前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇計算機視覺報告范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。

計算機視覺報告范文第1篇

結合當前工作需要，的會員“ylgarden”為你整理了這篇街道辦事處財政決算審計整改報告范文，希望能給你的學習、工作帶來參考借鑒作用。

【正文】

清波街道辦事處2019年度財政決算審計整改報告

2020年4月1日至6月22日，上城區審計局對清波街道街道辦事處2019年度財政決算情況進行了審計。審計中發現我街道還存在預算編制、經費使用、固定資產管理和工程管理等方面問題需加以糾正和改進。

街道辦事處領導高度重視審計報告中指出的問題，多次組織召開專題會議，逐項對照檢查，認真分析，查找原因，并采取相應整改措施。具體整改情況報告如下：

一、關于預算編制準確性、可靠性、完整性有待提高問題

（一）部分預算內專項經費調整率偏高或調整額較大的問題

?? 2020年度編制內容更細化，并新增了預算項目，為街道應對各類突發事件提供資金保障，降低因突發事件造成的專項經費調整率。

（二）關于財務處理不規范問題

嚴格按照政府會計準則執行，加強財務復核流程，提高財務業務水平，確保財務列支規范合理。

（三）關于預算編制不完整的問題

根據2021年度預算編制要求，已相關經費列入政府購買服務專項。

二、關于經費使用管理尚待加強問題

（一）關于部分專項經費多頭列支問題

2020年編制預算時，細化了專項經費預算，統一項目列支經費。

（二）關于個別專項經費使用與項目申報書不符問題

辦事處主要領導已在班子會議上，要求各科室按照2020年度參與式預算相關要求編制預算申報書，盡可能細化項目申報內容，確保專款專用。

（三）因公出國（境）費用較上年增加

2020年度公務出國經費為零。

三、關于往來款未及時清理問題

街道已向往來款掛賬單位發函，督促清理相關往來款。

四、關于固定資產管理較薄弱問題

（一）關于房產臺帳信息與管理系統信息不一致問題。

一是對未在房產管理臺帳上反映的13處房產，均已更新，并備注說明特殊情況。二是對未在國有資產管理信息系統反映的1處房產，已經及時錄入系統。三是對街道房產管理臺賬有3處不一致情況進行了細核,做好更新工作。

（二）關于房產出租審批手續和租房協議不全問題。

現已重新簽訂了房屋租賃合同，待合同到期后，后續協議招租將嚴格按照手續執行。

（三）關于房產出租未進行公開招租問題

街道將與區府辦和區財政等相關部門的加強協調和溝通，爭取在今年補辦相關手續。

（四）關于部分內部制度內容存在沖突問題

街道已根據實際情況對《清波街道固定資產管理辦法》和《清波街道房產管理制度》進行修訂。

（五）部分內容固定資產制度執行不到位

一是街道指定專人負責固定資產管理，二是對房產權屬用途進行定期復核和數據更新，三是制定《清波街道房產出租管理暫行辦法》。

五、關于工程招投標管理尚待改進問題

（一）關于“小型工程投標單位資格審查不嚴”問題

一是嚴格審查投標單位資質，約談該項目投標單位法人及聯系人，對街道入庫建設單位全面進行排查，將相關單位從街道投標庫中刪除。二是提高招標文件質量，完善《清波街道建設工程項目監督管理辦法（試行）》，并對招標文件中所有條款內容嚴格把關，對實際不適用的。三是強化與財政、審計部門配合，對納入投標庫的工程單位，實行全面信用管理。

（二）關于“小型工程流標后未重新招投標”問題

一是集中組織學習《中華人民共和國招標投標法》等相關法律、法規，提高招標辦人員業務技能和操作水平。二是制定《清波街道建設工程項目監督管理辦法》（試行），完善工作制度，明確個人崗位職責。

六、關于內審工作尚待加強問題

街道嚴格執行《審計署關于內部審計工作規定》和《內部審計準則》，按照區審計局有關內審工作會議精神，加強對內審工作的管理，按要求制定《清波街道內部審計工作制度》，編制2020年度內部審計工作計劃，提高內審工作質量。

特此報告。

計算機視覺報告范文第2篇

關鍵詞： 計算機視覺； 手指特征識別； 動態閾值算法； 矩形模版

中圖分類號： TN911?34； TP37 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）12?0113?04

Abstract： In order to improve the accuracy and speed of the finger feature recognition in video image， a dynamic threshold algorithm based on rectangle template is proposed. The rectangle template is used in the algorithm to smooth the image， and the gray threshold method is used to extract the edge of the target to recognize the finger feature accurately. The Matlab simulation results show that the algorithm is lightly influenced by environmental noise， and can segment the edge of the finger clearly and accurately. A finger feature recognition system based on computer vision was designed on FPGA platform. Its real?time performance， finger recognition accuracy and other performances were tested. The test results show that the running speed of the system is synchronous with the speed of capturing the image by camera， which can meet the real?time requirement of the system. The coordinates deviation of the finger position recognized by the system is about 3 pixels， which can basically meets the accuracy requirement of the system.

Keywords： computer vision； finger feature recognition； dynamic threshold algorithm； rectangle template

S著科學技術的飛速發展，人與計算機之間的交互活動越來越密切，并逐漸成為人們日常生活的重要組成部分。傳統觸摸屏是現階段一種最常見，也是最重要的人機交互方式，其是通過一種附加在顯示器表面的透明介質，依賴使用者的手指觸摸該介質來實現對計算機的輸入控制[1?2]。目前，這種觸摸屏技術已經相當成熟，但是，技術上不容易做到大尺寸，且成本相對較高，也易于破損。為了突破傳統觸摸屏這種人機交互方式的局限，把任何成像平面變成可用手指進行交互的系統，本文提出了一種基于計算機視覺的手指特征識別算法，并在FPGA平臺上建立了一套基于計算機視覺的手指特征識別硬件系統。這種基于計算機視覺的手指特征識別方法可為基于視覺的人機互動提供一種新的技術解決途徑。其與傳統觸摸屏的區別在于，不需要在成像屏幕上安裝任何特殊介質，使用壽命得到大幅延長，應用范圍有了很大擴展。

1 圖像采集平臺

本文所采用的圖像采集平臺如圖1所示，在任何與計算機連接的顯示設備（如投影屏幕、等離子電視等）的左上角、右上角安裝兩個攝像頭，通過這兩個攝像頭便可確定手指在屏幕上的二維坐標信息（x1，x2）。然后，將此坐標點傳至計算機，并與Windows系統的鼠標程序關聯即可實現人機交互功能。圖2是圖像采集平臺的側視圖。其中虛線框表示攝像頭視野中系統需要處理的區域，即手指出現的區域。

2 手指特征識別算法及仿真

在系統實現過程中，如何從攝像頭所拍攝的畫面中準確地識別并提取出手指信息是其難點之一。在目前的圖像處理技術中，用于識別背景圖案中目標物體的算法很多，本文在分析基于色彩聚類的膚色識別算法的基礎上，結合課題特殊需求，提出一種基于矩形模板的動態閾值算法，并在Matlab中對上述算法的處理效果進行了仿真。

從圖像采集平臺可以看出，本系統只關心距屏幕很近的小視野內是否出現區別于背景的目標物體。因此，只需從攝像頭拍攝的圖像當中截取一部分，如圖3中的小矩形框所示。

2.1 基于色彩聚類的膚色識別算法

膚色是人體區別于其他物體的一個重要特征，人體膚色特征不受位置、角度、大小等因素影響，具有較強的穩定性。因此，本文首先選定基于色彩聚類的膚色提取識別算法進行研究。在色彩聚類方法中，Anil K.Jain的Cb，Cr橢圓聚類方法最為典型[3?4]。采用非線性分段膚色分割得到的膚色區域在Cb，Cr空間中近似于橢圓，如下：

由圖5可知，利用該算法分割手指信息的效果尚可，能從比較友好的環境中迅速準確地識別出手指信息。圖6為利用橢圓聚類膚色分割算法對從圖像采集平臺讀取圖像的手指識別效果。可見，該算法在普通環境下對手指的識別效果良好。但當屏幕上的顏色影響手指膚色時，該算法的識別能力就會有所降低。可見，該算法對皮膚顏色的純度要求較高，適用范圍受限。圖7為屏幕出現大面積藍色時對手指識別造成的影響效果。

2.2 基于正方形模板的動態閾值算法

基于正方形模板的動態閾值算法，即采用灰度閾值法，用正方形模板平滑圖像[5?6]。圖8（a）是3×3模板動態閾值算法平滑圖像的過程。

應用基于3×3模板的動態閾值算法對原圖4進行邊緣提取的仿真效果如圖9（a）所示。可見，應用3×3模板可以提取出目標物體的邊緣，但不夠清晰。雖然可以通過增大模板取得比較理想的效果（圖9（b）為采用基于101×101模板的動態閾值算法的處理效果），但會使計算量劇增，同時也縮小了模板所能完全覆蓋的范圍，使圖像邊緣產生無效的白色區域。

2.3 基于矩形模板的動態閾值算法

根據課題實際需要，即所要處理的目標區域為長方形窄條區域（如圖3所示），本文提出一種基于矩形模板的動態閾值算法。該算法與基于正方形模板算法的區別在于，平滑圖像時所用的模板為窄條形，如3×5模板，3×15模板，3×41模板等。圖8（b）是3×9模板動態閾值算法平滑圖像的過程。

圖10給出了采用基于3×9模板、3×14模板、3×81模板、3×101模板動態閾值算法對原圖4進行手部邊緣提取的仿真效果。由仿真效果可知，基于矩形模板的動態閾值算法在模板取值為3×9的情況下，便能夠清晰提取出目標物體的邊緣。而且，隨著模板取值的增加，目標物體邊緣的提取效果更加清晰準確。與基于正方形模板的動態閾值算法相比，基于矩形模板的動態閾值算法計算量較小，節約了系統的計算資源。

3 基于FPGA的手指特征識別算法的系統測試

為了驗證本文所提出的基于矩形模板的動態閾值算法能否滿足屏幕交互系統的整體要求，本文通過編寫軟件程序在FPGA開發板上對這種算法進行了硬件實現和系統測試。

3.1 硬件實現

本文所采用的硬件實現系統主要是基于美國Altera公司生產的型號為EFA?CY1C12的“紅色颶風”（Red Cyclone）系列FPGA開發板，并另外集成了用Ommvison公司的型號為OV9655的CMOS數字攝像頭，以及ISSI公司的型號為IS61LV25616AL的SRAM存儲器[7?10]。最終搭建的硬件系統如圖11所示。

3.2 系統測試

本文主要對系統的實時性、手指提取精度、資源占用情況等影響系統運行的重要技術指標進行了測試。

（1） 實時性

OV9655攝像頭在1 280×1 024分辨率下，能提供15 f/s的圖像采集速率，課題所設計的軟件程序可以在一幀圖像的處理時間內完成了數據的采集、手指邊緣的識別等運算，實現了系統執行速度與攝像頭拍攝速度的同步，達到了系統對實時性要求。

（2） 手指識別精度

由于課題在軟件設計過程中編入了圖像采集防抖動處理程序，提高了圖像采集的穩定性，也提高了手指識別的精度。經過測試，本系統得到的手指位置信息的坐標偏差為3個像素，基本滿足大屏幕交互系統對識別精度的需求。

（3） 資源占用情況

從Quartus Ⅱ的編譯報告中可以看出，本系統的軟件運行已占用FPGA的9 702個邏輯單元，占邏輯單元總數的80%。可見，該硬件系統的FPGA運算資源基本能滿足系統的實際需要。

4 結 語

本文通過對基于矩形模板的動態閾值算法的研究和基于FPGA的手指特征識別硬件系統的實現，建立了一套基于計算機視覺的手指特征識別系統。該算法受環境噪聲影響較小，能清晰準確地分割出手指邊緣，且隨著矩形模版取值的增大，算法的識別效果會更加良好。該系統的實時性、手指識別精度及資源占用情況均可滿足系統要求。這種基于計算機視覺的手指識別方法成本低、靈活性好，為基于視覺的人機交互提供了一種新的技術途徑。

參考文獻

[1] 呂明，呂延.觸摸屏的技術現狀、發展趨勢及市場前景[J].機床電器，2012，39（3）：4?7.

[2] 陳康才，李春茂.電阻式觸摸屏兩點觸摸原理[J].科學技術與工程，2012，12（18）：4525?4529.

[3] MAITRE H.現代數字圖像處理[M].北京：電子工業出版社，2006：79.

[4] 帕科爾，景麗.圖像處理與計算機視覺算法及應用[M].2版.北京：清華大學出版社，2014：104.

[5] GONZALEZ R C，WOODS R E，EDDINS S L.數字圖像處理的Matlab實現[M].2版.北京：清華大學出版社，2013：301.

[6] RUSS J C.數字圖像處理[M].6版.北京：清華大學出版社，2014：216.

[7] 于楓.Altera可編程輯器件應用技術[M].北京：科學出版社，2014：68.

[8] 姚智剛，付強.基于低成本CMOS攝像頭智能監控系統的設計[J].現代電子技術，2006，29（3）：126?128.

計算機視覺報告范文第3篇

以下為報告詳細內容：

逾八成人工智能創業公司聚集一線城市

iiMedia Research（艾媒咨詢）數據顯示，35.7%的人工智能創業公司位于北京，另外在深圳、上海、廣州這三個一線城市也聚集了超過四成的人工智能創業公司。艾媒咨詢分析師認為，人工智能是高度知識密集型的產業，北京的人才、技術、產業、資本等環境都優于其它地區，是人工智能的創業重鎮。共有81.8%的人工智能創業公司分布在有豐富技術、硬件和產業資源的北上廣深。人工智能產業將形成以北京為絕對核心，一線城市上海、廣州、深圳為重點的地理布局。

手機網民普遍認為無人駕駛只能部分取代人類駕駛

iiMedia Research（艾媒咨詢）數據顯示，有78.9%的受訪手機網民認為無人駕駛將部分取代人類駕駛，10.0%的受訪手機網民認為無人駕駛能全部取代人類駕駛，6.9%的受訪手機網民認為無人駕駛完全不能取代人類駕駛。艾媒咨詢分析師認為，近年國內外企業陸續開發無人駕駛領域引發網民對無人駕駛和人類駕駛之間關系的熱烈關注，人們對仍處于起步階段的無人駕駛接受程度仍有待提高，但隨著智能技術進一步發展，未來無人駕駛產品的市場普及程度仍然值得期待。

人們相信無人駕駛更安全

iiMedia Research（艾媒咨詢）數據顯示， 對于無人駕駛與人類駕駛的安全性比較，32.6%的受訪手機網民認為無人駕駛更安全，26.6%的受訪手機網民認為人更安全。艾媒咨詢分析師認為，無人駕駛與人類駕駛安全性比較問題尚停留在理論階段，對于無人駕駛算法判斷的精準性，用戶仍然沒有具體的感知。現階段無人駕駛技術水平處于起步階段影響人們對未來智能汽車操控方式的期望，未來無人駕駛技術說仍需繼續提高以增強人們對汽車智能操控的信心。

人工智能為主的操縱方式受歡迎

iiMedia Research（艾媒咨詢）數據顯示，人們對未來無人駕駛汽車的操縱方式也有自己不同的看法，62.6%的受訪手機網民認為智能汽車操縱方式應以人工智能為主，人工操作為輔，22.0%的受訪手機網民認可人工操控為主，智能輔助為輔的方式， 只有10.6% 的受訪手機網民選擇純人工智能操控。艾媒咨詢分析師認為，隨著無人駕駛技術的進一步深入，其在日常駕駛的應用比例將穩步提升，人工判斷與智能判斷并行的駕駛方式或將成為較長時間內的主流。

無人駕駛安全性最受關注

iiMedia Research（艾媒咨詢）數據顯示，當前對無人駕駛實際應用主要的擔憂因素中，受訪手機網民最擔心的是安全技術不夠成熟，占比61.7%，另外23.4%和12.6%的受訪手機網民認為購車成本高和使用不方便。艾媒咨詢分析師認為，智能汽車相關廠商需要通過更多的試驗參數，不斷提高無人駕駛安全技術，以獲取用戶對智能汽車安全的信任。同時，當前無人駕駛技術在前期投入的研發成本巨大，其實際應用的較高購買門檻，也將是其普及的一大阻礙。

速記、翻譯工作者未來最可能被人工智能取代

計算機視覺報告范文第4篇

關鍵詞；鐵礦；選礦；破碎作業；自動化技術控制；進展

0 引言

我國有色金屬鋼鐵產量位居世界第一，年處理礦石2．6億多t。選礦工業是傳統的基礎工業，已具備相當規模，從業人員眾多，但除少數大型選廠有一些自動化裝備外，大多數選廠還是人工操作，在舊的管理方式下運作。突出問題是能耗高、效率低、自動化水平低、勞動強度大，選礦技術經濟指標低，而且隨礦石性質及操作條件的變化很不穩定。解決這些問題的重要方法就是開發研究選礦工業生產過程的關鍵技術、裝備、儀器儀表，實現選礦工業生產過程的自動化。據報導，實現選礦工業過程自動化可使破碎機提高臺時處理能力10％ ～15％ ，磨礦機提高臺時處理量5％ ～10％ ，生產成本降低3％ ～5％ ，勞動生產率提高25％ 一50％ ，能耗和原材料消耗顯著降低，勞動強度大大減輕，產品質量可以提高而且穩定。實現選礦工業生產過程自動化主要包括破碎作業、磨礦分級作業、選別作業、濃縮過濾作業、尾礦輸送作業等全套選礦生產過程的自動控制，通過計算機網絡系統實現在線優化生產調度和管理，使整個選礦生產過程處于最佳狀態，最大限度地提高產量、精礦品位和金屬回收率等技術經濟指標，達到高產優質、減人增效、節能降耗的目的。

1 選礦過程自動控制技術的新進展

1．1 破碎作業參數的檢測和控制

對于國產圓錐破碎機，由于其排礦口尺寸不能動態調整，生產中采用固定排礦口，定期進行人工重新調整的方法來控制產品粒度。控制系統主要選取主傳動電機的功率(或電流)作為被控參數，控制策略一般采用恒功率或優化功率方式，動態調整給礦機給礦量的大小，使主機的負荷穩定在設定的要求之內；同時檢測破碎機系統的溫度、壓力、流量等，具有完備的保護功能。

國外圓錐破碎機控制系統的主參數控制選取了主傳動電機功率和破碎機排礦口尺寸兩個參數作為被控變量，通過檢測給礦量、油壓、功率、油溫、排礦口尺寸等來動態調整排礦口尺寸和給礦速率，其目標函數是排礦口尺寸最小、給礦量最大。系統的所有控制動作均是向這兩個目標逼近。比較典型的擠滿給礦控制策略如圖1所示。

圖1 破碎機擠滿給礦控制

1．2 磨礦作業控制策略

1．2．1 磨礦回路的模糊控制

模糊控制是用語言歸納操作人員的控制策略，運用語言變量和模糊集合理論形成控制算法的一種控制。它不需要對控制對象建立精確的數學模型，只要求把現場操作人員的經驗和資料總結成較完善的語言規則，因此它能繞過對象的不確定性、噪音以及非線性、時變性、時滯等的影響，系統性強，尤其適用于非線性、時變、滯后系統的控制。據報道，南非利烏多爾金礦 的月產量為12萬t，采用2臺半白磨機(單段)，分級設備為二段水力旋流器，最終產品粒度為80％ 一75 m。該礦成功地將模糊邏輯控制應用于半白磨回路中，并研制了一種先進的磨礦控制系統(Grind―ACE)軟件作為控制系統的執行平臺。運行結果表明，帶控制和不帶控制相比，臺時處理量可提高10．77％ ，處理每噸礦石的電耗下降9．7％ ，磨機介質的添加量可減少約15％。

1．2．2 磨礦回路的專家系統

專家系統是一個基于知識的智能推理系統，它擁有某個特殊領域內專家的知識和經驗，并能象專家那樣運用這些知識，即具有在專家級水平上工作的知識、經驗和能力，通過推理作出智能決策。據美國《世界采礦設備》報道，美國猶它州巴里克一默克爾(Barruk―Mereur)金礦選廠應用以模型為基礎的專家系統控制半自磨機，與原來的PI控制相比，礦石處理量提高4．4％ ，處理每噸礦石的平均能耗減少5．7％ ；墨西哥某曰處理7．2萬t銅礦石的選礦廠，有12個球磨機與水力旋流器組成的閉路系統，采用專家系統，生產能力提高10％，處理每噸礦石的電力消耗減少7％。

1．3 浮選過程控制策略

浮選過程控制的主要目標是：保持合格的最終精礦品位、提高有用成分的回收率、降低藥劑等原材料的消耗量。用作浮選過程控制的控制變量主要有：浮選礦漿的pH值、浮選藥劑量、浮選槽液位、浮選槽的充氣量等。

1．4 高效濃縮機過程參數自動檢測與控制

高效濃縮機是一種占地面積小、投資費用低、單位面積處理能力大、降低電耗、減少環境污染的新型高效固一液分離設備。根據我國2O多個重點黑色金屬礦山選廠的尾礦隋況調查統計資料來看，尾礦的平均排放濃度只有15％左右，而用于輸送尾礦的電耗占選廠總用電量的15％或更多。如果把選礦廠的尾礦排放濃度普遍提高到45％ ，那么僅此一項改革，每年就可節約電1．8億多度。為此，馬鞍山礦山研究院研制并生產了西3．6 m一西12 m各種規格的高效濃縮機，先后在馬鋼姑山礦、浙江閑林埠鉬鐵礦、銅陵有色公司選廠、廣西高龍金礦等礦山推廣應用。高效濃縮機的主要檢測參數有：給礦量、給礦濃度、底流流量、底流濃度、藥劑流量、界面高度、驅動扭矩，對溢流水濁度要求高的地方還要檢測溢流水的濁度；主要控制參數有：底流排放量和絮凝劑添加量。

2 選礦自動化專用檢測儀表的新進展

2．1 浮選計算機視覺器¨

浮選廠通常讓有經驗的師傅或工程師進行浮選表面的監視工作，但大多數情況下，這一工作是困難的，因為：①操作員很難在8 h內時時刻刻地監視和報告浮選表面的變化情況；② 浮選表面的某些變化難以用人眼來觀測；③惡劣的工作環境有損人的健康；④人只能進行定性的粗糙觀測，不可能進行定量的精細觀測；⑤ 由于人的觀測結果有隨意性且因人而異，從而導致優化生產控制的隨意性和變化性。為此、我國在歐盟項目“機器視覺對浮氣泡的結構和顏色特性的處理和分析”的基礎上進行了進一步的研究和開發，生產了第一代浮選機視覺器。該浮選機視覺器的主要硬件部分包括：①攝像系統；②圖像采集卡；③Pc計算機；~Ola輸出卡；⑤各部件連接線纜；⑥其它輔助設備。軟件系統是該視覺器的核心。軟件涉及到多方面的專業知識，例如圖像處理、物理光學、計算機視覺、數學模型、計算機軟件科學、選礦設備、化學分析及自動控制和電子專業等。按工作順序，視覺器主要包括圖像質量檢測、圖像預處理、圖像分割、圖像分析、數據庫建立、浮選模型及控制處理等。目前，歐盟研究組在芬蘭的匹哈拉薩姆礦及瑞典和加拿大的堡立登礦業公司的兩家選礦廠安裝了13套浮選機視覺器，被監測的有銅、鉛、鋅礦物等。

2．2 在線粒度分析儀

(1)PSI一200粒度儀。是奧托昆普公司20世紀9O年代推出來的一種設計比較新穎的檢測儀器。它直接測量礦漿中顆粒的大小，在數據統計的基礎上利用PLC技術測量礦漿細度。PSI一200在陶瓷頭撞擊礦漿的一瞬間，利用PLC運算速度快的特點，連續讀取45次數據，取這些數據的平均值作為1個有效值，每分鐘采集120個這樣的有效值，作為最終參與計算的值，記為AVE。PLC在軟件上引用了“先進先出”的技術，即PIE每O．5 s采集1個有效值，同時更新1次AVE。采用的數學模型是一74 m％ =A0 +A1×AVE +A2×SD +A3／AVE，+175 Ixm％ =130+B1×AVE +132×SD +B3／AVE．式中，AVE為PSI一200檢測值，即每秒鐘更新2次的120個有效值的平均值；SD為標準偏差；AO―A3，BO～B3為回歸系數。

(2)CLY一2000在線粒度分析儀。是馬鞍山礦山研究院近幾年開發的礦山專用儀器。它基于超聲波在礦漿這類均勻懸浮液中傳播時，其振幅隨被測礦漿中固體量的多少及粒子大小變化而變化的超聲衰減測量。只要檢測出超聲波穿過被測礦漿時的衰減量就可知道被測礦漿的粒度及濃度。它主要由取樣裝置、粒度控制器、工控機及顯示屏4部分組成。

2．3 在線品位分析儀

(1)Courier 3SL在線品位分析儀¨ 。是奧托昆普公司2O世紀9O年代推出來的新產品。它使用X射線管為激發源，當礦流經一次、二次取樣設備取樣縮分后形成的標準礦樣通過樣品室時，x射線照在礦漿樣品上，產生的x熒光經晶體分光計，可分出所測元素的熒光，探頭將射線能量轉換成電脈沖，由前置放大器將信號放大后送脈沖處理器處理，最后將數據交處理器分析計算，結果由顯示器顯示出來。

(2)WDPF微機多道、多探頭在線品位分析系統。是馬鞍山礦山研究院在推廣應用達1O余年的x熒光在線品位分析儀的基礎上，采用先進的多道能譜分析技術和標準樣品的自校正裝置開發研制成功的新一代產品。它主要由引流取樣裝置、同位素源、正比探測器、電子譜儀、多道分析儀、標樣自校正裝置、工業控制機等組成。

該儀器的主要特點是：①用多道分析儀代替以往硬件的單道分析器，能譜的信息量從3―4個增至512個，結合先進的譜分析軟件，極大地提高了礦漿元索的測量準確度；②每個測點的各個探頭都裝了一套標準樣品的自校正裝置，由主計算機通訊控制，可根據各檢測點的差異隨機設定自校正的周期間隔及標準樣品的采樣時間，從而自動修正各檢測點的元素含量計算模型；③每個探頭是一個獨立的實體，全密封安裝在金屬殼體內，從而適應環境相對惡劣的工業現場；④可實現一機多探頭，多元素的在線檢測，目前最大擴展能力達l6個檢測點；⑤分析準確度(相對標準誤差)原礦類為2％ 一8％，精礦類為0．6％ 一5％ ，尾礦類為5％ ～20％。

3 結語

總之，隨著科技的不斷發展，設備技術的不斷創新，自動化控制技術也將成為未來礦山現代控制系統的發展方向。

參考文獻

[1] 毛益平，等．基于神經網絡的球磨專家系統[J]．金屬礦山．2000(8)：40-42．[8] 郭惠蘭，等．浮選過程神經網絡數據分析和在線監控[J]．國外金屬礦選礦，20OO(6)：38-43．

[2] 林裕安．浮選自動控制在凡izl鉛鋅礦的研究與應用[J]．有色金屬：選礦部分，2001(3)：34?38．

計算機視覺報告范文第5篇

下一波浪潮和AI的未來

今天大家都覺得AI“大風”來了，必須趕快前進不要掉隊。但是如果冷靜想想，AI還是面臨很多挑戰。

研究方面的挑戰更大一些。國務院2017年7月印發的《新一代人工智能發展規劃》提出：我國到2030年人工智能理論、技術與應用總體達到*水平，成為世界主要人工智能創新中心，智能經濟、智能社會取得明顯成效，為躋身創新型國家前列和經濟強國奠定重要基礎。這對研究工作提出了很高的要求。同時，中國工程院也了新一代人工智能發展報告。新一代人工智能也稱為AI

2.0，我國的人工智能發展正從AI 1.0向AI 2.0過渡。

AI現在的主要缺陷或者說不足是在機器學習上。深度學習即深度神經網絡是機器學習的一種方法，這種方法確實可以解決很多問題，在實踐中也取得了很大的成功。但深度學習也要發展。我去美國開會時，馬里蘭大學一位很知名的AI專家調侃說，現在“深度學習有深度而無學習”(Deep Learning——Deep YES，LearningNO)。因為這樣的“學習”嚴格說不是學習，而是訓練，是用大數據在訓練一個數學模型，而不是真的通過學習獲得知識。

目

錄

CONTENTS

目錄

贊譽序言前言

第一章春暖花開——人工智能復興

曠世棋局的幕后英雄002

人機博弈之戰004

AI大潮席卷007

各國政府的應對策略011

第二章酷暑與寒冬——人工智能60年艱難歷程

1956年達特茅斯會議與AI誕生016

初期的繁榮與樂觀019

遭遇計算能力瓶頸021

復興與再度冰凍023

20年寒冬027

第三章杰弗里·欣頓——突破人工智能關鍵技術的人

實習生培訓班的老人030

人工神經網絡道路崎嶇034

寒冬中的堅持036

深度學習登場038

第四章助飛的雙翼——深度學習成功的秘密

不是只要有好算法就能成功042

瘋狂冒險家黃仁勛與GPU 046

“拼命三郎”李飛飛締造ImageNet 050

讓深度學習升華052

第五章數據魔方——數據科學崛起

華爾街數據爭奪戰056

AI眼中的歷史與未來058

造就神奇的數據科學060

來自大數據的挑戰062

異軍突起的數據可視化065

硬幣的另一面067

第六章機器在聆聽——語音識別的歷史性突破

人類的美好夢想與歷史探索070

統計語言學打破沉寂071

劍橋語音的黃金十年073

技術高門檻與壟斷076

深度學習帶來歷史性突破078

廣闊的創新領域080

第七章讓霍金傾談——語音合成創造奇跡

機器制造“完美的保羅”086

語音合成的漫漫長路089

科大訊飛，一名在校生書寫的傳奇090

語音交互大戰打響093

第八章重建巴別塔——機器翻譯拆除語言樊籬

機器翻譯嶄露頭角100

冷戰催生的機器翻譯101

語言的規則太復雜103

統計翻譯成為主角105

見證歷史的活樣板107

科技巨頭的競技場108

第九章第二雙眼睛——計算機視覺大放異彩

央視節目引起熱議114

計算機視覺前史115

學科奠基人戴維·馬爾117

走上快車道119

中國力量崛起122

谷歌貓與計算機視覺的未來124

第十章忠實的朋友與助手——形形的機器人

美的收購“德國國寶”128

機器人的前世今生130

現代制造業與工業機器人132

服務機器人大合唱134

巨大的沖擊波139

第十一章飛翔的機器——無人機的廣闊天地

無人機“黑飛”事件142

漫長發展史143

汪滔與大疆145

給“硅谷狂人”上了一課148

廣闊的應用領域149

微小型化與集群應用152

無人機的未來154

第十二章智能交通革命——自動駕駛的夢想與現實

收購狂潮158自動駕駛概念與無人車的歷史159

伊拉克戰場引發的無人車挑戰賽161

民用研究趁勢而上162

“狂人”馬斯克來了165

不同的聲音——無人駕駛還需60年168

無人車暢想曲170

第十三章無形機器人——無處不在的虛擬機器人

一場官司的背后172

什么是Bot 174

Bot今昔175

創業的新機會177

虛擬機器人大顯神通179

未來的競爭利器180

第十四章終身學習時代來臨——人工智能塑造新人生

教育史上的“一場數字海嘯”186

機器人給考試評分190

高考機器人亮相192

AI帶來個性化教育193

超越大學，終身學習196

第十五章電腦神醫——精準醫學帶來的福音

AI挑戰醫生200

破解醫學影像處理難題202

手術機器人205

精準醫學應運而生208

新藥研制走上新路210

時刻不離的遠程AI醫生212

第十六章二十三條軍規——對人工智能者的回答

烏鎮內外216

AI為什么是錯的219

今天的AI可能還處于胚胎階段221

樂觀的信號出現223

未雨綢繆的“二十三條軍規”225

第十七章美麗新世界——AI的未來

AI 2.0新篇章230

通用AI的追求231

深度學習的未來232

挑戰摩爾定律234

向人腦學習237

人類的新征程240

第十八章中國傳奇正在書寫

AI名人堂里來了中國人244

244國際學術會議因春節改期246

246美國媒體關注中國AI 247

247開放環境創造雙贏249

249美國政府的新擔憂251

創業大潮風起云涌252

宏偉的國家AI發展藍圖255