计算机视觉行业研究范文

导语：如何才能写好一篇计算机视觉行业研究，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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以下为报告详细内容：

计算机视觉行业规模将进一步扩大

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2016年中国人工智能产业规模已突破100亿元，以43.3%的增长率高速增长，预计2017年产业规模将以51.2%的增长率达到152.1亿元，并于2019年增长至344.3亿元。

艾媒咨询分析师认为，中国人工智能产业起步相对较晚，随着科技、制造等业界巨头公司的布局深入，人工智能产业的规模将进一步扩大。计算机视觉作为人工智能的子领域，其发展和应用也很大程度受到人工智能核心技术的影响。未来，作为人工智能子领域的计算机视觉产业规模也会相应扩大。

计算机视觉用户市场有待挖掘

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2017上半年网民对于计算机视觉行业整体了解程度还不深，智能识别贴图应用以63.8%的了解比例名列各领域之首，其余领域网民了解比例均未超过五成。艾媒咨询分析师认为，计算机视觉行业作为新兴行业，其概念还未深入大众群体，大众对于其作用了解程度不深，未来计算机视觉行业用户市场开发潜力较大。

计算机视觉整体渗透率低

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2017上半年网民中，有四成用户使用过图搜索功能。还有六成用户仍未使用过图搜索功能。图搜在技术计算机视觉领域中已经发展比较成熟，然而在网民种的渗透率仍不高。艾媒咨询分析师认为，计算机视觉作为新兴技术，其投入实际应用时间较短，且技术依托的平台种类和数量都较少，用户市场培养还需时间。

图搜功能获用户认可

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，在对2017上半年使用过“图搜”功能的网民准确率感知调研中，将近七成的用户对“图搜”功能的准确率给予肯定。“图搜”技术已经较为成熟，正在逐渐将便利带到用户生活中，未来随着“图搜”功能进一步在各应用中扩张，其区别于传统搜索的优势将会更明显被用户感知。

2017上半年网民图搜索场景分布

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2017上半年图搜网民中，69.6%的用户在搜索引擎中使用图搜功能，网购场景下使用图搜功能的用户占比53.5%。艾媒咨询分析师认为，搜索引擎直接应用了图搜功能，发展较早，故用户基础较扎实，其余领域中，网购图搜变现能力最强，是厂商优先合作的重点领域。

边看边买用户市场潜力较大

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2017上半年边看边买网民渗透率仅有11.9%，而在未尝试过人群中，有意愿进行尝试的人群超过六成。艾媒咨询分析师认为，明星经济拉动下，同款销售具有宣传效应加成。边看边买技术一方面可以加强视频门户的变现能力，一方面作为流量入口能够为电商平台导入流量，且对于消费者来说，智能匹配同款可以减少其搜索筛选的时间成本，未来市场有较大发展潜力。

实名制机器认证部分取代人工 未来规模看涨

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2017上半年机器实名制认证网民渗透率为43.6%，有超一半用户未使用过机器实名制认证功能。随着计算机视觉技术发展，在广州、上海等城市已经开始使用机器实名制认证部分或全部代替人工认证，以减少人工成本，释放劳动密集产业用工压力。艾媒咨询分析师认为，随着时间检验和技术进一步成熟，机器实名制会进一步向中小城市渗透，未来网点铺设规模有望进一步扩大。

机器认证效率获用户认可

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2017上半年使用过机器实名制认证的网民中，82.6%的用户表示机器实名制认证加快了验证流程。艾媒咨询分析师认为，计算机视觉精准快速无主观性的特点和实名制认证流程要求相匹配，在技术比较成熟的情况下，能够提高验证效率，缓解铁路站点因人工验证慢导致的拥挤、乘客等候过久等现象。此技术在中国各铁路站点会慢慢渗透，应用规模有望扩大。

个人信息泄露成为用户刷脸支付最大顾虑

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2017上半年了解刷脸支付的网民中，59.0%认为个人信息泄露是刷脸支付最大隐患。识别不准确和使用渠道不畅通分别以57.6%和41.9%位列第二和第三名。

艾媒咨询分析师认为，作为个人信息比较敏感的金融支付领域，用户对于信息安全重视度相较其他领域更高，而2017年初315晚会对刷脸支付泄露个人信息隐患的点名，无疑为刷脸支付规模扩张设置障碍，加强用户信息保障能力，获取用户对于技术安全的信任是刷脸支付未来重点发力方向。另外，由于计算机视觉概念未在大众群体中普及，其规模化需依托场景搭建，故使用渠道畅通也可以助力加快行业规模化进程。

精确性+场景化：C端市场打开方式

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2017上半年中国网民对于计算机视觉行业的愿景分布中，准确率更高以64.3%的关注度成为用户最期待改进方向，使用更加方便和保障信息安全也是用户重点关注问题。艾媒咨询分析师认为，行业发展初期，用户对概念理解程度不高，易产生“不易”使用的印象而不愿进行尝试，未来商家可尝试提供装备完全的硬件设备和解决方案，并尝试丰富使用场景，让计算机视觉更易被广泛网民接受。

计算机视觉在生活化场景中的使用最被C端用户期待

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近日，国内创业公司商汤科技宣布获得4.1亿美元B轮融资，这是截至目前为止全球范围内人工智能领域单轮最高融资。至此，这家成立仅三年的公司累计融资额达4.5亿美元，估值超过15亿美元，成为全球融资额最高的人工智能独角兽企业。当前，人工智能发展势头良好，技术和产品研发能力大幅提升，市场空间逐步拓展，社会关注与投资力度持续加大，技术创新驱动的人工智能企业正成为资本青睐的热点。

一、商汤融资背景分析

人工智能迎来估值猛涨期。自2014年起，人工智能领域一直都是全球投资热点。近年来，技术与产品的迅速成长带动国内创业热情高q，也引发了资本的高度关注。据统计，截至2017年5月31日，我国人工智能类创业公司已超过650家，产业规模较2016年同期增长达到51.2%，投融资事件超过430起，融资总额达340亿元。科技巨头加大在人工智能领域的布局，投资案例不断涌现。同时，社会资本竞相追逐人工智能领域的优质项目，整体行业获投率偏高，超过一半的人工智能公司成立时间在两年之内，可见资本市场对人工智能产业发展的信心。

计算机视觉领域成为热点聚焦。在大数据、深度学习等新技术推动下，以计算机视觉和语音识别为代表的感知智能正呈现出高速演进态势。目前我国计算机视觉技术水平已达到全球领先水平，并在安防、汽车、金融等领域取得了显著的应用成效。在安防领域，智能技术如人脸识别、图形识别应用场景众多，如车牌识别、车辆视觉特征识别、被动人像卡口、身份证比对等应用。在汽车领域，围绕智能驾驶汽车人工智能在环境感知、路径规划与决策等关键环节均有所应用和体现，在该领域百度、乐视等企业已开展卓有成效的实践。广泛的商业化渠道和技术基础推动计算机视觉成为创投热门领域，据数据显示，中国人工智能创业公司所属领域分布中，计算机视觉领域拥有最多创业公司。2016年，人脸识别服务开发商旷视科技完成至少1亿美元融资，估值超过20亿美元，专注图像识别的图普科技获得千万美元A轮融资。

商汤科技技术实力领先，发展潜力巨大。商汤科技主攻人脸识别、视频监控识别算法、增强现实、文字识别、自动驾驶识别算法和医疗影像识别算法等技术，基础研究实力强大，高质量专利数量、专业学术数量均保持全国领先水平。在2015年ImageNet大规模视觉识别竞赛中，商汤科技获得视频识别冠军，次年在该竞赛中，商汤科技凭借原创深度神经网络平台，获得3个项目的冠军。商汤科技主要业务范围是将计算机视觉技术赋能给安防、金融、机器人、政府大数据分析以及虚拟增强现实等行业。

二、由商汤融资带来的两点思考

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关键词 计算机视觉；摄像机定标方法；应用特点；线性关系；参照物

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1671—7597（2013）022-067-3

计算机视觉中的摄像机定标方法总得来说可以分为两类——传统的摄像机定标法和摄像机自定标法。为了能够使所获取的场景更加自然，计算机视觉系统可以通过运用摄像机定标方法，加之合理安排摄像机和计算机这两种成像装置，来对二维的图像信息进行虚拟空间的三维建模，进而控制整个摄像效果。这其中摄像及内部的一些参数起到了很大的作用，最初在计算机视觉中都是采用的传统摄像机定标方法，但是这种方法存在着一定的局限性。这种定标方法在摄像机随意运动和未知场景的安排下很难进行有效的标定。随着计算机视觉中的摄像机定标方法的不断进步和发展，以及摄像机自定标方法的诞生，使得这项技术逐渐获得了相对广泛的应用。

1 计算机视觉中与摄像机定标解析

计算机视觉的基本任务是采集一定数量的图片或视频资料并进行处理，以此来获得相应场景环境下的的三维信息。而这些三维信息与图像、视频对应点的相互关系需要通过摄像机的几何模型来决定，经过计算分析得出这些几何模型参数的过程即为摄像机定标。如此看来，计算机视觉与摄像机定标的关系密不可分，目前可知，计算机视觉与摄像机定标的结合已经运用到相关领域，如高速公路上的车辆自主导航，部分医学图像的处理，电脑中脸孔或指纹识别等。但是由于所使用的目标人群相对较窄，以及摄像机定标方法的相对局限，使得计算机视觉的摄像机定标无法广泛的运用到各个行业领域。正因如此，才加大了对计算机中摄像机定标方法的研究的必要性。下面就来对摄像机定标的两种方法进行简要的探讨。

2 传统的摄影机定标方法及应用特点

传统的摄像机定标方法主要是在相应的摄像机模型下面，通过对一系列的数学公式进行变换计算和改进优化，然后对标定的具体参照物进行科学的图像处理，最终来获取摄像机模型的主要外部参数和内部参数。但是，由于不同的标的参照物与不同的算法思路的限制，传统的摄像机定标方法也各不相同，其大致可分为以下三种：三维型——3D立体靶标定标法、平面型——2D平面靶标定标法以及以径向约束为基准的定标法。

2.1 基于3D立体靶标的摄像机定标

这种基于3D立体靶标的摄像机定标方法就是在摄像机的前面安置一个具有3D效果的立体靶标装置，然后将靶标上面的任何一个点都拿出来作为i这个参照物的特征点。在计算机视觉系统的作用下，将每一个靶标上面的特征点在整个三维坐标系中进行精确的制作测定。与此同时，摄像机首先在拍摄过程中获取靶标上面的特征点影像信息，然后对平面图像坐标系和立体空间坐标系二者的内外部数据参数排列出非线性方程，找出方程中系数矩阵的非线性关系，最后通过数学算法中的线性变换法来对整个透视系数矩阵中的每一个元素进行求解。通常在这种定标方法的应用过程中，计算机视觉系统都会忽略摄相机镜头在拍摄时的非线性畸变，将透视变幻矩阵中的相关元素定义为未知数，继而在整个定标过程确定有效的三维控制点和相应的图像点。在装置3D立体靶标后，整个摄像机定标就能够根据靶标上特征点的图像坐标和世界坐标，在数学变幻算法的应用下，计算出摄像机的内部参数和外部参数。

这种3D立体靶标的摄像机定标方法不仅能够优化定标物的获取方法，而且能够适应程序功能的改进，并且较高的精度，因而得到了广泛的应用，但是这种定标方法通常比较繁琐。

2.2 基于2D平面靶标的摄像机定标

基于2D平面靶标的摄像机定标方法在传统摄像机定标方法分类中属于一种新型的定标方法，又名张正友定标法。这种定标法具有灵活适用的特点，也是对传统摄像机定标方法的一种简化。在定标过程中首先是要在两个以上的不同方位对一个平面靶标进行摄相机拍摄，整个拍摄过程中2D平面靶标和摄相机镜头都能够自由地进行移动，而且要保持整个摄像机的内部参数一直固定。通常在基于2D平面靶标的摄像机定标法的应用中，我们都需要先假定这个靶标在三维空间坐标系中的竖轴为0，然后为了求出摄像机内外参数的优化解，要建立相应的线性模型，通过对线性模型的线性分析来计算出优化解，最后，运用最大似然法排列参数之间的非线性关系来求出其非线性解。在整个定标流程中，必须对摄像机的镜头畸变的目标函数进行综合考虑，才能够计算出摄像机的外部和内部参数。

这种方法既具有较高的精确性，又不需要很昂贵的定标成本，因此在计算机视觉系统中很为实用。但是，这种方法在进行整个摄像机内外参数的线性分析时，因为特征图像上面的直线在透视之后依然是直线，在进行图像处理的过程中，会引入一定的误差。因此，在很多具有广角镜头的摄像机定标上会出现因为镜头畸变而引起的较大误差。

2.3 基于径向约束的摄像机定标

基于径向约束的摄像机定标就是通常所说的两步法标定方法。这种方法通常是先利用径向一致约束对超定性的线性方程进行最小二乘法求解，这样就能够将除了摄像机光轴方向平移外的其他的摄像机参数，然后对摄相机镜头存在和不存在透镜畸变的情况下分别进行其他摄像机参数的求解。这种方法的计算量较为适中，而且精度也比较高，适用于摄像机的精密测量。然而，两步法对于整个定标设备的要求也高，对于简单的摄像机标定而言不易采用。

总的来说，基于径向约束的摄像机定标的精准是通过设备的复杂和精确来获得的，因此具有针对性的应用特点。

3 摄像机自定标方法及其应用特点

摄像机自定标方法是指在摄像机在移动时，周围环境中的图像会形成一定的对应关系，通过这种对应关系来对摄像机进行定标的方法，这种方法无需依赖参照物。摄像机自定标方法主要有以下四种：基于主动视觉的自定标法、基于Kruppa方程的自定标方法、分层逐步定标法以及基于二次曲面的自定标方法等。这些方法相较于传统的摄像机定标方法来说有了很大的改进和提高，下面就进行简要的探讨。

3.1 基于主动视觉的自定标法

目前，在摄像机自定标方法中的应用最为普遍的方法便是基于主动视觉的自定标法。这种方法主要是能够通过对摄像机在移动过程中的对环境中的多幅图像进行标定，进而建立对应关系来求出标定参数，由此可见，整个标定过程不需要精密的标定物，如此一来就能够使得标定问题简单化。主动视觉系统是这种标定方法的核心技术，就是摄像机在拍摄过程中被固定在了一个能够得到精确控制的移动平台上，并且这个平台的相关参数能够通过计算机进行精确的读出，在整个拍摄过程中摄像机只需要通过一定的特殊运动来获取多幅图像信息，然后在结合摄像机运动的具体参数和图像的参数来确定整个摄像机的内部和外部参数，达到摄像机定标的效果。其中基于主动视觉的自定标法的代表方法就是马颂德提出的控制摄像机的两组三正交平移运动的标定方法。后来，李华、杨长江等人对这种方法进行了改进和优化，提出了基于四组平面正交和五组平面正交运动的标定方法，并能够利用获取图像中的机电信息来对摄像机的参数进行线性表定。

这种方法算法简便，能够获得整个参数的线性解，但是这种方法对整个摄像机的运动平台要求很高，因此要求必须具有精确控制的能力。

3.2 基于Kruppa方程的自定标方法

基于Kruppa方程的自定标方法主要是在整个摄像机自定标过程中导入了Kruppa方程，并对该方程进行直接求解，从而得到整个摄像机的具体参数的方法。基于Kruppa方程的自定标方法在应用时利用了极线变幻和二次曲线像的概念对Kruppa进行推导，直接进行求解。

这种标定方法不需要对整个图像的序列进行射影重建，通常是对两个图像之间的信息建立一个方程，相较于逐步分层标定方法而言，基于Kruppa方程的自定标方法能够将某些很难做到所有图像整合到一个统一的射影框架中的情况更加具有优势，但是这种方法还是存在着一定的局限性，它无法保证在无穷远处的平面能够保持所有图像在确定的摄影平面中还具有一致性的效果。当整个摄像机拍摄的图像的序列较长的时候，基于Kruppa方程的自定标方法就显得很不稳定，继而不能够很好地算出整个摄像机的内外参数，对定标造成了一定的影响。

3.3 分层逐步定标法

分层逐步定标法是摄像机自定标方法中的一个研究热点，在摄像机自定标的实际应用中以及逐步取代了可以直接求解的基于Kruppa方程的自定标方法。分层逐步定标法在应用过程中首先需要对整个拍摄的图像序列进行摄影重建，这点和基于Kruppa方程的自定标方法一样，然后利用绝对二次曲面加以约束，最后在确定出无穷远处平面方程中的仿射参数以及摄像机内部的参数。分层逐步定标法的应用特点是必须建立在射影定标的基础之上，利用某一幅图形作为特征基准点进行射影对其，将整个摄像机自定标的未知数的数量减少，再运用数学算法中的非线性优化算法来进行未知数的求解。

这种方法的不知自出就是在进行非线性优化算法时，初值是通过事前的预估得到的，不能够保证这个方程的收敛性。由于在射影重建时，选择的基准图像不同，整个摄像机自定标的结果也会存在差异。

3.4 基于二次曲面的自定标方法

基于二次曲面的自定标方法和基于Kruppa方程的自定标方法在本质上答题一致，这两种方法都是利用了绝对二次曲面在欧式变幻算法的计算下维持的不变性进行的。最早将二次曲面的概念引入到计算机视觉系统中摄像机自定标方法的是Triggs，他在这种定标方法上作出了可行性的研究，最后形成了基于二次曲面的自定标方法。

在输入了多幅的图像并且在进行统一的射影重建的状态下，基于二次曲面的自定标方法会比基于Kruppa方程的自定标方法更加适用一些，原因就是基于二次曲面的自定标方法包含了绝对二次曲面和无穷远处平面的所有信息，进而能够办证整个图像在无穷远处平面的一致性。

4 传统摄像机定标方法与自定标方法优缺点分析

从上文可知，对于传统摄像机定标方法应该取其精华，去其糟粕；对于摄像机自定标方法，在吸取传统摄像机定标方法的优点的同时，应该加强自身的精度要求。总而言之，两种摄像机定标方法各自存在利弊，如何改进才是正确的研究方向。

4.1 传统的摄像机定标方法弊端

传统的摄像机定标方法通过实践证明，在理论上和实际运用上十分有用的，但仍有不少地方需要进一步改进，以下为它目前存在的问题所在：1）摄像机所拍摄的图像或视频存在一定噪声。在实际数据计算分析中，这种噪音无论大小，都会对内部参数的实际解造成大的干扰，并且使实际解与由约束关系所求得的解之间有着相当大的差异。因此，怎样才能够提高解的鲁棒性、减少解之间的差异性成为了传统摄像机定标亟待解决的1问题；2）线性模型所得的优化解并非全局的。由上可知，摄像机定标的实际过程便是获得实际参数的过程，即使用各种不同的优化计算方法，来获得相应的非线性方程的一组解，但实际上，以此所获得的优化解并非全局的。因此，如何变化或者提高线性方程的解答方法也很重要；3）摄像机定标参数的不确定性。一般来讲，摄像机定标参数的不确定性决定着计算参数的可信程度，同时，其对三维重建有着影响，进一步来讲，摄像机定标的不确定性也决定着约束关系的不确定性传播。因此，这个问题也需要深入进一步研究。

总之，传统摄像机的定标方法依然存在着许多无法忽视的弊端和需要解决的问题，深入研究并尽快解决这些问题，应该是传统摄像机的定标方法今后的大的研究方向。

4.2 摄像机自定标方法相关问题

目前普遍认为，摄像机自定标方法实现随时随地的校准摄像机模型参数，与传统的摄像机定标方法相比显得更为灵活先进。摄像机自定标方法无需参照物，仅仅从图像或视频的相关点中得到它们之间的约束关系，从而通过相应的分析，计算出摄像机模型的参数.这种定标方法看似毫无缺点，但自定标的精度与传统的摄像机定标方法相比，还是存在者一定的缺点，以下便是对其缺点的归纳总结：部分摄像机自定标方法所求得的解不够稳定。例如：在图像或视频存在一定噪声的情况下，实际的解与理论的解有着相当差异，或者所求得的解并不唯一。因此，解的不稳定性和精度不够的情况，不仅是传统摄像机定标方法的缺点，也是自定标方法的一个问题，提高解的精度及稳定性，是自定标研究的一个重要方向。实际上，在现在的解决方案中，各种优化算法是最常用最普遍的方法，但是，在多解的情况下，优化算法也无法能够保证得出全局的最优解。由此看来，这个问题是计算机是绝种摄像机定标方法普遍存在的关键性问题。

5 结束语

随着计算机视觉系统的不断发展，摄像机定标技术也呈现了进步的状态。综上所述，计算机视觉中的摄像机定标方法主要有传统的摄像机定标法和摄像机自定标法，对这两类的定标方法进行深入的研究能够为全面认识和了解摄像机定标方法起到很好的帮助作用。计算机视觉中的摄像机定标方法在今后的发展过程中应该得到更多的研究，但其所存在的不足和弊端也理应得到研究人员的重视。在这个多元化信息化的世界里，计算机视觉中的摄像机定标技术若能够根据现有的条件，适应如今的环境，选择合适的方法，对一些还存在局限性的环节取得更好地突破，则能够将整个定标技术提升一个高度。相信随着未来计算机视觉系统的不断扩展和不断完善，摄像机定标技术的应用范围也会越来越广阔。

参考文献

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[8]赵越，江南.一种基于3D矩形靶标的摄像机标定算法及其实现[A].第九届全国信息获取与处理学术会议论文集Ⅰ[C].2011.

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为了加快我国城乡一体化进程建设，农业机械自动化的地位变得越来越重要。但是由于我国农业人口多，以及长期以来经济技术落后的现状，使得我国农业机械自动化在发展的过程中依旧面临着较大的难题。就目前的情况来看，我国农业机械自动化技术的水平，与西方国家相比还有很大的差距。所以，如何促进农业机械自动化技术的发展，以及对农业机械自动化技术进行优化，已经成为解决三农问题的关键。本文从农业机械自动化对农村建设的意义出发，对农业机械的分类做了相关的介绍，并指出了农业机械化技术发展中存在的问题，最后对农业机械自动化技术要点及优化应用措施提供了建议。

关键词：

农业机械自动化；技术要点；优化措施

0引言

所谓农业机械自动化技术，指的是将控制论、计算机技术、液气压技术等应用到农业机械的设计当中，使农业机械可以独立完成田间耕作。随着科学技术的不断发展以及为了响应政府高效农业的号召，我国农业正逐步朝着机械自动化的方向发展。农业机械的自动化，不仅能够使劳动的生产效率得到提高，还能减轻农民的劳动强度，并且提高劳动舒适度，在一定程度上缓解农村劳动力短缺的问题。在科技高速发展的今天，世界各国都加大了对农业机械自动化技术的研究。很多科研成果已经从实验室走向了实用阶段。

1农业机械自动化对农村建设的意义

对社会主义新农村进行建设，是我国构建社会主义和谐社会的基本要求。社会主义的和谐与广大农村地区的和谐是不可分割的。虽然从整体上看，社会主义新农村处于较为稳定和谐的状态，但不可否认的是，社会主义新农村的建设也存在着一定的问题。其中，最主要的问题是农民收入过低。因此，我国要大力推行农业机械自动化建设，为减轻农民的劳动强度、提高农民的经济收入提供保障。

2农业机械的分类

通常来说，农业机械是由动力设备和与之配套的农机器具组成的。这两者之间主要是以牵引悬挂或者是半悬挂的方式进行连接。也有的农业机械将这两者制造成一个统一的整体。动力设备和与之配套的农机器具这两者在耕作的过程中，互相配合，缺一不可。

3农业机械自动化发展中存在的问题

我国农业机械技术在发展的过程中，并不是一帆风顺的，而是遇到了很多问题。首先，我国大型农业自动化机械在推广的过程中难度较大。很多农民没有意识到机械化生产的重要性，导致了他们不愿意在农业生产的机械方面进行投入，最终造成了我国大型农业自动化机械供大于求的尴尬。第二，我国的农业机械制造水平较低。与西方国家相比，我国农业机械制造的起步较晚，在很多方面，科技水平还不够成熟。第三，我国对农业机械自动化技术的研究缺乏足够的动力。我国大型农业机械的制造企业，以及科院院所存在着资金不足、科研环境较差的问题。对农业机械进行设计，不仅需要耗费大量的时间和精力，还需要一定的技术条件作为依托。我国大部分科研院所和农业机械制造企业，由于资金不足，并没有完成对实验室的配套建设，使得科研人员在进行工作时困难重重，这一现状也严重影响了科研人员的工作积极性。第四，自动化技术在农业机械的应用中还处于起步阶段。对自动化技术的应用，需要很高的科技水平作为依托，但是我国科技基础薄弱的现实，使自动化技术的应用变得困难。

4农业机械自动化技术要点及优化应用措施

4.1实现计算机技术应用于农业生产

计算机视觉技术，作为新时期重点研究和应用性广泛的新科技，很多西方国家先后展开了对计算机视觉技术的研究。计算机视觉技术在农产品质量的鉴定方面，以及在记录农产品生长的信息等方面有着十分重要的作用。英国对计算机视觉技术的应用进行了首次尝试，利用该技术研制了专业性的采蘑菇机器人。采蘑菇机器人在采蘑菇的过程中，不仅能够对蘑菇的位置进行精准的定位，而且能够对所采的蘑菇进行合理化的分类。受到英国的影响和启发，我国国内也开始尝试在农业机械自动化技术中，加入计算机控制技术的内容。但是由于我国的经济技术发展还不够成熟，要实现对计算机视觉技术的应用，还需要科学家们进行努力。

4.2实现农业施肥和灌溉技术的自动化

我国水资源总量虽然比较大，但是人均资源占有量却很小，而且我国水资源分配的不够合理，使得我国水资源长期处于短缺的状态。要促进农业的发展，充足的水资源是必要的条件。在保证农业生产用水的同时，保证对水资源的节约，是我国农业发展过程中必须要面对的问题。农业自动化灌溉技术的应用可以很好地解决这一问题。所谓农业自动化灌溉技术，是把传感器与电子计算机进行有机结合，把农作物生长过程中对环境的需求及对用水量的需求，通过软件的形式加以呈现，从而避免水资源的浪费。对农业施肥技术来说也是如此，实现农业施肥和灌溉技术的自动化，是节约水资源、降低农业生产成本、避免浪费以及保护环境的必然选择。

4.3实现农业的精准化

农业精准化是指将我国的传统农业与农业机械自动化技术相结合，实现农业生产管理的科技化。精准农业是未来农业发展的主要方向之一。农业生产自动化，是一项以计算机网络和控制器等为基础的技术。我国对精准农业的研究，已经取得了一定的科技成果。世界上第一台观测农业气象的自动化仪器，已经在我国郑州气象站开始投入使用。农业气象观测仪，可以对农业生产的小环境进行合理化监测，并且通过网络把监测到的信息及时反映给当地农业部门。

总之，在经济全球化进程不断加快和城市化进程高速发展的今天，给各个行业带来机遇的同时，也带来了挑战。为了在经济发展的大潮中处于不败的地位，加强科技创新是一项必不可少的选择，同时也是长远发展的根本要求。对于农业产业而言，为了使我国农业能够更好更快的发展，政府要提高对农业机械自动化技术研究的投入，并将新的科技成果不断应用到农业生产中。作为科技工作者要努力钻研农业机械自动化技术，并且要对农业机械自动化技术的应用措施进行优化，从而实现农业的智能化时代，创造出我国农科发展的新道路。

作者：杨亚杰 单位：河北农业大学

参考文献：

[1]刘洋.我国农业机械自动化应用现状和推进模式探讨[J].化工中间体,2015(11):11-19.

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3月17日，阿里巴巴宣布成立VR实验室，瞄准的是VR购物。同时，它会联合旗下的阿里影业、阿里音乐、优酷土豆，制作VR内容。而今年下半年，腾讯将基于PC端和移动端的两款VR头部显示器。

根据美国风险投资数据公司CB Insights的数据，2017年第一季度，AR/VR领域的投资项目超过80个，同比增长60%。报告还披露了Facebook和苹果分别为其A/VR工作招聘了一千多名员工。

所谓VR，就是通过计算机技术为用户模拟出逼近现实的虚拟环境。其沉浸式体验和交互方式带来的新的娱乐方式，吸引了从硬件技术到内容生产和分发的多个公司。除了阿里巴巴、腾讯、Facebook和苹果，HTC、三星、索尼等公司都在这个领域展开业务。

目前，这个行业的人才供应远低于需求。人力资源平台领英去年的一份针对全球范围内VR人才的报告显示，在领英的人才库里，有18%的人才需求来自VR行业，仅次于美国，但合适的VR人才只有2%。

熬过资本的冬天并存活下来的公司变得更加务实，而且开发了更多样化的应用场景―除了去年的影视、游戏产业，今年它们还进入到了医疗行业、制造业、零售业等新领域。

如果你对VR行业感兴趣或者看好它的前景，我们将告诉你这个领域正在找哪些人、薪水怎么样，以及怎样可以加入。

AVRO备的核心职位主要有3种

VR硬件的核心技术很复杂，涉及算法、光学、系统开发、交互、图形图像等多个领域，核心职位围绕的都是这些方向。它们也多是HTC、三星等硬件公司的VR业务范围。

算法工程师

这是VR领域最基础的职位。VR的功能是通过一副眼镜，让人既看到人眼看不到的东西，又能在虚拟空间中移动，还能对虚拟景象形成真实感，因此需要一套算法把这些感官上的功能都实现。通常，算法工程师关注的是如何解决某一类特定问题或实现某一特定功能。在VR领域，这一职位主要需要懂计算机视觉、空间定位、交互技术、图形图像等算法。

计算机视觉主要是指以摄像头代替人眼识别目标和提取特征，工程师需要探索最新的算法以及技术的可行性，负责视觉和图像的处理；空间定位指的是通过VR设备使用者能确定自己在空间中的位置，高精度的空间定位可以为用户带来更好的沉浸感并降低眩晕程度；接下来，交互算法工程师负责手势识别、视线估计、动作捕捉、追踪等相关计算机视觉算法的研发，研究实际空间中的动作如何延伸到虚拟空间中；然后是图形图像的处理，它要求在满足性能的前提下提高画质，用更快的速度和更少的资源去画像。

光学和人体工学工程师

光学要解决的是让VR设备的镜片在保证沉浸感和清晰度的同时，尽可能加大视场角，让人在佩戴VR设备时看得更清晰；人体工学关注的则是人在佩戴VR眼镜时的舒适度，设备是否透气、不漏光、足够轻盈等。目前消费级的VR产品在这方面仍处于初级阶段，如何让人更舒适持久地使用VR设备，是行业发展的瓶颈之 一。系统架构师

与成熟的智能手机、智能手表的开发系统不同，VR的系统架构到目前为止并没有行业标准，面对陌生的领域，系统架构师需要驾驭和设计整个系统，负责VR头部显示器及整个主机设备的集成。

BVR产业链上的工作还有这些

要实现VR体验，只有一部VR硬件设备可不够，可以观看的内容、节目效果，以及应用场景的开发，这些需要硬件公司以外的公司参与，Facebook等公司涉及的主要是这部分内容。

3D引擎开发和3D美术

3D引擎开发人员主要负责VR场景的搭建―戴上VR眼镜后你看到的“新世界”，就是所谓的VR场景。市场上主流的开发引擎有两种，一种是可以快速开发的Unity3D引擎，一种是可以制作恢弘场景和细致光效的虚幻4引擎，这种引擎在游戏开发中常使用。

3D美术人员则需要制作3D美术素材，将素材置入场景后，再配合引擎程序员优化游戏的性能。

内容制作

你知道，无论电影还是游戏，当你想要通过VR眼镜获得这些娱乐的时候，它们除了像一般的电影和游戏产品那样需要脚本，还需要影视制作人员使用360度全景视频的拍摄技术去拍摄和剪辑，这是二者在内容制作方法上的不同之处。

销售运营、产品经理

不同于刚起步的人工智能，VR已经迈入产业化阶段，公司除了需要尖端技术人员，对市场销售、平台运营方面的人才同样有需求。要求与其他领域大同小异，都是负责开拓市场和客户，增加产品的销售范围等。因VR企业希望快速打开市场，销售人才目前高居中国VR领域人才需求的第二位，高于全球水平。

产品经理的职责也很共通，负责其他VR公司与本公司部门的配合，制定和推进合作项目，把控整体合作项目的时间，并对最终合作质量负责。

常规开发

和任何智能硬件一样，VR也需要内置一套系统，其中包括App Store一样的平台以及应用软件，这部分工作与传统互联网、手机行业的开发工作相似，即在实现VR设备的智能化的同时，保证软件在不同平台间能流畅交互。

C要进入这个行业，需要你有这些能力和资历

技术岗位硕博优先

VR行业的岗位主要指向三个方面：硬件、软件和内容制作。

硬件领域涉及到计算机、光学、电子、机械、生物学、自动化等方向。软件需要计算机图形学、程序设计、数据结构、操作系统、算法设计与分析等相关背景。这两个方面对工科背景的人才需求更大。VR内容包括游戏、影视等，需要3D美术、拍摄方面的学术背景。

由于VR产业相对细分，产业上游硬件、软件开发的岗位会以硕士、博士学历优先，因为硕士和博士在学术领域的研究方向更为明确，企业在筛选简历时更容易适配岗位。

“如果毕业论文方向是图形图像、计算机视觉，就会非常抢手，不仅是VR行业，在人工智能领域也会受到欢迎。”科锐国际高科技行业总监田丹说。

VR行业的核心技术岗位中，招人要求最高的是算法工程师，这也是最难招聘的岗位。学历必须是硕士以上，同时是模式识别、信号处理等科班出身。另外，对深度学习和机器学习有了解是加分项。

至于市场销售、平台运营甚至内容领域的人才，这个行业对学历背景要求不高，更看中经验、人脉以及办事的灵活度。毕竟，新兴行业最需要资源嫁接能力。

应届生也有机会，尤其是海归

打开招聘网站，VR技术岗位的招聘一般以最少一年工作经验起步，往上的话，有的职位要求3到5年的工作经验，有的甚至要求10年以上的经验。这个门槛主要是因为VR技术虽然还不怎么成熟，但它是高集成性产品，需要在算法、架构、光学和人体工学等成熟技能的基础上再提出应用上的高要求。

但应届毕业生并非完全没有机会。对国内的VR公司来说，开放应届毕业生招募主要有两种情况。一是已经在行业里挖到技术领域的大牛，需要为其配备团队，因此会招聘一定比例的应届毕业生。二是产品经理这类岗位入门门槛不高，公司也愿意花时间培养。

相较而言，海归会比较受到这个行业的欢迎。微鲸VR人力资源总监Tony在为3D场景交互岗位招聘时发现，国内很少有这方面的专业人才，但德国的3D场景交互领域向硅谷输送了不少人。他后来意识到，这是因为德国的高校有对口专业，所以即使是刚毕业的应届生，Tony也会第一时间把对方请到公司来。

再说到内容领域，VR内容领域要制作哪些内容并没有明确标准。毕竟，还没有人敢下结论说：VR只能用来做什么、不能做什么。这个行业眼下正是需要创意和研究拍摄方式的时候。

D这些领域，跨行到VR更容易

游戏

游戏是VR最早被应用的场景之一。虽然VR游戏一度遇冷，但从长远角度看，从游戏行业跳到VR行业尝试新的游戏形态未尝不可。擅长技术的话，可以继续走Unity3D开发、3D建模和3D美术的路。即使有大量游戏公司仍在观望，但VR游戏带来的体验感确实是电脑、手机无法取代的。这也是HTC Vive、PS VR、Oculus等公司目前大量需求的产品。

互联网和半导体

互联网和半导体是VR行业人才来源的两大核心区域。VR行业缺少的系统架构人才在微软、IBM、AMD、英特尔或者高通都能找到。

工业设计

截至目前，用户对于VR硬件设施的体验普遍是抱怨“长久佩戴时头显过重，舒适感不够”。这就需要人体工程学领域的人才来改进产品，他们一般会从设计领域找人，尤其是工业设计。

影视

影视行业从业者主动跳到VR行业的比例相对更高。“他们对整个行业的理解和感知更多，当他们意识到有新的拍摄方式可以尝试，主动投身的人就会更多。”Tony说。他以微鲸一位制片人为例，对方在电视台累积了多年经验，有自己的工作室，同时还在高校任教，最终选择进入VR领域就是想尝试不一样的东西。

E哪些公司在寻找人才？

初创公司

新技术面前，全球企业处于同一起跑线。以技术为核心的初创公司为了站稳脚跟，同样在该领域争夺人才。暴风魔镜、蚁视、大朋、微鲸等国内VR厂商熬过资本严冬，对招聘也有了更高需求。“初级岗位不难招，要招就招核心算法，特别是如果我们想超越海外同行，招人就更重要。”大朋VR合伙人兼首席战略官章立说。

大公司

虽然无论是Facebook，还是HTC、索尼，都没有将技术研发落地中国，但巨头们为了造势，频频联合产业链上下游合作，发起各类联盟，为开发者提供诸多便利，这从另一个角度为从业者带来了更多机会。

Fa c e b o o k今年4月宣布建立首个增强现实（Augmented Reality，AR）平台，同时VR社交平台Facebook Spaces的Beta版；微软于5月10日宣布将开放Windows Mixed Reality开发者套件预购。5月18日，Google也宣布要在今年年底推出Daydream VR一体机，其首批合作伙伴是HTC和联想。

还有苹果，在6月6日的WWDC大会上，苹果宣布Mac将支持HTC Vive，开发者可在MacBook上使用SteamVR平台。同时，AR方面推出开发套件ARKit。

从这些大公司的策略中也能看出，VR已经不仅是它们手中的一张牌，混合现实（Mixed Reality，MR）、AR以及人工智能日后都将联合起来。

F这行的薪水到底怎么样？

去年5月，拉勾网了一份《VR/AR行业薪酬报告》，报告显示，技术职位在过去几年始终是核心诉求职位，即使岗位需求在2016年有所下降，也在总体岗位中占比50.5%。同时，市场方面的人才需求明显提高，2016年占比12.3%，两年间增长了一倍。

根据报告，在VR行业，无论是技术、产品还是市场、运营等岗位，薪酬水平皆高于互联网领域。去年5月，全行业技术岗位月平均薪资为1.35万元，而VR/AR行业技术岗位的月平均薪资达到了1.85万元。即使是最弱势的职能部门，薪资也高于行业平均值7100元，达到8300元/月。

Tony证实了这一现象。物以稀为贵，VR行业里技术岗薪水最高，而在技术岗里，算法工程师的薪酬排名第一。算法工程师如具备硕博学历，年薪一般在30万元至60万元，3D引擎开发人才的年薪也在30万元至40万元。这还不包括公司为留住人才发放的期权和奖金。非技术职位的薪水也会比原行业略高，但总体上相差不大。

科锐国际在《2017年薪酬指南》中也指出，在新技术领域里，计算机视觉、深度学习方向薪酬涨幅最快。人才储备主要在几家跨国公司和顶级高校，VR行业的人才薪酬已经在高点，人才流动的吸引力更多来自职位前景。不过若遇到急缺位，跳槽涨幅可能高达50%以上甚至100%，比如算法类的岗位就是如此。

G进这行前，你得有点心理准备

如果你有兴趣进入这个新兴行业试一试，章立和Tony提醒你：

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[关键词]多媒体信息检索；多媒体信息处理技术；信息检索技术；Opencv

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2015.18.181

[中图分类号]G642 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2015）18-0-02

0 引 言

随着多媒体信息技术的发展和普及，信息传播的载体从传统的以文本为主的方式转变为图像，视频，语音以及文本等多元化载体的方式，计算机学科所研究的对象也从传统的数值和文本扩展到了图像，视频，语音等多媒体数据。多媒体信息检索技术已经成为当前计算机技术发展的热点之一。多媒体信息技术的产业也成为了目前计算机产业中的核心产业之一。许多新兴的应用都可以归纳到这个范畴之内，如人脸识别；目标检测、跟踪和识别；多媒体搜索引擎；移动视觉搜索等。因此在学科发展和产业人才需求的推动下，在本科生开设多媒体信息检索对提升学生的行业竞争力，促进多媒体技术以及信息检索技术在社会生活中的应用有着重要意义。

所谓的多媒体信息检索，根据用户的输入，从数据源中检索到用户需要的信息，相对于传统的信息检索，多媒体信息检索的用户输入方式不仅仅是简单的文字方式，可以是图像，视频和语音等多媒体形式，其结果也是可以多媒体的形式展示。然而，目前与多媒体信息检索技术相关的大多数课程，如图像处理，计算机视觉，语音信号处理，搜索引擎，机器学习和模式识别等，在研究生阶段才有系统的学习，这些课程在本科生教育较少开设，或者部分课程以选修课的形式出现；同时并没有适合本科生学习的教材和内容。本文在此对本科生多媒体信息检索课程的教学进行探讨，包括理论课程内容和实验课程的设计；以及与之相应的教学方式。

1 多媒体信息检索课程的必要性

近5年来，人工智能技术开始从实验室走入到了市场应用中，尤其智能设备的覆盖面越来越广，多媒体信息技术相关产业发展快速，其应用覆盖了到工业生产，个人电脑，手机，相机等各种设备。例如在工业产品生产流水线中基于视觉的产品检测就是多媒体信息检索技术的应用之一；个人手机或者安全系统中的人脸识别，是通过输入人脸图像检索其身份，也是多媒体信息检索技术的典型应用；还有百度，谷歌，必应等搜索网站图像、视频和数字图书馆，地理和医学数据图库等都是多媒体信息检索技术最直接应用的产业。这些产业在近几年有了一个爆炸性的增长，同时又是新兴产业，发展后劲十足。对面这样的行业环境，要求高校在培养计算机专业人才，有必要开设多媒体信息检索技术类的课程，以完善大学计算机课程体系[4]以及满足行业对人才的需求，推动行业发展。而本科生教育是目前行业人才供应的主要“源泉”，在本科教育阶段开设这类课程的教学，同时有助于提高学生创新能力、思考能力和竞争力。

2 多媒体信息检索课程教学现状分析

目前，在国内开设多媒体信息检索课程或者类似的课程的高校较少，或者部分课程以选修课程的形式开设。随着产业的发展，部分高校也开始设置多媒体信息检索的课程，尤其是近几年，许多高校设置了数字媒体技术专业，多媒体信息处理类的课程也出现在了部分本科生的日常教学中，例如厦门大学、清华大学、哈尔滨工业大学、南京大学等开设的图像处理，计算机视觉以及机器学习课程。同时，这些课程都开设在本科生的高年级阶段。

这类的课程采用的都是研究生的教材或者国外翻译的教材，这些教材并不适合本科生阅读和学习；同时各个高校同样的课程，教授的内容也不尽相同，缺少一个好的适合本科生的教材，这成为了制约多媒体信息检索课程发展的一个瓶颈。例如，常用的多媒体信息处理的教材非常多，对于图像数据处理教材有：《数字图像处理》冈萨雷斯著、《图像处理、分析与机器视觉》桑卡著、《Computer vision： Algorithms and Applications》Richard Szeliski著等；文本和语音处理教材有：《中文文本信息处理的原理和应用》苗夺谦著、《统计自然语言处理》宗成庆著、《本本和语音处理系统评测》戴布克耶等；信息检索方面的教材有：《现代信息检索》Ricardo著、《搜索引擎，信息检索实践》克罗夫特著、《机器学习》米歇尔著、《模式识别》Sergios著；同时还有许多相关的教材。

多媒体信息检索课程才刚开始进入本科生的课堂，而且目前缺少合适的教材，使得更系统、更有针对性的教授这门课变得更加困难。

3 本科生多媒体信息检索课程的教学方案

多媒体信息检索课程需要理论与实践并重的教学方式，总课时为48学时，其中理论教学36学时，实验课12学时。同时该课程要求学生具有一定的程序设计基础，和基本计算机专业知识，因此该课程开设的时间应在本科生三年级阶段最佳。具体的教学内容如下：

理论课程讲授的内容分成2部分：多媒体信息处理技术和信息检索技术。

3.1 多媒体信息处理技术

3.1.1 文本数据的基本方法及其发展（4学时）

（1.1） 文本处理的基本方法

（1.2） 文本处理的基本发展

（1.3） 文本处理的研究现状

（1.4） 文本分类与信息检索

3.1.2 图像/视频数据处理技术（12学时）

（2.1） 基本图像特征抽取方法

（2.2） 边缘检测方法

（2.3） SIFT特征与HOG特征

（2.4） 视频中的二维分析

（2.5） 人脸检测与识别

3.1.3 语音信号的特征提取（4学时）

（3.1）声学特征

（3.2）声学模型

（3.3）语音搜索技术

（3.4）线性预测参数

3.2 信息检索技术

3.2.1 聚类分析（4学时）

（1.1）相似性度量

（1.2）划分方法

（1.3）层次聚类方法

（1.4）基于密度的聚类

（1.5）基于网格方法

（1.6）基于模型方法

（1.7）蚁群聚类方法

（1.8）粒度计算

3.2.2 索引与检索（4学时）

（2.1）索引和搜索的概念

（2.2）倒排文件索引

（2.3）词汇表存取方法

（2.4）后缀数组索引

（2.5）签名文件索引

（2.6）单模式匹配算法

3.2.3 信息检索模型（4学时）

（3.1）布尔模型，扩展的布尔模型

（3.2）向量空间模型，

（3.2）概率模型和基于语言模型的信息检索模型的区别和联系

3.3 实验课程

实验课程采用OpenCV作为实验平台；OpenCV是一个基于开源发行的跨平台的应用程序库，实现了许多数据检索，模式识别，机器学习以及图像视频语音等数据处理的算法[6]。目前在许多企业和项目开发中也逐步投入使用。实验课程的设置如表1。

4 结 语

本文针对现阶段本科生教育中多媒体信息检索类课程开设的现状，论述开设此类课程的必要性，提出多媒体信息检索课程教学方案，以促进该课程在本科生教育的推广。

主要参考文献

[1]刘晶，张.新形势下影响高校计算机教学质量提高的因素及改革路径[J].才智，2013（36）：151-152.

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[关键词]电力系统；自动化；发展趋势

中图分类号：TM711 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）34-0216-01

前言

电力行业关系我国国民经济的命脉，目前我国总体上的电力需求缺口仍然很大，并且在相当长一段时间内仍会保持高速增长。而电气自动化控制技术在电力系统中就显示了突出的优越性，一方面可以节省大量的人力投入，另一方面还可以减少操作时间，提高电力系统的运行效率和安全性。

一、电力系统对电气自动化控制的发展要求

随着电力系统向着大型、复杂化方面发展，对电气自动化控制的要求也提出了更高的要求。具体体现在以下两个方面：

1.1电力系统控制的信息化要求

电气自动化技术在信息化发展的基础上，不仅具有自动操控机器运行的优势，而且在数据分析、处理和部门管理方面也有了重要的突破。把电气自动化技术应用于电力系统，不仅可以提高电力设备的使用效率，而且便于实现电力系统的信息化和智能化水平。

1.2电力系统的安全可靠性要求

电力系统是关系到社会生活和各行业稳定发展的经济命脉，而随着社会和经济对电力系统的依赖程度的提高，对电力系统的安全、稳定、可靠性要求也越来越重要。这就要求电力系统具备高效的维护效率，更加易于控制和操作，当电力系统发生故障时，要求能够及时做出诊断和修复。

二、电力系统自动化的发展趋势

2.1 电网调度自动化的发展趋势

研制并开发出新的能适应多种应用的电力调度自动化系统；进一步推进CPS1，CPS2 评价标准在我国的实际应用；进一步完善二次设备系统的安全防护体系；研究电网调度自动化系统运行维护的新办法；充分重视整个系统的彼此融合，信息的发掘和共享，进一步促进电力调度系统的信息化现代化；建立新的自动调度的管理体制，以适应电力体制改革的新形势。

2.2 火电站自动化的发展趋势

增加新技术和新工艺的应用。如自动监测技术、自动控制技术、顺序控制技术、自动监视与信号技术；逐步扩大DCS的应用范围并增强DCS的功能；加快管理自动化的进程，提高电厂综合水平。

2.3 水电站自动化的发展趋势

逐步实现以计算机监控代替人员操作，节省人力资源；大规模应用现场总线技术；进一步实现水电监控系统的网络化、自动化；在水电厂监控系统中逐渐成熟应用人工智能；在水电厂监控系统中广泛应用多媒体技术。

2.4 变电站综合自动化

努力实现保护和监控的统一；使设备安装更加简易、方便；做好人机操作互换的连接，加快发展无人、无线操作技术；制定统一标准的网络通讯协议；逐渐达到数据采集的一体化、标准化。

总体来说，整个电力系统自动化发展的总趋势为：由开环监测逐步变为闭环控制；由高电压逐步变为低电压；由单个元件逐步变为部分区域甚至整个系统；由单一功能逐步变为多功能并最终一体化，装置性能逐步快速化、灵活化、数字化、追求目标最优化、协调化、智能化。

三、电力系统中的新技术

3.1 地理信息系统（GIS）

在电力系统中应用地理信息系统（GIS）是将电力系统进行数字化、信息化的有效方法。实施GIS 的终极目标是实现电力企业的信息化、数字化，在未来的几十年内GIS的发展趋势是突破以往的信息孤立，将多种不同空间信息进行紧密连接整合，从不同角度和侧面全面展示数据之间的内在联系。为了实现GIS的先进性，需要采用空间数据库技术、面向对象技术、Web 技术等更多先进技术。

3.2 计算机视觉技术

应用计算机视觉技术最重要的目的是方便的获得多种图像信息，目前，其在电力系统中的主要应用是修改并增强遥视系统的功能，这主要表现在以下2个方面：①在线监测。在对电力设备进行在线监测的方法中红外图像监测是最为方便、实用、准确的方法，在红外图像识别方面主要就是利用计算机视觉技术。其工作原理主要就是将电力设备实时的红外图像与其正常工作时的图像进行比较，如有异常情况，则可判断它发生故障；②进行无人操作或环境监视。借助微波双鉴探测器，同时利用差分图像和流光法2种方法对移动的物体进行监测，如有异常，则会被自动识别出来并发出警告。但是，由于计算机视觉技术发展的并不完善，同时由于图像识别自身的复杂性，在现阶段还不能实现完全的无人操作，在许多情况下，计算机视觉技术仍然是一种辅助手段。

3.3 GPRS

接受范围比较广，可有效利用全国范围内的电信网络为远程数据用户终端提供方便的服务。传输速率非常高，其最高传输速率可达171bps，完全能够满足用户的需求。接入时间很短，可以在2s之内快速的建立连接。有实时在线功能，用户随时处于连线和在线状态，这一功能可以使用户的访问变的更加方便、快捷。按流量计费。它的费用是按照用户接受和发送数据包的数量来计算的，只要传递的没有数据流量，即使用户天天挂在网上也是不收费的。GPRS通讯方式的这些优点可以有效解决传统数据信息传输方式的弊端，更加适用于专业数据的传输。

3.4 软交换技术

实际上软交换只是集合了多种逻辑功能实体，为综合业务提供呼叫控制和链接，以及部分业务的功能，是目前电路交换网演变到分组网的最重要的设备，也是国内外通讯网络技术的热点之一。软交换技术有以下4个功能：①接入媒体网关；②呼叫控制；③业务提供；④互通互联。在电力系统中广泛应用软交换技术，正是基于其以上所述的功能和特点，它可以实现计算机网和电话网等不同网关之间的互通，还可以克服旧的网络设备的弊端，可使多种介质信息在1台交换服务器上交换，不仅节约资源，还提高了网络集成度，便于对整个电力网络进行管理和维修。另外，引进软交换技术后，使得新业务的提供也变得非常方便，能够满足电力系统发展过程中的新要求。随着电力系统的进一步发展，软交换技术的应用空间会越来越大，将会对其产生多层面的有益作用。

除了以上所述的4 种技术以外，在电力系统中还有很多其它的技术，如远动控制技术、现场总线技术、蓝牙技术等智能技术，这些技术都是在电子技术和计算机技术的基础上逐步建立并完善起来的，随着这2种技术的不断发展以及电力系统自身的发展要求，会有越来越多的先进技术应用其中，这都有待我们进一步的探索研究。

结束语

在电力系统的构建和运营中，电气自动化技术所起的作用越来越重要，因此，更需要不断进行理论和实践创新，扩大电气自动化的使用范围和效率，增强在电力系统的应用和功能，从总体上促进电力系统向着自动化和智能化方向发展，使这一技术能够更好地为电力系统服务，提高电力系统的效率，促进电力系统的健康发展。

参考文献

[1] 胡荣荣.电气自动化技术在电力系统中的应用探析[J].机电信息，2012，（30）.

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谷歌AlphaGO战胜国际顶尖围棋大师，让人们对AI（人工智能）的关注达到前所未有的高度，再次引发“人工智能到底可不可怕？”的大讨论。腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾在前不久举行的“云+未来”峰会上表示，在云还没有发展得非常成熟的时候，人工智能还有很长的一段路需要走，目前的人工智能是可知、可管、可控的。

毫无疑问，AI与云的关系已经密不可分。一方面，云不仅可以为AI持续地提供海量的数据和强大的计算能力；另一方面，云也成为让AI更为普及的手段。

那么，在人工智能一日千里的时代，云计算为社会和经济带来的量变与质变究竟是什么？在马化腾看来，云已经成为产业革新的原动力、新型社会管理的主平台、人工智能的强载体。

企业上云新姿势

过去几年，云计算市场发生了很大的变化，越来越多的企业开始关注云并加快速度向云端迁移。“在新的云时代，整个社会经济操作系统和运作模式都在发生数字化的迭代。云成为数字经济最重要的基础设施。”马化腾强调云在数字经济中的作用，并且指出“用云量”将成为一个重要的经济指标，能够衡量一个行业的数字经济发展程度。“用云量”是以“用电量”做对比，过去“插上电”带来了电气化的革命，现在“接入云”将带来数字化的升级。

电力时代出现了计算机，而人工智能则被认为是云时代像计算机一样的关键产物。云让人工智能更加兴盛，使人工智能等前沿能力和IT资源像水和电一样被便捷地使用，一直是云计算行业对未来的美好期待。

“传统企业的未来就是在云端用人工智能处理大数据。”马化腾表示，“云+AI”相当于“电+计算机”的概念，企业“接入云”能够获得AI这种信息能源。

“云+ AI”应该是当前行业最主流的方向，如IBM把沃森搬到了云上，微软的“小冰”也入驻了Azure，阿里云引入了ET，百度打造了“百度大脑”等。当然，腾讯云也不甘落后，在“云+未来”峰会上了AI战略新品――智能云，推动AI即服务成为现实。

AI即服务，是腾讯云在传统云计算结构上建立的新的服务层，是腾讯云提出的新见解。为满足市场对AI能力多维度的需求，腾讯云在软件层面、算法框架服务、基础设施服务等多维度提供新的AI开放服务层，开放了计算机视觉、智能语音识别、自然语言处理三大核心能力。从此，人工智能不再遥不可及。用户可以像“插上电”一样便捷地“接入云”，一步跨入人工智能时代。

共享AI时代的技术红利

“今天，云已经变成未来AI普及化的一个关键，智能云的推出正是基于计算和大数据能力的快速发展，是AI从概念阶段、普通消费场景阶段发展到规模化工业化阶段的产物，可以降低全社会创新的门槛，扩展未来社会和商业的想象力”。 腾讯副总裁、腾讯云总裁邱跃鹏表示。

为什么腾讯云能够迅速地开放这么多AI服务？显然与腾讯多年的积累有关。与人工智能相关的机器学习和深度学习需要大量数据训练，而腾讯拥有广阔的业务场景。“我们积累的数据总量超过1000PB，比15000座世界上最大图书馆（美国国会图书馆）的藏书量还多，同时还拥有国内数一数二规模的计算集群。” 邱跃鹏表示。

目前，腾讯在AI方面的布局包括腾讯人工智能实验室（AI Lab）、腾讯优图实验室、微信智能语音团队和腾讯云等团队，其中前三个团队向腾讯云输出算法研究等AI技术，同时腾讯云结合市场的需求，通过联合与协作，封装AI技术向全社会输出。

据了解，腾讯云本次开放的三项核心能力（计算机视觉、智能语音识别、自然语言处理）是由上述团队提供的技术。AI Lab提供的自然语言处理能力识别准确率超过 97.9%，优图实验室提供计算机视觉处理能力，在国际权威人脸识别数据库LFW测试中准确率超过 99.8%，而微信智能语音团队提供的智能语音识别能力高于97%，以上均属业界领先水平。

在计算机视觉领域，腾讯云联合腾讯优图实验室，开放OCR识别（光学字符识别）、人脸核身、图片处理、鉴黄等多项智能云服务。顺丰使用OCR识别服务，3小时即可识别2000万张快递手写运单。OCR技术还应用在更多的场景中，比如证件类型的识别，身份证、驾驶证、行驶证、营业执照、车牌、名片等。目前，腾讯云的OCR技术可支持数字识别，以及超过7000个常用汉字的识别，未来更多的人工识别工作将由AI辅助甚至完全替代。

在智能语音识别这一领域，腾讯云提供包括语音转文字、语音合成、声纹识别、音频鉴黄、关键词检索、情绪识别等能力。这些能力都是基于腾讯在语音领域的业务的深厚积累，目前标注的语音数据多达数十万小时，场景达300多种。

在自然语言处理领域，腾讯云基于自然语言处理提供智能推荐服务，具有实际的业务训练场景，依托腾讯20亿的综合用户画像，以“数据+算法+系统”为核心，为客户提供毫秒级响应的个性化推荐。从发起请求到结果返回，响应时间不超过30毫秒。以客服部门为例，过去企业有规模庞大的客服人员，应对每天几千万次的电话问询，这个现象正在发生变化。腾讯云提供基于自然语言处理能力的智能客服服务，使用这项服务的银行金融客户，日消息智能处理率已经达到97.9%，面对每天90万次的咨询，现在只需1个智能客服和8名人工客服即可，这相当于过去每天400个电话客服10个小时电话连线的工作。

截至目前，腾讯云围绕这三大能力，已提供25种AI服务，包括应用服务8种、平台服务15种、框架服务2种。腾讯云在不断开放腾讯AI能力的同时，还将携手客户和合作伙伴，贯穿上下游软硬件产业链，共建智能云生态。

用声音连接物理世界

目前，在以人工智能橹鞯嫉南乱淮人机交互形式中，语音人机交互技术凭借其效率上的优势成为首选信息载体。亚马逊、谷歌、苹果、微软等巨头都已经深度布局语音开放平台，国内的百度、微信、科大讯飞、搜狗等也扎推介入。

腾讯云推出了智能云开放平台――小微。小微作为腾讯云具有代表性的AI解决方案与AI能力平台，可以让所有接入小微的硬件快速具备视觉和听觉的能力，实现和用户的交互。小到音箱，大到机器人、汽车，以及医疗设备等不同的硬件，都可以根据用户的语音指令和要求提供服务。同时，腾讯云小微又是一种智能解决方案，可以赋予硬件更多的能力扩展，从而构建一个从云到端的“智能云生态”。

腾讯云小微包括硬件开放平台、Skill 开放平台、智能服务平台三部分，是一个集上下游软硬件产业链于一身的开放平台，致力于将智能语音应用于家庭、车载、运动，以及更广泛的场景中。

腾讯云副总裁王涛对小微给出了定义：“小微就是将腾讯在人工智能取得突破性的成果结合物联技术，打造的智能人机交互的开放平台和解决方案。”

在物联领域，许多硬件都是孤立的、零散的，目前市场上也并没有一家公司能真正把物联做起来，各家都在做自己的部分，整个物联行业是一盘散沙。腾讯云用语音打通，把整个行业串起来，这是非常重要的。

篇9

近日，国内无人驾驶卡车技术企业图森举办媒体见面会，陈默在会上正式宣布图森已于近日获得美国加州车辆管理局（DMV）颁发的无人驾驶路测牌照，这是继谷歌、奔驰、蔚来汽车、百度、苹果等公司后加州发放的第33张无人驾驶路测牌照，图森无人车从此可在加州合法上路。加州车管局官网也于近日更新获颁牌照的企业名单。

图森是一家基于人工智能和计算机视觉进行自动驾驶卡车技术研发的科技企业，目标是研发L4级别的无人驾驶货运卡车，降低长途货运行业的人为事故高发生率，并通过替代人力来降低物流企业的成本。

图森以摄像头作为主要传感器，方案包含多台摄像头和数组毫米波雷达。图森自主研发的深度学习感知算法，能够做到让摄像头像人眼一样实时感知行车周边环境，检测和跟踪视野中的各种物体，对可视场景进行像素级的解读。凭借独创的视觉高精度定位和多传感器融合技术，即使在隧道中，也能做到分米级别的定位精度。图森自主研发的智能决策系统能够指导车辆根据地形和实际路况选择安全省油的路线。

目前，图森正与国内汽车企业和一些工业园区合作，力图完善无人驾驶生态链。作为前沿科技的代表，图森获得中关村管委会等政府部门的政策扶持，获得图形处理大佬NVIDIA、云服务商AWS、激光雷达企业速腾聚创等软硬件合作伙伴的资源倾斜。

拿到路测牌照无疑为图森下一步的路测计划扫清了障碍，将加速图森无人车研发。图森将在今年下半年在加州、亚利桑那州、内华达州等美国多个州路测，同时将在河北曹妃甸一段高速公路进行自动驾驶卡车路测，并计划在“2018CES”上进行实车展示。

图森CTO侯晓迪表示，媒体无须对无人驾驶企业拿到加州路测牌照过度解读。申请牌照时只要对车载IT系统提出的各种需求有针对性的准备，很快就能把牌照拿下来，但就自动驾驶安全来说，满足牌照申请的条件，不过是达到了对车载系统的最低需求，并非技术的里程碑。

篇10

所谓的电力系统自动化指的是以计算机技术为支撑，将先进的计算机技术融入于电力系统之中，进而实现电力系统的智能化运作。立足于电力系统这一整体，其主要是由三大部分构成的：配电网、电力调度以及变电站。将整个电力系统设备相连接，就形成了电力网络，而这一网络的管理与控制工作都是由相应的电力人员来完成的。在实际开展工作的过程中，为了确保实现对电力资源的优化配置，实现对电力网络运行程序的有效管理，以在提高供电安全性的基础上，降低成本投入，提高电力企业的经济效益，就需要在电力网络中融入相应的监控与保护装置，而为了实现对测量与保护装置的有效检测，确保其能够在电力系统运行中充分的发挥自身的作用，就需要实现电力系统自动化。在实施电力系统自动化的过程中，测量装置的加入能够以计算机技术为支撑来实现对应用与操作程序的实时监测，并实现对相应监测数据的实时分析与处理，进而实现电力的合理分配以全面提高电力资源的使用效率，通过资源的优化配置来提高自身的经济效益与社会效益；而保护装置的融入则能够实现对异常数据的实施监测与分析，进而能够第一时间发现安全隐患的存在，便于相应人员及时采取措施来降低风险。因此，电力系统自动化的实现对于电力企业来讲有着深远的意义与影响，实现计算机技术与电力系统的整合，能够在提高电力企业管理质量与效率的基础上，实现稳定、安全供电。

2计算机与电力系统融合的优势作用

要想确保电力系统的稳定、安全运行，就需要实现对系统各个部分运行情况的有效监管，而在传统的电力系统管理工作中，以上各环节工作的开展都是依赖人工来完成的，进而难免因各种误差等因素的存在而影响到电力系统的正常运转。而随着计算机技术的不断发展，计算机技术被广泛的应用于各行业之中，其在电力系统中的应用充分的体现出了自动化对于电力系统的重要性。将计算机技术应用到电网系统中，能够实现各环节的自动化处理，进而以计算机的智能化来取代人工，有效的提高了电力系统的工作效率，这对于电力系统整体服务质量的提升来讲有着极大的影响作用。以计算机技术为媒介来实现电力系统的自动化，能够在提高各项检测数据准确度的基础上，实现对部分数据信息的自动化处理，进而在降低工作人员压力与负担的基础上，确保了电力系统的稳定运行。

3计算机技术在电力系统自动化中的具体应用

3.1计算机技术在配电网系统自动化中的应用

随着科学技术的发展，电网的整体改造进入智能化阶段，也就是通过计算机技术的应用来实现配电的进一步智能化。当前，配电系统主要是由主站、子站以及终端这三部分构成，通过计算机技术的融入能够实现三部分之间的有效沟通，进而实现了信息资源的高度共享。而信息资源的共享能够为配电系统实现高效运行奠定基础。

3.2计算机技术在电网调度系统中的应用

计算机技术与电网调度系统的整合能够将原有系统的各终端放在同一界面之上，通过电力系统的局域网来实现对电网运行状态的检测与检修，而在实现电力调度的过程中，相关的检测需要通过计算机系统的评估来实现，在运行的过程中同样处于计算机系统的监测之下。因此，一旦电网调度系统在运行的过程中出现任何故障，工作人员都能够通过自动化的监管平台及时发现症结所在，进而采取有效的措施来解决问题，确保电网调度系统的正常运行，在保障正常供电的基础上，有效的提高了电网调度工作的质量与效率。我国电网调度共分为五个等级，其中县镇级别的电网对于调度的智能化要求比较低，而国家电网则对调度的智能化水准要求较高，其各项监管工作的开展都需要通过计算机技术下的监管平台来实现，进而才能更好的保证国家电力系统的稳健运行。

3.3计算机技术在变电系统中的应用

电力系统在实现供电的过程中，需要经由输电线以及变电站才能够实现对用户的供电。基于传统的变电系统监控条件下，由于没有计算机技术的介入与融合，所有的监管工作都是由人工操作来完成的，此种方式下不仅工作的效率低，也无法实现实时监控，进而也就无法将相应的监控信息第一时间进行反馈，这就降低了整个电力系统的供电质量。而计算机技术与电网变电系统的整合则实现了变电系统的自动化，通过计算机就能够实现对相应信息的实时监控，进而能够确保及时解决变电系统运作过程中所出现的问题。计算机技术与变电系统的整合不仅降低了传统电缆的使用量，同时还实现了二次变电设备的高度信息化与集成化，并通过计算机触摸屏技术实现了对运行资料的归档处理，这就为其管理工作的顺利开展奠定了基础。

4电力系统应用计算机技术过程中所呈现出的问题与解决对策

4.1问题

从当前计算机技术在电力系统中的应用现状看，不可否认的是计算机技术的应用切实提高了电力系统运行的稳定性与安全性，并在降低电力系统人员工作压力的同时，提高了工作的效率与质量，进而提升了电力企业的竞争实力，为电力企业的发展注入了动力与活力。但是，计算机技术在电力系统自动化过程中的应用同样呈现出了一系列的问题，核心问题便是计算机技术的日新月异致使电力系统无法实现与时俱进的更新换代，进而也就无法充分的发挥出计算机技术在电力系统自动化中的作用与价值。具体问题如下：第一，在应用计算机技术的过程中，并没有充分实现对设备运行状态的分析，进而设备运行的可靠性与安全性无法得到全面的保障；第二，在电力系统中，光电互感器的应用能够实现对电流以及电压的有效调解，以确保供电的稳定性，但是，在实际应用的过程中却忽略了如下问题的解决：当光电互感器所承担的电流电压负载逐渐增大时，相应的传输信号就会出现畸形的问题，进而也就无法完全实现对供电系统的稳定；第三，相应的技术人员所具备的能力素质无法满足计算机技术的实际需求，因而有待进一步的加强。

4.2解决对策

4.2.1要积极的吸收与借鉴行业先进的技术经验

随着科学技术的不断发展，计算机技术可谓是日新月异，而要想确保计算机技术在电力系统中的应用能够切实提高电力企业的综合效益，就需要认识到与时俱进更新所使用的计算机技术至关重要，只有将最为先进且成熟的技术应用到电力系统自动化中，才能够实现系统自动化水准的不断提升。而这就要求电力企业的管理层要立足可持续发展的角度，积极吸取同行业的先进经验，并积极的引进国际先进的技术成果，并要加大对所引进成果的研究，进而才能够实现自我的创新与发展。创新是企业发展的动力，只有自身不断加大科研力度，才能够确保以绝对领先的技术优势来提升自身的综合竞争实力，以获得自身的可持续发展。

4.2.2完善管理制度体系以强化对设备的管理

实现电力系统自动化的过程中，计算机与相应设备的管理水准直接关系到了自动化系统的运行成败，因此，这就要求电力企业要结合系统自动化的实际需求与要求，构建完善的管理制度体系，以规范对相应设备的管理行为，确保设备管理工作能够得到有效的落实。同时，电力企业在开展相应管理工作的过程中，要注重对计算机与相关设备的维护，以确保二者都能够处于稳定、安全的运行状态下，并能够通过日常维护工作的开展来及时发现设备所存在的安全隐患，以做到及时发现问题并解决问题，同时还需要建立相应的责任制度体系，落实管理的责任，以确保管理工作能够得到有效的开展与落实。

4.2.3加大对相应技术人员的培训力度

当今时代，人才已成为竞争的焦点所在，电力系统在发展的过程中同样需要人才的有力支撑，在实现电力系统自动化的过程中，只有具备相应专业能力素质高的人才，才能确保电力系统自动化在实现与时俱进更新的基础上，充分发挥出自身的价值。因此，面对当前专业人才缺乏、能力素质偏低的现状，电力企业需要加大对现有人才的培训力度，而这就要求了电力企业要在完善培训内容的基础上，进一步丰富培训渠道，通过学习深造以及技术交流等来实现对技术人员能力素质的进一步提升；与此同时，电力企业还应该严把招聘关，将具备高综合能力素质的人才吸引到企业中，进而不断的壮大自身的实力。

5计算机技术在电力系统自动化中的应用前景

5.1计算机技术在光电互感器中的应用

在电力系统中，光电互感器在输电线路中有着极为重要的作用，其能够实现对输电线路电力与电压的调解，进而确保电流与电压的负荷处于正常的范围内，以在提高测量数据准确度的基础上，降低了输电线路的损耗，提高电力调度系统的整体效益。光电互感技术的发展能够解决传统电磁互感技术下互感器所存在的弊端，实现对输出信号的一体化设计，进而以光电式互感器的高绝缘性与兼容性来确保整个输电线路的安全、高效运行。

5.2计算机技术在智能电网中的应用

所谓的智能电网指的是将计算机技术与电网系统相结合，以实现对电网系统的智能化控制，进而实现对电力系统各环节运行信息的高效监管。智能变电技术的发展使得输变电系统能够实现更为稳定的运转，同时也保证了整合系统的稳定性，因此，如何实现智能电网技术的全面落实已成为当前电网改造过程中的一项重点任务。智能电网功能与作用的发挥需要依赖于计算机技术，具体表现在：要想确保电网能够实现实时通信，就要构建出相应的网络通信平台，从而才能保证相应的数据信息能够及时的反应出来；同时要想确保整个系统的安全、稳定运行，就需要实现对相应数据信息的收集与分析，而智能化的监测平台下能够实现对相应数据的自动化处理，从而明确电力系统的整体运行状况。

5.3视觉技术的应用

计算机技术与电力系统自动化的整合下，相应的计算机视觉技术也将成为电力系统广泛应用的重点。基于计算机视觉技术下，通过对视频技术以及红外成像技术的应用能够将相应的信息以图像的形式呈现出来，并且实现对相应信息的高精度处理。对于电力系统来讲，其运行过程中的信息变化频率较高，如果无法在第一时间内实现对信息的解读，那么就可能因为某些问题的存在而致使电力系统瘫痪，这就会给电力企业带来巨大的经济损失。而将视觉技术应用到电力系统自动化的构建中，能够实现对图像信息的及时、有效解读与识别，进而通过更为直观的分析结果实现对所出现问题的及时、准确判断，确保电力系统整体处于稳定的运行状态下。

6结束语