计算机视觉分析技术精选(九篇)

第1篇：计算机视觉分析技术范文

关键词：计算机；视觉技术；应用；分析

中图分类号：TP37 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）03-0242-02

计算机人工智能技术中的一项重要技术就是计算机视觉技术，这种技术主要是让计算机利用图像来实现认知环境信息的目的，这一目的的实现需要用到多种高尖端技术。近年来随着计算机技术以及计算机网络的普及与发展，计算机视觉技术也得到了较快发展，并且在实际生产与生活中的应用也越来越广泛。

1 计算机视觉技术概述

1.1 基本概念

计算机视觉技术主要研究计算机认知能力的一门技术，其具体主要是通过用摄像机代替人的眼睛，用电脑代替人的大脑，最终使计算机具备类似于人类的识别、判断以及记忆目标的功能，代替人类进行部分生产作业。人们目前研究的人工智能技术中的一项重要内容就是计算机视觉技术，通过研究计算机视觉技术可以让计算机拥有利用二维图像认知三维环境的功能。总的来说，计算机视觉技术是在图像与信号处理技术、概率分析统计、网络神经技术以及信息处理技术的基础上，利用计算机来分析、处理视觉信息的技术，它是现代社会新兴起的一门高新技术。

1.2 工作原理

在亮度满足要求的情况下，首先使用摄像机对具体事物的图像信息进行采集，利用网络把采集到的图像信息向计算机内部输送，然后在计算机系统内部处理加工图像信息会把事物的原始图像得到，随后利用图像处理技术进一步处理原始图像，获得优化质量效果之后的图像，分类与整理图像中有特征价值的信息，通过智能识别技术识别与描述提取到的图像信息特征，最后把得到的高层次的抽象信息存储起来，在进行识别事务时分析对比这些储存信息就可以实现事物的识别，这样视觉系统的基本任务也就完成了。其具体视觉系统如图1所示：

1.3理论框架

人类研究视觉技术虽然起步比较早，但取得较大进步是在20世纪80年代初伴随着视觉计算理论的出现。它的出现把研究视觉理论的策略问题解决了，视觉技术是一项特别复杂的信息处理过程，要想对视觉的本质准确完整的理解，必须从不同角度与层次研究与分析视觉本质。视觉计算理论研究层次大致可分为：计算机理论、算法以及实际执行。站在计算机理论的角度分析视觉技术，我们可知必须用要素图、维图、以及三维模型表像来描述视觉信息。

所以，可以把计算机视觉技术当做从三维环境图像中抽取、描述与解释信息的过程，其主要分析步骤可分为感觉、处理、描述、识别、解释等。若依据上述各过程实现需用到的方法与技术的复杂性划分层次，可大致把计算机视觉技术划分为：低层视觉处理、中层视觉处理、高层视觉处理三个层次。

2 计算机视觉技术在自动化中的应用

2.1 农业自动化中计算机视觉技术的应用

在农业自动化中应用计算机视觉技术可以全天候实时监测农作物的生长状况，便于科学管理农作物。还可以应用计算机视觉技术来检测农产品的质量，例如可以应用计算机监测技术来监测大多数蔬菜的质量，传统的人工检测蔬菜质量的方法，不仅费时费力，而且检测结果的准确性也不能很好的保证，在实际人工检测过程中还容易伤害蔬菜，可以通过利用计算机视觉技术来感应蔬菜自身释放的红外线、紫外线以及其他可见光的能量大小，然后和质量达标蔬菜的光线能量大小进行对比，根据这些对比结果可以把蔬菜质量的好坏准确判断出来，在蔬菜质量检测过程中应用计算机视觉技术，把传统的蔬菜检测方法完全颠覆了，极大的方便了农产品的质量检测，由此可见，计算机视觉技术在农业生产中有很高的使用与推广价值。

2.2 在工业自动化中计算机视觉技术的应用

计算机视觉技术在工业自动化应用的一个重要领域就是可以精密测量零件尺寸，其测量与被测对象的原理如图2所示。

光学系统、计算机处理系统以及CCD摄像头，是计算机检测系统的主要组成，被测物体由光源发出的平行光束进行照射，利用显微光学镜把待检测部位的轮廓图像呈现在摄像机的面阵CCD上，然后再通过计算机处理这些图像，进而把被测部位的轮廓位置信息获取下来，若被测对象是出现位移时，可通过两次重复测量，利用两次测量的位置差就可以得出，被测物体的位移量。

此外计算机视觉技术还可以应用于逆向工程中，应用3D数字化测量仪可以快速准确的测出现有工件轮廓的坐标值，同时还能构建曲面，保存成CAD或CAM图像，把这些图像送入CNC制作中心加工，便可制作出产品，这也就是所谓的逆向工程。由上述分析我们可知逆向工程要想实现，最关键的一环就是如何通过精密测量系统来测量样品的三围尺寸，获得各部位数据，进而做曲面处理进而加工生产。对于这一难题我可以通过利用线结构光测量物体表面轮廓技术来实现，器具体轮廓结构示意图如下图3所示。

这种测量方法的工作原理为：利用激光穿越平行、等距的振幅光栅组件，或直接采用干涉仪发出的干涉条纹，形成平面条纹结构光，再向物体表面投射，由于物体各表面的深度与曲率的不同，条纹会自动出现变化，然后再通过使用CCD摄像机对变形条纹进行拍摄。这样就可以把物体表面轮廓的变化情况分析出来。摄像机在拍摄图像的过程中，把图像信号转化为模拟信号，再转化为数字信号，然后经过传送再还原信号到图形处理系统，就得到三维轮廓图像。

在工业自动化中计算机视觉技术的深入广泛应用，不但使工业产品的生产质量得到了保障，而且跨越式的提高了工业产品的生产速度。如计算机视觉技术可以很好的检测产品包装质量，封口质量以及印刷质量等等，如我国重点指定的印刷造币机器的南京造币厂，由于货币制造印刷是由印刷造币机器来实现的，所以要严格要求其生产工艺，一丝一毫的生产差错都不允许存在，为了保障印刷制造出来的造币机器质量完全达标，必须严格精确检测生产出来的成品。在印刷造币机器的过程中要求要有非常高的计算机视觉技术，随着计算机视觉技术的不断进步，计算机视觉技术已经对印刷造币机器的需求完全满足了，实际的应用效果也非常理想，印刷造币机器在实际生产的过程中，南京造币厂把计算机视觉技术应用在了每个应刷造币机器最后的生产工序上，硬币受到重力下落的瞬间，计算机视觉技术可以瞬间采集图像的信息，准确拍摄硬币在下落过程中的图像，通过高速光纤传感器可以把硬币图像向计算机系统快速传输，利用计算机系统处理信息与识别信息的超强能力，可以及时识别硬币质量，经大量实践研究得出，在印刷造币机器上应用计算机视觉技术已经几乎没有检查差错现象的发生，由此可知，在工业自动化中计算机视觉技术的应用不但可行，而且发展空间还很大。

2.3 在医学自动化中计算机视觉技术的应用

在医学领域计算机视觉技术也得到了广泛应用，如医学中经常用到的CT图像以及X射线图都用到了计算机视觉技术，这些技术的广泛应用很大程度上方便了医生准确判断病人病情，另外，在生产药品的过程中，应用计算机视觉技术可以高效检测药品包装的合格与否，其基本流程是：传送装置先准确运输药品到指定位置，传送装置自身又可分为检测与分离两个区域，在传送药品的过程中药品的图像信息会被特定的摄像机采集，采集完成后向计算机系统传递采集信息，然后计算机系统会分析与处理这些信息，把没有包装好的药品自动识别出来，并且向分离区传递识别信息，分离区的自动装置会依据传输的分离信息，隔离开没有包装好的药品，这样就可以有效分类包装好的药品与没有包装好的药品，在药品包装检测方面应用计算机视觉技术代替传统人工检测，不但可以实现药品准确无误的检测，而且还可以大大提高检测药品包装质量的效率，完善了药品生产的自动化，由此可见，在医学自动化中应用计算机视觉技术可以积极促进医学自动化的发展。

3 结束语

总之，计算机视觉技术是一门研究计算机识别能力的高新技术，它涵盖了很多其他技术，具有一定复杂性。要想使其在自动化生产中得到更好地推广与应用，我们必须在明白其基本概念、工作原理以及理论框架的基础上，结合实际生产情况，不断进行深入研究，只有这样才能使计算机视觉技术得到更好地推广与应用，才能使这项现代化的高新技术更好的服务于社会，服务于人类。

参考文献：

[1] 龚超，罗毅，涂光瑜.计算机视觉技术及其在电力系统自动化中的应用[J].电力系统自动化，2003（1）.

[2] 李永奎，刘冬.计算机视觉技术在农业生产中的应用[J].农业科技与装备，2011（6）.

第2篇：计算机视觉分析技术范文

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3篇：计算机视觉分析技术范文

关键词：图像处理 计算机视觉 立体视觉

在实际工程实践中，由于受现场条件和测试技术本身的限制，结构动位移的测试往往存在一定的困难和挑战，这也使动位移并未成为结构动力性能评估中一个常见的评估指标。结构动位移响应是直接反映结构在动力荷载作用下安全性和整体性的重要参考指标。随着工程结构或构件建造得越来越柔和复杂结构模型试验研究的发展，如大跨度桥梁、高层建筑、索结构等的现场测试以及结构振动台试验、风洞试验等，结构动位移的测试显得尤为重要。

计算机视觉是研究计算机模拟生物外显或宏观视觉功能的科学与技术，是一个发展十分迅速的研究领域，其研究手段涉及甚广，如图像处理、机器视觉、医学图像分析、模式识别、计算机图形学、人工智能等。当计算机通过视觉传感器（比如相机或摄像机等）试图分析三维空间的物体时通常只能给出二维图像，通过计算机分析和处理图像信息，可以重构实物的三维几何信息，包括其形状、位置、姿态、运动等。因此，通过计算机视觉技术实现结构动位移的测量是可行的。上世纪八十年代中期以来，随着计算机软、硬件技术的不断发展，在土木工程领域，国内外很多学者尝试将计算机视觉技术用于结构的几何测试，包括结构的位移（静、动位移）、裂缝、表观外形等。Aw和Koo采用数码照相机来进行预设目标的坐标测量，经过基于计算机视觉理论的光束法优化后，其测试精度为2.24mm。Nieder？st和Maas利用数码摄像机来测试混凝土梁在脱水收缩过程中的变形情况，其在相机视场为80cm时测试精度可达0.03mm。相类似地将计算机视觉技术用于结构特性的测量例子还有很多，比如混凝土管片变形检测，梁破坏试验中的变形测量，远距离桥梁变形测量，轨道梁破损状况的检测等。相比于结构静态几何特性的测试，结构动态特性的测试应用相对不多。Olaszek利用摄像机来摄录桥梁的振动情况，并以计算机视觉技术进行结构动位移重构分析，得出的动位移测试精度为1mm左右。Yoshida等采用立体视觉技术来测试一块薄板的三维振动特性。

一、单相机标定

二、基于立体视觉的两相机立体标定

三、图像点跟踪

图像点跟踪是基于立体视觉的结构位移测试手段中的重要环节。在图像（或视频）分析过程中，点跟踪的精度会直接影响位移测试的最终结果。在实际测试中，本文采用两个黑方格组成的目标模板粘贴在所测结构的表面，方格尺寸均为30×30mm，两方格的交叉角点作为图像分析的跟踪点。

四、三维点重构

第4篇：计算机视觉分析技术范文

关键词：智能视频监控；目标跟踪；运动分割；图像标定

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2012）35-8499-03

1　概述

在人类的活动所涉及的各种信息中，以视觉信息所占是比重最大。人类主要依靠视觉系统来形成记忆。计算机视觉系统便是模拟人类视觉系统的某些功能，用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪、测量，实现计算机对三维景物世界的理解。计算机视觉是计算机科学和人工智能的一个分支，目前既是工程领域也是科学领域里一个极富有挑战性的研究项目，它的实现，将给相关重要应用领域，如制造业、医疗诊断、检验以及军事领域中的智能、自主系统等，带来质的改变。近三十年来，计算机视觉技术已经取得了突飞猛进的进展，它的巨大应用前景将使得这种发展势头继续保持相当长的时期。

计算机视觉是通过运用各种成像系统代替人的视觉器官实现成像输入的，再由计算机来代替大脑完成对视频图像的分析和处理。目前有两种技术途径可以实现计算机的智能视觉效果，一个是仿生学方法，另一个是工程方法。仿生学是从分析人类视觉入手，通过对人类视觉成因原理的了解，参考人类视觉建立一个计算模型，用计算机系统将所有的过程和结果一一重现。由于这种技术方法目前还有许多难题需要破解，进展十分缓慢，因此更多的考虑采用工程方法。工程方法脱离了人类视觉系统的种种条框，从另一个角度寻找各种可行的技术方法实现计算机的视觉功能。

对于人类来讲，视觉系统虽然是获取信息的途径中占比最大的，但是，其他获取信息的通道也是必不可少的。在人类的智能系统中，感知行为是通过各个通道分别获取信息，然后汇集起来，使人类获得一个全面的感知。每个通道所获取的信息对于事物的理解或许是不全面的，但是，将所有的信息通道所获取的信息进行总和后却是可以得到一个相对完整的认识的。以前所研究的比较初级的人工智能系统就犯了以偏概全的毛病，希望通过独立运行一个完美的功能子系统就能获取所有的信息。为了达到这样一个目的，不得不去人为施加种种约束条件，或者造一些脱离实际的理想数据，结果可想而知。我们在研究计算机视觉系统的可行性方法的时候，也要认识到计算机视觉只是人工智能的一部分，它的功能是不能够孤立实现的，必须结合不同的应用背景，与不同的感知通道相互配合，综合达到智能视觉监控系统的目的。例如，计算机视觉系统运用在通信中，应与语言通道想配合；在发现和跟踪目标的应用中就要注意和激光和超声波等非视觉技术配合等。目前，关于计算机视觉的理论还不是太完善，但是相关的应用已经先行一步，该文对计算机视觉系统方面的实际运用方面进行了研究。

2　计算机智能视频健康概述

2.1计算机智能视频监控研究现状

计算机视频监控是通过计算机视觉和图像处理来完成对目标的一系列监控目的，比如运动检测、运动目标跟踪、目标分类以及目标行为的描述与理解等。将这些监控目的进一步划分，其中运动目标的类与跟踪、运动检测是近年来视频监控领域里研究较多的项目，也是属于视觉处理中低级和中级的部分；而高级部分是行为的描述和理解，这也是业内近年来较多受到关注的研究热点，它代表了监控行业未来的发展方向，也是信息产业的未来发展趋势。由于它巨大的应用前景，产业界、学术界和各级管理部门都对它给予了高度重视，其中蕴藏着的巨大商机和所带来的经济效益更为人们津津乐道。

人们可以运用计算机智能视频监控系统对拍录到的图像序列进行自动分析，它特有的计算机视觉和视频分析技术可以自动完成这个过程，不需要人为进行过多干预。这样，就可以在很大程度上解决“他们正在做什么”、“他们将会做什么”的问题，而后，人们通过进一步的决策推理过程对“我们可以采取什么问题”的疑问给出答案。目前，社会上发起的平安城市等大型项目已经给智能视觉系统的应用提供了可供借鉴的方向，同时，还可以扩展到人流量统计、监控偷油行为、入侵行为等，这些需要用到智能识别系统的项目都使得人们逐渐对计算机智能视频监控系统重视起来。

2.2计算机智能视频监控系统与运动目标检测技术

目标的运动检测是一项相当困难的工作，这是因为背景图像中往往还存在一些动态变化的影响，如影子、光照、遮挡、混乱干扰以及天气等。这些因素的干扰使得人们很难将运动变化的区域从背景图像中提取出来。直接影响了对目标的分类、跟踪和行为理解等后期处理。目前，常用了运动目标检测技术有背景减除、时间差分、Rosenblum等。

2.3计算机智能视频监控与运动目标跟踪技术

2.3.1运动分割

动态环境中捕捉到的运动目标图像大多受到各种不确定因素的影响，如影子、物体之间或者与环境之间的遮挡、摄像机的运动、光照条件的变化等，这些都给准确有效的运动分割带来困难。但是，快速准确的运动分割是一个相当重要的环节。就拿影子的干扰来说，若是影子与与检测目标分离，容易引起误会，将影子误认为是场景中的目标；若是影子与目标相连，则会扭曲了目标的形状，使得基于形状的目标识别方法不再可靠。目前主要采用的是背景减除法，这种方法的适用范围有限。人们目前还没有找到对于任何复杂环境中的动态变化均有适应性的处理模型。研究者们试着运用时空统计的方法构建自适应的背景模型，也许对于那些不受限于环境的运动分割而言是个好方法。

2.3.2目标跟踪的分类

2.3.2.1根据目标跟踪与目标检测的时间关系可分为三类

一是先检测后跟踪，而是先跟踪后检测，三是边检测边跟踪。

2.3.2.2根据目标跟踪的所采取的策略来分，有3D和2D两种

3D的方法是在一个由基于坐标系构筑的三维立体世界内进目标进行跟踪，2D则是在一个二维平面内对目标进行锁定跟踪。2D的方法所需处理的数据较少，跟踪操作速度较快，但是，对于遮挡问题无能为力。

2.3.3跟踪方法细分

2.3.3.1基于特征的跟踪方法

不管是刚体运动还是非刚体运动，在一序列图像中，相邻的两帧图像中，由于采样时间间隔十分短，在视觉上差别微小，可以认为是这些个体特征在形式上具有平滑性。

2.3.3.2基于主动轮廓的跟踪方法

用参数表示轮廓线，运用目标的边缘特征提供运动方式、物体形状之外的其他目标信息。

2.3.3.3基于运动估计的跟踪方法

运用运动估计技术对目标进行分割和跟踪是一种常用的做法。

2.4　图像标定

由目标在图像坐标系下的坐标来求得在世界坐标系下的坐标，称之为图像标定。通常是根据摄像机的内外参数来实现的，简称为摄像机标定。这种方法中，需要注意的是摄像机所得到的图像投影容易受到几何形变的影响，这样在建模的时候，导致精度不够。像平面与所拍摄的物平面上的两条平行线，在图像上就可能是两条相交的直线。一个匀速运动人，想要在图像坐标系下计算出其速度。但是，在近距离拍摄时，测得的速度快，远距离拍摄的时候，测出的速度慢。在进行目标跟踪之前，对目标进行良好的图像标定，可以使目标的动态特性建模效果更加精确。

2.5　计算机智能视频监控技术难点

数字化、智能化是视频监控系统的未来发展趋势。目前，视频监控系统系统智能化还需面对许多问题，这些问题大多源于计算机视觉技术方面。

2.5.1从实际情况来看

视频监控系统需要面对一个十分复杂且不断变化的应用环境，这给计算机视觉技术的应用带来了更高的要求，要求能够自动、连续地工作，才能将目标从复杂环境下的分离、结构出来，从而进一步完成其他分析工作。

2.5.2其次，运动目标本身具有多样性的特征

如何使这些目标摆脱客观环境的限制，将目标的变化区域从背景图像中提取出来，从而目标进行运动分析、分类，尤其是对非刚性目标运动进行跟踪、行为理解还是相当困难的，这也是智能视频监控系统领域里近年来研究的重点。

2.5.3若是监控的范围扩大，就需要大量的摄像机进行协同工作

但是，实现多台摄像机对运动目标连续、一致的视觉分析还非容易之事。

2.5.4目前该领域内还产生了建立视频数据库的想法

系统通过这样的方法实现海量视频信息的存储、检索和查询，这方面也是近年来研究的热点，目前还处于起步阶段。距离视频监控系统的智能化目标还有相当长的路要走。

2.6计算机智能视频监控应用前景展望

2.6.1　人数统计

在许多人流量大的地方都有人流量统计的需求，如火车站、广场等。这时候目标以人头为基本计算单位，对人头的检测和跟踪是主要技术要求。实际上这种检测轮廓非常重要。

2.6.2　车流量统计

在许多路口，交通部门对车流量也需要有个大概统计，许多地方的车流量可以通过其他检测手段检测，视频图像是最快和较为准确的一种方式。

2.6.3　遗留物检测

自911事件发生以来，全球对于公共安全的意识日益重视，各国纷纷采取多种措施防范恐怖主义袭击，例如加强出入口管制、随身行李检查、增加警备人员数目、追踪可疑人士的行径等。其中，监控系统扮演了非常重要的角色，特别是在车站、机场、大型商场等人口密集的地区，一旦发生炸弹引爆等恶意袭击事件，后果不堪设想。为了及早防范，监控系统需要采用具备遗留物侦测的智能分析系统，对可疑滞留物品实行及时通报和处理。　另外，遗留物侦测也可以用来解决自动提款机（ATM）的安全问题。部份不法份子会在ATM加设卡片阅读机或贴上误导性信息，达到骗取钱财的目的，设置遗留物侦测系统可以及时发现这些非法架设的物品。　遗留物侦测还可以用于侦测遗规泊车的情形，结合车牌辨识系统更可达到全自动的智能化执法。一旦发现禁止停车区域有车辆停留，便会触发遗留物警报讯号，并启动车牌辨识器记录违规停泊车辆的车牌号码，大大降低交通执法人员的工作量和运作成本。

2.6.4　遗失物检测

在博物馆或公共展览厅贵重物品失窃的情形时有发生，单纯依靠录像做事后处理的消极性做法往往不能解决问题，如果在物品遭窃的瞬间就能马上发现对于防范事件有相当重要的作用。遗失物侦测的作用是可以侦测到画面上物品被移走或是偷走的情形，及时发出警报，同时也能自动分辨出对象属于遗留物还是遗失物。但这类检测对同色物体的分辨分析运算能力有很高的要求，同时对硬件的配套布置也有很严格的要求。

当摄影机被移动或是画面被遮蔽时会造成场景变化，侦测器便可以根据这种情况判断摄影机异常并发出警报。这种应用更加广泛。通产的移动检测都属于此范畴。

在实际应用场景中，日光对监控的影响较大，一般要避免逆光。

3　结束语

综上所述，目标跟踪有非常广泛的应用市场需求，我国还处于起步阶段，研发出具有自主知识产权的、稳定可靠、技术先进、节约成本等特点的智能监控系统，可以有效填补国内空白。随着技术的成熟，硬件的推陈出新，应用产品的大幅降价，使得应用范围不断扩大，将来这方面会有更好的前景，使之成为一个能带动相关产业集体发展的一个新型产业。

3.1　对经济发展的作用

良好的市场前景会促进企业在该产业的科技力量投入，有力促进了智能监控技术革新，使得企业进入了经济发展的快车道，同时带动了电子产业及相关企业的技术革新及经济发展。形成技术革新与资金的一个良性循环。

3.2　对社会发展的作用

增加了对地方经济和就业需求的拉动。产业链的形成，强化实施企业之间的横向经济联合和技术协作，通过企业间技术平台上的横向协作，在特色产业基地内形成合力，打造一条新型的产业链。

3.3　对人才培养推动作用

企业的相关类技术人员之间不断的合作交流，大大提高了企业相关类技术人才一个质的飞跃。达到技术推介和人才培养的目的，为国内，特别是经济发达地区今后在电子科研技术领域的进一步发展奠定人才技术的基础。

参考文献：

第5篇：计算机视觉分析技术范文

关键词：计算机；图形图像设计；视觉传达设计；异同点；应用

一 前言

从行为方式来分析，视觉传达改变早已出现，然而，如果站在学科角度来分析，视觉传达则为一个新鲜领域。视觉传达指的是将视觉符号作为信息传递的一个主要通道，人们通过视觉符号进行信息交流和信息共享。并且，这也是人们传播信息的一重要方式。据统计，人类约70%的信息都是通过视觉系统所获得的，但是，对外部环境信息作出反应过程中，在人类感官系统中，视觉系统占据着主导位置。若人类借助视觉系统来接受信息，再用另外一感官接受其它信息，若这两个信息存在矛盾时，那么人类将会对视觉信息作出相应反应。

二 关于计算机图形图像设计和视觉传达设计的分析

2.1 概念和设计思路

对新时代的人们来说，其数码艺术早已渗透到人们的日常生活当中，成为十分流行的艺术创作手法，特别是对年轻一代人来说，都热衷大胆进行尝试，从而通过此方式去释放作者的想象力，来表达出自己的内心情感，因此，此种艺术创作手法既简单又复杂。对于计算机图形图像设计与视觉传达设计来说，不仅能够解放设计师双手，而且又能使设计者思维更富有其弹性，不受技巧框住，不受现有知识所影响，以便创造出更多无意识、不合常规的特殊作品，这势必会成为计算机图形图像设计与视觉传达设计的独特之处。一般来说，人们把视觉传达设计看作为表达人思维的一种手法，特别是在视觉传达设计中，将文字和图像紧密结合，二者相互补充，衬托出对方的优势，因此，视觉传达对符号设计时，要尽量将而这加以优化，充分发挥出符号优势，从而将整体予以转达。

2.2 设计手法和设计技术

随着时展的进步以及行业发展内在需求，因此，我们要充分认识到电脑和设计二者之间的联系，将计算机变为设计工作者的一重要设计工具，表达设计者的设计理念，再分享给人民大众。再加上，信息全球化的高速发展，远远离不开计算机图形图形设计，特别是在广告、电影等发展领域当中，都要求有很强的计算机图形图形设计技术。并且，在设计过程中，设计者也可以借助各种工具软件，适当调节图形图像的清晰度，从而给观众良好视觉感受。

三 关于计算机图形图像设计和视觉传达设计异同点

3.1 相同点

计算机图形图形设计和视觉传达设计过程中，一般会应用到Photoshop 软件，它是Adobe 公司开发的一个跨平台的平面图像处理软件。PS 的专长用于图像处理，而不是图形创作。图像处理是对已有的位图图像进行编辑加工处理以及运用一些特殊效果，其重点在于对图像的处理加工。大多数内容都是难以区分的，换言之，它们的共同点是非常多的。比如：在专业课中，都会涉及到绘图、色彩等知识，在此方面的学习具有相同点，而且，在现代设计思路、创作方式都是互通的，对点、面、体等的排列原则也都是相同的。

3.2 不同点

3.2.1 目标任务不同

视觉设计工作者的目标任务是为找寻美感，打造良好的设计形象，熟练掌握媒体动态所产生的；但是，计算机图形图像设计目标任务是把动态和静态紧密结合，塑造二维和三维空间所产生的。

3.2.2 技术方法不同

视觉传达设计除要对核心技术进行学习之外，对理论知识学习也要引起高度重视，因此，视觉传达设计相对比较枯燥、乏味，但是，计算机图形图像设计相对十分有趣，除要学习专业课程之外，对视频编辑等内容的学习也是非常重要的。

四 当前计算机图形图像设计和视觉传达设计的应用探究

4.1 包装设计

在市场或者是超市当中，新颖、特别包装设计会可以吸引消费者眼球。因此，对于视频和服装包装远远离不开计算机图形图形与视觉传达设计。包装成为实现使用价值的一个重要手段，不管是在书籍封面或者是各种宣传彩页的制作，上述这些带有良好视觉传达的商品，通常都和计算机图形图像设计有关，对思想性与知识性予以重新认识。其中，色彩、透明度等的不同都会传达出不同视觉效果。

4.2 广告与影像创意设计

在广告和影像创意设计当中，都远远离不开计算机对图形图形的处理，在经过处理之后，便会带给大众各种不同创意效果。可以说，创意设计为艺术设计的一个枝干，但是，这种设计往往不带有商业性目的。然而，因创意设计能够为设计爱好者提供更为广阔空间，所要，大量设计工作者学习计算机图形图像设计知识，表达出各自不同的视觉创意。

4.3 插图和绘画设计

因计算机图形图图像设计拥有绘画和调色的功能，因此，大量插图工作者首先利用铅笔来绘制草图，再借助图形图形设计软件来绘制插图。另外，近几年来，像素画极其流行，从而使更多设计者能够通过图形图形设计来创作自己个性化作品，并且，此类作品有较强视觉冲击力。

五 结束语

总体来说，在当今信息高速发展的时代，科学技术成为国家进步的主要力量。而在我国各行各业当中，计算机图形图形设计和视觉传达设计应用十分广泛。因此，我们只有在对现有技术加以改革，认真对视觉传达设计进行研究，将计算机图形图形技术为人们的生产和生活服务，为社会发展贡献一份力量。在现今领域中，都充满巨大挑战，因此，计算机图形图形设计必然会更好的适应社会发展，尤其是在于视觉传达设计的结合更为重要，二者相互影响，相互促进。我们坚信，在不及的将来，必然会有新突破，

参考文献

[1]郑刚，辛欢.计算机图形图像设计与视觉传达设计[J].兰州工业高等专科学校学报，2004（2）.

[2]范丽萍.计算机图形图像设计与视觉传达设计[J].电脑编程技巧与维护，2012（4）.

[3]金波.数字时代视觉传达设计的构成关系浅释[J].美术大观，2007（4）.

第6篇：计算机视觉分析技术范文

【关键词】Opencv;计算机视觉技术;系统;研究

随着计算机技术的快速发展，计算机设备逐渐被应用到社会生活的各个方面，尤其是在当前计算机视觉技术和图像处理技术快速发展的时期，各个科技领域中的计算机视觉技术已经逐渐成熟。计算机视觉技术主要是利用计算机智能化来替代人眼，即对于客观存在的三维立体化世界的理解和识别，整个实现过程均是以计算机技术作为基础。随着计算机视觉技术的不断发展，现今其已逐渐成为了一门神经生理学、计算机工程、信号学、物理学、应用数学等综合性学科。计算机视觉技术系统其在高性能计算机基础之上来实现对大量数据的获取，并且通过智能算法来对获取数据进行处理，从而完成对数据集成。

一、视频中运动物体检测原理

对于视频中的运动物体检测主要分为两中方法，其一为宏观检测法;其二为微观检测法。宏观检测法是对获得的整幅图像进行检测，而微观检测法则是对所需要的区域进行图像检测。视觉技术在检测运动物体的时候，首先对图像进行采集，并对采集的信息数据进行预处理，将图像进行分割，然后分别提取运动物体的影象，从而实现参数的更新。图像采集过程中采用背景差分法，实现对背景图像的提取，其通过一定算法采用人为手段获取没有背景的图像。另外在进行运动物体检测的时候还可以采用帧间差分法，其主要是实时获取帧图，然后实现一帧一帧图像比值的比较，从而获取具有差值的图像。运动物体进行检测的时候需连续获取帧图，将这些帧图组合起来，其实就是物体的运动轨迹，然后同分割技术就能勾勒出物体的轮廓。随着计算机视觉技术的不断深入研究，发现此两种方法单独使用仍然存在的一些缺点，于是研究人员将二种检测方法进行融合，形成一种综合检测方法。综合检测法将两者检测方法的优势进行了融合，并将其灵活的应用到了生产和生活之中，取得了十分不错的效用。

二、基于Opencv的计算机视觉技术探究

（一）基于Opencv的运动物体检测

运动物体在进行检测的时候，基于Opencv的检测原理主要为：根据物体某项特定信息，例如，颜色、轮廓、性状等，在复杂背景中利用这些特定的信息将物体分离出来。整个图像的分离过程首先是进行视频流捕捉，然后是进行视频的格式转换，再将图像进行预处理，从而提取前景物体，减少环境因素对图像处理的误差，最后根据物体特征提取，并完成对运动物体的跟踪。从图像中提取所需的目标物体，其实质就是对整个屋里轮廓进行检测和分割，根据每个图像的帧差异来进行提取。

（二）基于Opencv图像预处理

视觉技术应用于复杂的环境之中，由于存在着光照的变化，其场景中所出现的环境因素对视频采集设备性能影响很大。环境因素会使得获取的图像信息的质量降低，并且在图像中无法避免的存在着噪点，这对于运动物体的检测和图像采集会造成很大的影响。当获取视频帧图像之后需对其数据进行预处理，通常有平滑度滤波处理、图像填充、图像背景更新等。

1.平滑度滤波处理

由于在进行视频图像采集的时候存在着噪点，那么我们就需要对其进行噪点处理，以求减小噪声。滤波平滑度滤波处理，其具有线性和非线性两种方式，其中线性方式进行处理器运算简单、运算速度快，但是在进行处理之后的图像都会呈现不清晰的情况。而非线性方式尽心给处理之后，虽然能够很好的减小噪点，确保信号的局部特点，但是其运算的速度会较慢。

2.图像填充

对于帧图像进行处理，通常采用检测边缘填充法或者是腐蚀膨胀法来完成，其中填充法是指当检测出目标物体之后，利用边缘检测方法来对物体进行辨识，然后利用形态学的漫水填充法进行填充。图像的腐蚀膨胀则主要是由于摄像机的性能等问题造成的。

3.实时背景更新

在进行图像差分之前，需要对背景图样进行确定，并且需要对其进行初始化处理。以方便以后在进行检测时候能够对实时背景图进行差分计算，只有这样，才能够获得极佳的前景效果。在进行图像差分时，首先需要根据指定法来确定第一帧背景的图像，并将其指定为第一张背景图片，然后在检测过程中根据算法对背景实施更新。整个图像在进行更新时，其主要的流程为：判断并读取图像是否为第一帧;将Opencv处理的图像转化为单通道灰度值;将实时采集的图像进行高斯平滑度处理，去除噪点;最后使用形态学滤波处理噪点。

（三）提取前景运动物体图像

检测运动物体的时候，只有在检测流程中确保精确度，才能够获取满意的前景跟踪效果。此过程中主要分为两个步骤，第一步为二值化图像之后进行分割;第二步，图像分析前处理，进行充分填充，确保前景图的完整性。其中，前景图的提取主要分为下面几个步骤：首先对前景图像和背景图像进行差分，然后对差分的图像进行二值化，再对背景中的前景图像边缘进行检测，根据轮廓进行填充图像。由于摄像头存在于不同的场景和环境之中，不论是室外或者是室内随着场景的变化都会对图像的采集产生影响。那么在前景图中提取目标就需要在检测系统中采用有效手段来完成背景实时更新。

阀值二值化分割法可以对检测的物体进行前景和背景差图分割，从而使目标物体能够分离出图像，且阀值分割先要确定每个像素的点是否处于灰度范围值之内。将图像中的像素灰度与确定的阀值进行比较，其结果解释所有像素点分为2类，一类像素的灰度小于阀值，另外一类就是大于阀值。阀值二值化分割时，确定分割的阀值T，然后分割图像。选取合适的阀值进行分割，可以有效的减少光照因素影响，常用的动态阀值主要有直方图来法与最大类方差法这另种分割方法。

三、计算机视觉三维技术

计算机视觉技术的核心为分割问题、运动分析、3D立体场景重构等，立体视觉主要是从多幅图像的参照中获取目标物体的三维几何信息。计算机视觉所模拟出的3D立体画面只需要摄像机从不同的角度同一时间针进行图像捕获，将2D信息进行3D重构，进而将计算机程序重建于真实的三维场景之中，以恢复物体的真实空间信息。

（一）视觉系统

视觉系统捕获图像的过程，实则可以看成为对大量信息进行处理过程，整个系统处理可以分为三个层次，其一，理论层次;其二，描述层次;其三，实现层次。在摄像机视觉系统之中，输入的是2D图像，但是输出为3D信息，而这就可以实现对图像的位置、距离等信息的如实描述。视觉系统分为三个进阶层次，第一阶段为基础框架;第二阶段为2.5D表达;第三阶段为三维阶段。在第二阶段中实现的2.5D表达，其原理是将不完整的3D图像信息进行表达，即以一个点为坐标，从此点看去某一些物体的部分被遮挡。第三阶段的三维阶段，则是人眼观察之后可以从不同的角度来观察物体的整体框架，从而实现了将2.5D图像信息的叠加重合运算，进一步处理之后得到了3D图像。

（二）双目视觉

人们从不同角度观看同一时间内的同一物体的时候，可以利用算法测量物体间的距离。此法被称为双目立体感觉，其依据的原理是视觉差原理，利用两台摄像机或者一台摄像机，对两幅不同的图像进行不同角度观察，并且对其观察的数据进行对比分析。实现双目立体视觉与平面视觉图像获取，其主要的步骤为：

（1）图像获取

从两台不同的摄像机，捕获帧图像，由于环境因素会造成图像差异困难。为了更好的跟踪目标、检测，当捕获图像之后，需要对图像进行预处理。

（2）摄像标定方式

获得真实坐标系中的场景点中的与平面成像点占比见的对应关系，借用三维立体空间中的三维坐标，标定之后确定摄像机的位置以及属性参数，并建立起成像的模型。

（3）特征提取方式

所谓的特征提取方式主要是为了提升检测、跟踪目标的准确性，需要对目标物体进行特征提取，从而实现对图像分割提取。

（4）深度计算

深度信息主要是根据几何光学原理，从三维世界进行客观分析，因为距离会产生不同的位置，会使得成像位置与两眼视网膜上有所不同。简单来说，客观景物的深度可以反映出双目的视觉差，而利用视觉差的信息结合三角原理进行计算，可呈现出深度的图像信息。

（三）摄像机模型

摄像机在标定过程中确定了其建立的基础为摄像机的模型，摄像机模型在标定过程中关系到三个不同坐标系的转换，分别为2D图像平面坐标系、摄像机自身坐标系以及真实的世界坐标系。摄像机在摄像的时候起本质是2D图像坐标转换，首先要定义摄像机的自身坐标系，将坐标系的原点设置为光心，X、Y、Z成立三维坐标系。其次则是建立平面的图像坐标系，用以透视模型表示，其原点也在广心的位置，称之为主点。实际应用中，物理的距离光心的位置d≠f焦距，而且会远远大于焦距，为了解决如此问题就提出了平面概念。在光轴z上设置一个虚拟的图像平面，然后在此位置于平面关于光心对称。接着，在设置的虚拟2D坐标系中，光轴和原点重合，并且摄像机与垂直平面的垂直方向相同，真实图像上的点影射到摄像机坐标系。

（四）3D重构算法

视频流的采集，主要是采用Kinect设备、彩色摄像头、红外发射摄像头、红外接收摄像头。使用微软提供API控制Kinect设备，在操作之前需调用NUI初始化函数，将函数的参数设置为用户信息深度图数据、彩色图数据、骨骼追踪图数据、深度图数据。上述的视频流的打开方式不同，既可以是一种打开方式，也可以是多种打开方式，尤其在进行Kinect传输数据处理的时候，需遵循三条步骤的运行管线。此三条管线分别为：第一条为处理彩色和深度数据，第二条为根据用索引添加颜色信息，并将其放入到深度图之中，第三条为骨骼追踪数据。

四、总结

随着计算技术的快速发展，视觉技术逐渐被广泛的应用于我们日常的研究之中。本文通过对视觉技术的相关问题进行分析，探究了图像处理、分割、前景提取、运动物体观测以及重构3D图等问题，为实现视觉技术更加深入研究做出了相应的贡献;为广大参与计算机视觉技术研究同仁提供一个研究的思路，为实现视觉技术的腾飞贡献薄力。

参考文献

[1]张海科.基于Opencv的人手识别与跟踪定位技术研究与实现[D].云南大学，2013.

第7篇：计算机视觉分析技术范文

【关键词】计算机图形图像设计 视觉传达设计 研究

早在20世纪80年代，欧美发达国家已经在图形图像设计中，引入了计算机技术。后来，在计算机科技的快速发展下，电脑制图也越来越普遍，并受到了广大客户的认可。然而，由于计算机技术被更加重视，导致图形图像设计中缺乏创新元素，甚至造成了审美疲劳。鉴于此，必须将计算机技术与图形图像设计紧密结合，以此来创造最佳的设计效果，最终满足人们的审美需求。

1 基本概念

1.1 计算机图像图形设计

计算机图像图形设计指的是：在计算机技术的支持下，完成图形图像的设计与制作。随着计算机的快速发展，诞生了更多的新技术。其中，计算机图像图形设计就是一种。该技术诞生后，产生了积极的社会效益。与传统的设计方法相比，具有更大的优势。表现在这几个方面。首先，在计算机图像图像设计中，设计师可以可以利用软件来完成更多的辅工作。在此基础上，提供了工作效率。同时，可以将节省出来的时间运用到创意思考方面，培养出更多的设计灵感。其次，在计算机软件中，拥有更多、更丰富的色彩、线条，为设计者提供了更多的选择。与手工制图相比，具有更大的优势。除此之外，在计算机制图中，对设计者的美术基础训练没有过高要求。再加上技术的快速发展，不断简化了相关操作，给初学者提供了更大方便。

1.2 视觉传达设计

人类在交流的过程中，通过语言或者非语言的方式，来传达信息。最早，人类主要是利用语言来传达信息。与语言传达不同，非语言传达是通过视觉与听觉来传递信息。从范围上来看，最广泛的就是视觉传达。在视觉传达设计中，就是利用视觉传达的办法，对各种信息进行设计，使其成为作品。举个例子，设计师在创作的过程中，根据色彩、形象、大小等，传递出想要表达的信息。视觉传达设计包括多个内容，最常见的为文字、图形、标志、符号等。在表达的过程中，其途径通常为：广播、电视、报纸、网络等。传达的群体比较广泛，包括社会中的所有受众。

2 计算机图形图像设计与视觉传达的异同点

2.1 计算机图形图像设计与视觉传达的相同点

2.1.1 历史背景不同

计算机图形图像设计在20世纪末开始兴起。进入新世纪后，在运行速度、网络通信、储存功能方面得到了完善。实现了多个设备的联合使用，包括打印机、绘图仪，多媒体等，扩大其设计的范围。从兴起时间来看，视觉传达设计在20世纪四十年代兴起，比计算机图像图像设计的时间更早。视觉传达设计加快了商品经济的流通，加强了绘画与广告业务的结合，对传统传达方式造成了极大冲击，其地位日趋重要。因此，视觉传达的诞生，在很大程度上促进了视觉传达设计的发展。

2.1.2 设计任务不同

计算机图形图像设计的作品以动态型为特点，将平面的、静止的画面转换为立体的、三维的、动态的作品。与此同时，视觉传达在设计作品时，主要是通过视觉传达的方式，来传递作者想要表达的信息。所以，在视觉传达设计中，并未对作品的形式作出硬性规定。只要能表达出信息即可。视觉传达设计在传达信心的过程中，也树立了形象，达到了说服观众的目的。同时，也表现出了一种艺术美感。

2.1.3 培训方法不同

在计算机图形图像设计培训中，主要依赖于计算机技术。针对初学者来说，必须掌握基础性的计算机技术。包括排班技术、印刷技术、视频技术。除此之外，还要掌握必要的作品设计知识。视觉传达设计的目的在于向公众传递信息，传递美感。所以，学习者必须具备多方面的知识，包括设计学、广告学、美术学，以及传播学等。针对初学者来说，在培训的过程中，要掌握美术史、设计史、广告通论方面的基础知识。同时，还要训练相关的技能。包括产品包装、装帧、广告设计等。与计算机图形图像设计相比，视觉传达创作更倾向于美术作品创作。所以，设计师必须要掌握绘画的技巧，对光、线、色彩、形态进行合理调整，然后将自身的思想融入到作品当中。在此基础上，达到传神的效果。

2.1.4 创造方法不同

计算机图像图像设计作品时，主要应用多种计算机软件。所以，设计师要熟练掌握相关软件，合理搭配图形与色彩，把握空间美、视觉美，以此来创造出动静结合的艺术作品。

2.2 两者的相同点

首先，二者均为艺术作品。从这一层面上来看，存在很多相同的领域。比如，在设计的过程中，都要掌握平面设计、素面、色彩方面的知识。另外，二者在传递信息的过程中，均以文化符号为途径。最后，为了取得更大的效应，要求设计师具有一定的创新性。除此之外，在设计的过程中，要遵循相关的创作规范、原则，并考虑到美术创作中的多种元素。在此基础上，提高作品的含金量。

3 结束语

可以看出，计算机图像图像设计与视觉传达设计相互联系，相互影响。因此，在新的发展使其，必须将二者紧密结合，在发挥其共同优势的基础上，达到技术与艺术的完美结合。本文首先分析了二者的不同点，然后分析了其相同点。希望在未来结合应用的过程中，可以为相关人员提供参考意见，最终推动二者的全面发展。

参考文献

[1]张金龙.计算机图形图像设计与视觉传达设计研究[J].吉林广播电视大学学报，2013（01）：117-118+153.

[2]邵玉兰，赵昕.关于计算机图形图像设计与视觉传达设计的分析[J].信息与电脑（理论版），2013（03）：45-46.

第8篇：计算机视觉分析技术范文

[关键词]电力系统自动化 计算机技术 监控

中图分类号：TK414.3+5 文献标识码：TK 文章编号：1009914X（2013）34037101

引文：

随着我国经济的不断发展，电力产业在经济发展中的地位越来越举足轻重，这就要求电网有更高的安全性能，对其可靠性的要求也变得更高。在电力的运行中，如果出现故障问题，不仅仅会有很大的安全隐患，同时还影响着居民正常的生产活动。

一、计算机技术在电力工程中的论述

随着电力系统的自动化发展，出现了大量无人值班的变电站，同时，变电站的信息量也越来越大，电力人员需要经过仔细的分析各种情况并且经过自动化的处理相关数据，才能够及时的发现突发状况，并且科学地解决问题。

如果没有自动化的计算机技术起着关键作用，这种复杂的系统对于电力人员来说无疑具有很高的工作强度，正因为计算机的先进技术，使得电力人员在解决工程问题时更加便利。

在一个完整的电力系统中，需要具备以下功能：数据的采集、处理、控制开关、协调和配合其他系统装置等。随着计算机技术在电力工程中的不断应用，逐渐形成了三种模式，分别是：集中式、分散式、分散和集中相结合的方式。其中，集中式的结构模式可以利用不同规格的计算机对的接口进行控制，有效的对变电站的开关量等数字信息进行集中采集、运算和处理，实现对微机的保护还有自动化的控制等功能。

二、计算机视觉技术在电力系统自动化中的应用

计算机的视觉技术是指，对采集的数据或者图像进行处理分析后，进行探讨的宏观与微观的视觉技术的探讨。在电力工程中，计算机的视觉功能技术主要应用到三个层面：实时监控地方的调度、对设备的运行进行负荷控制还有对电力系统的自动化控制和处理。在监控地方的调度里，计算机的视觉技术和中心调度的监控系统有相似之处，它们都是利用计算机和专业的图像处理设备对电力设备进行实时的调度，而对于设备的负荷运行的负荷控制，常常需要运用工频或者声频进行控制处理。到目前来说，还是需要人的视觉参与，并没有实现真正的自动化控制，对于电力系统自动化的监理是电力系统自动化的发展趋势，这个技术是运用计算机的科学技能来对电力的实时状态进行控制和数据处理，减少值班的人员消耗，实现真正意义上的自动化运行模式。它在以下领域运用得比较广泛。

1、在监测环节中。计算机的视觉技术主要是利用它的红外线图像识别的功能对电力工程设备进行实时监控，在电力设备上，一般会显示其表面的温度，这在一定的程度上可以反映出系统运行时的状态。同时，利用专业的图像采集装置对电力设备进行红外线成像拍摄，可以采集到设备运行时温度的实时状态。在这个基础上，计算机系统对采集到的图谱进行处理分析，与标准图谱进行参照比较，就可以实现对电力的在线监控。另一方面，当系统运行出现问题时，红外线的成像技术还能够检测故障的具体方位，为技术人员检修故障提供了很大的便利和支持。例如：断路器的触头出现接触不良的反应、输电线路变压器少油等故障都会使系统局部设备产生发热的现象。此时若采用传统的方式进行检修，就无法实时的掌握到电力设备的运行状况，只能在故障发生之后才能够检测到故障源的位置，确认之后才能够进行排除。所以计算机的视觉性能的广泛应用，首先是让检测的方式变得更加简单，高效；其次是，如果在设备的检测中，采集到的数据超出了标准范围的最大值或者最小值，这个时候，计算机检测系统将默认设备的这个环节已经出现故障，并作出相应的处理，使故障的定位更加精准，并且缩短了故障确认环节的耗时，提高了检测和系统运行的效率。

2、在无人值班和电力环境监控下，计算机视觉技术的应用。在无人值班的电力工程系统中，计算机网络系统和微波探测器等设备组成无人监视的系统，利用这个系统对变电站及其周边的环境进行实时的视频监测，然后采用差分图像等计算机的视觉技术对正在移动的物体进行判别，准确判断出该移动物体的自身属性，在出现紧急情况时，实时报警系统就会开始报警。根据实际经验表明，在合适的天气条件下，无人监视系统的准确识别率的水平较高，如果在工程系统周围有火情发生，红外线的图像识别技术可以对火势进行快速的辨别同时发出报警的指令。

3、计算机的视觉技术应用于电力工程的检测。随着我国经济社会的不断发展，人们的电力需求也日益的增长起来，所以必须大量的铺设电力线路。在线路铺设的过程中，需要工程人员仔细的研究电力线路的铺设路径，通常铺设的地理环境都较为复杂，这时就给线路巡检人员增加了很大的困难，在巡检的过程中效率低，存在着一定的盲区。如果采用计算机的视觉技术，这些问题就可以得到很好的解决。可以在电力系统中安装监控机器人，监控机器人中被安装了控制装置、传感器、线路检测装置还有无线的图像传输设备等装置。机器人在电力铺设的过程中能够对线路进行温度的辨别然后进行判断，从而完成线路铺设的检测工作，在很大的程度上能够减少恶劣的地理环境给工程人员带来的工作难度，从而提高人员的工作效率，增强故障检测的准确度。

4、计算机视觉技术在系统位置判断的应用。通过使用计算机视觉技术可以对电力工程系统的开关位置还有继电保护压板的位置进行检测。开关的刀闸存在着三种状态：闭合、断开还有异常的情况。如果开关刀闸处于的位置不恰当，就会影响到设备的正常运行，如果使用了计算机的视觉技术，就可以自动的识别开关刀闸的工作状态，当发现有不正常的运行状态时能够及时的进行报警。继电保护压板是根据电网或者变电站的运行轨迹的变化而变化的。需要值班人员对压板的位置进行严格仔细的确认和解决，保护压板的位置。如果位置不正确，则会对继电保护产生不利的影响，从而引发安全事故。在检测压板的方面，如果继电压板的信息不能明确的显示出来，传统的检测方式就很难对其进行检测，而采用计算机视觉技术可以有效的对压板盘面进行图像的采集，然后通过识别技术对其进行位置的准确判断。

结束语

在本文中，已经大量的介绍了计算机视觉自动化技术在电力工程的功能。此技术不但提高了电力系统的工作效率，同时也使电力工程的整体技术水平得到了提高，在电力系统的自动化过程中，计算机技术也因此得到了更加充分的利用，实现了运行管理的自动化和监测系统的自动化。

计算机视觉技术在可以弥补传统技术的缺陷，当电力工程自动化中遇到实际问题的时候，计算机的视觉技术得到了充分的肯定。随着电力系统的不断完善，复杂度也不断的在提高，所以在系统的维护方面也出现了更高的要求，计算机的视觉技术一定会成为电力工程中重要的科学技术，并且前景非常可观。

参考文献

[1] 唐亮.电力系统计算机网络信息安全的防护[J].供用电，2010（27）.

[2] 卢文贤.电力系统计算机网络信息安全防护[J].信息与电脑，2012（05）.

第9篇：计算机视觉分析技术范文

近年来人工智能高速发展，计算机视觉、自然语言处理、机器人技术、语音识别等人工智能技术逐渐走入我们的视野，这些技术在改变人类生活方式的同时也极大的影响了当前的金融行业，本文将简要介绍人工智能技术，并分析和探讨人工智能技术在金融行业的一些应用状况。

【关键词】人工智能 金融

人工智能作为计算机科学的一个重要分支，近年来得到了广泛的社会关注。计算机视觉、自然语言处理、机器人、语音识别等人工智能技术为逐渐走入我们的视野，例如前不久Alphago与李世石的人机大战，此外还有近年来兴起的智能聊天机器人（如微软小冰、Siri等）、无人驾驶技术等，这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度，为人们略显单调的生活增添了乐趣，同时也给各个行业带来巨大的变革。在这个过程中，作为与人们生活息息相关的金融行业也开始步入了智能时代，随着互联网金融平台和金融科技公司的兴起，人工智能技术被广泛应用在银行、保险、投资理财等金融行业中，如智能投资顾问、股票交易预测、金融支付验证、投资理财推荐、贷款审批等等。

1 人工智能技术概述

1.1 什么是人工智能

人工智能是指使计算机拥有人类智能系统，令其具备一定的自主计算、思考、学习能力，从而高效地完成一些复杂的任务。由于人工智能是基于计算机系统运作，与人相比其受环境的影响也大大降低。同时人工智能技术使得计算机拥有人类难以企及的大数据分析功能，其处理海量、非结构化数据以及推断和演绎问题的能力，使人工智能被广泛启用在图像、视频、语音、文本等数据处理中。

1.2 人工智能主要研究领域介绍

1.2.1 机器视觉

机器视觉是指利用成像系统代替人类的视觉器官，通过计算机程序对各类图像进行分析、处理和解释。借助设定的算法，计算机能够对图像中所蕴含的视觉信息，如物体的形状、位置、姿态、运动数据进行快速地分析评估，例如拍照相机中的人脸检测、自然场景图像中的文字定位和识别等。近年来机器视觉已经在公共安全监控、金融支付验证以及医疗图像诊断等领域有着重要的应用。

1.2.2 自然语言处理

自然语言处理是研究在人与人交际中以及在人与计算机交际中的语言问题的一门学科，它通过算法或规则对庞多复杂的语言、文字信息来进行各类分析、处理或理解。该领域研究的问题主要有机器翻译、信息检索、自动文摘、文档分类、问答系统等，如通过机器翻译实现从一种语言到另一种语言的自动翻译；通过文档分类实现垃圾邮件的自动过滤，此外，百度、谷歌等搜索引擎通过信息检索技术使得知识通过问答的方式得到普及。

1.2.3 语音识别技术

语音处理是指运用特定程序使得机器具备识别人的语音的功能，从而完成人类所的各项任务。这三个研究领域作为人工智能最主要的分支，近年来吸引了许多的学者来进行研究，并且各大互联网公司也基于这些领域做出了很多应用产品。除此之外，人工智能还有专家系统、神经网络等重要的研究领域。

2 人工智能在金融业的一些应用

2.1 金融支付验证

首先是金融支付方面，相比于比较常见的密码输入验证的方法，生物特征识别技术可以使得密码验证的安全性大大提高。目前基于生物特征验证的金融支付方式主要有三类：指纹验证、人脸验证和虹膜验证。

第一类是指纹验证，它是通过将采集的指纹图像与备份指纹图像来进行对比验证，近年来许多智能手机开始支持指纹验证支付，该验证方式相比于传统的密码支付更为安全快捷；第二类是人脸验证，其通过提取人脸图像的特征，形成一个描述该面像的特征向量，将之与原先采集的人脸属性进行比对验证，在今年的CeBIT上马云演示了蚂蚁金服的人脸验证支付功能。第三类便是虹膜验证，也称视网膜图像验证，一个虹膜图像中约有266个单位的读取点，其复杂程度远远超过了其他生物特征，是目前公认的安全性和保险性最高的身份验证方法，目前一些发达国家已开始把这种身份验证技术用于银行提款机。

2.2 智能客服

在银行服务方面，可以通过语音识别技术、自动问答技术来构建金融领域专用的自动问答机器人来实现远程客户服务、业务咨询和业务办理等，这样不仅可以使得用户能够及时得到满意的答复，提升用户的满意度，而且可以减轻人工服务的压力，降低企业的运营成本。在2015年双十一期间，蚂蚁金服95%客户服务已经由智能问答机器人完成，并且实现了自动语音识别。

此外，在银行网点安放可交互型的机器人来替代大堂经理，对客户进行语音交流、业务咨询和办理等，这样在一定程度上可以增强银行服务的科技感、提升客户体验，并且减轻工作人员压力。例如交通银行推出的机器人“娇娇”、民生银行退出的机器人“ONE”、农业银行推出的机器人“智慧小达人”等。

2.3 智能投资顾问

智能投资顾问是指根据理财客户的一些指标如年龄、经济实力、消费行为、理财需求、风险偏好等，通过机器学习算法以及现代资产组合优化理论来构建标准化的数据模型，并利用网络平台和人工智能技术对客户提供个性化的理财顾问服务。这种智能推荐服务类似于目前电商网站的个性化产品推荐服务，相比于传统的个人投资顾问，智能投Y顾问更加的可信、客观和可靠。近年来，国内外从事智能投顾的企业也越来越多，如：德意志银行推出的机器人投顾“Anlage Finder”、京东金融推出的智投、小金所的机器人投资顾问等。随着这些历史数据的不断增大以及算法模型的不断完善，智能投顾将会个性化和智能化。

3 结论

随着互联网金融平台和金融科技公司的兴起，现如今的金融行业已经广泛的与人工智能技术相结合，除了上述介绍的三种应用外，人工智能技术还可以用于算法交易、银行贷款风险分析、客户分析和聚类、行业景气程度分析等等。我们有理由相信随着人工智能技术的不断提高，必定会给金融行业带来广泛而深刻的变革。

参考文献

[1]杨皓东，江凌，李国俊.国内自然语言处理研究热点分析―基于共词分析[J].图书情报工作，2011，55（10）：112-117.

[2]姚华.支付宝如何利用大数据分析进行交易风险管控[J]. 计算机与网络，2015，41（19）：49-49.

[3]樊GG，曲双石.金融产业升级： 从互联网到人工智能[J].当代金融家，2016（06）：46-48.

[4]张雪飞，李洁清.浅谈我国商业银行的个人理财业务[J].活力，2009（04）：44-44.