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計算機視覺報告范文第1篇

結(jié)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(xué)習(xí)、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(qū)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(fā)現(xiàn)我街道還存在預(yù)算編制、經(jīng)費使用、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。

街道辦事處領(lǐng)導(dǎo)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(yīng)整改措施。具體整改情況報告如下：

一、關(guān)于預(yù)算編制準確性、可靠性、完整性有待提高問題

（一）部分預(yù)算內(nèi)專項經(jīng)費調(diào)整率偏高或調(diào)整額較大的問題

?? 2020年度編制內(nèi)容更細化，并新增了預(yù)算項目，為街道應(yīng)對各類突發(fā)事件提供資金保障，降低因突發(fā)事件造成的專項經(jīng)費調(diào)整率。

（二）關(guān)于財務(wù)處理不規(guī)范問題

嚴格按照政府會計準則執(zhí)行，加強財務(wù)復(fù)核流程，提高財務(wù)業(yè)務(wù)水平，確保財務(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)費列入政府購買服務(wù)專項。

二、關(guān)于經(jīng)費使用管理尚待加強問題

（一）關(guān)于部分專項經(jīng)費多頭列支問題

2020年編制預(yù)算時，細化了專項經(jīng)費預(yù)算，統(tǒng)一項目列支經(jīng)費。

（二）關(guān)于個別專項經(jīng)費使用與項目申報書不符問題

辦事處主要領(lǐng)導(dǎo)已在班子會議上，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)算申報書，盡可能細化項目申報內(nèi)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(wù)出國經(jīng)費為零。

三、關(guān)于往來款未及時清理問題

街道已向往來款掛賬單位發(fā)函，督促清理相關(guān)往來款。

四、關(guān)于固定資產(chǎn)管理較薄弱問題

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

一是對未在房產(chǎn)管理臺帳上反映的13處房產(chǎn)，均已更新，并備注說明特殊情況。二是對未在國有資產(chǎn)管理信息系統(tǒng)反映的1處房產(chǎn)，已經(jīng)及時錄入系統(tǒng)。三是對街道房產(chǎn)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(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)議招租將嚴格按照手續(xù)執(zhí)行。

（三）關(guān)于房產(chǎn)出租未進行公開招租問題

街道將與區(qū)府辦和區(qū)財政等相關(guān)部門的加強協(xié)調(diào)和溝通，爭取在今年補辦相關(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)實際情況對《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責固定資產(chǎn)管理，二是對房產(chǎn)權(quán)屬用途進行定期復(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)于工程招投標管理尚待改進問題

（一）關(guān)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(zhì)，約談該項目投標單位法人及聯(lián)系人，對街道入庫建設(shè)單位全面進行排查，將相關(guān)單位從街道投標庫中刪除。二是提高招標文件質(zhì)量，完善《清波街道建設(shè)工程項目監(jiān)督管理辦法（試行）》，并對招標文件中所有條款內(nèi)容嚴格把關(guān)，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(guān)于“小型工程流標后未重新招投標”問題

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

六、關(guān)于內(nèi)審工作尚待加強問題

街道嚴格執(zhí)行《審計署關(guān)于內(nèi)部審計工作規(guī)定》和《內(nèi)部審計準則》，按照區(qū)審計局有關(guān)內(nèi)審工作會議精神，加強對內(nèi)審工作的管理，按要求制定《清波街道內(nèi)部審計工作制度》，編制2020年度內(nèi)部審計工作計劃，提高內(nèi)審工作質(zhì)量。

特此報告。

計算機視覺報告范文第2篇

關(guān)鍵詞： 計算機視覺； 手指特征識別； 動態(tài)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(xué)技術(shù)的飛速發(fā)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?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)來實現(xiàn)對計算機的輸入控制[1?2]。目前，這種觸摸屏技術(shù)已經(jīng)相當成熟，但是，技術(shù)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(tǒng)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(tǒng)，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(tǒng)。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(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，應(yīng)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(shè)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(tǒng)的鼠標程序關(guān)聯(lián)即可實現(xiàn)人機交互功能。圖2是圖像采集平臺的側(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 手指特征識別算法及仿真

在系統(tǒng)實現(xiàn)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(shù)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(chǔ)上，結(jié)合課題特殊需求，提出一種基于矩形模板的動態(tài)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(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(qū)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(wěn)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(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(huán)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(xiàn)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(tài)閾值算法

基于正方形模板的動態(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模板動態(tài)閾值算法平滑圖像的過程。

應(yīng)用基于3×3模板的動態(tài)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(yīng)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(tài)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(chǎn)生無效的白色區(qū)域。

2.3 基于矩形模板的動態(tài)閾值算法

根據(jù)課題實際需要，即所要處理的目標區(qū)域為長方形窄條區(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(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模板動態(tài)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(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(tài)閾值算法相比，基于矩形模板的動態(tài)閾值算法計算量較小，節(jié)約了系統(tǒng)的計算資源。

3 基于FPGA的手指特征識別算法的系統(tǒng)測試

為了驗證本文所提出的基于矩形模板的動態(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)板上對這種算法進行了硬件實現(xiàn)和系統(tǒng)測試。

3.1 硬件實現(xiàn)

本文所采用的硬件實現(xiàn)系統(tǒng)主要是基于美國Altera公司生產(chǎn)的型號為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公司的型號為OV9655的CMOS數(shù)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(tǒng)如圖11所示。

3.2 系統(tǒng)測試

本文主要對系統(tǒng)的實時性、手指提取精度、資源占用情況等影響系統(tǒng)運行的重要技術(shù)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(shè)計的軟件程序可以在一幀圖像的處理時間內(nèi)完成了數(shù)據(jù)的采集、手指邊緣的識別等運算，實現(xiàn)了系統(tǒng)執(zhí)行速度與攝像頭拍攝速度的同步，達到了系統(tǒng)對實時性要求。

（2） 手指識別精度

由于課題在軟件設(shè)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(wěn)定性，也提高了手指識別的精度。經(jīng)過測試，本系統(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)的軟件運行已占用FPGA的9 702個邏輯單元，占邏輯單元總數(shù)的80%。可見，該硬件系統(tǒng)的FPGA運算資源基本能滿足系統(tǒng)的實際需要。

4 結(jié) 語

本文通過對基于矩形模板的動態(tài)閾值算法的研究和基于FPGA的手指特征識別硬件系統(tǒng)的實現(xiàn)，建立了一套基于計算機視覺的手指特征識別系統(tǒng)。該算法受環(huán)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(tǒng)的實時性、手指識別精度及資源占用情況均可滿足系統(tǒng)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(shù)途徑。

參考文獻

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計算機視覺報告范文第3篇

以下為報告詳細內(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。艾媒咨詢分析師認為，人工智能是高度知識密集型的產(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核心，一線城市上海、廣州、深圳為重點的地理布局。

手機網(wǎng)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(shù)據(jù)顯示，有78.9%的受訪手機網(wǎng)民認為無人駕駛將部分取代人類駕駛，10.0%的受訪手機網(wǎng)民認為無人駕駛能全部取代人類駕駛，6.9%的受訪手機網(wǎng)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(nèi)外企業(yè)陸續(xù)開發(fā)無人駕駛領(lǐng)域引發(fā)網(wǎng)民對無人駕駛和人類駕駛之間關(guān)系的熱烈關(guān)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(shù)進一步發(fā)展，未來無人駕駛產(chǎn)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(shù)據(jù)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(wǎng)民認為無人駕駛更安全，26.6%的受訪手機網(wǎng)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(xiàn)階段無人駕駛技術(shù)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(shù)說仍需繼續(xù)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(shù)據(jù)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(wǎng)民認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%的受訪手機網(wǎng)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(wǎng)民選擇純?nèi)斯ぶ悄懿倏亍０阶稍兎治鰩熣J為，隨著無人駕駛技術(shù)的進一步深入，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^長時間內(nèi)的主流。

無人駕駛安全性最受關(guān)注

iiMedia Research（艾媒咨詢）數(shù)據(jù)顯示，當前對無人駕駛實際應(yīng)用主要的擔憂因素中，受訪手機網(wǎng)民最擔心的是安全技術(shù)不夠成熟，占比61.7%，另外23.4%和12.6%的受訪手機網(wǎng)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(guān)廠商需要通過更多的試驗參數(shù)，不斷提高無人駕駛安全技術(shù)，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(shù)在前期投入的研發(fā)成本巨大，其實際應(yīng)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(guān)鍵詞；鐵礦；選礦；破碎作業(yè)；自動化技術(shù)控制；進展

0 引言

我國有色金屬鋼鐵產(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)，已具備相當規(guī)模，從業(yè)人員眾多，但除少數(shù)大型選廠有一些自動化裝備外，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(shù)經(jīng)濟指標低，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，實現(xiàn)選礦工業(yè)生產(chǎn)過程的自動化。據(jù)報導(dǎo)，實現(xiàn)選礦工業(yè)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(chǎn)成本降低3％ ～5％ ，勞動生產(chǎn)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(chǎn)品質(zhì)量可以提高而且穩(wěn)定。實現(xiàn)選礦工業(yè)生產(chǎn)過程自動化主要包括破碎作業(yè)、磨礦分級作業(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)過程的自動控制，通過計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)實現(xiàn)在線優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度和管理，使整個選礦生產(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)濟指標，達到高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)、減人增效、節(jié)能降耗的目的。

1 選礦過程自動控制技術(shù)的新進展

1．1 破碎作業(yè)參數(shù)的檢測和控制

對于國產(chǎn)圓錐破碎機，由于其排礦口尺寸不能動態(tài)調(diào)整，生產(chǎn)中采用固定排礦口，定期進行人工重新調(diào)整的方法來控制產(chǎn)品粒度。控制系統(tǒng)主要選取主傳動電機的功率(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，動態(tài)調(diào)整給礦機給礦量的大小，使主機的負荷穩(wěn)定在設(shè)定的要求之內(nèi)；同時檢測破碎機系統(tǒng)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(tǒng)的主參數(shù)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(shù)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(tài)調(diào)整排礦口尺寸和給礦速率，其目標函數(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(yè)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(shù)學(xué)模型，只要求把現(xiàn)場操作人員的經(jīng)驗和資料總結(jié)成較完善的語言規(guī)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(tǒng)性強，尤其適用于非線性、時變、滯后系統(tǒng)的控制。據(jù)報道，南非利烏多爾金礦 的月產(chǎn)量為12萬t，采用2臺半白磨機(單段)，分級設(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。運行結(jié)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(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)是一個基于知識的智能推理系統(tǒng)，它擁有某個特殊領(lǐng)域內(nèi)專家的知識和經(jīng)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(jīng)驗和能力，通過推理作出智能決策。據(jù)美國《世界采礦設(shè)備》報道，美國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，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(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(shù)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(huán)境污染的新型高效固一液分離設(shè)備。根據(jù)我國2O多個重點黑色金屬礦山選廠的尾礦隋況調(diào)查統(tǒng)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(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，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。高效濃縮機的主要檢測參數(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(shù)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(jīng)驗的師傅或工程師進行浮選表面的監(jiān)視工作，但大多數(shù)情況下，這一工作是困難的，因為：①操作員很難在8 h內(nèi)時時刻刻地監(jiān)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(huán)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(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、我國在歐盟項目“機器視覺對浮氣泡的結(jié)構(gòu)和顏色特性的處理和分析”的基礎(chǔ)上進行了進一步的研究和開發(fā)，生產(chǎn)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(tǒng)；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(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，例如圖像處理、物理光學(xué)、計算機視覺、數(shù)學(xué)模型、計算機軟件科學(xué)、選礦設(shè)備、化學(xué)分析及自動控制和電子專業(yè)等。按工作順序，視覺器主要包括圖像質(zhì)量檢測、圖像預(yù)處理、圖像分割、圖像分析、數(shù)據(jù)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(yè)公司的兩家選礦廠安裝了13套浮選機視覺器，被監(jiān)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(shè)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(shù)據(jù)統(tǒng)計的基礎(chǔ)上利用PLC技術(shù)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(xù)讀取45次數(shù)據(jù)，取這些數(shù)據(jù)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(shù)，即PIE每O．5 s采集1個有效值，同時更新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(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，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(chǎn)品。它使用X射線管為激發(fā)源，當?shù)V流經(jīng)一次、二次取樣設(shè)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(chǎn)生的x熒光經(jīng)晶體分光計，可分出所測元素的熒光，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)交處理器分析計算，結(jié)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(tǒng)。是馬鞍山礦山研究院在推廣應(yīng)用達1O余年的x熒光在線品位分析儀的基礎(chǔ)上，采用先進的多道能譜分析技術(shù)和標準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、正比探測器、電子譜儀、多道分析儀、標樣自校正裝置、工業(yè)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(jié)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(jù)各檢測點的差異隨機設(shè)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(nèi)，從而適應(yīng)環(huán)境相對惡劣的工業(yè)現(xiàn)場；④可實現(xiàn)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(jié)語

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

參考文獻

[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(yīng)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(fēng)”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(zhàn)。

研究方面的挑戰(zhàn)更大一些。國務(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：我國到2030年人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達到*水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，智能經(jīng)濟、智能社會取得明顯成效，為躋身創(chuàng)新型國家前列和經(jīng)濟強國奠定重要基礎(chǔ)。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(fā)展報告。新一代人工智能也稱為AI

2.0，我國的人工智能發(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不足是在機器學(xué)習(xí)上。深度學(xué)習(xí)即深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)也要發(fā)展。我去美國開會時，馬里蘭大學(xué)一位很知名的AI專家調(diào)侃說，現(xiàn)在“深度學(xué)習(xí)有深度而無學(xué)習(xí)”(Deep Learning——Deep YES，LearningNO)。因為這樣的“學(xué)習(xí)”嚴格說不是學(xué)習(xí)，而是訓(xùn)練，是用大數(shù)據(jù)在訓(xùn)練一個數(shù)學(xué)模型，而不是真的通過學(xué)習(xí)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(fù)興

曠世棋局的幕后英雄002

人機博弈之戰(zhàn)004

AI大潮席卷007

各國政府的應(yīng)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(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

寒冬中的堅持036

深度學(xué)習(xí)登場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

華爾街數(shù)據(jù)爭奪戰(zhàn)056

AI眼中的歷史與未來058

造就神奇的數(shù)據(jù)科學(xué)060

來自大數(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(tǒng)計語言學(xué)打破沉寂071

劍橋語音的黃金十年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——語音合成創(chuàng)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(zhàn)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(zhàn)催生的機器翻譯101

語言的規(guī)則太復(fù)雜103

統(tǒng)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(jié)目引起熱議114

計算機視覺前史115

學(xué)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(xiàn)代制造業(yè)與工業(yè)機器人132

服務(wù)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(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(xiàn)實

收購狂潮158自動駕駛概念與無人車的歷史159

伊拉克戰(zhàn)場引發(fā)的無人車挑戰(zhàn)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(chuàng)業(yè)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(xué)習(xí)時代來臨——人工智能塑造新人生

教育史上的“一場數(shù)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(xué)，終身學(xué)習(xí)196

第十五章電腦神醫(yī)——精準醫(yī)學(xué)帶來的福音

AI挑戰(zhàn)醫(yī)生200

破解醫(yī)學(xué)影像處理難題202

手術(shù)機器人205

精準醫(yī)學(xué)應(yīng)運而生208

新藥研制走上新路210

時刻不離的遠程AI醫(yī)生212

第十六章二十三條軍規(guī)——對人工智能者的回答

烏鎮(zhèn)內(nèi)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(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

AI 2.0新篇章230

通用AI的追求231

深度學(xué)習(xí)的未來232

挑戰(zhàn)摩爾定律234

向人腦學(xué)習(xí)237

人類的新征程240

第十八章中國傳奇正在書寫

AI名人堂里來了中國人244

244國際學(xué)術(shù)會議因春節(jié)改期246

246美國媒體關(guān)注中國AI 247

247開放環(huán)境創(chuàng)造雙贏249

249美國政府的新?lián)鷳n251

創(chuàng)業(yè)大潮風(fēng)起云涌252

宏偉的國家AI發(fā)展藍圖255