基于视频的车辆检测文献综述
陈风超，黄静
（信息科学与工程学院，测控技术与仪器0903班）
摘要：首先回顾了智能交通系统和车辆检测的概念,然后对各种基于视频的车辆检测算法分别进行了详细介绍。最后,本文提出了基于视频的车辆检测研究的难点及未来发展趋势。
关键词: 智能交通系统；车辆检测；视频
Video-based Vehicle Detection Literature Review
Chen Feng-chao ，Huang jing
（College of Information Science and Engineering，Control Technology and Instrument 0903 class）
Abstract: In this paper,we first reviewed the concept of vehicle detection and intelligent transportation systems , then we introduced several of video based vehicle detection algorithms in detail.Finally,the difficulties and development trends of the video based vehicle detection research were presented.
Key words:intelligent transportation systems;vehicle detection；vedio
1 引言
智能交通系统(ITS)是将先进的信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效地集成运用于整个交通管理而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的、实时、准确、高效的综合交通运输管理系统[1]。
交通检测系统是智能交通系统的重要环节，负责采集有关道路交通流量的各种参数。交通环境的车辆检测研究可以追溯到20世纪70年代，1978年，美国JPT (加州帕萨迪纳市的喷气推进实验室)首先提出了运用机器视觉来进行车辆的检测的方法，指出其是传统检测方法的一种可行的替代方案。1991年，美国加
州理工大学对在高速公路上运用视频方法的检测技术进行了评估，在评估报告中对当时采用的不同的视频车辆检测技术详尽地进行了分类。1994年Mn /DOT(明尼苏达运输部)为FHWA(美国联邦公路局)进行了更详尽严格的测评，结果表明视频检测器的检测准确性和可靠性可以达到令人满意的程度。同时随着视频车辆检测技术的发展，人们已不满足于仅仅检测出车辆，FHWA进一步利用此技术来提取交通参数，如交通流量，十字路口的车辆转向信息等[2]。国内关于交通视频检测的研究滞后于国外，技术基础较弱，但也有不少公司做出了产品，如清华紫光的视频交通流量检测系统VS3001，深圳神州交通系统有限公司开发的Video TraceTM，厦门恒深智能软件系统有限公司开发的Head Sun Smart Viewer-II 视频交通检测器等。当然这些产品的功能比较单一，与国外产品相比有一定差距。事实上，与其它几种车辆检测方法相比，基于视频图像技术的方法具有直观、可监视范围广、可获取更多种类的交通参数以及费用较低等优点，因而可广泛应用于交叉道口和公路干线的交通监视系统中[3]。
车辆检测和跟踪是视频检测的主要部分，交通参数是通过对车辆的检测和跟踪来获取的，因此车辆检测和跟踪的算法对视频检测系统至关重要，而车辆的检测是跟踪的前提。
2 车辆检测
作为智能交通监控系统的基础，车辆检测系统十分关键。一个实用的车辆检测系统应满足如下要求：
a) 正确判断当前时刻有无车辆；
b) 完成车辆计数，提供车流量、车速等交通参数；
c) 算法简单，计算量小，环境自适应能力强，能够实时有效地进行车辆信息处理。
车辆检测的目的判断是否有车经过检测区，并建立一个与之对应的跟踪对象，主要提供车流量等信息。减少车辆检测算法的计算量和提高实时性是一对矛盾，解决这对矛盾是提高系统检测准确度和稳定度的关键，然而实际中光照的变化、背景混乱运动的千扰、运动目标的影子、摄像机的抖动以及运动目标的自遮挡和互遮挡现象的存在，这些都会影响车辆检测和分割的精度，必须在算法中考虑这些因素的影响及其去除的方法。
2.1 基于视频的车辆检测方法
基于视频的检测方法主要有基于帧间差分的方法、基于光流场的方法、基于背景差的方法等。
2.1.1 基于帧间差分的方法
帧间差分法[4]是基于运动图像序列中，相邻两帧图像间具有强相关性而提出的检测方法。
这种检测方法对光照变化不敏感，非常适合于动态变化的环境，而且运算简单，检测速度快，车辆定位准确，适用于实时性要求较高的应用环境。它存在以下几个缺点：首先，它不能检测出静止或运动速度过慢的物体，对于高速运动的物体又会使得分割区域远远大于真实目标，其分割区域与目标运动速度相关；其次，如果物体内部的灰度比较均匀，相邻帧差可能在目标重叠部分形成较大空洞，严重时造成分割结果不连通，不利于进一步的物体分析与识别。
在实际应用中，帧间差分法往往是许多复杂检测算法的基础，通过对算法的改进可以将它与其它算法结合来提高整体的检测效果。一种改进的方法是利用多
帧差分代替两帧差分，如文献[5]中提出了一种自适应背景减除与三帧差分相结合的混合算法，它能够快速有效地从背景中检测出运动着的目标。
2.1.2基于光流场的方法
光流场法的基本思想：在空间中，运动可以用运动场描述，而在一个图像平面上，物体的运动往往是通过图像序列中不同图像灰度分布的不同体现的，从而，空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场(Optical Flow Field)。光流场反映了图像上每一点灰度的变化趋势，可看成是带有灰度的像素点在图像平面上运动而产生的瞬时速度场，也是一种对真实运动场的近似估计[6]。
在比较理想的情况下，它能够检测独立运动的对象，不需要预先知道场景的任何信息，可以很精确地计算出运动物体的速度，并且可用于摄像机运动的情况。但光流法存在下面的缺点：有时即使没有发生运动，在外部照明发生变化时，也可以观测到光流；另外，在缺乏足够的灰度等级变化的区域，实际运动也往往观测不到。三维物体的运动投影到二维图像的亮度变化，本身由于部分信息的丢失而使光流法存在孔径问题和遮挡问题，用光流法估算二维运动场是不确定的，需要附加的假设模型来模拟二维运动场的结构；在准确分割时，光流法还需要利用颜色、灰度、边缘等空域特征来提高分割精度；同时由于光流法采用迭代的方法，计算复杂耗时，如果没有特殊的硬件支持，很难应用于视频序列的实时检测。2.1.3基于背景差的方法
背景差法[7]首先选取背景中的一幅或几幅图像的平均作为背景图像，然后把以后的序列图像当前帧和背景图像相减，进行背景消去。若所得到的像素数大于某一阈值，则判定被监视场景中有运动物体，从而得到运动目标。
这种差分法对于复杂背景下的运动物体检测效果较好，一般能够提供最完整的特征数据，计算量小，实用价值大。缺点是受光线、天气等外界条件的影响较大。
背景差分法是目前运动分割中最常用的一种方法，在实际应用中，需要采用一定的算法进行背景模型的动态更新。目前人们大都致力于研究如何实现背景图像的建模和自适应更新，使背景能够不断接近理想状态，以期减少场景变化对视频图像检测分割的影响。
背景建模，即通过视频序列的帧间信息估计和恢复背景。对于背景的建模问题，常用的方法主要有：基于统计的背景模型、基于卡尔曼滤波的背景模型、基于高斯分布的背景模型等。
基于统计的背景模型最简便和直观的方法就是选择均值函数作为更新函数，称为“序列均值法”[8]，这种方法适用于背景大部分时间可见、运动目标数量少的情况。“序列众数法”[9]是统计学模型算法中最精确的一种，但是它要对元素进行排序，计算量和所消耗的存储空间都很大，而且需要很大的值才能得到统计意义上的概率分布，因此更新图像的时间也比较慢。
基于卡尔曼滤波的背景模型，对运动物体的跟踪有很好的效果，但其最大的缺点就是计算量大，处理速度慢。
基于高斯分布的背景模型可以很好的适应光线的变化，同时可以处理多模型分布，对于缓慢移动的目标(如树枝的摇摆等)有很好的鲁棒性。但对每个点都用一个模型来描述，需要大量的计算时间，而且存储的参数多，因此还需要不断改进。
当然，还有其它的背景建模方法，如基于特征的点匹配方法[10]，利用图像能量、高阶累积理论及块处理技术进行背景建模的方法[11]等，对于背景的重构都
建立在确定性建模的基础上。
2.2车辆阴影的分割技术
通过前面的检测方法，在检测出的图像中多多少少存在阴影的干扰，当阴影面积较大时还会覆盖邻近的车辆，致使算法误将多个车辆检测为一个车辆，对后期识别造成困难，所以在图像检测中必须考虑阴影的消除方法。
现有的文献中，存在很多关于阴影检测的文章和著作。根据检测算法使用的特征，可将其大致分为五类：颜色恒常性的方法[12]、统计参数法[13]、统计非参数法[14]、确定性模型法[15]和确定性非模型法[16]等。
以上这些方法各有利弊，要针对不同的应用环境选择不同的方法来满足不同的要求。如基于颜色恒常性的方法的假设适合于全局阴影的分割，基于颜色空间模型的方法对噪声具有较好的鲁棒性，它和统计非参数方法都可以很好的处理不同大小和强度的阴影，但统计非参数方法的处理速度相对较快，颜色空间模型的处理效果较好；确定性模型方法可以应用于特殊的环境，更多的假设可以产生更好的结果；统计方法较适合于室内环境，因为场景是恒定的并且统计描述非常有效。
2.3图像的后处理
基于车辆检测和阴影分割，己经能大致显示出车辆的轮廓图，但这种分割后的图像仍然残留许多噪声点，区域边缘也不太平滑，需要图像进行后续处理。
经过运动车辆检测分割后，图像中的噪声大多是一些孤立的像素点或线，出现连续大面积噪声的可能性不大，偶尔出现的树叶扰动等干扰，其面积和要检测的车辆面积相比要小得多，可以通过设置一定的阈值除去噪声。
对于这些噪声的去除可使用的是滤波处理的方法。现有的滤波算法很多，常用的有下几种：均值滤波、中值滤波、高斯滤波、带通(包括低通、高通、带通和带阻)滤波、数学形态学滤波等，其对不同的噪声有不同的滤除效果，如高斯滤波对高斯噪声的处理效果最好，中值滤波可有效的滤除脉冲型噪声，而且对图像的边缘有较好的保护，带通滤波对图像有平滑和锐化的作用，形态学滤波对随机噪声有很好的滤除效果，而且可以分割或连接相邻区域。
3 存在的问题和发展趋势
视频检测器与传统检测器相比有其明显的优势，近年来在智能交通系统中得到了越来越广泛的应用。虽然视频检测器有着诸多优点，但仍然存在许多需要解决的问题。一个可以投入实际使用的基于视频图像的交通检测系统应该具备处理时间短、计算量低和可靠性高的特点[3]。而且，这种系统所采用的方法必须对重建3D场景的误差、车辆运动所引起的图像噪声、视频检测器的偏移等干扰有足够的稳健性。存在的问题主要是：一是视频检测器的检测精度是随着光照情况的变化而变化的，当光照良好时如正午时检测精度最好，反之如傍晚、雨雪天气则较差；另一个问题是阴影问题，阴影是造成视频检测方法误检测的主要原因，阴影通常有三种：车辆自身的运动阴影、道路场景中的静态阴影、缓慢移动的阴影如浮云造成的阴影；同时车辆在道路场景中的相互遮挡也是必须考虑的问题。
未来这一领域的发展应该是围绕上述问题的解决而展开。发展趋势主要是：首先，注重准确率、综合使用多种检测方法是未来车辆检测的一大发展趋势；另外，车辆检测中的多检测器信息融合也是未来研究的重点；同时，与基于视频图像车辆检测紧密联系的相关研究领域，交通视频图像的压缩和多媒体数据挖掘，
也是未来研究的热点。
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龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/6a5616451.html, 分享经济国内外研究文献综述 作者：栗飞 来源：《时代金融》2017年第09期 【摘要】随着互联网和信息技术的快速发展，分享经济也在国内外如火如荼地进行着。为了更好认识这一新兴概念，本文归纳总结了当前国内外学者对分享经济的定义、理解及未来发展的政策建议，并在分析的基础上提出当前学者研究所存在的不足。 【关键词】分享经济共享经济协同消费 一、研究背景 互联网技术的发展，尤其是移动互联网技术的发展，有效提高了闲置资源的利用效率，促进了分享经济的发展。目前，美国“分享经济”产值已达1100亿美元，房屋租赁网站Airbnb和打车O2O应用鼻祖Uber就是分享经济在房屋短租和打车行业中的两个典型应用案例。本文将从国外和国内两个方面分别对分享经济的研究进行梳理。 二、国外文献研究 关于分享经济的由来：1978年，美国得克萨斯州立大学社会学教授Marcus Felson和伊利诺伊大学社会学教授Joe L. Spaeth在论文中首次提出了“合作式消费”的概念[1]。2010年，英国作家Rachel Botsman认为“合作式消费”将给人们的消费模式带来革命性的影响，在互联网时代，共享首先表现在代码的共享（如Linux），其次是生活的共享（如Facebook）和内容的共享（如YouTube），再次是现阶段的现实世界各种离线资产的共享。同时指出信息技术和开放数据、网络的普及是推动合作式消费的一个驱动力[2]。2011年12月，Sara Horowitz发表了《The Sharing Economy's Quiet Revolution》一文，使得“分享型经济”成为西方媒体的热点话题[3]。 对分享经济的认识、理解：Russell Belk认为，分享经济和合作式消费改变了我们过去“我们所拥有的才是我们的”观念，而是一种“你能使用的就是你的”观念；同时指出互联网，尤其是Web2.0的发展促进了分享经济和合作式消费的成长。Christopher Koopman等人认为，互联网和信息技术的发展，让人们接触到了更大范围的商品和服务，消除了信息不对称的影响，可以让消费者搜索到更多更好的商品，也降低了搜索成本和交易成本，同时促进了网上评价反馈机制的建立。互联网和分享经济的发展，降低了对市场经济中传统规章制度的依赖，而我们的公共政策也应该随之改变，适应现实的需要。 对分享经济的案例分析：Katie Finley认为分享经济有社会、经济和技术三大驱动力量。 通过对Airbnb使用者进行访谈，了解人们使用Airbnb的原因，使用过程中的担忧及最让你信任的几点理由，最后给出了Airbnb是一个让人信任的市场中介者的结论。Georgios Zervas等人
机器视觉的辅助驾驶系统的视频中行人 实时检测识别研究文献综述 1机器视觉发展 国外机器视觉发展的起点难以准确考证，其大致的发展历程是：20世纪50年代提出机器视觉概念，20世纪70年代真正开始发展，20世纪80年代进入发展正轨，20世纪90年代发展趋于成熟，20世纪90年代后高速发展。在机器视觉发展的历程中，有3个明显的标志点，一是机器视觉最先的应用来自“机器人”的研制，也就是说，机器视觉首先是在机器人的研究中发展起来的；二是20世纪70年代CCD图像传感器的出现，CCD摄像机替代硅靶摄像是机器视觉发展历程中的一个重要转折点；三是20世纪80年代CPU、DSP等图像处理硬件技术的飞速进步，为机器视觉飞速发展提供了基础条件。 国内机器视觉发展的大致历程：真正开始起步是20世纪80年代，20世纪90年代进入发展期，加速发展则是近几年的事情。中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，其中最主要的原因是中国已经成为全球的加工中心，许许多多先进生产线己经或正在迁移至中国，伴随这些先进生产线的迁移，许多具有国际先进水平的机器视觉系统也进入中国。对这些机器视觉系统的维护和提升而产生的市场需求也将国际机器视觉企业吸引而至，国内的机器视觉企业在与国际机器视觉企业的学习与竞争中不断成长。 未来机器视觉的发展将呈现下列趋势: （1）技术方面的趋势是数字化、实时化、智能化 图像采集与传输的数字化是机器视觉在技术方面发展的必然趋势。更多的数字摄像机，更宽的图像数据传输带宽，更高的图像处理速度，以及更先进的图像处理算法将会推出，将会得到更广泛的应用。这样的技术发展趋势将使机器视觉系统向着实时性更好和智能程度更高的方向不断发展。 （2）产品方面：智能摄像机将会占据市场主要地位 智能摄像机具有体积小、价格低、使用安装方便、用户二次开发周期短的优点，非常适合生产线安装使用，越来越受到用户的青睐，智能摄像机所采用的许多部件与技术都来自IT行业，其价格会不断降低，逐渐会为最终用户所接受。因此，
中国视频监控行业的发展、现状及未来 （一）中国视频监控行业发展概要 从上世纪80年代初，北京天安门广场安装第一批监控系统开始，中国的安防产业经历了引进、模仿、消化吸收、创新的发展过程。经过30年的发展，中国的安防企业已经达到2万多家，从业人员约100万人;行业总产值达到2300多亿元。其中，安防产品产值约为1000亿元，安防工程市场和服务市场约为1300亿元，全行业实现增加值800多亿元。其中安防电子产品发展较快，年均增长25%左右。 在中国安防产业的构成中，视频监控占据了较大比重，约占55%、出入口控制占15%、防盗报警占12%、其他类别占18%。中国视频监控产品的生产厂商主要集中在广东地区、江浙地区以及京津地区，其中广东地区约占70%，而深圳就集中了约65%的厂商，是国内视频监控产品的发源地和制造基地;江浙地区约占12%，京津地区约占10%，其余地区合计约占8%。国产品牌视频监控产品市场占有率达到六成左右，但高端市场被国际视频监控品牌牢牢占据。国内厂商的产品出了满足国内中低端市场的需求，还有大量产品OEM到国际市场，中国已经成为世界视频监控产品生产大国。 回顾中国视频监控行业的发展，以视频监控技术的发展为轨迹，视频监控行业发展可以分为几个时期： 2019年以前为模拟监控时代; 2019--2019年为数字监控时代; 2009至今，为IP网络监控时代，并朝着高清智能化时代发展。
2019年以前，视频监控长期处于模拟视频监控时代。在这一时期，中国国内的视频监控产品厂商的生产研发能力比较弱，产品主要靠模仿后低价参与市场竞争，厂商的研发基本维持在一些低端技术的研发上，主要资金用于购买机芯、镜头组装摄像机。市场上的视频监控产品以国外品牌为主。国外视频监控产品中国代理商的数量非常多。 模拟时期，视频监控产品的主要类型基本和现在的视频监控产品类型一致。以前端摄像机为例，彩色一体机、道路专用摄像机、日夜转换摄像机、防水型摄像机、红外摄像机、高速球、黑白/彩色枪机、球机、半球等产品当时都已具备，清晰度多以480线为主，甚至当时也有了网络摄像机和网络视频服务器。这一时期的存储问题主要靠录像设备解决。硬盘录像机是最主要的存储产品，包括嵌入式硬盘录像机、PC式硬盘录像机，出现了数字硬盘录像机、矩阵、DVR,有一部分企业做视频采集卡。监视器为黑白/彩色CRT为主，产品较单一。 当时的视频监控设备品牌大都是国外品牌，如索尼、迪奥徕卡、飞利浦、JVC、三星、松下、霍尼韦尔、YAKO、安特、柯士(Camstar)、日立、美国艾斯卡普、美国波尔、韩国大宇、日本精工、腾龙、Computar、富士能、德国博世、派尔高、日本高崎等等。总体而言，这一时期的视频监控产品品牌少，产品种类少，国产品牌更少，国内企业正处于从代理商向生产商转型期。国外产品和品牌基本处于一统天下的局面。 2019年至2019年，数字视频监控技术得到了较大的发展，并很快从数字视频监控向IP网络视频监控的方向发展。国内厂商在这一时期得到了较快发展。杭州海康威视、天津亚安、天地伟业、嘉杰电子、大华、大立、汉邦高科、先进视讯、视霸安保、深圳维智达科技、常州明景、上海冠林、卓扬科技、研祥智能、皓维电子、恒业国际、宏天智、景阳科技、深圳万佳安、图敏科技、创维群欣、三田、深圳威视讯、南京冠之林、红苹果、深圳视鑫达、中晖盈科、昱鑫电子、深圳永辉、日森电子、深圳缔佳、深圳百安信、三立视讯、广州保千里、深圳佳信捷、丽泽智能、深圳威特、深圳智敏、华北工控、响石、博康、英飞拓
远程监控系统的研究综述 Abstract: Beginning at the development of control technology in industry, the general function of The system of remote monitoring and control based on Internet is concerned in this paper, which is combined with Internet technology. The paper expounds the technology shortcomings and advantages. The paper analyzes the technology current state at home and abroad the application prospect and development trend of this system in detail, aswell. Finally,some ways of remote measurement and control system were introduced. Keywords: Remote monitoring and control, network, GPRS,Web，Embedded internet 1.远程监控系统概述 随着科学技术的迅速发展, 人们的生产行为、生活方式都发生了重大的变化, 作为生活生产中非常重要的一项技术即监控技术的重要性正在逐渐被人们所认识和重视。在该系统中, 计算机实现了生产过程的检测、监督和控制功能。在现代企业的生产和管理中, 大量的物理量、环境参数、工艺数据、特性参数需要进行实时检测、监督管理和自动控制。随着生产力的进步, 设备的分布越来越离散。单一的, 各自独立的监测系统已不能适应工业化的需求, 于是便产生了分布式系统。这种系统以计算机网络为基础, 使系统资源分配趋于合理。但是由于目前运行的绝大多数分布式监测系统还只是在局域网上, 通常的测控仅局限于同一地点, 所以具有一定的地域局限性。Internet 能实现资源的共享, 从而使人们有能力解决以前在极有限的资源下很难解决的问题, 为远程监控系统的发展提供了有利的条件[ 1]。远程监控是本地计算机通过网络系统如Internet/ Intranet, 对远端进行监视和控制, 完成对分散控制网络的状态监控及设备的诊断维护等功能。我们通常把能够实现远程监控的通信媒体、计算机软件、硬件系统称为远程监控系统。在现场设备分布广泛或数据不易采集的场合, 要能够及时地监视设备的运行状态并进行有效控制, 这就是远程监控技术在工业生产上的需求。 2.远程监控系统功能分析 (1)采集与处理功能：主要是对生产过程的各种模拟或数字量进行检测、采样和必要的预处理，并且以一定的形式输出，如打印报表、显示屏和电视等，为生产人员提供详实的数据，帮助他们进行分析，以便了解生产情况； (2)监督功能：将检测到的实时数据、还有生产人员在生产过程中发出的指令和输入的数据进行分析、归纳、整理、计算等二次加工，并分别作为实时数据和历史数据加以存储；(3)管理功能：利用己有的有效数据、图像、报表等对工况进行分析、故障诊断、险情预测，并以声光电的形式对故障和突发事件报警； (4)控制功能：在检测的基础上进行信息加工，根据事先决定的控制策略形成控制输出，直接作用于生产过程。 基于B/S和C/S的远程监控系统是以网络作为通信平台的监控系统，以HTTP技术为基础，具有简单、高效等优点，已经成为信息网络的一种最普遍应用的信息交互平台[2]。利用网络通信技术Socket技术、数据采集技术及面向对象等软件技术实现了整个系统的系统管理、用户管理、设备监控数据显示及报警等模块，其优点是充分利用了现有的局域网资源和广域网资源，以最高的性能价格比，以信息的实时获取和实时控制为中心，实现信息、资源及任务的综合共享和全局一体化的管理。例如：监控系统将设备运行情况提供给服务器，
机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解 世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、 数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：
农药残留对食品安全的影响以及农药残留 检测技术的文献综述 摘要：介绍了农药残留的现状及其对食品安全的影响，同时对农药残留检测技术进行系统的综述，并对今后农药残留检测及控制进行了展望。 关键词：农药残留食品安全检测技术 农药残留是指在农业生产中施用农药后一定时期内残留于生物体、农副产品及环境中微量的农药原体、有毒代谢物、降解物和杂质的总称。残留的数量叫农药残留量，以每千克样本中有多少毫克（或微克、纳克等）表示。农药残留是使用农药后的必然现象，是不可避免的。农副产品上的残留量超过限量，人畜长期食用后会引起慢性中毒或病变，直接或间接影响人们的身体健康。因此，控制降低农药残留，发展农药残留检测技术已成为当前亟待解决的问题。 1农药残留现状及种类 1.1 农药残留的现状 “民以食为天，食以安为先”，农产品的质量安全直接关系到人们的健康和安全。在农业生产中，由于农药、化肥等农业化学投入品的使用，导致农作物严重污染，人们食用农药残留超标的农产品，引起食物中毒的事件经常发生。2010年1 月25 日至2 月5 日，武汉市农业局在抽检中发现来自海南省英洲镇和崖城镇的5个豇豆样品水胺硫磷农药残留超标，消息一出，立即引起社会各方关注，豇豆产地收购价与销售批发价均出现大幅下滑。 农药残留已经成为我国农产品出口的最大障碍，常常被进口国当作借口阻挡在门外，不仅给农户造成经济损失，而且还导致农产品出口竞争力减弱或下降，引起国家之间的经济贸易纠纷。国际市场对出口农产品安全要求很高，从2000 年起，欧盟等国家对农药残留颁布了更严格的标准，从2006 年5 月29 日开始，在日本市场流通的生鲜食品就适用肯定列表制度，一棵白菜要检测20个项目，最多的一种农产品要检测50个项目，合格后才能通关[1]。 农药喷洒在作物上经过一定时间后，由于日晒、雨淋、风吹、高温挥发和植物代谢等的作用，药剂逐渐分解、减少，但不能全部消失，收获的农副产品上仍
社会融合文献综述 一、如何理解社会融合 20 世纪90 年代以来，“社会融合”概念逐渐取代“平等”概念成为社会政策实践和研究中的核心概念之一。社会融合理论可以划分为一个基础和三个层次。一个基础，即社会融合的基础理论，包括脆弱群体理论、社会分化理论、社会距离理论和社会排斥理论。“社会融合”是一个动态的、渐进式的、多维度的、互动的概念( 杨菊华，2009)，是“一个综合而有挑战性的概念，而不仅仅具有一个维度或意义”( 张文宏、雷开春， 2008) 。社会融合是迁入人口在迁入地逐步接受与适应迁入地的社会文化，并以此构建良性的互动交往，最终形成相互认可，相互“渗透、交融、互惠、互补”(周皓，2012)。 二、社会融合相关的国内外理论 许多研究在归纳总结“社会融合”理论渊源时认为，在众多流派中，“融合论”( Assimilation) ( 也称“同化论”) 、“多元文化论”( Pluralism or Multiculturalism) 和“区隔融合论”( Segmented Assimilation) 是最为重要的三个理论( 张文宏、雷开春，2008; 杨菊华，2009) 。西方关于社会融合的理论主要分为“同化论”、“多元论”和“区隔融合论”三种。 “同化论”的代表人物有克雷夫科尔、特纳、帕克以及戈登（黄匡时，2010；Park，1924；马戎，2004）。①它是在特定历史背景下针对特定对象提出来的。这是一个族群内部传统文化逐渐消失，外部主流文化不断侵入的过程（Simons，1901；Leonard & Kitsuse，1955；Spiro，1955）。②但事实上，无论是在美国还是在其它地方，真正意义上的同化始终没有出现。“多元论”是相对于“同化论”提出的。它主张各群体内部应该保留自己的生活方式和认同，保存原有的种族和族群文化（Berbrier，2004）。③经验研究中，多元融合原本以种族移民为研究对象，之后扩展到妇女、同性恋、残疾人等弱势群体（Berbrier，2002）。④其最初是一种政治主张，目的是对抗具有明显种族歧视的同化论。它强调当移入地文化具有更大的包容性时，新移民会倾向于维持原有的文化价值，从而形成多元化的社会和经济秩序（Portes，1980）。⑤“区隔融合论”主要是针对移民二代的融合而提出。它认为，移民的人力资本（教育、技术、文化）及他们在流入地最早遭受的待遇与社会融合模式之间存在互动（Portes，1995）。 三、社会融合的相关测量维度
基于机器视觉的产品识别检测技术研究 摘要：机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标特征，如面积、数量、位置，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、个数、合格/不合格、标识有无等，实现自动识别功能。机器视觉的研究是从20世纪60年代中期开始70年代已形成几个重要研究分支：目标制导的图像处理、图像处理和分析的并行运算、序列图像分析和运动参量求值、视觉知识的表示、视觉系统的知识库等。 关键词：机器视觉；CCD相机；图像处理；产品检测。
引言 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，它是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、控制技术、电光源照明技术、光学成像技术、传感技术、模拟与数字视频技术等，机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶略的环境，要有通用的工业接口。电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能，它作为早期人工智能的一部分，由于技术条件的限制进展缓慢。后来在随着计算机技术的快速发展，机器视觉的研究得到了迅速发展在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，机器视觉系统在产品检测方面已经得到了广泛的应用。在中国机器视觉技术应用开始与90年代，目前国内机器视觉大多为外国品牌，不过随着机器视觉的应用，国内公司技术上已经逐渐成熟。与此同时，随着配套基础设施建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现。国内高校校、研究所和企业在这个领域进行了积极探索和大胆尝试，这都将促进工业检测自动化技术向智能化发展。
智能视频分析现状及应用 一、现状 随着近年来视频监控的迅速发展，摄像头数量的快速增多，大量的视频数据给实时监视报警和视频数据的有效使用带来了挑战。一个标准的视频监控系统经常有几十路甚至上千路视频和相应的数字录像数据。操作人员通过观测每一路视频从而发现报警事件变得非常困难。此外在事后分析报警事件时，需要操作人员及时找出相关录像；而传统视频监控缺乏对视频的智能分析，录像数据无法被有效地检索，只能根据大致的时间段来人工查找，导致视频数据分析工作消耗大量的工作时间。解决以上问题的一个有效方法是对视频进行自动智能分析。对视频中出现的用户感兴趣的事件进行实时提取和记录，从而达到及时报警并利用存储的事件信息来有效地检索视频数据。 事件检测与行为分析系统是一种先进的智能视频分析系统。能够对视频进行周界监测与异常行为分析，可应用于各种公共场所包括机场、车站、港口、建筑物周围、街道、小区、及其他场所，用于检测、分类、跟踪和记录过往行人、车辆及其它可疑物体，能够判断是否有行人及车辆在禁区发生长时间徘徊、停留、逆行等行为，此外检测人员奔跑、打斗等异常行为。 事件检测与行为分析系统一般能同时监测同一场景里多个目标的不同行为，可以根据防目标的特点进行灵活设置，包括运动物体的种类和大小；系统能够适应不同的环境变化，包括光照、四季、昼夜、晴雨等，并能够很好地抗摄像头抖动。 事件检测与行为分析系统可实现以下主要功能： (1)非法闯入禁区：能够检测是否有行人或车辆进入预定区域，用户可灵活调节灵敏度。 比较先进的系统可以有效地检测到不少于 10 个像素的目标； (2)非法逆行：当行人和车辆在指定区域逆向运动时，记录并发出报警；异常奔跑：测 试是否有可以人物在指定区域快速运动； (3)打架：检测是否有打假斗殴事件；动态图像放大：能控制云台摄像机对移动目标进 行放大抓拍，并生成高清晰度图片。 (4)识别与分类：对视频中的行人、车辆及其它目标物进行分类；敏感区域滞留：检测 是否有可疑人物或车辆在指定的区域长时间徘徊或停留，当滞留时间超过预设值， 系统将发出报警；
学院 文献综述 题目汽车检测站设计 姓名徐金权 专业机械设计制造及自动化 学号 7 指导教师郭磊魁 日期2016年12月16日
汽车综合性能检测站设计 一、前言 汽车检测站是综合运用现代检测技术，对汽车实施不解体检测、诊断的。它具有现代的检测设备和检测方法，能在室检测出车辆的各种参数，并诊断出可能出现的故障，为全面、准确评价汽车的使用性能和技术状况提供依据。其重要意义在于，能提高维修效率，并对维修质量进行监管，从而保证行车安全。 汽车综合性能检测站的设计建造在汽车运输行业来说是一项投资比较大技术性较强的工作，如何建好、管好汽车综合性能汽车检测站，这是摆在广大汽车运输行业科技人员面前的一个重要问题。这就要求我们在检测站的设计规划阶段，应着眼于国成熟的设计方案，充分考虑到检测站将要面的新形势和出现的新变化，拿出合理且具有前瞻性的设计方案。
汽车检测站的发展历史 国外发展历程 早在50年代在一些工业发达国家就形成以故障诊断和性能调试为主的单项检测技术和生产单项检测设备。60年代初期进入我国的汽车检测试验设备有美国的发动机分析仪、英国的发动机点火系故障诊断仪和汽车道路试验速度分析仪等，这些都是国外早期发展的汽车检测设备。60年代后期，国外汽车检测诊断技术发展很快，并且大量应用电子、光学、理化与机械相结合的光机电、理化机电一体化检测技术。例如：非接触式车速仪、前照灯检测仪、车轮定位仪、排气分析仪等都是光机电、理化机电一体化的检测设备。 进入70年代以来，随着计算机技术的发展，出现了汽车检测诊断、数据采集处理自动化、检测结果直接打印等功能的汽车性能检测仪器和设备。在此基础上，为了加强汽车管理、各工业发达国家相继建立汽车检测站和检测线，使汽车检测制度化。 国发展历程 我国从20世纪50年代开始研究汽车检测技术，为满足汽车维修需要，当时交通部主持进行了发动机气缸漏气量检测仪，点火正时灯等检测仪器的研究与开发。 随着国民经济的发展，科学技术在各个领域都有了快速的发展，汽车检测与诊断技术也随之得到快速发展。在单台检测设备研制成功的基础上，交通部自1980年开始，有计划地在全国公路运输系统筹建汽车综合性能检测站，取得了很大成绩。公安部门在全国中等以上的城市中，也建成了许多安全性能检测站。到2004年底，全国公路运输部门建成并投入使用的汽车综合性能检测站约1400余个。同时公安部门建成了数百个汽车安全性能检测站，部队，石油，冶金，外贸等系统和部分大专院校也建成了一定数量的汽车检测站。因此，目前我国以基本形成全国性的汽车检测网络。不仅如此，全国各地的维修企业使用的检测诊断设备也日益增多。汽车检测站的蓬勃发展，对保证在用汽车技术状况良好，监督维修质量，保障行车安全起到了非常重要的作用。同时，也促进了汽车诊断检测技术的发展。
“网红经济”研究文献综述 小组成员：景嘉辰、李程、杨志远、尹文强、钟源、金鑫成、杨晨一、摘要 本文先从社会经济发展背景中引出“网红经济”这一独特的新兴经济体，表明研究“网红经济”的原因及意义，而后又具体探讨了近期对“网红经济”的研究，并构建出我们对其探讨和研究的思路，即分别从明星效应、网络营销、事件营销、KOL（关键意见领袖）等方面具体探讨“网红经济”效应及其发展趋势，最后综合上述内容对其作出概括性的总结并列出相关参考文献。 二、关键词 明星效应、网络营销、事件营销、KOL 三、正文 (1)前言 近年来，在国民经济总体发展趋势放缓的背景下，“网红经济”这一新兴经济体却以其迅速的崛起猛然出现在人们的视野中。“网红经济”，即以一位网络达人为 形象代表，以红人的品味和眼光为主导，进行选款和视觉推广，在社交媒体上聚集 人气，依托庞大的粉丝群体进行定向营销，从而将粉丝转化为购买力。随着微博等 社交媒体以及一些视频直播网站的迅速发展，网红的数量以及网红所集聚的粉丝数 量也不断增多，因此，网红的影响力也渐趋强大，而依托于淘宝平台的开放性，网 红们可以成功地将人气变现，更甚于此，网络红人“papi酱”近日获得1200万元 投资更是让我们预见了“网红经济”更大的潜在可能，也让我们不能无视“网红经 济”这一新兴经济体对国民经济发展的重要影响……因此，研究这一新兴经济体的 意义不言而喻。通过收集整理相关数据并进行量化的可视性分析，我们可以从中发 现有关于“网红经济”效应及其发展趋势的结论，例如，网络红人是如何有效地将 其粉丝成功变现并且转化率有多高，另外，如果网络红人一味地在其粉丝中推销自 己的产品是否会引起粉丝资源的丧失，又或者，“网红经济”能否在未来持续发 展…… (2)主体 “网红经济”作为近年来骤然崛起的一股新生力量，人们对其虽有较多关注，但是针对其所进行的系统化研究却较少，因而在这里我们将会引述一些针对其较科 学但并不十分学术性的观点来简述近期关于“网红经济”的研究，其中包括网红的 诞生和由来、网红经济的主要平台和运作模式、针对个别具体网红的分析等。近期 研究表明，社交媒体是网红诞生的主要场所,也是网红和粉丝互动的主阵地,常见的 网红活跃平台可分为综合类社交平台、视频网站、社区论坛、社区电商四类。新浪 微博由于其庞大的用户规模、平台的媒体属性和用户的消费属性,成为网红的主要 聚集地。网红经济的主要平台是新浪微博和淘宝网。【1】据悉，淘宝平台上已经有 超过1000家网红店铺。2014年“双11”活动，销量排名前十的女装店铺中红人店 铺占到整整七席；部分红人店铺上新时成交额可破千万元，表现丝毫不亚于一些知 名服饰品牌。 网红经济的运作模式为：在网红经济渐渐兴起时，淘宝平台上已经出现了以莉家和榴莲家为代表的网红孵化公司。这些孵化公司原本是比较成功的淘宝商家，但 在跟网红的合作中，网红们负责和粉丝沟通、推荐货品，孵化公司则将精力集中在 店铺日常运营和供应链建设以及设计上。这种强强联手的模式，已经体现出了威力。
毕业设计开题报告 电气工程及其自动化 机器视觉在焊接熔池实时检测与参数测定中应用 1前言部分 机械制造业作为我国国民经济的支柱产业，决定了我国的工业生产能力和水平，焊接作为制造业中总要的加工方法之一，更是有着举足轻重的作用。随着科技水平的进步，人们对焊接质量的要求也越来越高。而人工焊接时，由于受到技术水平、疲劳程度、责任心、生理极限等客观和主观因素的应影响，难以较长时间保持焊接工作的稳定性和一致性。而且，由于焊接恶劣的工作条件，愿意从事手工焊接的人在减少，熟练的技术工人更有短缺的趋势。另一方面，电子技术、计算机技术、数控及机器人技术的发展为焊接过程的自动化提供了有利的条件，并已渗透到焊接的各个领域。 以往焊接质量主要是通过两种手段来保障。焊前根据工件、材料、性能要求等制订合理的焊接工艺，但是焊接过程存在的时变性使得质量无法得到严格保证。焊后可以进行质量检验，对不合格的焊缝，返修或者清理之后再重新焊接来保证焊缝质量，但这种检验方法费时又费力，况且某些焊接产品，如船舶、桥梁、大型压力容器、航天器材等一些重要的焊接件，是不允许出现焊接质量问题的。因此焊接过程中的在线实时质量控制就显得尤为重要。 但是焊接这一技术领域长期以来采用的是传统焊接方法，尽管近些年来各类气保护焊也得到了广泛应用，但焊接变形、咬边、气孔、裂纹、应力集中、未焊合和夹渣等在缺陷问题仍然较严重。同样，采用传统焊接方法进行生产，焊接接头的外观成形质量和一致性也无法得到保证，而且手工焊接也如先前所提的原因无法普遍适用。很显然这些都成了制约焊接质量提高的根源，因此采用自动化、智能化焊接时焊接技术革新的根本出路。 随着焊接自动化智能化研究的深入，人们越来越注重对焊接质量的控制，其中熔透与成形直接反映了焊接质量，因此检测出反映焊缝熔透和成形质量信息对于质量控制是非常关键的。目前国内外普遍使用各类传感装置对焊接熔池信息进