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計(jì)算機(jī)視覺報(bào)告范文第1篇

結(jié)合當(dāng)前工作需要，的會(huì)員“ylgarden”為你整理了這篇街道辦事處財(cái)政決算審計(jì)整改報(bào)告范文，希望能給你的學(xué)習(xí)、工作帶來(lái)參考借鑒作用。

【正文】

清波街道辦事處2019年度財(cái)政決算審計(jì)整改報(bào)告

2020年4月1日至6月22日，上城區(qū)審計(jì)局對(duì)清波街道街道辦事處2019年度財(cái)政決算情況進(jìn)行了審計(jì)。審計(jì)中發(fā)現(xiàn)我街道還存在預(yù)算編制、經(jīng)費(fèi)使用、固定資產(chǎn)管理和工程管理等方面問題需加以糾正和改進(jìn)。

街道辦事處領(lǐng)導(dǎo)高度重視審計(jì)報(bào)告中指出的問題，多次組織召開專題會(huì)議，逐項(xiàng)對(duì)照檢查，認(rèn)真分析，查找原因，并采取相應(yīng)整改措施。具體整改情況報(bào)告如下：

一、關(guān)于預(yù)算編制準(zhǔn)確性、可靠性、完整性有待提高問題

（一）部分預(yù)算內(nèi)專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)調(diào)整率偏高或調(diào)整額較大的問題

?? 2020年度編制內(nèi)容更細(xì)化，并新增了預(yù)算項(xiàng)目，為街道應(yīng)對(duì)各類突發(fā)事件提供資金保障，降低因突發(fā)事件造成的專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)調(diào)整率。

（二）關(guān)于財(cái)務(wù)處理不規(guī)范問題

嚴(yán)格按照政府會(huì)計(jì)準(zhǔn)則執(zhí)行，加強(qiáng)財(cái)務(wù)復(fù)核流程，提高財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)水平，確保財(cái)務(wù)列支規(guī)范合理。

（三）關(guān)于預(yù)算編制不完整的問題

根據(jù)2021年度預(yù)算編制要求，已相關(guān)經(jīng)費(fèi)列入政府購(gòu)買服務(wù)專項(xiàng)。

二、關(guān)于經(jīng)費(fèi)使用管理尚待加強(qiáng)問題

（一）關(guān)于部分專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)多頭列支問題

2020年編制預(yù)算時(shí)，細(xì)化了專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)預(yù)算，統(tǒng)一項(xiàng)目列支經(jīng)費(fèi)。

（二）關(guān)于個(gè)別專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)使用與項(xiàng)目申報(bào)書不符問題

辦事處主要領(lǐng)導(dǎo)已在班子會(huì)議上，要求各科室按照2020年度參與式預(yù)算相關(guān)要求編制預(yù)算申報(bào)書，盡可能細(xì)化項(xiàng)目申報(bào)內(nèi)容，確保專款專用。

（三）因公出國(guó)（境）費(fèi)用較上年增加

2020年度公務(wù)出國(guó)經(jīng)費(fèi)為零。

三、關(guān)于往來(lái)款未及時(shí)清理問題

街道已向往來(lái)款掛賬單位發(fā)函，督促清理相關(guān)往來(lái)款。

四、關(guān)于固定資產(chǎn)管理較薄弱問題

（一）關(guān)于房產(chǎn)臺(tái)帳信息與管理系統(tǒng)信息不一致問題。

一是對(duì)未在房產(chǎn)管理臺(tái)帳上反映的13處房產(chǎn)，均已更新，并備注說(shuō)明特殊情況。二是對(duì)未在國(guó)有資產(chǎn)管理信息系統(tǒng)反映的1處房產(chǎn)，已經(jīng)及時(shí)錄入系統(tǒng)。三是對(duì)街道房產(chǎn)管理臺(tái)賬有3處不一致情況進(jìn)行了細(xì)核,做好更新工作。

（二）關(guān)于房產(chǎn)出租審批手續(xù)和租房協(xié)議不全問題。

現(xiàn)已重新簽訂了房屋租賃合同，待合同到期后，后續(xù)協(xié)議招租將嚴(yán)格按照手續(xù)執(zhí)行。

（三）關(guān)于房產(chǎn)出租未進(jìn)行公開招租問題

街道將與區(qū)府辦和區(qū)財(cái)政等相關(guān)部門的加強(qiáng)協(xié)調(diào)和溝通，爭(zhēng)取在今年補(bǔ)辦相關(guān)手續(xù)。

（四）關(guān)于部分內(nèi)部制度內(nèi)容存在沖突問題

街道已根據(jù)實(shí)際情況對(duì)《清波街道固定資產(chǎn)管理辦法》和《清波街道房產(chǎn)管理制度》進(jìn)行修訂。

（五）部分內(nèi)容固定資產(chǎn)制度執(zhí)行不到位

一是街道指定專人負(fù)責(zé)固定資產(chǎn)管理，二是對(duì)房產(chǎn)權(quán)屬用途進(jìn)行定期復(fù)核和數(shù)據(jù)更新，三是制定《清波街道房產(chǎn)出租管理暫行辦法》。

五、關(guān)于工程招投標(biāo)管理尚待改進(jìn)問題

（一）關(guān)于“小型工程投標(biāo)單位資格審查不嚴(yán)”問題

一是嚴(yán)格審查投標(biāo)單位資質(zhì)，約談該項(xiàng)目投標(biāo)單位法人及聯(lián)系人，對(duì)街道入庫(kù)建設(shè)單位全面進(jìn)行排查，將相關(guān)單位從街道投標(biāo)庫(kù)中刪除。二是提高招標(biāo)文件質(zhì)量，完善《清波街道建設(shè)工程項(xiàng)目監(jiān)督管理辦法（試行）》，并對(duì)招標(biāo)文件中所有條款內(nèi)容嚴(yán)格把關(guān)，對(duì)實(shí)際不適用的。三是強(qiáng)化與財(cái)政、審計(jì)部門配合，對(duì)納入投標(biāo)庫(kù)的工程單位，實(shí)行全面信用管理。

（二）關(guān)于“小型工程流標(biāo)后未重新招投標(biāo)”問題

一是集中組織學(xué)習(xí)《中華人民共和國(guó)招標(biāo)投標(biāo)法》等相關(guān)法律、法規(guī)，提高招標(biāo)辦人員業(yè)務(wù)技能和操作水平。二是制定《清波街道建設(shè)工程項(xiàng)目監(jiān)督管理辦法》（試行），完善工作制度，明確個(gè)人崗位職責(zé)。

六、關(guān)于內(nèi)審工作尚待加強(qiáng)問題

街道嚴(yán)格執(zhí)行《審計(jì)署關(guān)于內(nèi)部審計(jì)工作規(guī)定》和《內(nèi)部審計(jì)準(zhǔn)則》，按照區(qū)審計(jì)局有關(guān)內(nèi)審工作會(huì)議精神，加強(qiáng)對(duì)內(nèi)審工作的管理，按要求制定《清波街道內(nèi)部審計(jì)工作制度》，編制2020年度內(nèi)部審計(jì)工作計(jì)劃，提高內(nèi)審工作質(zhì)量。

特此報(bào)告。

計(jì)算機(jī)視覺報(bào)告范文第2篇

關(guān)鍵詞： 計(jì)算機(jī)視覺； 手指特征識(shí)別； 動(dòng)態(tài)閾值算法； 矩形模版

中圖分類號(hào)： TN911?34； TP37 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 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(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，人與計(jì)算機(jī)之間的交互活動(dòng)越來(lái)越密切，并逐漸成為人們?nèi)粘Ｉ畹闹匾M成部分。傳統(tǒng)觸摸屏是現(xiàn)階段一種最常見，也是最重要的人機(jī)交互方式，其是通過一種附加在顯示器表面的透明介質(zhì)，依賴使用者的手指觸摸該介質(zhì)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)計(jì)算機(jī)的輸入控制[1?2]。目前，這種觸摸屏技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟，但是，技術(shù)上不容易做到大尺寸，且成本相對(duì)較高，也易于破損。為了突破傳統(tǒng)觸摸屏這種人機(jī)交互方式的局限，把任何成像平面變成可用手指進(jìn)行交互的系統(tǒng)，本文提出了一種基于計(jì)算機(jī)視覺的手指特征識(shí)別算法，并在FPGA平臺(tái)上建立了一套基于計(jì)算機(jī)視覺的手指特征識(shí)別硬件系統(tǒng)。這種基于計(jì)算機(jī)視覺的手指特征識(shí)別方法可為基于視覺的人機(jī)互動(dòng)提供一種新的技術(shù)解決途徑。其與傳統(tǒng)觸摸屏的區(qū)別在于，不需要在成像屏幕上安裝任何特殊介質(zhì)，使用壽命得到大幅延長(zhǎng)，應(yīng)用范圍有了很大擴(kuò)展。

1 圖像采集平臺(tái)

本文所采用的圖像采集平臺(tái)如圖1所示，在任何與計(jì)算機(jī)連接的顯示設(shè)備（如投影屏幕、等離子電視等）的左上角、右上角安裝兩個(gè)攝像頭，通過這兩個(gè)攝像頭便可確定手指在屏幕上的二維坐標(biāo)信息（x1，x2）。然后，將此坐標(biāo)點(diǎn)傳至計(jì)算機(jī)，并與Windows系統(tǒng)的鼠標(biāo)程序關(guān)聯(lián)即可實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互功能。圖2是圖像采集平臺(tái)的側(cè)視圖。其中虛線框表示攝像頭視野中系統(tǒng)需要處理的區(qū)域，即手指出現(xiàn)的區(qū)域。

2 手指特征識(shí)別算法及仿真

在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過程中，如何從攝像頭所拍攝的畫面中準(zhǔn)確地識(shí)別并提取出手指信息是其難點(diǎn)之一。在目前的圖像處理技術(shù)中，用于識(shí)別背景圖案中目標(biāo)物體的算法很多，本文在分析基于色彩聚類的膚色識(shí)別算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合課題特殊需求，提出一種基于矩形模板的動(dòng)態(tài)閾值算法，并在Matlab中對(duì)上述算法的處理效果進(jìn)行了仿真。

從圖像采集平臺(tái)可以看出，本系統(tǒng)只關(guān)心距屏幕很近的小視野內(nèi)是否出現(xiàn)區(qū)別于背景的目標(biāo)物體。因此，只需從攝像頭拍攝的圖像當(dāng)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(shí)別算法

膚色是人體區(qū)別于其他物體的一個(gè)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(qiáng)的穩(wěn)定性。因此，本文首先選定基于色彩聚類的膚色提取識(shí)別算法進(jìn)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(qū)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(huán)境中迅速準(zhǔn)確地識(shí)別出手指信息。圖6為利用橢圓聚類膚色分割算法對(duì)從圖像采集平臺(tái)讀取圖像的手指識(shí)別效果。可見，該算法在普通環(huán)境下對(duì)手指的識(shí)別效果良好。但當(dāng)屏幕上的顏色影響手指膚色時(shí)，該算法的識(shí)別能力就會(huì)有所降低。可見，該算法對(duì)皮膚顏色的純度要求較高，適用范圍受限。圖7為屏幕出現(xiàn)大面積藍(lán)色時(shí)對(duì)手指識(shí)別造成的影響效果。

2.2 基于正方形模板的動(dòng)態(tài)閾值算法

基于正方形模板的動(dòng)態(tài)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(dòng)態(tài)閾值算法平滑圖像的過程。

應(yīng)用基于3×3模板的動(dòng)態(tài)閾值算法對(duì)原圖4進(jìn)行邊緣提取的仿真效果如圖9（a）所示。可見，應(yīng)用3×3模板可以提取出目標(biāo)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(dòng)態(tài)閾值算法的處理效果），但會(huì)使計(jì)算量劇增，同時(shí)也縮小了模板所能完全覆蓋的范圍，使圖像邊緣產(chǎn)生無(wú)效的白色區(qū)域。

2.3 基于矩形模板的動(dòng)態(tài)閾值算法

根據(jù)課題實(shí)際需要，即所要處理的目標(biāo)區(qū)域?yàn)殚L(zhǎng)方形窄條區(qū)域（如圖3所示），本文提出一種基于矩形模板的動(dòng)態(tài)閾值算法。該算法與基于正方形模板算法的區(qū)別在于，平滑圖像時(shí)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(dòng)態(tài)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(dòng)態(tài)閾值算法對(duì)原圖4進(jìn)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(dòng)態(tài)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(biāo)物體的邊緣。而且，隨著模板取值的增加，目標(biāo)物體邊緣的提取效果更加清晰準(zhǔn)確。與基于正方形模板的動(dòng)態(tài)閾值算法相比，基于矩形模板的動(dòng)態(tài)閾值算法計(jì)算量較小，節(jié)約了系統(tǒng)的計(jì)算資源。

3 基于FPGA的手指特征識(shí)別算法的系統(tǒng)測(cè)試

為了驗(yàn)證本文所提出的基于矩形模板的動(dòng)態(tài)閾值算法能否滿足屏幕交互系統(tǒng)的整體要求，本文通過編寫軟件程序在FPGA開發(fā)板上對(duì)這種算法進(jìn)行了硬件實(shí)現(xiàn)和系統(tǒng)測(cè)試。

3.1 硬件實(shí)現(xiàn)

本文所采用的硬件實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)主要是基于美國(guó)Altera公司生產(chǎn)的型號(hào)為EFA?CY1C12的“紅色颶風(fēng)”（Red Cyclone）系列FPGA開發(fā)板，并另外集成了用Ommvison公司的型號(hào)為OV9655的CMOS數(shù)字?jǐn)z像頭，以及ISSI公司的型號(hào)為IS61LV25616AL的SRAM存儲(chǔ)器[7?10]。最終搭建的硬件系統(tǒng)如圖11所示。

3.2 系統(tǒng)測(cè)試

本文主要對(duì)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、手指提取精度、資源占用情況等影響系統(tǒng)運(yùn)行的重要技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行了測(cè)試。

（1） 實(shí)時(shí)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(shè)計(jì)的軟件程序可以在一幀圖像的處理時(shí)間內(nèi)完成了數(shù)據(jù)的采集、手指邊緣的識(shí)別等運(yùn)算，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)執(zhí)行速度與攝像頭拍攝速度的同步，達(dá)到了系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性要求。

（2） 手指識(shí)別精度

由于課題在軟件設(shè)計(jì)過程中編入了圖像采集防抖動(dòng)處理程序，提高了圖像采集的穩(wěn)定性，也提高了手指識(shí)別的精度。經(jīng)過測(cè)試，本系統(tǒng)得到的手指位置信息的坐標(biāo)偏差為3個(gè)像素，基本滿足大屏幕交互系統(tǒng)對(duì)識(shí)別精度的需求。

（3） 資源占用情況

從Quartus Ⅱ的編譯報(bào)告中可以看出，本系統(tǒng)的軟件運(yùn)行已占用FPGA的9 702個(gè)邏輯單元，占邏輯單元總數(shù)的80%。可見，該硬件系統(tǒng)的FPGA運(yùn)算資源基本能滿足系統(tǒng)的實(shí)際需要。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文通過對(duì)基于矩形模板的動(dòng)態(tài)閾值算法的研究和基于FPGA的手指特征識(shí)別硬件系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)，建立了一套基于計(jì)算機(jī)視覺的手指特征識(shí)別系統(tǒng)。該算法受環(huán)境噪聲影響較小，能清晰準(zhǔn)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(shí)別效果會(huì)更加良好。該系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、手指識(shí)別精度及資源占用情況均可滿足系統(tǒng)要求。這種基于計(jì)算機(jī)視覺的手指識(shí)別方法成本低、靈活性好，為基于視覺的人機(jī)交互提供了一種新的技術(shù)途徑。

參考文獻(xiàn)

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計(jì)算機(jī)視覺報(bào)告范文第3篇

以下為報(bào)告詳細(xì)內(nèi)容：

逾八成人工智能創(chuàng)業(yè)公司聚集一線城市

iiMedia Research（艾媒咨詢）數(shù)據(jù)顯示，35.7%的人工智能創(chuàng)業(yè)公司位于北京，另外在深圳、上海、廣州這三個(gè)一線城市也聚集了超過四成的人工智能創(chuàng)業(yè)公司。艾媒咨詢分析師認(rèn)為，人工智能是高度知識(shí)密集型的產(chǎn)業(yè)，北京的人才、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、資本等環(huán)境都優(yōu)于其它地區(qū)，是人工智能的創(chuàng)業(yè)重鎮(zhèn)。共有81.8%的人工智能創(chuàng)業(yè)公司分布在有豐富技術(shù)、硬件和產(chǎn)業(yè)資源的北上廣深。人工智能產(chǎn)業(yè)將形成以北京為絕對(duì)核心，一線城市上海、廣州、深圳為重點(diǎn)的地理布局。

手機(jī)網(wǎng)民普遍認(rèn)為無(wú)人駕駛只能部分取代人類駕駛

iiMedia Research（艾媒咨詢）數(shù)據(jù)顯示，有78.9%的受訪手機(jī)網(wǎng)民認(rèn)為無(wú)人駕駛將部分取代人類駕駛，10.0%的受訪手機(jī)網(wǎng)民認(rèn)為無(wú)人駕駛能全部取代人類駕駛，6.9%的受訪手機(jī)網(wǎng)民認(rèn)為無(wú)人駕駛完全不能取代人類駕駛。艾媒咨詢分析師認(rèn)為，近年國(guó)內(nèi)外企業(yè)陸續(xù)開發(fā)無(wú)人駕駛領(lǐng)域引發(fā)網(wǎng)民對(duì)無(wú)人駕駛和人類駕駛之間關(guān)系的熱烈關(guān)注，人們對(duì)仍處于起步階段的無(wú)人駕駛接受程度仍有待提高，但隨著智能技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展，未來(lái)無(wú)人駕駛產(chǎn)品的市場(chǎng)普及程度仍然值得期待。

人們相信無(wú)人駕駛更安全

iiMedia Research（艾媒咨詢）數(shù)據(jù)顯示， 對(duì)于無(wú)人駕駛與人類駕駛的安全性比較，32.6%的受訪手機(jī)網(wǎng)民認(rèn)為無(wú)人駕駛更安全，26.6%的受訪手機(jī)網(wǎng)民認(rèn)為人更安全。艾媒咨詢分析師認(rèn)為，無(wú)人駕駛與人類駕駛安全性比較問題尚停留在理論階段，對(duì)于無(wú)人駕駛算法判斷的精準(zhǔn)性，用戶仍然沒有具體的感知。現(xiàn)階段無(wú)人駕駛技術(shù)水平處于起步階段影響人們對(duì)未來(lái)智能汽車操控方式的期望，未來(lái)無(wú)人駕駛技術(shù)說(shuō)仍需繼續(xù)提高以增強(qiáng)人們對(duì)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(shù)據(jù)顯示，人們對(duì)未來(lái)無(wú)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(jī)網(wǎng)民認(rèn)為智能汽車操縱方式應(yīng)以人工智能為主，人工操作為輔，22.0%的受訪手機(jī)網(wǎng)民認(rèn)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(jī)網(wǎng)民選擇純?nèi)斯ぶ悄懿倏亍０阶稍兎治鰩熣J(rèn)為，隨著無(wú)人駕駛技術(shù)的進(jìn)一步深入，其在日常駕駛的應(yīng)用比例將穩(wěn)步提升，人工判斷與智能判斷并行的駕駛方式或?qū)⒊蔀檩^長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)的主流。

無(wú)人駕駛安全性最受關(guān)注

iiMedia Research（艾媒咨詢）數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)前對(duì)無(wú)人駕駛實(shí)際應(yīng)用主要的擔(dān)憂因素中，受訪手機(jī)網(wǎng)民最擔(dān)心的是安全技術(shù)不夠成熟，占比61.7%，另外23.4%和12.6%的受訪手機(jī)網(wǎng)民認(rèn)為購(gòu)車成本高和使用不方便。艾媒咨詢分析師認(rèn)為，智能汽車相關(guān)廠商需要通過更多的試驗(yàn)參數(shù)，不斷提高無(wú)人駕駛安全技術(shù)，以獲取用戶對(duì)智能汽車安全的信任。同時(shí)，當(dāng)前無(wú)人駕駛技術(shù)在前期投入的研發(fā)成本巨大，其實(shí)際應(yīng)用的較高購(gòu)買門檻，也將是其普及的一大阻礙。

速記、翻譯工作者未來(lái)最可能被人工智能取代

計(jì)算機(jī)視覺報(bào)告范文第4篇

關(guān)鍵詞；鐵礦；選礦；破碎作業(yè)；自動(dòng)化技術(shù)控制；進(jìn)展

0 引言

我國(guó)有色金屬鋼鐵產(chǎn)量位居世界第一，年處理礦石2．6億多t。選礦工業(yè)是傳統(tǒng)的基礎(chǔ)工業(yè)，已具備相當(dāng)規(guī)模，從業(yè)人員眾多，但除少數(shù)大型選廠有一些自動(dòng)化裝備外，大多數(shù)選廠還是人工操作，在舊的管理方式下運(yùn)作。突出問題是能耗高、效率低、自動(dòng)化水平低、勞動(dòng)強(qiáng)度大，選礦技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)低，而且隨礦石性質(zhì)及操作條件的變化很不穩(wěn)定。解決這些問題的重要方法就是開發(fā)研究選礦工業(yè)生產(chǎn)過程的關(guān)鍵技術(shù)、裝備、儀器儀表，實(shí)現(xiàn)選礦工業(yè)生產(chǎn)過程的自動(dòng)化。據(jù)報(bào)導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)選礦工業(yè)過程自動(dòng)化可使破碎機(jī)提高臺(tái)時(shí)處理能力10％ ～15％ ，磨礦機(jī)提高臺(tái)時(shí)處理量5％ ～10％ ，生產(chǎn)成本降低3％ ～5％ ，勞動(dòng)生產(chǎn)率提高25％ 一50％ ，能耗和原材料消耗顯著降低，勞動(dòng)強(qiáng)度大大減輕，產(chǎn)品質(zhì)量可以提高而且穩(wěn)定。實(shí)現(xiàn)選礦工業(yè)生產(chǎn)過程自動(dòng)化主要包括破碎作業(yè)、磨礦分級(jí)作業(yè)、選別作業(yè)、濃縮過濾作業(yè)、尾礦輸送作業(yè)等全套選礦生產(chǎn)過程的自動(dòng)控制，通過計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)在線優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度和管理，使整個(gè)選礦生產(chǎn)過程處于最佳狀態(tài)，最大限度地提高產(chǎn)量、精礦品位和金屬回收率等技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，達(dá)到高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)、減人增效、節(jié)能降耗的目的。

1 選礦過程自動(dòng)控制技術(shù)的新進(jìn)展

1．1 破碎作業(yè)參數(shù)的檢測(cè)和控制

對(duì)于國(guó)產(chǎn)圓錐破碎機(jī)，由于其排礦口尺寸不能動(dòng)態(tài)調(diào)整，生產(chǎn)中采用固定排礦口，定期進(jìn)行人工重新調(diào)整的方法來(lái)控制產(chǎn)品粒度。控制系統(tǒng)主要選取主傳動(dòng)電機(jī)的功率(或電流)作為被控參數(shù)，控制策略一般采用恒功率或優(yōu)化功率方式，動(dòng)態(tài)調(diào)整給礦機(jī)給礦量的大小，使主機(jī)的負(fù)荷穩(wěn)定在設(shè)定的要求之內(nèi)；同時(shí)檢測(cè)破碎機(jī)系統(tǒng)的溫度、壓力、流量等，具有完備的保護(hù)功能。

國(guó)外圓錐破碎機(jī)控制系統(tǒng)的主參數(shù)控制選取了主傳動(dòng)電機(jī)功率和破碎機(jī)排礦口尺寸兩個(gè)參數(shù)作為被控變量，通過檢測(cè)給礦量、油壓、功率、油溫、排礦口尺寸等來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)整排礦口尺寸和給礦速率，其目標(biāo)函數(shù)是排礦口尺寸最小、給礦量最大。系統(tǒng)的所有控制動(dòng)作均是向這兩個(gè)目標(biāo)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(jī)擠滿給礦控制

1．2 磨礦作業(yè)控制策略

1．2．1 磨礦回路的模糊控制

模糊控制是用語(yǔ)言歸納操作人員的控制策略，運(yùn)用語(yǔ)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(duì)控制對(duì)象建立精確的數(shù)學(xué)模型，只要求把現(xiàn)場(chǎng)操作人員的經(jīng)驗(yàn)和資料總結(jié)成較完善的語(yǔ)言規(guī)則，因此它能繞過對(duì)象的不確定性、噪音以及非線性、時(shí)變性、時(shí)滯等的影響，系統(tǒng)性強(qiáng)，尤其適用于非線性、時(shí)變、滯后系統(tǒng)的控制。據(jù)報(bào)道，南非利烏多爾金礦 的月產(chǎn)量為12萬(wàn)t，采用2臺(tái)半白磨機(jī)(單段)，分級(jí)設(shè)備為二段水力旋流器，最終產(chǎn)品粒度為80％ 一75 m。該礦成功地將模糊邏輯控制應(yīng)用于半白磨回路中，并研制了一種先進(jìn)的磨礦控制系統(tǒng)(Grind―ACE)軟件作為控制系統(tǒng)的執(zhí)行平臺(tái)。運(yùn)行結(jié)果表明，帶控制和不帶控制相比，臺(tái)時(shí)處理量可提高10．77％ ，處理每噸礦石的電耗下降9．7％ ，磨機(jī)介質(zhì)的添加量可減少約15％。

1．2．2 磨礦回路的專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是一個(gè)基于知識(shí)的智能推理系統(tǒng)，它擁有某個(gè)特殊領(lǐng)域內(nèi)專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，并能象專家那樣運(yùn)用這些知識(shí)，即具有在專家級(jí)水平上工作的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和能力，通過推理作出智能決策。據(jù)美國(guó)《世界采礦設(shè)備》報(bào)道，美國(guó)猶它州巴里克一默克爾(Barruk―Mereur)金礦選廠應(yīng)用以模型為基礎(chǔ)的專家系統(tǒng)控制半自磨機(jī)，與原來(lái)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(wàn)t銅礦石的選礦廠，有12個(gè)球磨機(jī)與水力旋流器組成的閉路系統(tǒng)，采用專家系統(tǒng)，生產(chǎn)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(biāo)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(jī)過程參數(shù)自動(dòng)檢測(cè)與控制

高效濃縮機(jī)是一種占地面積小、投資費(fèi)用低、單位面積處理能力大、降低電耗、減少環(huán)境污染的新型高效固一液分離設(shè)備。根據(jù)我國(guó)2O多個(gè)重點(diǎn)黑色金屬礦山選廠的尾礦隋況調(diào)查統(tǒng)計(jì)資料來(lái)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(xiàng)改革，每年就可節(jié)約電1．8億多度。為此，馬鞍山礦山研究院研制并生產(chǎn)了西3．6 m一西12 m各種規(guī)格的高效濃縮機(jī)，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(yīng)用。高效濃縮機(jī)的主要檢測(cè)參數(shù)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(qū)動(dòng)扭矩，對(duì)溢流水濁度要求高的地方還要檢測(cè)溢流水的濁度；主要控制參數(shù)有：底流排放量和絮凝劑添加量。

2 選礦自動(dòng)化專用檢測(cè)儀表的新進(jìn)展

2．1 浮選計(jì)算機(jī)視覺器¨

浮選廠通常讓有經(jīng)驗(yàn)的師傅或工程師進(jìn)行浮選表面的監(jiān)視工作，但大多數(shù)情況下，這一工作是困難的，因?yàn)椋孩俨僮鲉T很難在8 h內(nèi)時(shí)時(shí)刻刻地監(jiān)視和報(bào)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(lái)觀測(cè)；③惡劣的工作環(huán)境有損人的健康；④人只能進(jìn)行定性的粗糙觀測(cè)，不可能進(jìn)行定量的精細(xì)觀測(cè)；⑤ 由于人的觀測(cè)結(jié)果有隨意性且因人而異，從而導(dǎo)致優(yōu)化生產(chǎn)控制的隨意性和變化性。為此、我國(guó)在歐盟項(xiàng)目“機(jī)器視覺對(duì)浮氣泡的結(jié)構(gòu)和顏色特性的處理和分析”的基礎(chǔ)上進(jìn)行了進(jìn)一步的研究和開發(fā)，生產(chǎn)了第一代浮選機(jī)視覺器。該浮選機(jī)視覺器的主要硬件部分包括：①攝像系統(tǒng)；②圖像采集卡；③Pc計(jì)算機(jī)；~Ola輸出卡；⑤各部件連接線纜；⑥其它輔助設(shè)備。軟件系統(tǒng)是該視覺器的核心。軟件涉及到多方面的專業(yè)知識(shí)，例如圖像處理、物理光學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺、數(shù)學(xué)模型、計(jì)算機(jī)軟件科學(xué)、選礦設(shè)備、化學(xué)分析及自動(dòng)控制和電子專業(yè)等。按工作順序，視覺器主要包括圖像質(zhì)量檢測(cè)、圖像預(yù)處理、圖像分割、圖像分析、數(shù)據(jù)庫(kù)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(yè)公司的兩家選礦廠安裝了13套浮選機(jī)視覺器，被監(jiān)測(cè)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(jì)9O年代推出來(lái)的一種設(shè)計(jì)比較新穎的檢測(cè)儀器。它直接測(cè)量礦漿中顆粒的大小，在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上利用PLC技術(shù)測(cè)量礦漿細(xì)度。PSI一200在陶瓷頭撞擊礦漿的一瞬間，利用PLC運(yùn)算速度快的特點(diǎn)，連續(xù)讀取45次數(shù)據(jù)，取這些數(shù)據(jù)的平均值作為1個(gè)有效值，每分鐘采集120個(gè)這樣的有效值，作為最終參與計(jì)算的值，記為AVE。PLC在軟件上引用了“先進(jìn)先出”的技術(shù)，即PIE每O．5 s采集1個(gè)有效值，同時(shí)更新1次AVE。采用的數(shù)學(xué)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(cè)值，即每秒鐘更新2次的120個(gè)有效值的平均值；SD為標(biāo)準(zhǔn)偏差；AO―A3，BO～B3為回歸系數(shù)。

(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(fā)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(shí)，其振幅隨被測(cè)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(cè)量。只要檢測(cè)出超聲波穿過被測(cè)礦漿時(shí)的衰減量就可知道被測(cè)礦漿的粒度及濃度。它主要由取樣裝置、粒度控制器、工控機(jī)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(jì)9O年代推出來(lái)的新產(chǎn)品。它使用X射線管為激發(fā)源，當(dāng)?shù)V流經(jīng)一次、二次取樣設(shè)備取樣縮分后形成的標(biāo)準(zhǔn)礦樣通過樣品室時(shí)，x射線照在礦漿樣品上，產(chǎn)生的x熒光經(jīng)晶體分光計(jì)，可分出所測(cè)元素的熒光，探頭將射線能量轉(zhuǎn)換成電脈沖，由前置放大器將信號(hào)放大后送脈沖處理器處理，最后將數(shù)據(jù)交處理器分析計(jì)算，結(jié)果由顯示器顯示出來(lái)。

(2)WDPF微機(jī)多道、多探頭在線品位分析系統(tǒng)。是馬鞍山礦山研究院在推廣應(yīng)用達(dá)1O余年的x熒光在線品位分析儀的基礎(chǔ)上，采用先進(jìn)的多道能譜分析技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)樣品的自校正裝置開發(fā)研制成功的新一代產(chǎn)品。它主要由引流取樣裝置、同位素源、正比探測(cè)器、電子譜儀、多道分析儀、標(biāo)樣自校正裝置、工業(yè)控制機(jī)等組成。

該儀器的主要特點(diǎn)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(gè)增至512個(gè)，結(jié)合先進(jìn)的譜分析軟件，極大地提高了礦漿元索的測(cè)量準(zhǔn)確度；②每個(gè)測(cè)點(diǎn)的各個(gè)探頭都裝了一套標(biāo)準(zhǔn)樣品的自校正裝置，由主計(jì)算機(jī)通訊控制，可根據(jù)各檢測(cè)點(diǎn)的差異隨機(jī)設(shè)定自校正的周期間隔及標(biāo)準(zhǔn)樣品的采樣時(shí)間，從而自動(dòng)修正各檢測(cè)點(diǎn)的元素含量計(jì)算模型；③每個(gè)探頭是一個(gè)獨(dú)立的實(shí)體，全密封安裝在金屬殼體內(nèi)，從而適應(yīng)環(huán)境相對(duì)惡劣的工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)；④可實(shí)現(xiàn)一機(jī)多探頭，多元素的在線檢測(cè)，目前最大擴(kuò)展能力達(dá)l6個(gè)檢測(cè)點(diǎn)；⑤分析準(zhǔn)確度(相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)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(jié)語(yǔ)

總之，隨著科技的不斷發(fā)展，設(shè)備技術(shù)的不斷創(chuàng)新，自動(dòng)化控制技術(shù)也將成為未來(lái)礦山現(xiàn)代控制系統(tǒng)的發(fā)展方向。

參考文獻(xiàn)

[1] 毛益平，等．基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的球磨專家系統(tǒng)[J]．金屬礦山．2000(8)：40-42．[8] 郭惠蘭，等．浮選過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析和在線監(jiān)控[J]．國(guó)外金屬礦選礦，20OO(6)：38-43．

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

計(jì)算機(jī)視覺報(bào)告范文第5篇

下一波浪潮和AI的未來(lái)

今天大家都覺得AI“大風(fēng)”來(lái)了，必須趕快前進(jìn)不要掉隊(duì)。但是如果冷靜想想，AI還是面臨很多挑戰(zhàn)。

研究方面的挑戰(zhàn)更大一些。國(guó)務(wù)院2017年7月印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出：我國(guó)到2030年人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到*水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，智能經(jīng)濟(jì)、智能社會(huì)取得明顯成效，為躋身創(chuàng)新型國(guó)家前列和經(jīng)濟(jì)強(qiáng)國(guó)奠定重要基礎(chǔ)。這對(duì)研究工作提出了很高的要求。同時(shí)，中國(guó)工程院也了新一代人工智能發(fā)展報(bào)告。新一代人工智能也稱為AI

2.0，我國(guó)的人工智能發(fā)展正從AI 1.0向AI 2.0過渡。

AI現(xiàn)在的主要缺陷或者說(shuō)不足是在機(jī)器學(xué)習(xí)上。深度學(xué)習(xí)即深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方法，這種方法確實(shí)可以解決很多問題，在實(shí)踐中也取得了很大的成功。但深度學(xué)習(xí)也要發(fā)展。我去美國(guó)開會(huì)時(shí)，馬里蘭大學(xué)一位很知名的AI專家調(diào)侃說(shuō)，現(xiàn)在“深度學(xué)習(xí)有深度而無(wú)學(xué)習(xí)”(Deep Learning——Deep YES，LearningNO)。因?yàn)檫@樣的“學(xué)習(xí)”嚴(yán)格說(shuō)不是學(xué)習(xí)，而是訓(xùn)練，是用大數(shù)據(jù)在訓(xùn)練一個(gè)數(shù)學(xué)模型，而不是真的通過學(xué)習(xí)獲得知識(shí)。

目

錄

CONTENTS

目錄

贊譽(yù)序言前言

第一章春暖花開——人工智能復(fù)興

曠世棋局的幕后英雄002

人機(jī)博弈之戰(zhàn)004

AI大潮席卷007

各國(guó)政府的應(yīng)對(duì)策略011

第二章酷暑與寒冬——人工智能60年艱難歷程

1956年達(dá)特茅斯會(huì)議與AI誕生016

初期的繁榮與樂觀019

遭遇計(jì)算能力瓶頸021

復(fù)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(guān)鍵技術(shù)的人

實(shí)習(xí)生培訓(xùn)班的老人030

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)道路崎嶇034

寒冬中的堅(jiān)持036

深度學(xué)習(xí)登場(chǎng)038

第四章助飛的雙翼——深度學(xué)習(xí)成功的秘密

不是只要有好算法就能成功042

瘋狂冒險(xiǎn)家黃仁勛與GPU 046

“拼命三郎”李飛飛締造ImageNet 050

讓深度學(xué)習(xí)升華052

第五章數(shù)據(jù)魔方——數(shù)據(jù)科學(xué)崛起

華爾街?jǐn)?shù)據(jù)爭(zhēng)奪戰(zhàn)056

AI眼中的歷史與未來(lái)058

造就神奇的數(shù)據(jù)科學(xué)060

來(lái)自大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)062

異軍突起的數(shù)據(jù)可視化065

硬幣的另一面067

第六章機(jī)器在聆聽——語(yǔ)音識(shí)別的歷史性突破

人類的美好夢(mèng)想與歷史探索070

統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言學(xué)打破沉寂071

劍橋語(yǔ)音的黃金十年073

技術(shù)高門檻與壟斷076

深度學(xué)習(xí)帶來(lái)歷史性突破078

廣闊的創(chuàng)新領(lǐng)域080

第七章讓霍金傾談——語(yǔ)音合成創(chuàng)造奇跡

機(jī)器制造“完美的保羅”086

語(yǔ)音合成的漫漫長(zhǎng)路089

科大訊飛，一名在校生書寫的傳奇090

語(yǔ)音交互大戰(zhàn)打響093

第八章重建巴別塔——機(jī)器翻譯拆除語(yǔ)言樊籬

機(jī)器翻譯嶄露頭角100

冷戰(zhàn)催生的機(jī)器翻譯101

語(yǔ)言的規(guī)則太復(fù)雜103

統(tǒng)計(jì)翻譯成為主角105

見證歷史的活樣板107

科技巨頭的競(jìng)技場(chǎng)108

第九章第二雙眼睛——計(jì)算機(jī)視覺大放異彩

央視節(jié)目引起熱議114

計(jì)算機(jī)視覺前史115

學(xué)科奠基人戴維·馬爾117

走上快車道119

中國(guó)力量崛起122

谷歌貓與計(jì)算機(jī)視覺的未來(lái)124

第十章忠實(shí)的朋友與助手——形形的機(jī)器人

美的收購(gòu)“德國(guó)國(guó)寶”128

機(jī)器人的前世今生130

現(xiàn)代制造業(yè)與工業(yè)機(jī)器人132

服務(wù)機(jī)器人大合唱134

巨大的沖擊波139

第十一章飛翔的機(jī)器——無(wú)人機(jī)的廣闊天地

無(wú)人機(jī)“黑飛”事件142

漫長(zhǎng)發(fā)展史143

汪滔與大疆145

給“硅谷狂人”上了一課148

廣闊的應(yīng)用領(lǐng)域149

微小型化與集群應(yīng)用152

無(wú)人機(jī)的未來(lái)154

第十二章智能交通革命——自動(dòng)駕駛的夢(mèng)想與現(xiàn)實(shí)

收購(gòu)狂潮158自動(dòng)駕駛概念與無(wú)人車的歷史159

伊拉克戰(zhàn)場(chǎng)引發(fā)的無(wú)人車挑戰(zhàn)賽161

民用研究趁勢(shì)而上162

“狂人”馬斯克來(lái)了165

不同的聲音——無(wú)人駕駛還需60年168

無(wú)人車暢想曲170

第十三章無(wú)形機(jī)器人——無(wú)處不在的虛擬機(jī)器人

一場(chǎng)官司的背后172

什么是Bot 174

Bot今昔175

創(chuàng)業(yè)的新機(jī)會(huì)177

虛擬機(jī)器人大顯神通179

未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)利器180

第十四章終身學(xué)習(xí)時(shí)代來(lái)臨——人工智能塑造新人生

教育史上的“一場(chǎng)數(shù)字海嘯”186

機(jī)器人給考試評(píng)分190

高考機(jī)器人亮相192

AI帶來(lái)個(gè)性化教育193

超越大學(xué)，終身學(xué)習(xí)196

第十五章電腦神醫(yī)——精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)帶來(lái)的福音

AI挑戰(zhàn)醫(yī)生200

破解醫(yī)學(xué)影像處理難題202

手術(shù)機(jī)器人205

精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)應(yīng)運(yùn)而生208

新藥研制走上新路210

時(shí)刻不離的遠(yuǎn)程AI醫(yī)生212

第十六章二十三條軍規(guī)——對(duì)人工智能者的回答

烏鎮(zhèn)內(nèi)外216

AI為什么是錯(cuò)的219

今天的AI可能還處于胚胎階段221

樂觀的信號(hào)出現(xiàn)223

未雨綢繆的“二十三條軍規(guī)”225

第十七章美麗新世界——AI的未來(lái)

AI 2.0新篇章230

通用AI的追求231

深度學(xué)習(xí)的未來(lái)232

挑戰(zhàn)摩爾定律234

向人腦學(xué)習(xí)237

人類的新征程240

第十八章中國(guó)傳奇正在書寫

AI名人堂里來(lái)了中國(guó)人244

244國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議因春節(jié)改期246

246美國(guó)媒體關(guān)注中國(guó)AI 247

247開放環(huán)境創(chuàng)造雙贏249

249美國(guó)政府的新?lián)鷳n251

創(chuàng)業(yè)大潮風(fēng)起云涌252

宏偉的國(guó)家AI發(fā)展藍(lán)圖255