(shù)之一：智能識別。
5 計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展過程及未來
計算機(jī)視覺技術(shù)研究經(jīng)歷了近40年的過程，20世紀(jì)50年代的統(tǒng)計模式識別、60年代的Roberts的三圍積木世界、70年代的Marr為代表的計算理論、80年代的主動視覺，但是仍然面臨許多的問題。主要由于計算機(jī)視覺是一個逆問題，視覺信息多種多樣，視覺知識的表達(dá)很困難，圖像數(shù)據(jù)量巨大，信息存儲于檢索困難，對生物學(xué)、神經(jīng)生物學(xué)等的研究有待深入。
計算機(jī)視覺技術(shù)的未來必定會朝著高科技發(fā)展，航空遙感測控地形地貌、電影特效制作、工業(yè)生產(chǎn)自動化檢測、醫(yī)學(xué)影像檢測，再到天文領(lǐng)域等，在這些科學(xué)領(lǐng)域中計算機(jī)視覺將無法取代，成為主流的技術(shù)之一。
作者簡介
第3篇：計算機(jī)視覺發(fā)展范文
一、計算機(jī)視覺檢測技術(shù)含義
計算機(jī)的視覺又叫做機(jī)器視覺，通過利用計算機(jī)或者是其他的一些機(jī)械設(shè)備來幫助人們視線事物到圖片的過程，從而進(jìn)行三維世界的感知活動。計算機(jī)的快速發(fā)展，離不開神經(jīng)心理學(xué)，心理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)方面的研究和發(fā)展，計算機(jī)視覺檢測技術(shù)的發(fā)展方向就是對周圍的三維空間進(jìn)行感知和分析。一旦能夠擁有這種能力，計算機(jī)不僅能感知到周圍的總體環(huán)境，而且，還能夠具有對物體進(jìn)行描述，識別理解和儲存的能力。
二、計算機(jī)視覺檢測的基本原理
要實現(xiàn)人工智能對視覺的計算機(jī)處理是很重要的方面在計算機(jī)視覺應(yīng)用領(lǐng)域中如果要讓我們的計算機(jī)明白圖像的信息就必須經(jīng)過一系列的處理過程―――數(shù)字圖像處理.數(shù)字圖像的處理包括5個步驟：圖像預(yù)處理（去除噪聲）、分割處理分割后區(qū)域、測量、圖像判讀、圖像技術(shù).根據(jù)抽象程度和處理方法的不同圖像技術(shù)可分為三個層次：圖像處理、圖像分析和圖像理解.這三個層次的有機(jī)結(jié)合也稱為圖像工程.而計算機(jī)視覺（Computer vision）則是用計算機(jī)實現(xiàn)人的視覺功能對客觀世界三維場景的感知、識別和理解.視覺檢測按其所處理的數(shù)據(jù)類型又大致可分為二值圖像、灰度圖像、彩色圖像和深度圖像的視覺檢測.另外還有X射線檢測、超聲波檢測和紅外線檢測。
作為新興檢測技術(shù)計算機(jī)視覺檢測充分利用了計算機(jī)視覺研究成果采用像傳感器來實現(xiàn)對被測物體的尺寸及空間位置的三維測量能較好地滿足現(xiàn)代制造業(yè)的發(fā)展需求.與一般意義上的圖像處理相比計算機(jī)視覺檢測更強(qiáng)調(diào)精度、速度和無損性以及工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境下的可靠性.例如基于三角法的主動視覺測量理具有抗干擾能力強(qiáng)、效率高、精度合適等優(yōu)點非常適合制造業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場的在線、非接觸產(chǎn)品檢測及生產(chǎn)監(jiān)控.對人類視覺感知能力的計算機(jī)模擬促進(jìn)了計算機(jī)視覺技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展制造業(yè)上獲取這些信息的目的有：（1）計算出觀察點到目標(biāo)物體的距離；（2）得出觀察點到目標(biāo)物體的運(yùn)動參數(shù)；（3）甚至可以判斷出目標(biāo)物體的內(nèi)部特性；（4）推斷出目標(biāo)物體的表面特征有時要求形成立體視覺。
三、亞像素檢測技術(shù)
隨著工業(yè)檢測等應(yīng)用對精度要求的不斷提高，像素級精度已經(jīng)不能滿足實際檢測的要求，因此需要更高精度的邊緣提取算法，即亞像素算法。亞像素級精度的算法是在經(jīng)典算法的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，這些算法一般需要先用經(jīng)典算法找出邊緣像素的位置，然后使用周圍像素的灰度值作為判斷的補(bǔ)充信息，利用插值、擬合等方法，使邊緣定位于更加精確的位置。現(xiàn)在的亞像素提取算法很多，如重心法、概率論法、解調(diào)測量法、多項式插值法、濾波重建法、矩法等。由于這些算法的精度、抗噪聲能力和運(yùn)算量各不相同，他們的應(yīng)用場合也是各不相同的。
邊緣是圖像的基本特征，所謂邊緣是指圖像中灰度存在階躍或尖頂狀變化的像素的集合，邊緣廣泛存在于物體與物體、物體與背景之間。圖像測量是通過處理被測物體圖像中的邊緣而獲得物體的幾何參數(shù)的過程，邊緣的定位精度直接影響最終的測量結(jié)果。因此，圖像邊緣提取方法是檢測的基礎(chǔ)和關(guān)鍵之一。在視覺測量領(lǐng)域中，早期使用的都是像素級邊緣檢測方法，例如常用的梯度算子、Lapacian算子和門式算子等。以上的邊緣檢測方法的精度可以達(dá)到像素級精度，即可以判斷出邊緣位于某個像素內(nèi)，但不能確定邊緣在該像素內(nèi)的更精確的位置。如果一個像素對應(yīng)的實際長度較大，就會產(chǎn)生較大的誤差，傳統(tǒng)的整像素邊緣檢測方法就不再適用。
四、計算機(jī)視覺檢測技術(shù)在機(jī)加工零件檢測中的應(yīng)用要素與過程
（一）曲陣CCD相機(jī)
面陣CCD是本項目圖像采集系統(tǒng)中的主要設(shè)備之一，其主要功能是采集實驗圖像。該CCD相機(jī)主要由CCD感光芯片、驅(qū)動電路、信號處理路、電子接口電路和光學(xué)機(jī)械接口等構(gòu)成。
（二）工業(yè)定焦鏡頭
在圖像測量系統(tǒng)中，鏡頭的主要作用是將目標(biāo)聚焦在圖像傳感器的光敏面上。鏡頭的質(zhì)量直接影響到圖像測量系統(tǒng)的整體性能，合理選擇并安裝光學(xué)鏡頭是圖像測量系統(tǒng)設(shè)計的重要環(huán)節(jié)。
（三）數(shù)字圖像采集卡
隨著數(shù)字信號處理技術(shù)和嵌入式處理器技術(shù)在圖像采集卡中的應(yīng)用，使得圖像采集卡向高速度、多功能和模塊化方向不斷發(fā)展。這類圖像采集卡不僅具有高速圖像采集功能，同時還具備部分圖像處理功能，因此又可以稱之為圖像處理卡。
（四）標(biāo)定板
為提高測量精度，需要進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定。標(biāo)定過程中，采用NANO公司的CBC75mm}.0型高精度標(biāo)定板，外形尺寸為75mmx75mmx3.0mm，圖形為棋盤格，其尺寸為2.0mmx2.0mm，精度為1級，即圖形尺寸精度與圖形位置精度為。
（五）背光源
背光方式只顯示不透明物體的輪廓，所以這種方式用于被測物需要的信息可以從其輪廓得到的場合。因此，為精確提取軸的圖像中的邊緣特征，需采用背光源。為使圖像邊緣更銳利，光源顏色選擇紅色。
五、結(jié)語
隨著計算機(jī)技術(shù)和光電技術(shù)的發(fā)展，已經(jīng)出現(xiàn)了一種新的檢測技術(shù)―基于計算機(jī)視覺的檢測技術(shù)，利用CCD攝像機(jī)作為圖像傳感器，綜合運(yùn)用圖像處理等技術(shù)進(jìn)行非接觸測量的方法，被廣泛地應(yīng)用于零件尺寸的精密測量中。本文以面陣CCD為傳感器，研究了零件在線測量的方法，實現(xiàn)了零件尺寸的圖像邊緣亞像素定位測量，對面陣CCD在高精度測量方面的應(yīng)用作了進(jìn)一步的探索和研究，為面陣CCD在復(fù)雜零件尺寸高精度測量的實現(xiàn)打下了基礎(chǔ)。
【參考文獻(xiàn)】
第4篇：計算機(jī)視覺發(fā)展范文
關(guān)鍵詞：計算機(jī)視覺圖像 精密測量 構(gòu)造幾何模型 信號源的接收
中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2013）05-1211-02
新型計算機(jī)視覺圖像精密測量是一種基于計算機(jī)程序設(shè)計以及圖像顯示的高精度的關(guān)鍵技術(shù)，它廣泛用于測量的領(lǐng)域，對于測量的準(zhǔn)確性有很好的保證。這種關(guān)鍵技術(shù)是幾何了光學(xué)的特性，發(fā)揮了圖像學(xué)的顯影性，把普通的測量技術(shù)瞬間提升到了一個新的高度。在這項關(guān)鍵技術(shù)中包含了物理學(xué)中光的效應(yīng)，圖像中的傳感器以及計算機(jī)中的編程軟件，這還不完全，還有一些其他科學(xué)領(lǐng)域知識的輔助，可以說這項關(guān)鍵技術(shù)是一個非常有技術(shù)含量的技術(shù)，很值得學(xué)者進(jìn)行研究。
1 計算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)的具體形式
在以往的測量中，選擇的測量方式還是完全采用機(jī)械的形式，但是在使用了計算機(jī)視覺圖像精密測量后，完成了許多以往技術(shù)所不能達(dá)到的任務(wù)。在我們的研究中，計算機(jī)視覺圖像測量的原理是通過攝像機(jī)將被處理的對象采集進(jìn)行影像采集，在多個控制點的數(shù)據(jù)采集完成后，系統(tǒng)會自動將這些圖像進(jìn)行整合，得出相關(guān)的幾何多變參數(shù)，再在計算機(jī)上以具體的數(shù)據(jù)顯示出來，以供技術(shù)人員使用參照。
在上面所說的攝像機(jī)并不是我們通常意義上生活中使用的攝像機(jī)。它是一種可視化較強(qiáng)，表針比較敏感的測試儀。可以將視覺中的二維形態(tài)通過顯影，記錄在機(jī)械的光譜儀上，再將這種的二維圖像做數(shù)學(xué)處理，有二階矩陣轉(zhuǎn)換為三階矩陣，通過播放儀呈現(xiàn)出三維的影像。這時的圖像變?yōu)榱Ⅲw化，更有層次感，效果上也有了明顯的變化，這是一種顯示方法。此外還有一種造價較高的儀器，我們不常使用，就是圖像提取器。同樣是采集控制點的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)整合在系統(tǒng)之內(nèi)，然后對于原始的圖像進(jìn)行預(yù)處理，不再經(jīng)過有曝光這個程序，將圖像中關(guān)鍵點的坐標(biāo)在整個內(nèi)部軸面上體現(xiàn)出來，提取數(shù)據(jù)幀數(shù)，再運(yùn)用機(jī)器的智能識別系統(tǒng)，對控制點的坐標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，自動生成圖形，這也可以用于精密測量。它的優(yōu)點就是使用上極其的方面，基本只要架立儀器和打開開關(guān)，其他的工作機(jī)械系統(tǒng)都會自動的完成。使用的困難就是造價極其的高，不適合一般企業(yè)使用。在基于計算機(jī)視覺圖像測量中使用上的原理如下：
1） 計算出觀察控制點到計算機(jī)視覺圖像測量儀器的有效距離；
2） 得出觀察點到目標(biāo)控制點之間的三維的運(yùn)動幾何參數(shù)；
3） 推斷出目標(biāo)控制點在整個平面上的表面特征（ 大多時候要求形成立體視覺）；
4） 還通過觀察可以判斷出目標(biāo)物體的幾何坐標(biāo)方位。
在整個計算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)中最關(guān)鍵的元件就是壓力應(yīng)變電阻儀，這也是傳感器的一部分。壓力應(yīng)變電阻儀的使用方式是將應(yīng)力片粘貼在控制點位上，事先在物體表面打磨平整，清理干凈后，涂抹丙酮試劑，在液體完全風(fēng)干后就可以黏貼應(yīng)力片，通過導(dǎo)線的聯(lián)接，形成了一小段閉合的電路，時刻讓計算機(jī)視覺圖像系統(tǒng)可以感應(yīng)到并作跟蹤觀察。因受到來自不同方面諧波的影響后，應(yīng)力片會產(chǎn)生一定數(shù)值的電阻，在電路中，這些電阻會轉(zhuǎn)化為電流，視覺圖像系統(tǒng)接收到了電流后就會顯示在儀表盤上相應(yīng)的數(shù)據(jù)，我們就可以根據(jù)儀表盤中的數(shù)據(jù)記錄測量中的數(shù)據(jù)，很好的解決了原始機(jī)械在使用過程中大量的做無用功所消耗資源的現(xiàn)象。傳感器對每個應(yīng)點都進(jìn)行動態(tài)的測量，將數(shù)據(jù)模轉(zhuǎn)換成現(xiàn)實中的圖像，精確的成像可以測算出控制點的位置，用計算機(jī)視覺圖像精密測量結(jié)合數(shù)據(jù)方面的相關(guān)的分析，得出施工中的可行性報告分析，減低了施工中的成本，將施工的預(yù)算控制在一個合理的范圍之內(nèi)。
當(dāng)無法觀察到控制點是，計算機(jī)視覺圖像精密測量可以通過接收信號或是相關(guān)的頻率波段來收集數(shù)據(jù)，不會因為以往測量的環(huán)境不好，距離太遠(yuǎn)，誤差太大的影響。
2 計算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)分析
在計算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)中解決了很多以往很難完成的任務(wù)，但是在使用過程中還是發(fā)生了很多的問題。尤其在視覺圖像的選擇中，無法使用高幀數(shù)的圖片顯示，無法將計算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)的優(yōu)點發(fā)揮出來。我們就計算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)中常見的問題進(jìn)行討論。
2.1 降低失誤的概率
在很多的數(shù)據(jù)誤差中，有一部分是出現(xiàn)在人為的因素上面。對于機(jī)器的不熟悉和操作中的疏忽都會在一定程度上對圖像的視覺感模擬帶來麻煩。對于網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的配置上，要經(jīng)常性的學(xué)習(xí)，將配置在可能的情況下設(shè)置的更加合理和使用，保證網(wǎng)絡(luò)連接系統(tǒng)的安全性。為防止更多因操作帶來的誤差，選用系統(tǒng)登入的制度，用戶在通過識別后進(jìn)入系統(tǒng)，在采集數(shù)據(jù)后，確定最終數(shù)據(jù)上又相關(guān)的再次確定的標(biāo)識，系統(tǒng)對本身有的登錄服務(wù)器和路由器有相關(guān)的資料解釋，記錄好實用操作的時間，及時備份。
2.2 對于權(quán)限的控制
權(quán)限控制是針對測量關(guān)鍵所提出的一種安全保護(hù)措施，它是在使用計算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)中對用戶和用戶組賦予一定的權(quán)限，可以限制用戶和用戶組對目錄、子目錄、文件、打印機(jī)和其他共享資源的瀏覽和更改。圖像中的運(yùn)行服務(wù)器在停止的情況下可以做出不應(yīng)答的操作指令，立刻關(guān)閉當(dāng)前不適用的界面，加快系統(tǒng)的運(yùn)行速度，對于每天的日志文件實時監(jiān)控，一旦發(fā)現(xiàn)問題及時解決。對于數(shù)據(jù)終端的數(shù)據(jù)可采用可三維加密的方法，定時進(jìn)行安全檢測等手段來進(jìn)一步加強(qiáng)系統(tǒng)的安全性。如果通過了加密通道，系統(tǒng)可以將數(shù)據(jù)自動的保存和轉(zhuǎn)換為視圖模式，對于數(shù)據(jù)的審計和運(yùn)行可以同時進(jìn)行，這樣就可以很好的保證大地測量中的圖像數(shù)據(jù)安全，利用防護(hù)墻將采集中廢棄的數(shù)據(jù)革除在外，避免數(shù)值之間發(fā)生紊亂的現(xiàn)象，進(jìn)一步改善計算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)。
2.3 開啟自動建立備份系統(tǒng)
計算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)的完善中會常遇到系統(tǒng)突然崩潰或是圖像受到嚴(yán)重干擾導(dǎo)致無法轉(zhuǎn)換的一系列情況，發(fā)生這種情況最大的可能性就是系統(tǒng)在處理多組數(shù)據(jù)后無法重新還原成進(jìn)入界面。這時為保證圖片轉(zhuǎn)換成數(shù)字的系統(tǒng)數(shù)據(jù)不丟失，我們對系統(tǒng)進(jìn)行備份。選定固定的磁盤保存數(shù)據(jù)，定期將產(chǎn)生的數(shù)據(jù)（轉(zhuǎn)換前的圖像和轉(zhuǎn)換后的數(shù)值）導(dǎo)出，保證程序的正常運(yùn)行。當(dāng)系統(tǒng)一旦發(fā)生錯誤，可以盡快的恢復(fù)數(shù)據(jù)的初始狀態(tài)，為測量任務(wù)的完成爭取更多的時間。我們還要減少信號源周圍的干擾，定期的更新系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，保持?jǐn)?shù)據(jù)采集的穩(wěn)定性，把攝像機(jī)記錄出的數(shù)據(jù)節(jié)點保存在相應(yīng)的技術(shù)圖紙上，用這樣的方式來知道測量工作。系統(tǒng)備份的數(shù)據(jù)還可以用于數(shù)據(jù)的對比，重復(fù)測量后得出的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)會自動也備份的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，發(fā)現(xiàn)誤差值在規(guī)定以外，就會做出相應(yīng)的預(yù)警，這樣也能在工作中降低出現(xiàn)誤差的概率。
3 計算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)遇到的困難和使用前景
計算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)作為一種新興技術(shù)在使用時間上不過十幾年，其使用的程度已經(jīng)無法估算。正是因為它的簡單、使用、精度高以及自動化能力卓越的特點受到了測量單位的廣泛青睞。在測量方面的這些可靠性和穩(wěn)定性也是有目共睹的。在土木和機(jī)械測量的行業(yè)計算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)都會有廣泛和良好的使用，前景也是十分的廣闊。但是不容忽視該技術(shù)也有一些弊端。這項關(guān)鍵技術(shù)中涵蓋的學(xué)科非常的多，涉及到的知識也很全面，一旦出現(xiàn)了機(jī)器的故障，在維修上還是一個很大的問題，如何很好的解決計算機(jī)視覺圖像技術(shù)的相關(guān)核心問題就是當(dāng)下亟待解決的。
我們都知道，人的眼睛是可以受到吱聲的控制，想要完成觀測是十分簡單的，但是在計算機(jī)視覺圖像技術(shù)中，畢竟是采取攝像機(jī)取景的模式，在取得的點位有的時候不是特別的有代表性，很難將這些問題具體化、形象化。達(dá)不到我們設(shè)計時的初衷。所以在這些模型的構(gòu)建中和數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換上必須有嚴(yán)格的規(guī)定和要求，切不可盲目的實施測量，每項技術(shù)操作都要按規(guī)程來實施。
上文中也談到了，計算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)中最主要的構(gòu)建是傳感器，一個合理的傳感器是體統(tǒng)的“心臟”，我們在儀器的操作中，不能時時刻刻對傳感器進(jìn)行檢查，甚至這種高精度的元件在檢查上也并不是一件簡單的事情，通過不斷的研究，將傳感器的等級和使用方法上進(jìn)行一定的創(chuàng)新也是一項科研任務(wù)。
4 結(jié)束語
在測量工程發(fā)展的今天，很多的測量技術(shù)已經(jīng)離不了計算機(jī)視覺圖像技術(shù)的輔助，該文中詳細(xì)的談到了基于計算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)方面的研究，對于之中可能出現(xiàn)的一些問題也提出了相應(yīng)的解決方案。測量工程中計算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)可以很好的解決和完善測量中遇到的一些問題，但是也暴露出了很多的問題。
將基于計算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)引入到測量工程中來，也是加強(qiáng)了工程建設(shè)的信息化水平。可以預(yù)見的是，在未來使用計算機(jī)視覺圖像技術(shù)建立的測量模型會得到更多、更好的應(yīng)用。但作為一個長期復(fù)雜的技術(shù)工程，在這個建設(shè)過程中定會有一些困難的出現(xiàn)。希望通過不斷的發(fā)現(xiàn)問題、總結(jié)經(jīng)驗，讓計算機(jī)視覺圖像精密測量的關(guān)鍵技術(shù)在測量中作用發(fā)揮的更好。
參考文獻(xiàn)：
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第5篇：計算機(jī)視覺發(fā)展范文
【關(guān)鍵詞】Opencv;計算機(jī)視覺技術(shù);系統(tǒng);研究
隨著計算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，計算機(jī)設(shè)備逐漸被應(yīng)用到社會生活的各個方面，尤其是在當(dāng)前計算機(jī)視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)快速發(fā)展的時期，各個科技領(lǐng)域中的計算機(jī)視覺技術(shù)已經(jīng)逐漸成熟。計算機(jī)視覺技術(shù)主要是利用計算機(jī)智能化來替代人眼，即對于客觀存在的三維立體化世界的理解和識別，整個實現(xiàn)過程均是以計算機(jī)技術(shù)作為基礎(chǔ)。隨著計算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，現(xiàn)今其已逐漸成為了一門神經(jīng)生理學(xué)、計算機(jī)工程、信號學(xué)、物理學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)等綜合性學(xué)科。計算機(jī)視覺技術(shù)系統(tǒng)其在高性能計算機(jī)基礎(chǔ)之上來實現(xiàn)對大量數(shù)據(jù)的獲取，并且通過智能算法來對獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而完成對數(shù)據(jù)集成。
一、視頻中運(yùn)動物體檢測原理
對于視頻中的運(yùn)動物體檢測主要分為兩中方法，其一為宏觀檢測法;其二為微觀檢測法。宏觀檢測法是對獲得的整幅圖像進(jìn)行檢測，而微觀檢測法則是對所需要的區(qū)域進(jìn)行圖像檢測。視覺技術(shù)在檢測運(yùn)動物體的時候，首先對圖像進(jìn)行采集，并對采集的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將圖像進(jìn)行分割，然后分別提取運(yùn)動物體的影象，從而實現(xiàn)參數(shù)的更新。圖像采集過程中采用背景差分法，實現(xiàn)對背景圖像的提取，其通過一定算法采用人為手段獲取沒有背景的圖像。另外在進(jìn)行運(yùn)動物體檢測的時候還可以采用幀間差分法，其主要是實時獲取幀圖，然后實現(xiàn)一幀一幀圖像比值的比較，從而獲取具有差值的圖像。運(yùn)動物體進(jìn)行檢測的時候需連續(xù)獲取幀圖，將這些幀圖組合起來，其實就是物體的運(yùn)動軌跡，然后同分割技術(shù)就能勾勒出物體的輪廓。隨著計算機(jī)視覺技術(shù)的不斷深入研究，發(fā)現(xiàn)此兩種方法單獨使用仍然存在的一些缺點，于是研究人員將二種檢測方法進(jìn)行融合，形成一種綜合檢測方法。綜合檢測法將兩者檢測方法的優(yōu)勢進(jìn)行了融合，并將其靈活的應(yīng)用到了生產(chǎn)和生活之中，取得了十分不錯的效用。
二、基于Opencv的計算機(jī)視覺技術(shù)探究
（一）基于Opencv的運(yùn)動物體檢測
運(yùn)動物體在進(jìn)行檢測的時候，基于Opencv的檢測原理主要為：根據(jù)物體某項特定信息，例如，顏色、輪廓、性狀等，在復(fù)雜背景中利用這些特定的信息將物體分離出來。整個圖像的分離過程首先是進(jìn)行視頻流捕捉，然后是進(jìn)行視頻的格式轉(zhuǎn)換，再將圖像進(jìn)行預(yù)處理，從而提取前景物體，減少環(huán)境因素對圖像處理的誤差，最后根據(jù)物體特征提取，并完成對運(yùn)動物體的跟蹤。從圖像中提取所需的目標(biāo)物體，其實質(zhì)就是對整個屋里輪廓進(jìn)行檢測和分割，根據(jù)每個圖像的幀差異來進(jìn)行提取。
（二）基于Opencv圖像預(yù)處理
視覺技術(shù)應(yīng)用于復(fù)雜的環(huán)境之中，由于存在著光照的變化，其場景中所出現(xiàn)的環(huán)境因素對視頻采集設(shè)備性能影響很大。環(huán)境因素會使得獲取的圖像信息的質(zhì)量降低，并且在圖像中無法避免的存在著噪點，這對于運(yùn)動物體的檢測和圖像采集會造成很大的影響。當(dāng)獲取視頻幀圖像之后需對其數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，通常有平滑度濾波處理、圖像填充、圖像背景更新等。
1.平滑度濾波處理
由于在進(jìn)行視頻圖像采集的時候存在著噪點，那么我們就需要對其進(jìn)行噪點處理，以求減小噪聲。濾波平滑度濾波處理，其具有線性和非線性兩種方式，其中線性方式進(jìn)行處理器運(yùn)算簡單、運(yùn)算速度快，但是在進(jìn)行處理之后的圖像都會呈現(xiàn)不清晰的情況。而非線性方式盡心給處理之后，雖然能夠很好的減小噪點，確保信號的局部特點，但是其運(yùn)算的速度會較慢。
2.圖像填充
對于幀圖像進(jìn)行處理，通常采用檢測邊緣填充法或者是腐蝕膨脹法來完成，其中填充法是指當(dāng)檢測出目標(biāo)物體之后，利用邊緣檢測方法來對物體進(jìn)行辨識，然后利用形態(tài)學(xué)的漫水填充法進(jìn)行填充。圖像的腐蝕膨脹則主要是由于攝像機(jī)的性能等問題造成的。
3.實時背景更新
在進(jìn)行圖像差分之前，需要對背景圖樣進(jìn)行確定，并且需要對其進(jìn)行初始化處理。以方便以后在進(jìn)行檢測時候能夠?qū)崟r背景圖進(jìn)行差分計算，只有這樣，才能夠獲得極佳的前景效果。在進(jìn)行圖像差分時，首先需要根據(jù)指定法來確定第一幀背景的圖像，并將其指定為第一張背景圖片，然后在檢測過程中根據(jù)算法對背景實施更新。整個圖像在進(jìn)行更新時，其主要的流程為：判斷并讀取圖像是否為第一幀;將Opencv處理的圖像轉(zhuǎn)化為單通道灰度值;將實時采集的圖像進(jìn)行高斯平滑度處理，去除噪點;最后使用形態(tài)學(xué)濾波處理噪點。
（三）提取前景運(yùn)動物體圖像
檢測運(yùn)動物體的時候，只有在檢測流程中確保精確度，才能夠獲取滿意的前景跟蹤效果。此過程中主要分為兩個步驟，第一步為二值化圖像之后進(jìn)行分割;第二步，圖像分析前處理，進(jìn)行充分填充，確保前景圖的完整性。其中，前景圖的提取主要分為下面幾個步驟：首先對前景圖像和背景圖像進(jìn)行差分，然后對差分的圖像進(jìn)行二值化，再對背景中的前景圖像邊緣進(jìn)行檢測，根據(jù)輪廓進(jìn)行填充圖像。由于攝像頭存在于不同的場景和環(huán)境之中，不論是室外或者是室內(nèi)隨著場景的變化都會對圖像的采集產(chǎn)生影響。那么在前景圖中提取目標(biāo)就需要在檢測系統(tǒng)中采用有效手段來完成背景實時更新。
閥值二值化分割法可以對檢測的物體進(jìn)行前景和背景差圖分割，從而使目標(biāo)物體能夠分離出圖像，且閥值分割先要確定每個像素的點是否處于灰度范圍值之內(nèi)。將圖像中的像素灰度與確定的閥值進(jìn)行比較，其結(jié)果解釋所有像素點分為2類，一類像素的灰度小于閥值，另外一類就是大于閥值。閥值二值化分割時，確定分割的閥值T，然后分割圖像。選取合適的閥值進(jìn)行分割，可以有效的減少光照因素影響，常用的動態(tài)閥值主要有直方圖來法與最大類方差法這另種分割方法。
三、計算機(jī)視覺三維技術(shù)
計算機(jī)視覺技術(shù)的核心為分割問題、運(yùn)動分析、3D立體場景重構(gòu)等，立體視覺主要是從多幅圖像的參照中獲取目標(biāo)物體的三維幾何信息。計算機(jī)視覺所模擬出的3D立體畫面只需要攝像機(jī)從不同的角度同一時間針進(jìn)行圖像捕獲，將2D信息進(jìn)行3D重構(gòu)，進(jìn)而將計算機(jī)程序重建于真實的三維場景之中，以恢復(fù)物體的真實空間信息。
（一）視覺系統(tǒng)
視覺系統(tǒng)捕獲圖像的過程，實則可以看成為對大量信息進(jìn)行處理過程，整個系統(tǒng)處理可以分為三個層次，其一，理論層次;其二，描述層次;其三，實現(xiàn)層次。在攝像機(jī)視覺系統(tǒng)之中，輸入的是2D圖像，但是輸出為3D信息，而這就可以實現(xiàn)對圖像的位置、距離等信息的如實描述。視覺系統(tǒng)分為三個進(jìn)階層次，第一階段為基礎(chǔ)框架;第二階段為2.5D表達(dá);第三階段為三維階段。在第二階段中實現(xiàn)的2.5D表達(dá)，其原理是將不完整的3D圖像信息進(jìn)行表達(dá)，即以一個點為坐標(biāo)，從此點看去某一些物體的部分被遮擋。第三階段的三維階段，則是人眼觀察之后可以從不同的角度來觀察物體的整體框架，從而實現(xiàn)了將2.5D圖像信息的疊加重合運(yùn)算，進(jìn)一步處理之后得到了3D圖像。
（二）雙目視覺
人們從不同角度觀看同一時間內(nèi)的同一物體的時候，可以利用算法測量物體間的距離。此法被稱為雙目立體感覺，其依據(jù)的原理是視覺差原理，利用兩臺攝像機(jī)或者一臺攝像機(jī)，對兩幅不同的圖像進(jìn)行不同角度觀察，并且對其觀察的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析。實現(xiàn)雙目立體視覺與平面視覺圖像獲取，其主要的步驟為：
（1）圖像獲取
從兩臺不同的攝像機(jī)，捕獲幀圖像，由于環(huán)境因素會造成圖像差異困難。為了更好的跟蹤目標(biāo)、檢測，當(dāng)捕獲圖像之后，需要對圖像進(jìn)行預(yù)處理。
（2）攝像標(biāo)定方式
獲得真實坐標(biāo)系中的場景點中的與平面成像點占比見的對應(yīng)關(guān)系，借用三維立體空間中的三維坐標(biāo)，標(biāo)定之后確定攝像機(jī)的位置以及屬性參數(shù)，并建立起成像的模型。
（3）特征提取方式
所謂的特征提取方式主要是為了提升檢測、跟蹤目標(biāo)的準(zhǔn)確性，需要對目標(biāo)物體進(jìn)行特征提取，從而實現(xiàn)對圖像分割提取。
（4）深度計算
深度信息主要是根據(jù)幾何光學(xué)原理，從三維世界進(jìn)行客觀分析，因為距離會產(chǎn)生不同的位置，會使得成像位置與兩眼視網(wǎng)膜上有所不同。簡單來說，客觀景物的深度可以反映出雙目的視覺差，而利用視覺差的信息結(jié)合三角原理進(jìn)行計算，可呈現(xiàn)出深度的圖像信息。
（三）攝像機(jī)模型
攝像機(jī)在標(biāo)定過程中確定了其建立的基礎(chǔ)為攝像機(jī)的模型，攝像機(jī)模型在標(biāo)定過程中關(guān)系到三個不同坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換，分別為2D圖像平面坐標(biāo)系、攝像機(jī)自身坐標(biāo)系以及真實的世界坐標(biāo)系。攝像機(jī)在攝像的時候起本質(zhì)是2D圖像坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，首先要定義攝像機(jī)的自身坐標(biāo)系，將坐標(biāo)系的原點設(shè)置為光心，X、Y、Z成立三維坐標(biāo)系。其次則是建立平面的圖像坐標(biāo)系，用以透視模型表示，其原點也在廣心的位置，稱之為主點。實際應(yīng)用中，物理的距離光心的位置d≠f焦距，而且會遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于焦距，為了解決如此問題就提出了平面概念。在光軸z上設(shè)置一個虛擬的圖像平面，然后在此位置于平面關(guān)于光心對稱。接著，在設(shè)置的虛擬2D坐標(biāo)系中，光軸和原點重合，并且攝像機(jī)與垂直平面的垂直方向相同，真實圖像上的點影射到攝像機(jī)坐標(biāo)系。
（四）3D重構(gòu)算法
視頻流的采集，主要是采用Kinect設(shè)備、彩色攝像頭、紅外發(fā)射攝像頭、紅外接收攝像頭。使用微軟提供API控制Kinect設(shè)備，在操作之前需調(diào)用NUI初始化函數(shù)，將函數(shù)的參數(shù)設(shè)置為用戶信息深度圖數(shù)據(jù)、彩色圖數(shù)據(jù)、骨骼追蹤圖數(shù)據(jù)、深度圖數(shù)據(jù)。上述的視頻流的打開方式不同，既可以是一種打開方式，也可以是多種打開方式，尤其在進(jìn)行Kinect傳輸數(shù)據(jù)處理的時候，需遵循三條步驟的運(yùn)行管線。此三條管線分別為：第一條為處理彩色和深度數(shù)據(jù)，第二條為根據(jù)用索引添加顏色信息，并將其放入到深度圖之中，第三條為骨骼追蹤數(shù)據(jù)。
四、總結(jié)
隨著計算技術(shù)的快速發(fā)展，視覺技術(shù)逐漸被廣泛的應(yīng)用于我們?nèi)粘５难芯恐小１疚耐ㄟ^對視覺技術(shù)的相關(guān)問題進(jìn)行分析，探究了圖像處理、分割、前景提取、運(yùn)動物體觀測以及重構(gòu)3D圖等問題，為實現(xiàn)視覺技術(shù)更加深入研究做出了相應(yīng)的貢獻(xiàn);為廣大參與計算機(jī)視覺技術(shù)研究同仁提供一個研究的思路，為實現(xiàn)視覺技術(shù)的騰飛貢獻(xiàn)薄力。
參考文獻(xiàn)
[1]張海科.基于Opencv的人手識別與跟蹤定位技術(shù)研究與實現(xiàn)[D].云南大學(xué)，2013.
第6篇：計算機(jī)視覺發(fā)展范文
關(guān)鍵詞：計算機(jī)視覺；定標(biāo)方法；應(yīng)用特點
中圖分類號：TP319文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：16727800（2012）007014902
作者簡介：許志雄(1968-),男,浙江紹興人,江漢石油鉆頭股份有限公司工程師，研究方向為計算機(jī)多媒體。
0引言
計算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用在諸多領(lǐng)域占據(jù)了主要位置，并得到了人們的極大重視。在此形勢下，攝像機(jī)的高清晰度亦成為了人們追逐的目標(biāo)，而在計算機(jī)視覺中的定標(biāo)方法有各種不同的處理方式，從而為攝像機(jī)的發(fā)展提供了一個絕好的機(jī)會。由此，計算機(jī)視覺中的攝像機(jī)定標(biāo)方法成為當(dāng)今世界攝像機(jī)研究領(lǐng)域里至關(guān)重要的一個方面，以攝像機(jī)得到的圖像信息作為出發(fā)點來計算三維空間中自然場景的幾何信息成為計算機(jī)視覺的基本任務(wù)之一，并且它的應(yīng)用特點也得到了人們的密切關(guān)注。
1攝像機(jī)視覺投影原理
透鏡成像的原理利用了光的折射現(xiàn)象，而攝像機(jī)的視覺投影原理和透鏡的成像原理相差無幾，只不過在一些細(xì)節(jié)上進(jìn)行了相應(yīng)的改變，使成像更加清晰，以更好地滿足人們的需求。攝像機(jī)視覺投影原理就是利用鏡頭的光學(xué)原理進(jìn)行視覺成像，而其中又有許多理論支持，包含鏡頭與焦距和視角。焦距是指鏡頭的焦點之間的距離,對于攝像機(jī)而言，就是指從鏡頭的中心位置到攝像管，也可以說是成像的位置之間的距離就是攝像機(jī)鏡頭的焦距，只有調(diào)整好了這兩者之間的距離，才能保證攝像機(jī)的攝像效果，這也是保證攝像機(jī)正常工作的首要任務(wù)。視角要受到鏡頭焦距的限制，由鏡頭焦距對攝像的大小情況而決定，攝影師們就是通過對焦距的不斷變換來改變對任務(wù)的造型，從而改變?nèi)藗兊囊曈X效果。對于拍攝相同距離的目標(biāo)而言，鏡頭焦距越大，攝像的水平視角就會變得越窄，這樣帶來的后果就是拍攝到的目標(biāo)的范圍就越小，使得拍攝效果大打折扣，從而給攝像機(jī)帶來不利的使用效益。因此，必須在兩者達(dá)到一個較好的組合效果之時，才能夠充分發(fā)揮攝像機(jī)的作用，并將攝像藝術(shù)發(fā)揮到極致。由此可見，計算機(jī)視覺中的攝像機(jī)定標(biāo)方法將會給攝像機(jī)的拍攝效果帶來巨大的轉(zhuǎn)變。
2計算機(jī)視覺中的攝像機(jī)定標(biāo)方法
2.1三維定標(biāo)法
在人們的平常思維中，凡是物體的影像必定是三維的，本文的理論研究也同樣基于這樣的想法。在討論單幅圖像的設(shè)計標(biāo)定之時，我們所追求的理論基礎(chǔ)就是需要攝像機(jī)的定標(biāo)物是人們所追求的那種三維的效果，在此基礎(chǔ)上再進(jìn)行相關(guān)的理論研究，以達(dá)到相得益彰的效果。在此過程中，首先要準(zhǔn)確定位定標(biāo)物上一些比較重要的點的三維坐標(biāo)，這樣才能夠為后來的工作提供方便；然后在與定標(biāo)物相對應(yīng)的成像上找到相應(yīng)的點的位置，這是至關(guān)重要的一步，這也決定了后面成像的具體設(shè)計方法；最后在那些比較重要的點的圖像上標(biāo)出其具體的三維坐標(biāo)，達(dá)到定標(biāo)物的實際成像效果圖，這樣就可以完全解決攝像機(jī)的成像問題了。這種定標(biāo)方法的基本原理就是充分分析定標(biāo)物的三維信息，同時與它的具體成像位置相關(guān)聯(lián)，在這兩者之間形成一種具體的相對應(yīng)關(guān)系。由此我們可以充分利用計算機(jī)的快速運(yùn)算，實現(xiàn)攝像的功能，并適時進(jìn)行程序功能改進(jìn)，優(yōu)化定標(biāo)物參數(shù)的獲取方法，從而達(dá)到增加攝像機(jī)清晰度的目標(biāo)。
2.2平面定標(biāo)法
與上面的定標(biāo)方法相對立的一種方法就是多幅圖像的設(shè)計標(biāo)定。在這樣的時代背景下，人們的要求應(yīng)盡可能得到滿足，因而理論研究者會在這個方面下足功夫，弄懂這里面的個中玄機(jī)，利用多幅圖像對平面的定標(biāo)物來進(jìn)行物體的標(biāo)定工作，以達(dá)到攝像機(jī)定標(biāo)的目的。這樣的平面定標(biāo)方法就是充分利用平面物體的運(yùn)動特性，在它和攝像機(jī)之間找到一個平衡點，觀察兩者的相對運(yùn)動，這樣的定標(biāo)方法也給拍攝運(yùn)動中的物體帶來了生機(jī)。此方法在實施之余也會帶給人們不一樣的感受，讓人們充分體會到攝像的魅力。當(dāng)然這種考慮運(yùn)動的平面定標(biāo)法會受到特征點的增多的影響，隨著點的不斷增加，定標(biāo)情況就會越來越好，定標(biāo)物的精度也會不斷提高，于是在定標(biāo)物相同的前提下，平面定標(biāo)法自然就可以從定標(biāo)物上獲得更多的數(shù)據(jù)信息，為準(zhǔn)確對定標(biāo)物進(jìn)行定位測量提供了更多的依據(jù)。因此，這種方法的效果要比前面的方法好很多，得到推廣的力度也會大大增加，所得到的經(jīng)濟(jì)效益也會增加，設(shè)備的成本在原來的基礎(chǔ)上還有降低的趨勢。所以，理論研究者的研究領(lǐng)域就會逐漸向這一方面進(jìn)行轉(zhuǎn)變。
2.3兩步定標(biāo)法
有了前面的研究成果作支撐，攝像機(jī)定標(biāo)方法的進(jìn)一步研究就會顯得異常容易，人們的進(jìn)一步要求也會得到滿足，可謂一舉兩得。理論研究者們在有了豐富的理論和實踐基礎(chǔ)之后，利用直接線性的定標(biāo)方法進(jìn)行攝像機(jī)參數(shù)的進(jìn)一步優(yōu)化提高，通過透視原理來修改以前的參數(shù)，然后將修正的參數(shù)進(jìn)行初始值的確認(rèn)，把它們作為現(xiàn)在研究階段的起點，在這樣的起點之上綜合考慮各種外界因素，利用最優(yōu)化的計算機(jī)算法進(jìn)行攝像機(jī)成像程序的改進(jìn)，把原來的程序進(jìn)行升級處理，使得定標(biāo)物的精確度得到進(jìn)一步的提高，這就是我們所提到的兩步定標(biāo)法。它的基本原理其實很簡單，只不過是充分利用了原有的理論，并進(jìn)行了一定的創(chuàng)新而已。但就是這樣的創(chuàng)新步伐的邁出，給計算機(jī)視覺中的攝像機(jī)定標(biāo)方法帶來了新的生機(jī)，也給攝像機(jī)鏡頭的優(yōu)化帶來了很多指導(dǎo)方法。在圖像中心到圖像點的距離保持不變的前提下，參數(shù)的數(shù)量會顯著減少，這樣不僅節(jié)省了材料的用量，而且還進(jìn)一步提高了攝像機(jī)的攝像清晰度，有效彌補(bǔ)了以前清晰度不高的缺點。這樣一來，攝像機(jī)的成像效果大大改進(jìn)，于是才有了現(xiàn)代攝像機(jī)的高清效果，確實讓人們享受到了科技帶來的福音。
3計算機(jī)視覺中的攝像機(jī)定標(biāo)方法的應(yīng)用特點
3.1建立于主動視覺上的自我標(biāo)定
由于計算機(jī)視覺中攝像機(jī)定標(biāo)方法的不斷推廣，一些計算機(jī)技術(shù)在攝像機(jī)的制作過程中得到了較好的應(yīng)用。但是在這之中必不可少地存在一些制作人員或設(shè)計人員的主觀因素，這樣攝像機(jī)的標(biāo)定方法中就會形成形色各異的特點，而且彼此之間可能會出現(xiàn)較大的不同，特別是在主動視覺上的自我標(biāo)定。在主動視覺中，我們所用到的攝像機(jī)可以在一個被控制的平臺上被人們固定，利用計算機(jī)的高運(yùn)算能力，計算機(jī)可以把平臺上所出現(xiàn)的參數(shù)精確地讀出來，我們只需要利用控制攝像機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)順序，讓攝像機(jī)作一定的周期運(yùn)動，就可以在這個過程中得到更多的圖像，然后再利用所成的圖像和固定的攝像機(jī)的運(yùn)動參數(shù)來確定攝像機(jī)的運(yùn)動情況。這種自我標(biāo)定方法比較簡單，但是必須為人們提供精確控制攝像機(jī)運(yùn)動的平臺，這種以主觀意識為主的標(biāo)定特點強(qiáng)化了個人的主觀能動性，讓人們更加易于接受。
3.2進(jìn)行有層次劃分的逐步標(biāo)定
近年來，人們對攝像技術(shù)的理論研究已經(jīng)日趨成熟，并根據(jù)自己的意愿進(jìn)行相關(guān)的研究工作，把自己的想法融入到攝像機(jī)的設(shè)計中，真正做到有層次的逐步標(biāo)定，把所要的標(biāo)定物以逐個擊破的方式實現(xiàn)有層次的程序算法，從而讓人們在邏輯上能夠有所認(rèn)識，并且易于接受，從而達(dá)到有層次劃分的逐步標(biāo)定的目的。分層逐步標(biāo)定法已為標(biāo)定研究領(lǐng)域中普遍認(rèn)同的方法之一，在實際的應(yīng)用中逐漸取代了直接標(biāo)定的方法。因為進(jìn)行有層次劃分的逐步標(biāo)定是符合人們的想法的，而且這種方法的特點是以射影標(biāo)定作為基礎(chǔ)，以某一幅圖像作為基準(zhǔn)圖像，進(jìn)行其它圖像的射影對齊工作，從而將攝相機(jī)中成像未知參數(shù)的數(shù)量減少，更易于為人們所接受。可以說，進(jìn)行有層次劃分的逐步標(biāo)定是人們在實踐中得出的一套符合大勢所趨的標(biāo)定方法，為世人所推崇。
4結(jié)語
綜上所述，計算機(jī)視覺中攝像機(jī)定標(biāo)方法在人們的不斷認(rèn)識中得以應(yīng)用和推廣，在時代的不斷進(jìn)步中逐漸向前發(fā)展。同時，攝像機(jī)標(biāo)定方法的應(yīng)用特點也大相徑庭，各有千秋，從而實現(xiàn)百家爭鳴的態(tài)勢，進(jìn)一步推動計算機(jī)視覺中的攝像機(jī)研究工作的向前發(fā)展。
參考文獻(xiàn)：
第7篇：計算機(jī)視覺發(fā)展范文
關(guān)鍵詞： 計算機(jī) 視覺注意機(jī)制 計算機(jī)視覺注意模型
1.引言
隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)處理量劇增，以及用戶不斷擴(kuò)大的個性化需求，對計算機(jī)信息處理能力提出了越來越高的要求。如何在場景中快速準(zhǔn)確地找到與任務(wù)相關(guān)的局部信息，即物體選擇與識別，已經(jīng)成為計算機(jī)信息處理領(lǐng)域的一個研究熱點。隨著在心理學(xué)領(lǐng)域注意機(jī)制研究的不斷發(fā)展，將注意機(jī)制引入信息處理領(lǐng)域來解決物體識別問題，已經(jīng)不再是紙上談兵。
人類視覺系統(tǒng)進(jìn)行視覺信息處理時，總是迅速選擇少數(shù)幾個顯著對象進(jìn)行優(yōu)先處理，忽略或舍棄其他的非顯著對象。進(jìn)入人類視野的海量信息，通過注意選擇機(jī)制進(jìn)行篩選，就能使我們有選擇地分配有限的視覺處理資源，保證視覺信息處理的效率，這就是視覺選擇注意機(jī)制的原理。依據(jù)人類視覺選擇注意的基本原理，開發(fā)能夠進(jìn)行智能圖像信息處理的計算機(jī)系統(tǒng)，就成為一大任務(wù)。我們研究的主要方向是使計算機(jī)處理對象時，能夠具備與人類相似的視覺選擇注意能力。
2.視覺注意機(jī)制
研究視覺注意機(jī)制是個多學(xué)科交叉的問題，目前多個領(lǐng)域的研究人員都取得了研究成果，并且對視覺注意的理論都形成了一些共識。目前普遍認(rèn)為注意既可以是按自底向上（自下而上）的圖像數(shù)據(jù)驅(qū)動的，也可以是安自頂向下（自上而下）的任務(wù)驅(qū)動的。其中，自下而上的研究主要來自圖像中物體數(shù)據(jù)本身的顯著性。例如，在視覺搜索實驗中，顯著的物體會自動跳出，如圖1中的圓點通過特征對比，以形狀跳出的形式獲得注意。自上而下的引導(dǎo)主要來自當(dāng)前的視覺任務(wù)，以及場景的快速認(rèn)證結(jié)果，即我們可以“故意”去注意任何一個“不起眼”的物體，如我們可以在圖書館浩如煙海的藏書中，找到自己感興趣的那本書。
研究視覺注意機(jī)制的重要方法是研究眼睛在搜索目標(biāo)時的表現(xiàn)。顯著圖中的各目標(biāo)在競爭中吸引注意點，注意點在各個注意目標(biāo)間轉(zhuǎn)移。根據(jù)注意點轉(zhuǎn)移時是否伴隨眼動，視覺注意也分為隱式注意和顯式注意。隱式注意的中央凹不會隨著注意點的轉(zhuǎn)移而移動，而顯式注意的中央凹隨每次注意點的轉(zhuǎn)移而運(yùn)動。
對視覺注意機(jī)制的研究為計算機(jī)視覺的發(fā)展提供了可能。計算機(jī)視覺借鑒人類視覺的注意機(jī)制，建立視覺注意的計算模型。通過“注意點”的選擇與轉(zhuǎn)移，實現(xiàn)對復(fù)雜場景中任務(wù)的搜索與定位，最終來實現(xiàn)實時信息的響應(yīng)處理。在計算機(jī)視覺的研究中，顯式注意應(yīng)用較多。
3.計算機(jī)視覺注意模型
從人的角度來看，人類視覺系統(tǒng)通過視覺，選擇注意在復(fù)雜的場景中迅速將注意力集中在少數(shù)幾個顯著的視覺對象上。從場景的角度來看，場景中的某些內(nèi)容比其他內(nèi)容更能引起觀察者的注意，我們稱之為視覺顯著性，兩者其實是從不同的角度對視覺選擇注意過程的描述。
我們把引起注意的場景內(nèi)容定義為注意焦點FOA（Focus of Attention）。Treisman的特征整合理論中將視覺信息處理過程劃分為前注意和注意兩個階段，各種視覺特征在前注意階段被以并行的方式提取出來，并在注意階段以串行方式整合為視覺客體，即注意的特征和客體是通過不同方式進(jìn)行的。在注意焦點的選擇和轉(zhuǎn)移上，Koch［2］進(jìn)行了深入的研究，他提出注意焦點FOA的變化具有四個特征，即單焦點性：同一時刻只能存在一個FOA；縮放性：FOA的空間范圍可以擴(kuò)大或者縮小；焦點轉(zhuǎn)移性：FOA能夠由一個位置向另一個位置轉(zhuǎn)移；鄰近優(yōu)先性：FOA轉(zhuǎn)移時傾向于選擇與當(dāng)前注視內(nèi)容接近的位置。同時注意焦點具有抑制返回的特點，即FOA轉(zhuǎn)移時抑制返回最近被選擇過的注視區(qū)域。在此基礎(chǔ)上，視覺注意的研究人員提出了多種視覺注意模型。
4.視覺注意模型的研究現(xiàn)狀
人類的視覺注意過程包括兩個方面：一方面是對自下而上的初級視覺特征的加工，另一方面是由自上而下的任務(wù)的指導(dǎo)，兩方面結(jié)合，共同完成了視覺的選擇性注意。與此對應(yīng)，當(dāng)前的計算機(jī)視覺注意研究也分為這兩個方面。
4.1自下向上的數(shù)據(jù)驅(qū)動注意模型研究及分析
在沒有先驗任務(wù)指導(dǎo)的情況下，視覺注意的目標(biāo)選擇主要是由場景中自下而上的數(shù)據(jù)驅(qū)動的，目標(biāo)是否被關(guān)注，由它的顯著性決定。現(xiàn)在，自下而上的注意研究主要基于Treisman的特征整合理論和Koch&Ullman的顯著性模型，Itti、satoh等人均在此基礎(chǔ)上提出了自己的研究模型，并做了一些模型的改進(jìn)研究。自下而上的研究方法通過對輸入圖像提取顏色、朝向、亮度等方面的基本視覺特征的研究，形成各個特征對應(yīng)的顯著圖。另外，一些研究者采用基于局部或全局對比度的方法，來得到圖中每個像素的顯著性，進(jìn)而得到顯著圖。
現(xiàn)有的自下而上的視覺注意計算模型中，Itti的顯著圖模型（簡稱Itti模型）最具代表性。該模型主要包含3個模塊：特征提取、顯著圖生成和注意焦點轉(zhuǎn)移。模型通過初級特征的提取，將多種特征、多種尺度的視覺空間通過中央―周邊算子得到的各個特征的顯著性圖合成一幅顯著圖。顯著圖中的各個目標(biāo)通過勝者為王的競爭機(jī)制，選出唯一的注意目標(biāo)，其中注意焦點的轉(zhuǎn)移用的是禁止返回機(jī)制。但該模型也有一些缺點，如顯著區(qū)與目標(biāo)區(qū)域有偏差、計算量較大、運(yùn)行時間較長、動態(tài)場景中實時處理不平等。
在動態(tài)場景之中，由于Itti模型很難滿足實時性的要求，科研工作者們正在努力研究動態(tài)場景的特性，并建立相應(yīng)的動態(tài)模型。如Wolfe［1］指出，影響前注意的特征包括顏色、方向、曲率、尺寸、運(yùn)動、深度特征、微調(diào)支距、光澤、形狀，等等，其中又以運(yùn)動特征最為敏感。而You等采用了一種空間域特征和時間域特征相結(jié)合的視覺注意模型，該模型假設(shè)當(dāng)場景中存在全局運(yùn)動時，視覺注意對象將極少做運(yùn)動。然而，許多真實的場景并不能滿足這個假設(shè)，限制了模型的適用范圍。Hang等人提出了一種運(yùn)動圖的計算方法，并把運(yùn)動圖作為特征之一，與顏色、亮度、方向等特征結(jié)合。這些研究關(guān)注了運(yùn)動特征對視覺的影響，但是均存在一定的局限性，對于復(fù)雜的運(yùn)動場景的注意焦點計算很難取得良好的效果。
我國研究者也在Itti注意模型的基礎(chǔ)上研究了適合動態(tài)場景中的注意模型，形成了一些理論成果。如曾志宏［2］等人提出注意焦點計算模型，鄭雅羽［3］等提出基于時空特征融合的視覺注意計算模型。這些模型都能較好地提取動態(tài)場景下的視覺目標(biāo)。
4.2自上而下的任務(wù)驅(qū)動的注意模型研究及分析
自上而下的注意即任務(wù)驅(qū)動的注意，通過目標(biāo)和任務(wù)的抽象知識，在一定程度上指導(dǎo)注意焦點的選擇。在自上而下注意模型的研究方面，Laar（1997）提出了一個用于隱式視覺注意的模型，該模型通過任務(wù)學(xué)習(xí)，將注意集中于重要的特征。Rabak［4］提出了基于注意機(jī)制的視覺感知識別模型，該模型在定義目標(biāo)顯著性時，通過語義分析對其他三個自下向上的視覺控制參數(shù)項進(jìn)行線性組合。Salah將可觀測馬爾科夫模型引入到模擬任務(wù)驅(qū)動的注意模型研究中，并在數(shù)字識別和人臉識別的實驗中取得了很好的效果。Itti提出以調(diào)節(jié)心理閾值函數(shù)的形式來控制視覺感知。
目前對自下而上的數(shù)據(jù)驅(qū)動方面的研究較多，而對自下而上的任務(wù)驅(qū)動方面研究較少。因為任務(wù)驅(qū)動的注意與人的主觀意識有關(guān)，同時受到場景的全局特征影響。自上而下的注意涉及記憶、控制等多個模塊的分工協(xié)作，其過程非常復(fù)雜。
5.計算機(jī)視覺注意模型研究的趨勢
自底向上和自頂向下的加工是兩種方向不同的信息處理機(jī)制，兩者的結(jié)合形成了統(tǒng)一的視知覺系統(tǒng)。人類的視覺信息處理系統(tǒng)只有遵循這樣的方法，才能有效地實現(xiàn)視覺選擇注意的目的。
實踐證明，把自底向上和自頂向下的研究相分離的研究方法并不能很好地解決計算機(jī)的視覺注意過程。要想使計算機(jī)能夠準(zhǔn)確模擬人類的視覺注意過程，實現(xiàn)主動的視覺選擇注意的目的，采用兩種研究方法相結(jié)合的形式勢在必行。自底向上的視覺注意計算往往離不開與自頂向下的有機(jī)結(jié)合，實現(xiàn)二者的優(yōu)勢互補(bǔ)是以后計算機(jī)視覺注意研究的一個趨勢。
參考文獻(xiàn)：
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第8篇：計算機(jī)視覺發(fā)展范文
關(guān)鍵詞：計算機(jī)視覺；智能交通；監(jiān)控系統(tǒng)
中圖分類號：TP277
近些年來，隨著我國人民生活水平提高，使私家車輛的數(shù)目急劇增長，并且車輛的增長速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出市政建設(shè)的力度。這樣的事實導(dǎo)致城市交通擁堵、違規(guī)通車、車禍增加，所以迫切的要求加快市政建設(shè)，實施高效率的交通監(jiān)控措施，基于計算機(jī)視覺的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)也由此得到了相應(yīng)的廣泛的發(fā)展和應(yīng)用。那么，計算機(jī)視覺技術(shù)下的智能交通監(jiān)管系統(tǒng)究竟應(yīng)該如何設(shè)計與實現(xiàn)呢？
1 計算機(jī)視覺下的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)
1.1 計算機(jī)視覺技術(shù)
計算機(jī)視覺技術(shù)即利用各種圖像攝錄設(shè)備將通過對視覺目標(biāo)進(jìn)行識別、跟蹤、測量并將由此獲取的視覺信息傳輸至計算機(jī)并進(jìn)而利用圖像技術(shù)進(jìn)行視覺信息處理以達(dá)到進(jìn)一步進(jìn)行智能化處理的視覺處理技術(shù)。
1.2 智能交通系統(tǒng)（ITS）
智能交通系統(tǒng)（ITS）是指通過現(xiàn)代化的網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)、自動控制技術(shù)等有效綜合手段在一定范圍內(nèi)建立的全方位發(fā)揮作用的交通運(yùn)輸綜合管理和控制系統(tǒng)。作為交通運(yùn)輸管理體系的一場新的革命，近年來，由此技術(shù)進(jìn)一步開發(fā)形成的監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)在各個道路的關(guān)鍵路口、路段和其他交通繁忙地域普遍建立，為交通運(yùn)輸管理提供了自動化、智能化的信息收集和處理等多方面的服務(wù)。但是，隨著城市建設(shè)的迅猛發(fā)展和人流、車流量的猛增，更加智能化的交通管理系統(tǒng)的開發(fā)和利用顯然也成為了當(dāng)務(wù)之急。
2 計算機(jī)視覺下的智能交通監(jiān)管系統(tǒng)的建立
正是基于新的發(fā)展需要，我們有必要把計算機(jī)視覺和智能交通監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)一步結(jié)合起來，首先通過計算機(jī)視覺分別對各個道路的關(guān)鍵路口、路段和其他交通繁忙地域等相應(yīng)位置實時進(jìn)行交通信息采集，然后，通過信息傳輸系統(tǒng)、或者進(jìn)行處理后存入服務(wù)器并將處理過的實時交通信息及時傳輸?shù)奖O(jiān)控指揮系統(tǒng)，以實現(xiàn)對于各個道路的關(guān)鍵路口、路段和其他交通繁忙地域的實時監(jiān)控和管理。由此，顯然就需要設(shè)計以下各個子系統(tǒng)并共同構(gòu)建為一個完整的體系。
計算機(jī)視覺下的智能交通監(jiān)管系統(tǒng)
實時交通信息收集系統(tǒng)
監(jiān)控指揮系統(tǒng)
高質(zhì)量信息存儲傳輸系統(tǒng)
圖1 計算機(jī)視覺下的智能交通監(jiān)管系統(tǒng)工作程序示意圖
3 智能交通監(jiān)控系統(tǒng)的實現(xiàn)
計算機(jī)視覺下的智能交通監(jiān)管系統(tǒng)實現(xiàn)的第一步是通過實時交通信息收集系統(tǒng)實時進(jìn)行交通信息采集，即通過對于運(yùn)動物體的分割，在圖像找出有意義的部分，抽出運(yùn)動目標(biāo)的特征，進(jìn)而通過連續(xù)畫面間的變化判斷目標(biāo)的運(yùn)動狀況。在這一系統(tǒng)運(yùn)行中，首先可以“攝像頭讀入”的初始視頻，使用相應(yīng)的算法提取“背景”，然后通過原圖與背景運(yùn)算形成相應(yīng)的“前景”，由此即可進(jìn)一步通過矩形框的使用來達(dá)到“運(yùn)動目標(biāo)檢測”與信息采錄的目的。
圖2 視覺監(jiān)控系統(tǒng)原理圖
3.1 系統(tǒng)功能實現(xiàn)
對運(yùn)動物體的檢測主要有光流法以及差分法兩種方法，由于光流法比較復(fù)雜和耗時，實時檢測很難實現(xiàn)，因而，現(xiàn)有實時交通信息收集系統(tǒng)一般通過差分法的應(yīng)用來進(jìn)行開發(fā)和實現(xiàn)。
3.1.1 幀間差分法
幀間差分法對運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行分割處理過程中使用較多也最為簡單實用的一種方法，其基本原理就是通過在連續(xù)的圖像序列中兩個或三個相鄰幀間采用基于像素的幀間差分并且閾值化來提取圖像的運(yùn)動區(qū)域，進(jìn)而通過逐象素比較獲取前后兩幀圖像之間的差別來判斷運(yùn)動物體的移動狀況。在實際操作中，一般可以假設(shè)用于獲取序列圖像的視頻設(shè)備為靜止物體，設(shè)視頻中連續(xù)兩幀的圖像為It（x，y）和It+1（x，y），然后通過對連續(xù)兩幀的圖像相應(yīng)的像素進(jìn)行比較，利用Dt（x，y）=It+1 （x，y）-It（x，y）這一方程求出相應(yīng)的閾值來檢測出運(yùn)動物體的移動狀況：
Mt（x，y）=
當(dāng)然，必須注意的是，由于幀間差分法所得到的差分圖像在現(xiàn)實中并非由理想封閉的輪廓區(qū)域組成的，因而，運(yùn)動目標(biāo)的輪廓自然也就往往是局部的、不連續(xù)的，且其誤差往往隨著運(yùn)動物體速度的增大而增大，因而，這一方法并不適于對于高速運(yùn)動目標(biāo)的有效檢測。
3.1.2 背景差分法
與幀間差分法不同，背景差分法則是利用當(dāng)前圖像與背景圖像的差分來檢測物體運(yùn)動狀況一種方法。其基本原理是在可控制環(huán)境下，通過對于運(yùn)動背景的固定假設(shè)，設(shè)待檢測運(yùn)動物體的圖像為I（x，y），背景圖像為B（x，y），通過輸入圖像與背景模型進(jìn)行比較，利用D（x，y）=I（x，y）-B（x，y）這一方程求得到圖像中的各像素的變化信息，進(jìn)而檢測運(yùn)動物體的移動狀況：
Mt（x，y）=
當(dāng)然，在實際運(yùn)用中，背景差分法的關(guān)鍵，是要建立一個背景模型，并更新模型。
3.2 程序功能的實現(xiàn)
本程序功能實現(xiàn)所主要使用的是OpenCV函數(shù)。OpenCV能夠?qū)崿F(xiàn)對圖像數(shù)據(jù)的操作，包括分配、釋放、復(fù)制、設(shè)置和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，以及對攝像頭的定標(biāo)、對運(yùn)動的分析等。在函數(shù)實現(xiàn)上，用到了Cv圖像處理的連接部件函數(shù)，運(yùn)動分析與對象跟蹤中的背景統(tǒng)計量的累積相關(guān)函數(shù)等相關(guān)的函數(shù)。本系統(tǒng)就是運(yùn)用圖3介紹使用到的函數(shù)名及其功能和使用格式等來實現(xiàn)對視頻流的運(yùn)動車輛的輪廓檢測的。
圖3 尋找輪廓程序主要算法流程
實驗證明，本系統(tǒng)能夠較好地實現(xiàn)對視頻流的運(yùn)動目標(biāo)的輪廓檢測和對象跟蹤，并能實時更新背景，車輛跟蹤正確率在95%以上，雖然存在著輪廓檢測正確率稍差的缺點，但其主要原因是由于攝像頭所處的角度和運(yùn)動目標(biāo)靠近程度的影響，從根本上并不影響對于運(yùn)動目標(biāo)的實際檢測。
4 結(jié)束語
加快城鎮(zhèn)化進(jìn)程是我國發(fā)展的大趨勢，在這一趨勢下，城市病的治理當(dāng)然可以離不開現(xiàn)代化的科學(xué)技術(shù)。但是，必須注意的是，無論多么先進(jìn)的管理系統(tǒng)，最終都只有通過人的行為才能夠發(fā)揮有效的作用，在這個意義上，設(shè)計與使用先進(jìn)的交通監(jiān)控系統(tǒng)固然是解決交通問題的技術(shù)條件，但是，交通問題的解決，最終還必須依賴于人的素質(zhì)的全面提高。
參考文獻(xiàn)：
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第9篇：計算機(jī)視覺發(fā)展范文
[關(guān)鍵詞]電力系統(tǒng)自動化 計算機(jī)技術(shù) 監(jiān)控
中圖分類號：TK414.3+5 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：TK 文章編號：1009914X（2013）34037101
引文：
隨著我國經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，電力產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的地位越來越舉足輕重，這就要求電網(wǎng)有更高的安全性能，對其可靠性的要求也變得更高。在電力的運(yùn)行中，如果出現(xiàn)故障問題，不僅僅會有很大的安全隱患，同時還影響著居民正常的生產(chǎn)活動。
一、計算機(jī)技術(shù)在電力工程中的論述
隨著電力系統(tǒng)的自動化發(fā)展，出現(xiàn)了大量無人值班的變電站，同時，變電站的信息量也越來越大，電力人員需要經(jīng)過仔細(xì)的分析各種情況并且經(jīng)過自動化的處理相關(guān)數(shù)據(jù)，才能夠及時的發(fā)現(xiàn)突發(fā)狀況，并且科學(xué)地解決問題。
如果沒有自動化的計算機(jī)技術(shù)起著關(guān)鍵作用，這種復(fù)雜的系統(tǒng)對于電力人員來說無疑具有很高的工作強(qiáng)度，正因為計算機(jī)的先進(jìn)技術(shù)，使得電力人員在解決工程問題時更加便利。
在一個完整的電力系統(tǒng)中，需要具備以下功能：數(shù)據(jù)的采集、處理、控制開關(guān)、協(xié)調(diào)和配合其他系統(tǒng)裝置等。隨著計算機(jī)技術(shù)在電力工程中的不斷應(yīng)用，逐漸形成了三種模式，分別是：集中式、分散式、分散和集中相結(jié)合的方式。其中，集中式的結(jié)構(gòu)模式可以利用不同規(guī)格的計算機(jī)對的接口進(jìn)行控制，有效的對變電站的開關(guān)量等數(shù)字信息進(jìn)行集中采集、運(yùn)算和處理，實現(xiàn)對微機(jī)的保護(hù)還有自動化的控制等功能。
二、計算機(jī)視覺技術(shù)在電力系統(tǒng)自動化中的應(yīng)用
計算機(jī)的視覺技術(shù)是指，對采集的數(shù)據(jù)或者圖像進(jìn)行處理分析后，進(jìn)行探討的宏觀與微觀的視覺技術(shù)的探討。在電力工程中，計算機(jī)的視覺功能技術(shù)主要應(yīng)用到三個層面：實時監(jiān)控地方的調(diào)度、對設(shè)備的運(yùn)行進(jìn)行負(fù)荷控制還有對電力系統(tǒng)的自動化控制和處理。在監(jiān)控地方的調(diào)度里，計算機(jī)的視覺技術(shù)和中心調(diào)度的監(jiān)控系統(tǒng)有相似之處，它們都是利用計算機(jī)和專業(yè)的圖像處理設(shè)備對電力設(shè)備進(jìn)行實時的調(diào)度，而對于設(shè)備的負(fù)荷運(yùn)行的負(fù)荷控制，常常需要運(yùn)用工頻或者聲頻進(jìn)行控制處理。到目前來說，還是需要人的視覺參與，并沒有實現(xiàn)真正的自動化控制，對于電力系統(tǒng)自動化的監(jiān)理是電力系統(tǒng)自動化的發(fā)展趨勢，這個技術(shù)是運(yùn)用計算機(jī)的科學(xué)技能來對電力的實時狀態(tài)進(jìn)行控制和數(shù)據(jù)處理，減少值班的人員消耗，實現(xiàn)真正意義上的自動化運(yùn)行模式。它在以下領(lǐng)域運(yùn)用得比較廣泛。
1、在監(jiān)測環(huán)節(jié)中。計算機(jī)的視覺技術(shù)主要是利用它的紅外線圖像識別的功能對電力工程設(shè)備進(jìn)行實時監(jiān)控，在電力設(shè)備上，一般會顯示其表面的溫度，這在一定的程度上可以反映出系統(tǒng)運(yùn)行時的狀態(tài)。同時，利用專業(yè)的圖像采集裝置對電力設(shè)備進(jìn)行紅外線成像拍攝，可以采集到設(shè)備運(yùn)行時溫度的實時狀態(tài)。在這個基礎(chǔ)上，計算機(jī)系統(tǒng)對采集到的圖譜進(jìn)行處理分析，與標(biāo)準(zhǔn)圖譜進(jìn)行參照比較，就可以實現(xiàn)對電力的在線監(jiān)控。另一方面，當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行出現(xiàn)問題時，紅外線的成像技術(shù)還能夠檢測故障的具體方位，為技術(shù)人員檢修故障提供了很大的便利和支持。例如：斷路器的觸頭出現(xiàn)接觸不良的反應(yīng)、輸電線路變壓器少油等故障都會使系統(tǒng)局部設(shè)備產(chǎn)生發(fā)熱的現(xiàn)象。此時若采用傳統(tǒng)的方式進(jìn)行檢修，就無法實時的掌握到電力設(shè)備的運(yùn)行狀況，只能在故障發(fā)生之后才能夠檢測到故障源的位置，確認(rèn)之后才能夠進(jìn)行排除。所以計算機(jī)的視覺性能的廣泛應(yīng)用，首先是讓檢測的方式變得更加簡單，高效；其次是，如果在設(shè)備的檢測中，采集到的數(shù)據(jù)超出了標(biāo)準(zhǔn)范圍的最大值或者最小值，這個時候，計算機(jī)檢測系統(tǒng)將默認(rèn)設(shè)備的這個環(huán)節(jié)已經(jīng)出現(xiàn)故障，并作出相應(yīng)的處理，使故障的定位更加精準(zhǔn)，并且縮短了故障確認(rèn)環(huán)節(jié)的耗時，提高了檢測和系統(tǒng)運(yùn)行的效率。
2、在無人值班和電力環(huán)境監(jiān)控下，計算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用。在無人值班的電力工程系統(tǒng)中，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和微波探測器等設(shè)備組成無人監(jiān)視的系統(tǒng)，利用這個系統(tǒng)對變電站及其周邊的環(huán)境進(jìn)行實時的視頻監(jiān)測，然后采用差分圖像等計算機(jī)的視覺技術(shù)對正在移動的物體進(jìn)行判別，準(zhǔn)確判斷出該移動物體的自身屬性，在出現(xiàn)緊急情況時，實時報警系統(tǒng)就會開始報警。根據(jù)實際經(jīng)驗表明，在合適的天氣條件下，無人監(jiān)視系統(tǒng)的準(zhǔn)確識別率的水平較高，如果在工程系統(tǒng)周圍有火情發(fā)生，紅外線的圖像識別技術(shù)可以對火勢進(jìn)行快速的辨別同時發(fā)出報警的指令。
3、計算機(jī)的視覺技術(shù)應(yīng)用于電力工程的檢測。隨著我國經(jīng)濟(jì)社會的不斷發(fā)展，人們的電力需求也日益的增長起來，所以必須大量的鋪設(shè)電力線路。在線路鋪設(shè)的過程中，需要工程人員仔細(xì)的研究電力線路的鋪設(shè)路徑，通常鋪設(shè)的地理環(huán)境都較為復(fù)雜，這時就給線路巡檢人員增加了很大的困難，在巡檢的過程中效率低，存在著一定的盲區(qū)。如果采用計算機(jī)的視覺技術(shù)，這些問題就可以得到很好的解決。可以在電力系統(tǒng)中安裝監(jiān)控機(jī)器人，監(jiān)控機(jī)器人中被安裝了控制裝置、傳感器、線路檢測裝置還有無線的圖像傳輸設(shè)備等裝置。機(jī)器人在電力鋪設(shè)的過程中能夠?qū)€路進(jìn)行溫度的辨別然后進(jìn)行判斷，從而完成線路鋪設(shè)的檢測工作，在很大的程度上能夠減少惡劣的地理環(huán)境給工程人員帶來的工作難度，從而提高人員的工作效率，增強(qiáng)故障檢測的準(zhǔn)確度。
4、計算機(jī)視覺技術(shù)在系統(tǒng)位置判斷的應(yīng)用。通過使用計算機(jī)視覺技術(shù)可以對電力工程系統(tǒng)的開關(guān)位置還有繼電保護(hù)壓板的位置進(jìn)行檢測。開關(guān)的刀閘存在著三種狀態(tài)：閉合、斷開還有異常的情況。如果開關(guān)刀閘處于的位置不恰當(dāng)，就會影響到設(shè)備的正常運(yùn)行，如果使用了計算機(jī)的視覺技術(shù)，就可以自動的識別開關(guān)刀閘的工作狀態(tài)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)有不正常的運(yùn)行狀態(tài)時能夠及時的進(jìn)行報警。繼電保護(hù)壓板是根據(jù)電網(wǎng)或者變電站的運(yùn)行軌跡的變化而變化的。需要值班人員對壓板的位置進(jìn)行嚴(yán)格仔細(xì)的確認(rèn)和解決，保護(hù)壓板的位置。如果位置不正確，則會對繼電保護(hù)產(chǎn)生不利的影響，從而引發(fā)安全事故。在檢測壓板的方面，如果繼電壓板的信息不能明確的顯示出來，傳統(tǒng)的檢測方式就很難對其進(jìn)行檢測，而采用計算機(jī)視覺技術(shù)可以有效的對壓板盤面進(jìn)行圖像的采集，然后通過識別技術(shù)對其進(jìn)行位置的準(zhǔn)確判斷。
結(jié)束語
在本文中，已經(jīng)大量的介紹了計算機(jī)視覺自動化技術(shù)在電力工程的功能。此技術(shù)不但提高了電力系統(tǒng)的工作效率，同時也使電力工程的整體技術(shù)水平得到了提高，在電力系統(tǒng)的自動化過程中，計算機(jī)技術(shù)也因此得到了更加充分的利用，實現(xiàn)了運(yùn)行管理的自動化和監(jiān)測系統(tǒng)的自動化。
計算機(jī)視覺技術(shù)在可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)技術(shù)的缺陷，當(dāng)電力工程自動化中遇到實際問題的時候，計算機(jī)的視覺技術(shù)得到了充分的肯定。隨著電力系統(tǒng)的不斷完善，復(fù)雜度也不斷的在提高，所以在系統(tǒng)的維護(hù)方面也出現(xiàn)了更高的要求，計算機(jī)的視覺技術(shù)一定會成為電力工程中重要的科學(xué)技術(shù)，并且前景非常可觀。
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