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計算機視覺的主要任務(wù)范文第1篇

關(guān)鍵詞：計算機工程；視覺領(lǐng)域；深度學習技術(shù)

引言

計算機視覺簡言之即是依靠電子設(shè)備成像來代替生物視覺系統(tǒng)，隨后依靠提前寫好的程序?qū)Λ@取的圖像信息實施處理。該技術(shù)的短期應用目的在于完成相對簡單的智能視覺工作，而深度學習技術(shù)在計算機視覺領(lǐng)域的應用，在很大程度上豐富了其功能，提高了識別效率，讓其能夠在更多行業(yè)發(fā)揮出自身價值。

1計算機視覺領(lǐng)域的深度學習技術(shù)

1.1圖像分類中的深度學習技術(shù)

基于深度學習技術(shù)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到了進一步的發(fā)展，其應用范圍也更為寬泛，例如說在圖像分類中的運用。圖像分析需要對圖像實施掃描分析，隨后對其具體類別予以劃分，更加注重其整體語義。目前相對普遍進行圖像分類的數(shù)據(jù)集為ImageNet，其中囊括了非常豐富的內(nèi)容，存儲了近1500萬個圖像的URL并將圖像劃分為數(shù)萬余個類型。ImageNet每年組織開展的大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽（ILSVRC）中，圖像分類算法與技術(shù)也不斷創(chuàng)新，圖像分類的準確性也持續(xù)提升。ImageNet數(shù)據(jù)集表現(xiàn)出規(guī)模大、類型多的突出特點，所以更加適用于遷移學習，即是把部分核心技術(shù)或結(jié)構(gòu)拓展應用到各個領(lǐng)域，對于視覺領(lǐng)域的深度模型來說，能夠把模型內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)直接共享到其他數(shù)據(jù)集，從而對數(shù)據(jù)實施微調(diào)。圖像分類屬于計算機視覺領(lǐng)域最為基礎(chǔ)的環(huán)節(jié)，對于圖像分類模型創(chuàng)建和數(shù)據(jù)分析處理經(jīng)驗也能夠遷移應用到其他領(lǐng)域中。

1.2目標檢測中的深度學習技術(shù)

目標檢測相對于圖像分類而言表現(xiàn)出更多的復雜性，主要任務(wù)是在囊括多種不同類型物體的圖像內(nèi)精確定位和識別某一物體，恰恰是出于這一目的，深度學習技術(shù)在目標檢測中的應用更為復雜，要實現(xiàn)更加精準的效果也相對更難。近年來針對目標檢測的算法日益更新，如優(yōu)化后的R-CNN算法，是借助于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思想，對物體進行分類，提取物體特征。而SelectiveSearch算法的出現(xiàn)有了進一步的創(chuàng)新和突破，有效促進了檢測準確性的提高，這也給通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行目標檢測帶來了更多可能性，隨后的FastR-CNN算法極大地促進了目標檢測效率的提升，該算法對提取候選區(qū)的問題予以優(yōu)化，大大減少了候選區(qū)提取和目標檢測過程的時間。目標檢測網(wǎng)絡(luò)以FastR-CNN算法作為支撐，于輸出位置設(shè)置滑動窗同時和候選區(qū)域網(wǎng)絡(luò)實施連接，目標檢測的關(guān)鍵在于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，依靠它把各個點的特征進行提取，再借助回歸算法獲得對應范圍出現(xiàn)目標的概率[1]。

1.3人臉識別中的深度學習技術(shù)

人臉識別主要是借助相應算法對人臉特征實施提取，因為其建立的人臉模型表現(xiàn)出一定的不穩(wěn)定性，因此模型建立往往也表現(xiàn)出一定的難度，相對于建立剛體模型而言更為困難。人臉識別通常來說涉及人臉檢測定位以及特征提取兩個方面，人臉檢測定位是基于背景圖像中將人臉目標分割出來，實施歸一化處理，而人臉特征提取算法不變。前者存在的技術(shù)難點是人臉目標具有多樣性以及背景圖像具有復雜性，所以對背景情境實施合理假設(shè)并予以簡化是十分關(guān)鍵的。與此同時，高維空間人臉模型的建立較為復雜，精確度估算難度較大，人臉特征提取的技術(shù)難度是因為人臉屬于彈性模型，其難度超過剛體模型。一般來說，較為常見對人臉特征實施提取與識別的方法有幾何特征法、特征臉算法以及彈性模型法，CNN算法和過去的特征提取算法比起來表現(xiàn)出更高的穩(wěn)定性和適用性，同時能夠有效抵抗外部干擾，促進人臉識別技術(shù)的推廣應用。

2應用實例

2.1安防領(lǐng)域的應用

深度學習技術(shù)在計算機視覺領(lǐng)域中的應用可以為安防行業(yè)提供更佳的解決方案，比如說人臉識別技術(shù)的應用，很多大型企業(yè)如Facebook、騰訊、阿里巴巴等都將非常關(guān)注和重視。作為深度學習技術(shù)在計算機視覺領(lǐng)域應用的重要內(nèi)容，人臉識別在安檢以及反恐等領(lǐng)域中也能夠發(fā)揮出很好的效果。與此同時，對行人角度的REID技術(shù)實施研究，依托于深度學習強化目標檢測，對目標特征實施提取和刻畫，能夠為異常行為監(jiān)控和跟蹤帶來支持[2]。

2.2無人駕駛領(lǐng)域的應用

對于無人駕駛領(lǐng)域來說，選擇激光或雷達這類傳感器的成本更高，基于深度學習的計算機視覺技術(shù)也能夠提供新的解決方案。依靠攝像機對視頻畫面進行采集，對獲取到的圖像實施分析，提供類似于前車碰撞預警等功能。在這一過程中，計算機視覺技術(shù)可以實現(xiàn)對目標的檢測識別、對目標車輛的跟蹤分析、對車道線是否偏離進行檢測等?；谏疃葘W習技術(shù)的檢測識別表現(xiàn)出更加強大的優(yōu)勢，現(xiàn)階段深度學習芯片日益增多，對于無人駕駛技術(shù)的發(fā)展也帶來了更加有力的支持。

2.3智能家居領(lǐng)域的應用

過去的很多智能家居產(chǎn)品一般都是依靠智能手機藍牙或者WiFi等途徑來實現(xiàn)對家居產(chǎn)品的控制，這一方案即便能夠做到家居智能化，但其水平依舊有待提高?；谏疃葘W習技術(shù)，能夠有效促進智能家居行業(yè)的更新發(fā)展，除開語言、語音識別之外，還能夠利用計算機視覺技術(shù)實現(xiàn)人際交流與互動，比如說手勢識別控制。2.4教育領(lǐng)域和圖片搜索領(lǐng)域的應用基于深度學習的計算機視覺技術(shù)也能夠在智慧教育中得以普及應用，如近年來很多新的拍照解題App，使用者只需要利用手機相機拍照上傳即可獲得相關(guān)題目的分析解答，促進學習者學習效率的提升。此時視覺技術(shù)包括了對文字的檢測與識別，另外針對個人簡歷識別、文檔識別等方面也能夠進行拓展應用。同時計算機視覺技術(shù)還可以在圖片搜索領(lǐng)域中得以應用，使用者通過拍攝上傳相應的圖片，即可從數(shù)據(jù)庫中找出與原圖相似的圖片，深度學習屬于一種非常高效的技術(shù)手段，能夠提供更加快速高效的圖像檢測功能，結(jié)合圖像搜索引擎，為用戶帶來更加便捷的服務(wù)[3-5]。

2.5醫(yī)療影像數(shù)據(jù)中的應用

醫(yī)學影像直接關(guān)系到對患者疾病診斷的準確性，對于放射科的醫(yī)務(wù)人員來說，依靠醫(yī)學影像能夠促進診斷效率的提升?，F(xiàn)階段國內(nèi)外諸多醫(yī)學專家隊伍，在心血管、腫瘤、神經(jīng)內(nèi)科以及五官科等都建立了精準深度學習模型，極大地推動醫(yī)療水平的提升，為廣大患者帶來了更加便捷和高效的醫(yī)療服務(wù)?；谏疃葘W習技術(shù)的計算機視覺在醫(yī)療影像數(shù)據(jù)中的應用主要集中在如下幾個方面：（1）能夠提供臨床診斷輔助等醫(yī)療服務(wù)；（2）依靠數(shù)據(jù)分析技術(shù)，能夠在很大程度上促進醫(yī)療機構(gòu)經(jīng)營管理水平的提升；（3）在醫(yī)學影像中的應用，能夠讓醫(yī)務(wù)工作者更加直觀便捷地獲取患者影像；（4）深度學習技術(shù)能夠為醫(yī)療大數(shù)據(jù)的可視化帶來便利；（5）在藥企研發(fā)工作中的應用，可以處理好過去一直以來藥物研發(fā)周期長和成本居高不下的問題；（6）在健康管理領(lǐng)域中的應用，借助于可穿戴設(shè)備來對個人健康數(shù)據(jù)實施監(jiān)測，進而對疾病風險予以提前預測。

計算機視覺的主要任務(wù)范文第2篇

關(guān)鍵詞：計算機技術(shù) 應用范圍 自動化技術(shù) 發(fā)展趨勢

1 電力系統(tǒng)自動化概述

上世紀中期電力系統(tǒng)自動化技術(shù)被應用于電力系統(tǒng)中，隨著現(xiàn)代社會不斷發(fā)展和進步的科學技術(shù)，電力系統(tǒng)自動化技術(shù)也加快了自身的發(fā)展速度。電力系統(tǒng)自動化技術(shù)結(jié)合了計算機技術(shù)之后，加快了自動化進程，如下幾點是電力自動化技術(shù)中所包含的重點。

1.1 電網(wǎng)調(diào)度自動化 電力系統(tǒng)自動化基石便是電網(wǎng)調(diào)度自動化?，F(xiàn)今我國電網(wǎng)調(diào)度標準是：國家電網(wǎng)、區(qū)域電網(wǎng)、省份電網(wǎng)以及地區(qū)電網(wǎng)和縣鎮(zhèn)電網(wǎng)調(diào)度這五級標準。計算機技術(shù)在電網(wǎng)調(diào)度中聯(lián)系緊密，計算機網(wǎng)絡(luò)接口、打印機以及儲存器和顯示器等都屬于計算機終端設(shè)備，計算機系統(tǒng)在整合這些設(shè)備之后，設(shè)備在對電網(wǎng)運行狀態(tài)檢修以及參數(shù)測量過程中，必須在電力系統(tǒng)局域網(wǎng)中進行。在電力調(diào)度過程中電網(wǎng)的運行狀態(tài)以及電網(wǎng)的負荷等的檢測都需要計算機評估系統(tǒng)來檢測和評估，并且計算機評估系統(tǒng)能夠?qū)嵤┍O(jiān)控電網(wǎng)的運行狀態(tài)，在電網(wǎng)運行出現(xiàn)故障后能夠及時修復，對電網(wǎng)的運行和用電需求都有良好的保證作用。電力調(diào)度效率因為計算機技術(shù)的應用得到了顯著提高。

在我國五級電網(wǎng)調(diào)度標準中，自動化調(diào)度要求最低的是縣鎮(zhèn)級電網(wǎng)，PC機便是調(diào)度過程中使用的服務(wù)器，最高機構(gòu)便是國家電網(wǎng)，在國家電網(wǎng)中，對各級電網(wǎng)調(diào)度的監(jiān)控都會使用計算機網(wǎng)絡(luò)進行監(jiān)控，對各級電網(wǎng)調(diào)度的適時監(jiān)控能保障用電安全。

1.2 配電網(wǎng)系統(tǒng)自動化 電網(wǎng)改造是計算機技術(shù)升級的重要途徑，在計算機技術(shù)升級之后能夠良好的實現(xiàn)配電的智能化，現(xiàn)今配電系統(tǒng)一般都劃分為三級：主站、子站、終端，配電系統(tǒng)在進行三級結(jié)構(gòu)劃分之后能夠在溝通過程中更加順暢，電網(wǎng)中的信息資源共享也能夠得到更好的實現(xiàn)，配電系統(tǒng)的自動化以及高效運行的狀態(tài)都能夠得到良好的保持。

1.3 變電系統(tǒng)自動化 用戶所使用的電能是變電系統(tǒng)通過輸電線路和變電站輸送的，先前變電站中沒有結(jié)合計算機技術(shù)，聯(lián)系發(fā)電站和用戶都是通過人工來進行，浪費大量人力資源的同時，取得的工作效率也比較低下，不能適時監(jiān)控輸送過程，對于輸送過程中的問題也不能夠及時反映。電力系統(tǒng)自動化因為計算機技術(shù)的應用，工作效率得到了顯著提高，變電站在運行過程中出現(xiàn)故障能夠在第一時間被發(fā)現(xiàn)，還能夠幫助檢修工程師以最快速度制定出解決方案，變電系統(tǒng)因此在運行過程中更具穩(wěn)定性。計算機電纜和計算機光纖是變電站自動化系統(tǒng)中計算機技術(shù)的重要媒介，也是計算機信息和數(shù)據(jù)重要的傳輸通道，取代了傳統(tǒng)電纜，使計算機傳輸通道的敷設(shè)更為簡單。變電站系統(tǒng)對運行檔案的管理還能夠通過計算機觸摸屏技術(shù)進行管理，給日后審查工作帶來了諸多方便。電力系統(tǒng)的發(fā)展必然會向著自動化趨勢發(fā)展，現(xiàn)今變電站系統(tǒng)中的重要組成部分便是計算機技術(shù)。

2 電力系統(tǒng)自動化在未來的發(fā)展

計算機技術(shù)經(jīng)過前期積累和演化之后才運用于電力系統(tǒng)中，計算機技術(shù)在未來電力系統(tǒng)中的作用將越來越重要，計算機技術(shù)的價值和作用也會隨著電力系統(tǒng)自動化的深化越來越明顯。如下是對計算機技術(shù)今后的發(fā)展趨勢和特點的分析。

2.1 智能電網(wǎng)技術(shù) 在電力系統(tǒng)自動化中，智能電網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)突顯出了自身的重要作用，也是電力系統(tǒng)自動化中的典型代表，智能電網(wǎng)在對電網(wǎng)智能系統(tǒng)的控制中，自動化控制技術(shù)得到了充分體現(xiàn)，對發(fā)電、輸電、配電、調(diào)度以及用戶的管理等環(huán)節(jié)進行了有效的整合，能夠嚴密監(jiān)控電力系統(tǒng)進程，使電力系統(tǒng)在運行過程中更具穩(wěn)定的保障。計算機技術(shù)和電力調(diào)度的融合是智能變電技術(shù)的主要目的，智能變電技術(shù)還能夠控制柔流電的輸出，使系統(tǒng)在運行過程中更加穩(wěn)定，還能夠?qū)ψ冸娬具\行進行自動調(diào)節(jié)。現(xiàn)今我國電網(wǎng)建設(shè)的重點之一便是智能電網(wǎng)技術(shù)。

計算機技術(shù)在智能電網(wǎng)中發(fā)揮著重要的作用，電網(wǎng)在進行實時通信的過程中就充分利用了計算機技術(shù)，需要利用計算機技術(shù)將穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)通信平臺迅速建立起，使信息在傳遞過程中更加高效、準確。對信息的收集、整理和篩選是計算機技術(shù)在信息管理系統(tǒng)中的主要任務(wù)，同時計算機技術(shù)還需要對電網(wǎng)運行情況進行仔細分析，將電網(wǎng)運行過程中的故障和問題及時糾正，保障電網(wǎng)系統(tǒng)的運行能夠更安全、穩(wěn)定。

2.2 光試互感器 在輸電線路中的重要參數(shù)包含了電流負荷和電壓負荷，要保證這項任務(wù)能夠良好完成就需要充分利用廣電互感器。廣電互感器在工作的過程中能夠?qū)⒕€路中的電流和電壓按照一定的比例進行調(diào)節(jié)，使電力和電流達到可讀范圍，使測量設(shè)備不會存在過載等情況，能夠使測量之后的數(shù)據(jù)更準確，對電力損耗有良好的降低作用，并且使電力調(diào)度的經(jīng)濟效益得到了明顯增高。近幾年對光電護感技術(shù)的研究已經(jīng)成為了很多科研單位的重點研究對象，因為其自身的信號能量小于傳統(tǒng)電磁互感器，對輸出設(shè)備進行轉(zhuǎn)換的過程中要就地設(shè)置數(shù)字信號，數(shù)字信號的輸出一般都通過光纖接口進行，以此將模數(shù)轉(zhuǎn)換迅速完成，因此在轉(zhuǎn)化過程中需要對輸出信號進行設(shè)備轉(zhuǎn)換。光電互感器滋生就具有很好的絕緣性，并且有良好的兼容性，對輸電線路的安全性有良好的提升作用，能夠使電網(wǎng)調(diào)度運行的速度迅速提高。

2.3 計算機視覺技術(shù) 現(xiàn)今電力系統(tǒng)中對視屏技術(shù)和紅外成像技術(shù)的運用也越來越普遍，電力自動化系統(tǒng)中圖像信息的作用越來越明顯，因為對圖像的分析和信息的處理本身就擁有較高的要求，在很多情況下都必須由計算技術(shù)來完成，傳統(tǒng)的人工很難完成圖像解讀和分析的要求，處理時間一般很短，甚至需要在一微秒內(nèi)完成，因此對于出現(xiàn)的問題也需要在一微妙之內(nèi)解決，若不能夠按照要求解決，很可能造成無法彌補的損失。若在電力系統(tǒng)中應用計算機圖像識別技術(shù)，電力運用過程中的圖像智能化分析能夠得到良好的實現(xiàn)，呈現(xiàn)在人們眼前的直觀性也能得到顯著提升。

3 結(jié)束語

隨著現(xiàn)今計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，在電力系統(tǒng)自動化技術(shù)中越來越廣泛的應用到了計算機技術(shù)。電力系統(tǒng)自動化和計算機技術(shù)完整結(jié)合成一個整體之后，電位在調(diào)度的過程中能夠更具安全、穩(wěn)定保障，電網(wǎng)調(diào)度運行的效率也得到了顯著提高。計算機技術(shù)在電網(wǎng)調(diào)度自動化、配電網(wǎng)系統(tǒng)自動化、變電系統(tǒng)自動化中的應用非常廣泛，并且在今后智能電網(wǎng)技術(shù)、光試互感器、計算機視覺技術(shù)中有著非常良好的應用前景。

參考文獻：

[1]張作剛.計算機技術(shù)在電力系統(tǒng)自動化中的應用分析[J].廣東科技，2008（4）：124-125.

[2]劉穎.計算機技術(shù)在電力系統(tǒng)自動化中的應用分析[J].城市建設(shè)理論研究（電子版），2013（16）.

計算機視覺的主要任務(wù)范文第3篇

（國防科學技術(shù)大學 計算機學院，湖南 長沙 410073）

摘 要：針對信息化戰(zhàn)爭的發(fā)展趨勢和基礎(chǔ)合訓類學員的任職需求，以提高學員的綜合實踐能力和激發(fā)學員的學習興趣為目的，介紹基于AR.Drone四軸飛行器開展飛行器控制軟件的合訓類本科畢業(yè)設(shè)計的探索實踐。

關(guān)鍵詞 ：基礎(chǔ)合訓；本科畢業(yè)設(shè)計；四軸飛行器；AR.Drone

第一作者簡介：徐建軍，男，講師，研究方向為軟件工程、程序分析、軟件容錯，jianjun.xu@yeah.net。

0 引 言

畢業(yè)設(shè)計是高等院校培養(yǎng)高素質(zhì)綜合型人才的最后一個階段，也是學員在任職前經(jīng)歷的一個綜合性、實踐性很強的教學環(huán)節(jié)。在畢業(yè)設(shè)計過程中，學員在導師的指導下，綜合運用本科期間所學的專業(yè)知識和基本技能分析、研究和解決一個實際問題，從而提高學員的實踐能力和綜合素質(zhì)，其質(zhì)量是衡量高等院校教育教學水平的一項重要指標[1-2]。

基礎(chǔ)合訓類學員的教學目標是培養(yǎng)適應軍隊現(xiàn)代化建設(shè)、打贏信息化戰(zhàn)爭需要的懂技術(shù)、會 管理、能指揮的高素質(zhì)初級指揮軍官。作為從院校走向部隊工作崗位的一個過渡，合訓類本科畢業(yè)設(shè)計應該反映作戰(zhàn)方法研究和工程技術(shù)研究的雙重特點[3-4]，題目要具有一定的應用性和前瞻性，例如各種新型武器裝備在作戰(zhàn)應用中的現(xiàn)實問題和直接需求[5-6]。

圍繞“院校教育向部隊靠攏”這個主題，針對如何適應部隊未來信息化作戰(zhàn)需要以及如何培養(yǎng)學員實踐動手能力和激發(fā)學習興趣等問題，筆者所在教研室在AR.Drone四軸飛行器的基礎(chǔ)上開展了合訓類本科畢業(yè)設(shè)計的探索，從選題、開題、指導、演示到答辯等整個環(huán)節(jié)采取了一系列措施。

1 AR.Drone飛行器和選題介紹

當前，無人作戰(zhàn)平臺、自治系統(tǒng)在現(xiàn)代化戰(zhàn)爭中得到廣泛應用，無人飛行器憑借成本低、適應力強、出勤率高、零傷亡等特點成為現(xiàn)代戰(zhàn)爭的重要組成部分。無人飛行器如何完成作戰(zhàn)任務(wù)、如何進行技術(shù)革新是現(xiàn)代軍人面臨的問題。作為未來信息化戰(zhàn)爭的主力軍，合訓學員應該了解、應用、革新無人飛行器等新型武器裝備。

近兩年來，我們以 AR.Drone 四軸飛行器為平臺，開展面向無人飛行器控制軟件創(chuàng)新實驗的合訓類本科畢業(yè)設(shè)計，旨在提高學員對信息化裝備的操控能力和技術(shù)革新能力，并了解信息化裝備戰(zhàn)斗力生成的一般模式和創(chuàng)新思維。

AR.Drone 是法國 Parrot 公司開發(fā)的一款遙控四軸飛行器（如圖 1 所示），計算機、平板電腦和智能手機等設(shè)備可以通過 Wi-Fi 網(wǎng)絡(luò)對其進行遠程控制。AR.Drone 有 4 個無刷內(nèi)轉(zhuǎn)馬達以及陀螺儀、加速度計、磁強計、超聲波等傳感器，配備兩個攝像頭，使用 ARM A8 CPU 和 Linux 操作系統(tǒng)。計算機可以通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送指令控制飛行器動作以及獲取狀態(tài)、角度、海拔、速度等飛行數(shù)據(jù)和傳感器獲取的各種數(shù)據(jù)，尤為重要的是 AR.Drone 還提供豐富的二次開發(fā)接口和成熟的 SDK 開發(fā)環(huán)境。

在 AR.Drone 平臺上，我們圍繞飛行器控制軟件革新這個主題，結(jié)合現(xiàn)代戰(zhàn)爭對無人飛行器的應用需求開展合訓類本科畢業(yè)設(shè)計，已有選題如表1所示。由表1可知，這些畢業(yè)設(shè)計選題具有鮮明的軍事特色，可有效提高無人飛行器的軍事應用價值和智能化水平，所涉及的技術(shù)內(nèi)容與本科階段學習的很多計算機專業(yè)課程密切相關(guān)（例如網(wǎng)絡(luò)、嵌入式設(shè)備、計算機圖形學、人工智能等），從而能夠進一步深化與升華所學基礎(chǔ)理論和專業(yè)知識并提高學員的綜合實踐能力。

2 主要采取的措施

這些題目公布之后，立刻在學校合訓類學員中引起很大反響，很多學員主動要求參加四軸飛行器的畢業(yè)設(shè)計。但是合訓類學員為了適應第一任職的需要，本科學習期間在軍事指揮及體育訓練方面花費了很多時間，相比技術(shù)類學員而言，合訓類學員在專業(yè)基礎(chǔ)和實踐能力上有所不足；合訓類學員在畢業(yè)學期還面臨繁重的畢業(yè)聯(lián)考任務(wù)，從事畢業(yè)設(shè)計的時間和精力不能得到有效保障。

相比以前的畢業(yè)設(shè)計題目，這些題目的難度和工作量明顯增加。為保證完成質(zhì)量，我們從選題、開題、指導、成果演示、論文撰寫到答辯的整個過程都采取了一些針對性措施，取得了較好的效果。

2.1 選題和前期準備

在擬定題目時，教研室組織相關(guān)指導教員集中討論，以技術(shù)專題形式給出一組有軍事應用背景、難度適中的題目，而且要求指導教員清晰明了題目的主要工作量、技術(shù)路線和難點；然后，在教務(wù)統(tǒng)一組織下進行畢業(yè)設(shè)計題目宣講，介紹題目的主要任務(wù)和所需的基礎(chǔ)知識等，使學員能夠針對自身情況進行選題，并請學員隊推薦一些基礎(chǔ)好、動手能力強的學員。為了保證前期準備更加充分，這些工作提前到第七學期完成。

在學員選定題目后，導師與學員見面，進一步介紹課題并提供相應資料，并要求學員在第七學期（包括寒假期間）預先準備好一些工作，包括學習相關(guān)的專業(yè)知識和閱讀 AR.Drone 的技術(shù)文檔等。

2.2 開題及開發(fā)平臺搭建

開題是讓學員在導師指導下通過查閱資料和初步的研究工作進一步加深對課題的理解，了解國內(nèi)外的現(xiàn)狀和相關(guān)發(fā)展趨勢，明晰課題需要解決的關(guān)鍵理論問題和實際問題，并確定研究的基本方法、技術(shù)路線和實驗方案。學員要與導師一起確定研究計劃，并估計可能遇到的困難和擬采取的解決措施。由于資料較多，且主要為英文材料，這個階段鼓勵同一專題的學員分工閱讀，然后再通過報告、討論的形式在組內(nèi)交流，一方面減少工作量，另一方面鍛煉口頭表達能力。

由于AR.Drone自帶的SDK規(guī)模較大，并且涉及飛行器的很多技術(shù)細節(jié)問題，學員難以快速理解和掌握。我們在AR.Drone SDK的基礎(chǔ)上，結(jié)合一些開源項目構(gòu)建了一個二次開發(fā)平臺。這個平臺把AR.Drone的常用功能進一步封裝成一些API，主要分為飛行器控制和傳感器數(shù)據(jù)接收兩個模塊，同時還把需要用到的第三方資源（例如計算機視覺庫 OpenCV）一并打包。這個平臺在很大程度上減少了畢業(yè)設(shè)計的工作量，使學員將精力集中到課題本身的研究上。

2.3 全程指導

學校要求合訓類畢業(yè)設(shè)計以技術(shù)專題的形式組織，每個專題包括 5~7 個子課題，由一個導師組負責，導師組中每位老師指導1~2名學生。每位導師的專業(yè)方向有所差異，這樣對學員的指導更加全面。每個導師組由一名正高職教員任負責人，進行該組的整體協(xié)調(diào)，并對畢業(yè)設(shè)計整體進度進行檢查、督促。學校要求學員每個星期都要向?qū)焻R報工作進展，每個月向?qū)熃M匯報一次，使整個過程中每名學員的畢業(yè)設(shè)計進度可控，不會被聯(lián)考等任務(wù)所干擾而滯后。

“授人以魚不如授之以漁”，導師指導不是直接告訴結(jié)果或幫學員調(diào)試程序，而是介紹原理、傳授經(jīng)驗和啟迪思想，盡量培養(yǎng)學員的自學能力，這樣才會在畢業(yè)設(shè)計的后期發(fā)揮重要作用，對學員今后的成長也大有裨益。教員還要注意培養(yǎng)一種組內(nèi)團結(jié)協(xié)作的氣氛，鼓勵學員之間的相互學習和探討，基礎(chǔ)好的要多幫助基礎(chǔ)稍差的，彼此形成一種良性的競爭。

2.4 成果演示及論文撰寫

學校規(guī)定合訓類畢業(yè)設(shè)計在答辯前必須進行成果演示，由導師組之外的教員構(gòu)成專家組現(xiàn)場評審，演示不通過則不能答辯。為確保演示成功，要求學員在完成程序編寫和調(diào)試外，還要進行嚴格的測試，并做異常情景處理預案，這也是培養(yǎng)綜合素質(zhì)的一方面。

撰寫論文是畢業(yè)設(shè)計本身的要求，表達和寫作能力對今后工作來說也非常重要。但是，由于學員之前并沒有接受過這方面的系統(tǒng)訓練，科技論文寫作的基礎(chǔ)比較薄弱，還有部分學員把畢業(yè)設(shè)計局限為寫好程序和做好實驗，對論文不夠重視。導師應幫學員認識到撰寫畢業(yè)論文的意義，介紹論文撰寫方法和規(guī)范，梳理論文主要提綱。論文經(jīng)常出現(xiàn)的問題是：工作重點不突出，內(nèi)容邏輯性不嚴謹，圖表、公式和

參考文獻引用不規(guī)范等。所以，學員需要在導師的指導下對論文反復修改。目前，學校對本科畢業(yè)論文還有的要求，這就需要在撰寫論文時一定要用自己的語言進行表述。

2.5 論文評閱及答辯

在論文提交后，由兩名教員對論文進行評閱，給出評定結(jié)果和具體修改意見，并責令指導教員督促學員修改論文。論文評閱要在答辯前兩周完成，目的是給論文修改留下足夠時間。

在論文答辯階段需要學員完成報告片的制作和試講，導師要讓學員明白答辯的重點是在有限的時間內(nèi)圍繞自己的核心工作和關(guān)鍵環(huán)節(jié)進行介紹，重點要突出，思路要清晰，這樣才能給答辯專家留下深刻印象。由于臨場經(jīng)驗欠缺等主觀因素，很多學員答辯報告的質(zhì)量仍然不夠理想。答辯前導師需要組織答辯試講，通過反復的練習、點評提高學員的臨場表達能力和對報告進度的控制能力。

3 成果和不足

基于AR.Drone飛行器進行合訓本科畢業(yè)設(shè)計的效果總體較好。筆者所在導師組指導的 12 名學員中，基本上順利完成了任務(wù)書預定的目標，成績優(yōu)秀、良好和中等各有 2 名、8 名、2 名。圖 2 給出了在基于手勢識別的飛行指揮課題中，進行手勢識別的測試截圖。

學員們普遍反映，通過畢業(yè)設(shè)計，個人的自學能力、動手實踐能力和論文寫作能力等都有明顯提高。學員們自己動手編寫一個控制程序，使飛行器能夠完成一些軍事特色的應用，覺得很有成就感。

主要存在的問題是畢業(yè)設(shè)計題目的難度相比以前有所增加，有些題目涉及網(wǎng)絡(luò)、硬件、軟件等多個方面，合訓類學員基礎(chǔ)較薄弱、動手實踐能力不強，而且他們還需要在畢業(yè)聯(lián)考上投入不少時間，這導致很多學員在畢業(yè)設(shè)計的前期進展非常緩慢，后面的時間比較緊張，有的學員由于遲遲沒有進展而產(chǎn)生了放棄的想法。在導師的鼓勵和指導下，雖然最后基本上完成任務(wù)，但是完成的質(zhì)量還不夠理想。所以，結(jié)合基礎(chǔ)合訓類學員的特點， 設(shè)計一些難度適中的課題是我們未來的工作重點。

4 結(jié) 語

結(jié)合新型武器裝備和現(xiàn)代化戰(zhàn)爭的發(fā)展，著眼增強合訓類學員培養(yǎng)的針對性、實效性和指向性，努力提高合訓類畢業(yè)設(shè)計的軍事應用特色是學校始終追求的目標。在 AR.Drone四軸飛行器的基礎(chǔ)上，我們圍繞無人飛行器控制軟件革新開展了合訓類本科畢業(yè)設(shè)計的探索和實踐，并具體在畢業(yè)設(shè)計的整個環(huán)節(jié)采取了一系列措施，取得了較好的效果。下一步我們將結(jié)合前期經(jīng)驗和存在的不足，從選題、指導等方面加強對關(guān)于新型武器裝備的合訓本科畢業(yè)設(shè)計的研究和改革。

參考文獻：

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計算機視覺的主要任務(wù)范文第4篇

人工智能的研究領(lǐng)域分支較多，從研究角度來分有三大分支：知識工程、模式識別與機器人學。當今社會，許多以機器人為題材的電影受到人們的喜愛，如《異形》，《終結(jié)者》，《銀翼殺手》等。這些電影也表現(xiàn)出人們對機器人領(lǐng)域的重視?！皺C器人”一詞起源于捷克語，意為強迫勞動力或奴隸。這個詞是由劇作家 Karel Capek 引入的，他虛構(gòu)創(chuàng)作的機器人很像Frankenstein 博士的怪物-化學和生物學方法而不是機械方法創(chuàng)造的生物。但現(xiàn)在流行文化中的機械機器人和這些虛構(gòu)的生物創(chuàng)作物沒多大區(qū)別?；旧希粋€機器人包括：機械設(shè)備，如可以與周圍環(huán)境進行交互的車輪平臺、手臂或其它構(gòu)造；設(shè)備上或周圍的傳感器，可以感知周圍環(huán)境并向設(shè)備提供有用的反饋；根據(jù)設(shè)備當前的情況處理傳感輸入，并按照情況指示系統(tǒng)執(zhí)行相應動作的系統(tǒng)。在制造業(yè)領(lǐng)域，機器人的開發(fā)集中在執(zhí)行制造過程的工程機器人手臂上。在航天工業(yè)中，機器人技術(shù)集中在高度專業(yè)的一種行星漫步者上。不同于一臺高度自動化的制造業(yè)設(shè)備，行星漫步者在月亮黑暗的那一面工作－沒有無線電通訊，可能碰到意外的情況。至少，一個行星漫步者必須具備某種傳感輸入源、某種解釋該輸入的方法和修改它的行動以響應改變著的世界的方法。此外，對感知和適應一個部分未知的環(huán)境的需求需要智能（換句話說就是人工智能）。從軍事科技和空間探索到健康產(chǎn)業(yè)和商業(yè)，使用機器人的優(yōu)勢已經(jīng)被認識到了這種程度 － 它們正在成為我們集體經(jīng)驗和日常生活的一部分。它們能把我們從危險和枯燥中解脫出來。智能機器人本身能夠認識工作環(huán)境、工作對象及其狀態(tài)，根據(jù)人給予的指令和自身的知識，獨立決定工作方式，由操作機構(gòu)和移動機構(gòu)實現(xiàn)任務(wù)，并能適 應工作環(huán)境的變化。智能機器人只要告訴它做什么，而不用告訴怎么做。它共有四種基本功能，分別是：(1)運動功能，類似于人的手、臂和腿的基本功能，對外界環(huán)境施加作用。(2)感知功能，獲取外界信息的功能。(3)思維功能，求解問題的認識、判斷、推理的功能。 (4)人機通信功能，理解指示，輸出內(nèi)部狀態(tài)，與人進行信息交流的功能。智能機器人是以一種“認知——適應”方式進行操作的。著名的機器人和人工智能專家布拉迪(Brady)曾總結(jié)了機器人學當前面臨的30個難題，包括傳感器、視覺、機動性、設(shè)計、控制、典型操作、推理和系統(tǒng)等幾個方面，指出了機器人學當 前急需解決的難題。只有在這些方面有所突破，機器人應用和機器人學才能更適應社會的要求，成為開發(fā)人類智力的幫手。今天，在仿真人各種外在功能的各個方面，機器人的設(shè)計都有很大的進展?，F(xiàn)在有一些科學家在研究如何從生物工程的角度去研制高逼真度的仿真機器人。目前的機器人離人們心目中的能夠做各種家務(wù)活，任勞任怨，并會揣摩主人心思的所謂“機器仆人”的目標還相去甚遠。因為機器人所表現(xiàn)的智能行為都是由人預先編好的程序決定的，機器人只會做人要他做的事。人的創(chuàng)造性、意念、聯(lián)想、隨機應變乃至當機立斷等都難以在機器人身上體現(xiàn)出來。要想使機器人融入人類的生活，看來還是比較遙遠的事情。

2 相關(guān)理論研究現(xiàn)狀

2.1 理論1  機器學習

2.1.1 描述

機器學習在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一個不具有學習能力的智能系統(tǒng)難以稱得上是一個真正的智能系統(tǒng)，但是以往的智能系統(tǒng)都普遍缺少學習的能力。例如，它們遇到錯誤時不能自我校正；不會通過經(jīng)驗改善自身的性能；不會自動獲取和發(fā)現(xiàn)所需要的知識。它們的推理僅限于演繹而缺少歸納，因此至多只能夠證明已存在事實、定理，而不能發(fā)現(xiàn)新的定理、定律和規(guī)則等。隨著人工智能的深入發(fā)展，這些局限性表現(xiàn)得愈加突出。正是在這種情形下，機器學習逐漸成為人工智能研究的核心之一。它的應用已遍及人工智能的各個分支，如專家系統(tǒng)、自動推理、自然語言理解、模式識別、計算機視覺、智能機器人等領(lǐng)域。其中尤其典型的是專家系統(tǒng)中的知識獲取瓶頸問題，人們一直在努力試圖采用機器學習的方法加以克服。 目前，已有許多不同的機器學習方法?？蓪⑦@些學習方法中體現(xiàn)的基本學習策略總結(jié)為機械式學習、指導式學習、類比學習、歸納學習、解釋學習五種。

2.2 理論2  模式識別

2.2.1 描述

在模式識別方面，主要研究方向有:①數(shù)據(jù)挖掘；②醫(yī)學圖像聚類分析；③視頻圖像的目標檢測與跟蹤；④視頻事件語義分析；⑤人臉識別；⑥小波理論在圖像信號處理中的應用。

目前，在國家自然科學基金及多個省部級基金項目的支持下，深化研究這些智能技術(shù)和模式識別技術(shù)，并將其應用到智能交通系統(tǒng)、基于內(nèi)容的視頻/圖像檢索系統(tǒng)、虛擬現(xiàn)實環(huán)境等問題中。特別是，近年來與鎮(zhèn)江江濱醫(yī)院合作采集了近兩年來的CT圖像和MIR圖像，并按照人體部位分類構(gòu)建了由頭部、四肢等九部分組成的圖像總數(shù)達20余萬幅規(guī)模的分布式醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)庫。基于該數(shù)據(jù)庫，開展了基于內(nèi)容檢索技術(shù)、基于醫(yī)學圖像感興趣區(qū)域特征提取以及數(shù)據(jù)壓縮等方面的研究，并開發(fā)了一個基于內(nèi)容的腹部醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。同時，研制開發(fā)了疲勞駕駛檢測軟件系統(tǒng)、電子病歷書寫器與嵌入式電子病歷系統(tǒng)。這些系統(tǒng)可獲得實際應用，有望產(chǎn)生較大的經(jīng)濟效益和社會效益。

2.3 理論3  語音識別

2.3.1 描述

 提起語音識別，最容易想到的例子可能是不會講笑話的Siri，而像Siri這類語音助手是科技巨頭們竟相爭奪的領(lǐng)域，Google有Assistant，亞馬遜有Alexa，微軟有Cortana，F(xiàn)acebook有Jarvis，它們當中已經(jīng)與應用場深度結(jié)合的當屬亞馬遜配備智能助理Alexa的Echo音響。除了智能家居領(lǐng)域外，未來語音技術(shù)在很多應用場景都有很好的機會。在智能車載場景中，用語音代替手勢來控制汽車中的功能（比如控制 GPS 導航、信息收發(fā)、電話接打、社交網(wǎng)絡(luò)更新等），將可避免司機過度分散注意力，保證行車安全；教育領(lǐng)域，語音識別輔助英語教學和中英文同聲翻譯，你只需對著手機說出想要翻譯的句子，即可得到中英文雙重語音播讀結(jié)果和可視的文本結(jié)果。

2.4 理論4  人臉識別

2.4.1 描述

在人工智能中，人臉識別是其中發(fā)展較為成熟的應用領(lǐng)域。同時，人臉識別是符合國家政策趨勢、惠及民生的領(lǐng)域，國家863計劃、國家科技支撐計劃、自然科學基金都會拔出了?？钯Y助人臉識別的相關(guān)研究。在國家政策的支持和完善下，人臉識別技術(shù)將會被推向更廣闊的日常領(lǐng)域。

如今，“刷臉”已經(jīng)成了人們生活中的日常事務(wù)，從移動支付、解鎖手機到學校、公司、小區(qū)門禁等，都運用到了人臉識別技術(shù)。人臉識別技術(shù)產(chǎn)品已廣泛應用于金融、司法、軍隊、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫(yī)療及眾多企事業(yè)單位等領(lǐng)域。

人臉識別在手機端行業(yè)中，掀起了人臉識別解鎖技術(shù)熱潮，各大手機廠商也蜂擁擠入，其中最有影響力的便是iPhone X的Face ID。面對日益激烈的行業(yè)競爭，如何在強敵林立之下找到自身的立足之地，創(chuàng)新、突破技術(shù)顯得尤為重要，在這一點上，曠視科技Face++憑借其核心的人臉識別技術(shù) ，成為行業(yè)中的“佼佼者”。

2.5 理論5  機器視覺技術(shù)

2.5.1 描述

我們所說的機器視覺技術(shù)，就是用機器代替人眼來做測量和判斷，其最大的特點是速度快、信息量大、功能多。機器視覺作為全球智能的“慧眼”,很大程度上影響著人工智能的進步，無人駕駛、無人機、智能機器人等近期熱點中的熱點也以機器視覺的發(fā)展為前提。作為人功能智能發(fā)展前提的機器視覺技術(shù)，其主要有五大典型應用：

(1) 圖像識別應用：圖像識別，是利用機器視覺對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象。圖像識別在機器視覺工業(yè)領(lǐng)域中最典型的應用就是二維碼的識別。將大量的數(shù)據(jù)信息存儲在二維碼中，通過條碼對產(chǎn)品進行跟蹤管理，通過機器視覺系統(tǒng)，可以方便的對各種材質(zhì)表面的條碼進行識別讀取，大大提高了現(xiàn)代化生產(chǎn)的效率。

(2) 圖像檢測應用：檢測是機器視覺工業(yè)領(lǐng)域最主要的應用之一。幾乎所有產(chǎn)品都需要檢測，而人工檢測存在著較多的弊端，因此，具有諸多優(yōu)點的機器視覺在圖像檢測的應用方面也非常的廣泛，例如：2000年10月新發(fā)行的第五套人民幣中，壹圓硬幣的側(cè)邊增強了防偽功能，鑒于生產(chǎn)過程的嚴格控制要求，在造幣的最后一道工序上安裝了視覺檢測系統(tǒng)。

(3) 視覺定位應用：視覺定位要求機器視覺系統(tǒng)能夠快速準確的找到被測零件并確認其位置。在半導體封裝領(lǐng)域，設(shè)備需要根據(jù)機器視覺取得的芯片位置信息調(diào)整拾取頭，準確拾取芯片并進行綁定，這就是視覺定位在機器視覺工業(yè)領(lǐng)域最基本的應用。

(4) 物體測量應用：機器視覺工業(yè)應用最大的特點就是其非接觸測量技術(shù)，同樣具有高精度和高速度的性能，但非接觸無磨損，消除了接觸測量可能造成的二次損傷隱患。常見的測量應用包括齒輪、接插件、汽車零部件、IC元件管腳、麻花鉆、羅定螺紋檢測等。

(5) 物體分揀應用：實際上，物體分揀應用是建立在識別、檢測之后一個環(huán)節(jié)，通過機器視覺系統(tǒng)將圖像進行處理，實現(xiàn)分揀。在機器視覺工業(yè)應用中常用于食品分揀、零件表面瑕疵自動分揀、棉花纖維分揀等。

表2-1  機器視覺技術(shù)

圖像識別應用

圖像檢測應用

視覺定位應用

物體測量應用

物體分揀應用

3 研究發(fā)展及應用

1 工業(yè)機器人 

所謂工業(yè)機器人就是面向工業(yè)領(lǐng)域的多關(guān)節(jié)機械手或多自由度機器人。如：機械手。能模仿人體某些器官的功能（主要是動作功能）、有獨立的控制系統(tǒng)、可以改變工作程序和編程的多用途自動操作裝置。工業(yè)機器人在工業(yè)生產(chǎn)中能代替人做某些單調(diào)，頻繁和重復的長時間作業(yè)，或是危險、惡劣環(huán)境下的作業(yè)，例如在沖壓、壓力鑄造、熱處理、焊接、涂裝、塑料制品成形、機械加工和簡單裝配等工序上，以及在原子能工業(yè)等部門中，完成對人體有害物料的搬運或工藝操作。

2“先行者”類人型機器人 

經(jīng)過十年攻關(guān)，國防科技大學研制成功我國第一臺仿人型機器人——“先行者”，實現(xiàn)了機器人技術(shù)的重大突破?！跋刃姓摺庇腥艘粯拥纳碥|、頭顱、眼睛、雙臂和雙足，有一定的語言功能，可以動態(tài)步行。

人類與動物相比，除了擁有理性的思維能力、準確的語言表達能力外，擁有一雙靈巧的手也是人類的驕傲。正因如此，讓機器人也擁有一雙靈巧的手成了許多科研人員的目標。

在張啟先院士的主持下，北京航空航天大學機器人研究所于80年代末開始靈巧手的研究與開發(fā)，最初研究出來的BH－1型靈巧手功能相對簡單，但填補了當時國內(nèi)空白。在隨后的幾年中又不斷改進，現(xiàn)在的靈巧手已能靈巧地抓持和操作不同材質(zhì)、不同形狀的物體。它配在機器人手臂上充當靈巧末端執(zhí)行器可擴大機器人的作業(yè)范圍，完成復雜的裝配、搬運等操作。比如它可以用來抓取雞蛋，既不會使雞蛋掉下，也不會捏碎雞蛋。靈巧手在航空航天、醫(yī)療護理等方面有應用前景。

3 探索機器人

機器人對于探索的應用，即在惡劣或不適于人類工作的環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)。主要有2種探索機器人：自主機器人和遙控機器人。自主機器一直是人類的研究難題，很多專家都在盡最大可能的使機器人自主化。最為出名的是水下機器人和空間機器人。隨著海洋事業(yè)的發(fā)展，水下機器人可以代替人類在深海中進行探索，發(fā)現(xiàn)了好多不為人知的深海生物?？臻g機器人主要任務(wù)分為兩大方面：1.在月球、火星及其他星球等非人居住條件完成勘探；2.在宇宙代替宇航員做衛(wèi)星的服務(wù)（主要是捕捉、修理和補給能量），空間站上的服務(wù)及空間環(huán)境的應用試驗。

4 總結(jié)

機器人技術(shù)領(lǐng)域已經(jīng)創(chuàng)造了很多種具有基本的物理和導航功能的機器人。同時，社會發(fā)展的趨勢也開始成為將機器人結(jié)合到從娛樂到衛(wèi)生保健的日常生活中。而且，機器人可以將很多人從危險的情況中解脫出來，本質(zhì)上就是讓機器人作為人類的替代品來使用。AI機器人技術(shù)研究人員所研究的很多應用程序已經(jīng)開始實現(xiàn)這種可能了。另外，機器人還可以用于更普通的工作，如看門工作。然而機器人最初是開發(fā)用于骯臟、枯燥和危險的應用程序，現(xiàn)在它們已經(jīng)被看作是人類的助手了。不管是什么應用程序，隨著未來科技發(fā)展到一個新的境界，機器人將會需要更多而不是更少的智慧，從而會對我們的社會形成巨大的影響。

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計算機視覺的主要任務(wù)范文第5篇

受新型智慧城市建設(shè)的趨勢帶動融合了道路照明、充電樁、Wi-Fi覆蓋、環(huán)境監(jiān)控、廣告牌和微基站等功能的智慧燈桿在國內(nèi)多地進行了試點，但這還遠遠不夠，隨著新技術(shù)的革新發(fā)展，AI人工智能、無人駕駛、物聯(lián)網(wǎng)等等都可以納入需求清單內(nèi)。將桿體劃分為多個系統(tǒng)平臺，每個平臺規(guī)劃出需求屬性，同時依靠良好的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境來實現(xiàn)各平臺的數(shù)據(jù)傳輸與共享。

（1） 車路協(xié)同與5G

道路如同城市的血管，血管的通暢程度與城市活力息息相關(guān)。隨著城市規(guī)模越來越大，人口不斷增長，交通擁堵的程度日益加劇，僅僅靠道路的建設(shè)等方式來構(gòu)建高效的交通體系已經(jīng)變得越來越難。5G時代的來臨，作為城市和車輛的連接點，道路也將成為通信網(wǎng)絡(luò)、云計算、智能傳感器融合創(chuàng)新的交匯點，如何利用新技術(shù)來提升城市智能化水平，增強城市路網(wǎng)與車輛的協(xié)同效率和安全性，從而降低城市擁堵、改善出行體驗，成為技術(shù)改變生活的新挑戰(zhàn)和新機遇。

車路協(xié)同是將道路、車輛以及技術(shù)進行有效的融合，通過先進的無線通信和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實現(xiàn)車與車、車與路、車與人、車與網(wǎng)絡(luò)的實時數(shù)據(jù)交互，幫助乘客和車輛選擇更好的出行路徑，改善傳統(tǒng)道路規(guī)劃建設(shè)和管理的不足，從而提升道路交通的效率。

我們希望連接人與人、人與物以及人與服務(wù)，讓萬物互聯(lián)成為產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)。5G的來臨正好順應了萬物互聯(lián)的趨勢，同時它還具有大帶寬、低時延、高可靠等特性，將5G網(wǎng)絡(luò)看作一把鑰匙，它能夠幫我們解鎖原先難以數(shù)字化的現(xiàn)實場景，讓數(shù)字技術(shù)以更小的顆粒度重塑現(xiàn)實世界。通過多部門（電信運營商、交通部門、車企、IT大廠）的協(xié)同合作，推出車路協(xié)同的整體解決方案，這能夠有效地解決4G時代難以實現(xiàn)的“毫秒級低時延”，以及高精定位等問題，將大幅度的提升車輛的運行效率和安全性。

近年來，車路協(xié)同已經(jīng)成為全球關(guān)注的焦點。各個國家通過戰(zhàn)略、規(guī)劃、標準等多個層面進行布局，積極搶占本輪產(chǎn)業(yè)發(fā)展的制高點。隨著5G的到來，5G+人工智能、5G+移動邊緣計算等技術(shù)融合方案，將能夠更好的感知環(huán)境的變化，充分實現(xiàn)人、車、路的有效協(xié)同實現(xiàn)整個道路和城市的數(shù)字化、智能化水平。

車路協(xié)同落地實施的關(guān)鍵，需要產(chǎn)業(yè)上下游企業(yè)協(xié)同。這背后涉及車載智能終端、網(wǎng)絡(luò)連接、移動邊緣計算、路側(cè)智能與傳感設(shè)備的普及應用，各模塊背后又有復雜的供應鏈和渠道商。如何把高速公路公司、無線網(wǎng)絡(luò)設(shè)備商、數(shù)據(jù)中心設(shè)備商、電信運營商、內(nèi)容提供商組織在一起是一件紛繁復雜的產(chǎn)業(yè)協(xié)同工作。將致力于做好“連接器”為車路協(xié)同的相關(guān)企業(yè)進入“數(shù)字世界”提供最豐富的“數(shù)字接口”。

隨著技術(shù)創(chuàng)新的快速普及應用，智慧交通與汽車智能化成為未來發(fā)展的必然趨勢，車路協(xié)同則成為智慧交通的核心，也是解決交通出行安全暢通的有效切入點。

根據(jù)美國國家公路交通安全管理局( NHTSA)的官方數(shù)據(jù)顯示，車輛與車輛通信技術(shù)能預知即將發(fā)生的交通事故并對潛在危險發(fā)出實時預警，它的廣泛應用能幫助避免高達81%輕型碰撞事故。根據(jù)中國汽車工程學會(SA- China)的研究表明，智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)的廣泛應用可使普通道路的交通效率提高30%以上。目前，車路協(xié)同主要涉及車載系統(tǒng)、路側(cè)系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)交互系統(tǒng)等三個主要部分。

車載系統(tǒng)有效強化車輛行駛安全。車載系統(tǒng)主要負責對車輛自身狀態(tài)信息的控制和對周圍行車環(huán)境的感知，協(xié)助駕駛員完成車輛的安全駕駛，比如車車避撞、人車避撞、交叉口安全通行、換道輔助駕駛等。

路側(cè)系統(tǒng)將有效提高道路通行能力。通過路側(cè)系統(tǒng)與各個傳感設(shè)備之間進行通信，可以獲得當前的道路情況。包括交叉口行人信息采集、突發(fā)事件快速識別與定位、密集人群信息采集、多通道交通流量監(jiān)測、通道異物侵入信息的獲取、處理、分析和發(fā)送。

數(shù)據(jù)交互系統(tǒng)保證人車路的有效通信。實現(xiàn)路側(cè)設(shè)備與車載單元之間的交互，以及各種行車安全、交通控制和信息服務(wù)應用的打通，最終確保整個車路協(xié)同系統(tǒng)快速穩(wěn)定運行。

車路協(xié)同需要構(gòu)建新的產(chǎn)業(yè)鏈格局，通過生態(tài)協(xié)作、利益分享實現(xiàn)多方的共贏。一是連接公路公司，加快路側(cè)基礎(chǔ)能力建設(shè)，基于高速公路設(shè)備感知道路信息，提供實施精細化道路信息分發(fā)，實現(xiàn)分鐘級以下車道路況更新。二是連接無線網(wǎng)絡(luò)設(shè)備商和數(shù)據(jù)中心設(shè)備商，為道路提供穩(wěn)定的5G網(wǎng)絡(luò)和邊緣計算設(shè)備，將碎片化道路信息進行連接，形成規(guī)模優(yōu)勢。三是連接內(nèi)容服務(wù)商，基于移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展積累的技術(shù)、用戶洞察以及用戶體驗方面的經(jīng)驗，為出行乘客提供高品質(zhì)內(nèi)容服務(wù)。四是連接基礎(chǔ)電信運營商，提升頻譜利用率，搭建電信運營商與道路建設(shè)公司的合作橋梁，支持商用智能終端（4G/5G）接入。

在車路協(xié)同推進過程中，企業(yè)間通過生態(tài)協(xié)作的方式，連接車路協(xié)同的相關(guān)企事業(yè)單位，將移動互聯(lián)網(wǎng)的服務(wù)無縫連接到整個汽車出行的場景下，實現(xiàn)人和車、設(shè)備。服務(wù)之間的連接，多個終端場景的打通。

車路協(xié)同需要加快打破信息孤島，打造統(tǒng)一的信息內(nèi)容分發(fā)平臺，為用戶提供一致性的體驗。

作為交通智能化的核心，業(yè)界一直在探索車路協(xié)同的解決方案，未來的車和路會具備更好、更高的智能，能夠更實時、更細的感知環(huán)境，并且把這些環(huán)境的數(shù)據(jù)以及車流、人流的數(shù)據(jù)為未來的城市規(guī)劃、道路規(guī)劃、交通管理和疏導提供更好的幫助。

（2） 公共服務(wù)

在新型智慧城市建設(shè)新階段，以服務(wù)為基礎(chǔ)、以成效為標尺為核心，持續(xù)優(yōu)化改善城市居住環(huán)境，提供惠民便企服務(wù)成為近年來的工作重點。

隨著社會的高速發(fā)展，人們似乎也越發(fā)重視周圍環(huán)境的變化，PM2.5的檢測、風力檢測、天氣檢測等也成為了人們出行的主要關(guān)注點，具備這樣功能的公共基礎(chǔ)設(shè)施也是未來城市規(guī)劃建設(shè)的必要環(huán)節(jié)。

智慧路燈桿系統(tǒng)，集合環(huán)境監(jiān)測、控制照明、車流量監(jiān)測、視頻監(jiān)控、道路積水監(jiān)測、LED信息、公共廣播、充電樁、無線WIFI等功能于一體，美化城市、園區(qū)道路建設(shè)，打造智能、便捷、安全的生活環(huán)境。智慧路燈桿系統(tǒng)頂部配置一系列傳感器，對空氣質(zhì)量進行監(jiān)測，并將相關(guān)數(shù)據(jù)通過智慧路燈桿專用網(wǎng)關(guān)上傳至云平臺，并多路發(fā)送相關(guān)管理部門。

（3）新型城市管理

智慧型城市發(fā)展下如何管理好人與人、人與物之間的連接性也是一個很重要的課題，所謂智慧，必然要舍去一些依靠人力去解決問題的辦法，轉(zhuǎn)而依靠智能化的設(shè)備或智能語音系統(tǒng)來實現(xiàn)數(shù)字化的管理。

（4） 新基建建設(shè)

隨著新基建概念的提出，工信部《關(guān)于加快培育共享制造新模式新業(yè)態(tài)促進制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的指導意見》，提出加強5G、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，這其中的建設(shè)范圍包含了智能交通基礎(chǔ)設(shè)施，也是多桿合一后的解決方向。

車聯(lián)網(wǎng)的生態(tài)：人，車，環(huán)境。其中車和環(huán)境是新基建建設(shè)的關(guān)鍵點。

車：高精度地圖、超視距決策、車輛監(jiān)控、車輛救援、車輛診斷、車況信息用于車輛研發(fā)、保養(yǎng)。

環(huán)境：路況信息、道路收費、事故監(jiān)測、實時調(diào)度。

以上的功能實現(xiàn)都要基于車廠研發(fā)，各數(shù)字化模塊、傳感器的組合才能實現(xiàn)，也是未來道路交通發(fā)展的主要任務(wù)。

（5） 新技術(shù)的驅(qū)動

基于新一代信息技術(shù)（人工智能，云計算，區(qū)塊鏈，物聯(lián)網(wǎng)，5G與邊緣計算，模擬仿真，高精地圖，自動駕駛，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)中心等）可以構(gòu)建一套完整的信息基礎(chǔ)設(shè)施來更好的服務(wù)于城市和人民。

對于驅(qū)動多桿合一工程的主要技術(shù)還是在于5G的部署，大數(shù)據(jù)的計算能力以及人工智能的識別偵測上。

視頻監(jiān)控：終端智能轉(zhuǎn)為云上智能，依賴的是5G邊緣上行帶寬和安全；同時通過人工智能（AI）的數(shù)據(jù)處理分析能力可以更好地搭建平安城市，讓一切犯罪無所遁尋。

車聯(lián)網(wǎng)：依賴的也是5G安全、可靠、低延遲和高寬帶連接。

車路協(xié)同成為智慧城市建設(shè)新的切入點，當前我國智慧城市建設(shè)步伐加快，隨著高清智能攝像頭和城市物聯(lián)網(wǎng)智能傳感器的快速普及，城市道路的信息化、數(shù)字化加速到來，隨著車路協(xié)同體系的逐步完善，道路交通數(shù)據(jù)收集與分析、實時交通路況監(jiān)測與預警、交通信號配時調(diào)整與優(yōu)化等方面的能力大幅提高。