行为识别
企业行为识别系统
企业行为识别系统（BI），是以企业精神和经营思想为内蕴动力，显现出企业内部的管理方法、组织建设、教育培训、公共关系、经营制度等方面的创新活动，最后达到塑企业良好形象的目的。
一、企业行为识别系统和企业理念识别系统的关系
企业行为识别系统是企业理念识别系统的外化和表现。企业行为识别是一种动态的识别形式，它通过各种行为或活动将企业理念观测、执行、实施。
企业理念要得到有效的观测实施，必须首先要科学构件企业这一行为主题，包括确定企业组织形式、建立健全企业组织机构、合理划分部门、有效确定管理幅度、科学授权。企业主体架构完善，企业的运行机制才能完善，企业的行为才能有一基础保证，企业的理念才能真正贯彻执行。所以，在企业行为识别系统中，企业主体特征是最基本的基础性因素。
企业的行为包括的范围很广，它们是企业理念得到贯彻执行的重要体现领域，包括企业内部行为和企业市场行为两个方面。内部行为有：员工选聘行为、员工考评行为、员工培训行为、员工激励行为、员工岗位行为、领导行为、决策行为、沟通行为等等。企业市场行为包括企业创新行为、交易行为、谈判行为、履约行为、竞争行为、服务行为、广告行为、推销行为、公关行为等。
二、企业行为识别系统的形成
通过对企业实际状况调查，制定出企业理念之后，应通过企业整体的活动识别、视觉识别在实践中贯彻企业理念。如果说MI是想法，那么BI是做法。BI有对内、对外两个活动，对内就是建立完善的组织、管理、教育培训、福利制度、行为规范、工作环境、开发研究等来增强企业内部的凝聚力和向心力；对外则通过市场营销、产品开发、公共关系、公益活动等来表达企业理念，取得大众认同，树立形象。
1）企业内部活动识别
强化公司内部的凝聚力和向心力有各种活动方式，大体有如下几类：A、关心员工的生活、利益、前途。B、企业内部宣传教育C、培训：主要有公司报、员工手册、公司内部宣传海报、公司内部的活动等几种方式，要在MI的指导下展开进行。D、公司歌曲
2）企业外部活动策划企业通过外部活动向社会公众传达企业形象，提升企业认识度，主要包括以下几种方式：
A、市场调查：通过市场调查了解消费者的购买心理，对公司的建议和意见，通过改进提高公司的水平。
B、同市营销：同市营销是个动态的过程，也是企业经营的重要而且是面向大众的过程，因此设计好目合营销中的促销、广告、新闻发布会等对表示企业形象大有好处。
C、公共关系：公共关系和公益活动是在提升企业形象起极重要的作用，是现代企业竞争的有效手段。
D、新品的开发：新产品的推出是公司展示自己形象和理念的大好机会，企业也具有不断开发新产品才能在市场中立足。
3）企业视觉识别视觉识别是CIS的志识别符号，是企业形象的视觉传递形式，它是最有效、最直接的。
视觉识别（VI）设计的原则：A、充分传达企业理念。B、人性原则：企业视觉设计必须满足人们心理情感，以情动人。C、民族性原则：不同的国家，不同的地域都有不同的文化，因此视觉识别
设计必须传达民族的个性。D、简洁、抽象、动态原则。E、员工参与原则：VI开发要充分让员工参与，这样便于激发积级性和认同感。F、法律原则：形象时要符合高标准、知识产权法律伸然的要求。G、艺术性原则、个性原则。
三、企业应强化行为识别
从某种意义上说，企业识别系统（CI）中MI、BI和VI的关系，就仿佛一个人的心灵(原则)、行为和仪表。一个形象完美的人应该同时具有美丽的心灵、高尚的行为和英俊优雅的仪表。人的行为是由其思想原则（心灵）所支配的，而一个人形象的好环，最终取决于它的行为，也就是取决于它如何做事。企业形象也是如此，社会公众和消费者对企业的认知归根结底取决于企业“如何去做”。
理念识别（MI）是CI系统的基本精神所在，是系统运行的原动力和实施的基础。但是无论从管理角度，还是从传播角度来看，理念仅仅代表着某一企业的意志和信息内核。企业理念是精神化的、无形的，但是受企业理念支配的企业行为识别（BI）是可以体现出来的、有形的。如时理念不能在行为上得到落实，那它就只是一些空洞的口号，流于形式。同时，企业视觉识别（VI）的内涵出是由企业的BI所赋予的，通过VI所产生的联想便是企业的BI（即如何去做）。如果一个企业的产品和服务质量低劣，无论口号喊得如何漂亮，广告做得如何诱人，也无法得到社会公众的认可，更谈不上塑造良好的企业形象。只有将企业理念化成每一位员工精神的一部分，贯穿到员工的一言一行，企业的面貌才能焕然一新，才能赋予VI富于魅力的内涵，才会得到社会公众的认同，企业CI战略的实施才能够卓有成效。
四、企业行为识别系统构成和目标
行为识别（BI）是CI的动态识别形式，其核心在于CI理念的推行，将企业内部组织机构与员的行为视为一种理念传播的符号，通过这些动态的因素传达企业的理念、塑造企业的形象。企业的行为识别系统主要由两大部分构成：一是企业内部系统，包括企业内部环境的营造、员工教育及员工行为规范等；二是企业外部系统，包括产品规划、服务活动、广告关系及促销活动等。
企业行为识别的目标在于：
通过企业内部的制度、管理与教育训练，使员工行为规范化；
企业在处理对内、对外关系的活动中，体现出一定的准则和规范，并以实实在在的行动体现出企业的理念精神和经营价值观；
通过有利于社会大众和消费者认知、识别企业的有特色的活动，塑造企业的动态形象，并与理念识别、视觉识别相互交融，树起企业良好的整体形象。
员工教育、规范建立和管理提升是建立有效的BI系统的关键环节。
我国企业在导入CIS时，必须走出各种认识上和行为上的误区，综合考虑自身的经营管理现状，注重MI、BI、VI的系统化设计和整体化实施，强调CI导入与管理水平的提升并举，通过BI 系统的有效实施，把企业的理念贯穿于企业的一切活动以及员工的行为之中。只有这样，企业才能从整体上和根本上提升和改善形象，才能使CI战略真正获得成功。
高清车牌识别系统解决方案
高清车牌识别系统 解决方案
目录 一、脱机型车牌识别系统优势------------------------------------------------------- 3 二、脱机型车牌识别系统组成------------------------------------------------------- 5 2.1系统拓扑图---------------------------------------------------------------- 6 2.2系统流程------------------------------------------------------------------ 6 三、智慧眼ZY-S1618功能简介------------------------------------------------------ 8 四、施工与软件配置-------------------------------------------------------------- 12 4.1视频流触发识别的施工要求------------------------------------------------- 12 4.2压地感触发识别的施工要求------------------------------------------------- 13 4.3软件配置----------------------------------------------------------------- 14 五、软件特色功能简介------------------------------------------------------------ 18 5.1车牌修改----------------------------------------------------------------- 18 5.2手动输入车牌入场或者出场------------------------------------------------- 18 5.3无牌车出入场------------------------------------------------------------- 19 5.4出场模糊查询------------------------------------------------------------- 20 5.5固定车脱机车牌下载------------------------------------------------------- 21 5.6脱机车牌下载至摄像机----------------------------------------------------- 22 5.7黑名单功能--------------------------------------------------------------- 23 5.8 车牌登记---------------------------------------------------------------- 23 5.9车牌打折----------------------------------------------------------------- 24 5.10掌上停车APP ------------------------------------------------------------ 25
印刷体汉字识别技术的研究开题报告
2013届本科生毕业设计（论文） 开题报告 课题名称印刷体汉字识别技术的研究 专业电气工程及其自动化 专业方向电气工程及其自动化 班级09103212 学号0910321220 学生姓名沈佳骏 指导教师陈岚 教研室电子电工教研室 上海应用技术学院 电气与电子工程学院 2013年3月1日
1开题依据 汉字已有数千年的历史，是中华民族文化的重要结晶，闪烁着中国人民智慧的光芒。同时也是世界上使用人数最多和数量最多的文字之一。现如今，汉字印刷材料的数量大大增加，一些专业单位如新闻社、图书馆、古籍出版社、档案馆等所接触的印刷材料更是浩如烟海，信息量均是爆炸性增长，毕竟阅读印刷材料更为符合人的自然阅读习惯。然而，汉字是非字母化、非拼音化的文字，因此，如何将汉字快速高效地输入计算机，是信息处理的一个关键问题[1]，也是关系到计算机技术能否在我国真正普及的关键问题，更是传播与弘扬中华民族悠久历史文化的关键问题。但人工键入速度不仅慢而且劳动强度大，一般的使用者每分钟只能输入40—50个汉字。这种方法不适用于需要处理大量文字资料的办公自动化、文档管理、图书情报管理等场合。而且随着劳动力价格的升高，利用人工方法进行汉字输入也将面临经济效益的挑战。因此，对于大量已有的文档资料，汉字自动识别输入就成为了最佳的选择。因此，汉字识别技术也越来越受到人们的重视。汉字识别技术已经呈现出了广泛的应用前景，它主要应用在中文信息处理、办公室自动化、机器翻译、人工智能等高技术领域。汉字识别是模式识别的重要应用领域，也是光学字符识别OCR（Optical Character Recognition）的重要组成部分[2]。汉字识别是一门多学科综合的研究课题，它不仅与人工智能的研究有关，而且与数字信号处理、图像处理、信息论、计算机科学、几何学、统计学、语言学、生物学、模糊数学、决策论等都有着千丝万缕的联系。一方面各学科的发展给它的研究提供了工具；另一方面，它的研究与发展也必将促进各学科的发展。因而有着重要的实用价值和理论意义。 2文献综述 印刷体汉字识别是文字识别技术的一种。利用机器识别文字符号，可以说从1929 年陶舍克利用光学模板匹配识别开始。当时，他使用了10 块模板对应10 个数字，依次把待识别的数字投影到这10块模板上，当模板透过的光达到最小时（数字遮挡了模板的透光部分），数字就被识别成这块模板上的数字。大约在50 年代末60年代初，就已经出现了关于利用计算机识别数字及英文符号的研究论文。随后，日本对汉字识别进行了研究。大约从70 年代开始，相继对印刷体汉字识别、手写印刷体汉字识别及在线手写汉字识别进行了研究。1980 年进行了印刷体汉字识别的公开表演，1981年 5 月在日本第56 届商业展览会上，富士通研究实验室进行了手写印刷体汉字识别的公开表演。1984年日本研制成多体印刷汉字识别装置，识别率为99.98%，识别速度大于100 字/秒，代表了印刷体汉字识别的最好水平。最近几年出现的手写印刷体汉字识别装置，识别率可以达90%，识别速度5～40 字/秒，笔顺可变，笔划数不变的联机手写楷书汉字识别装置已有产品出售，正在研究具有一定规则的手写行书识别装置。我国的汉字识别研究比日本晚了大约10年，1988 年后才有初步实用的印刷体识别系统问世。从目前的文字识别技术水平来看，与实际的需求之间的确存在很大距离，可以说，在文字识别领域需要发现一些关键的计算方法，至少现在还没
行为识别系统(BIS)
行为识别系统（BIS） 为识别（BIS）是CIS的动态识别形式，它的核心在于CIS理念的推行，将企业内部组织机构与员工的行为视为一种理念传播的符号，通过这些动态的因素传达企业的理
念、塑造企业的形象。国航在导入CIS时必须把企业及其员工的行为习惯作为突破口和着力点，通过不断打破旧的不良习惯，建立起国航新的行为模式，从而实现国航员工真正的观念转化和素质提升。 国航行为识别（BIS）系统主要由两大部分构成：一、企业对内行为模式，包括行为基准、形象要求、着装规范、语言规范和企业内部环境的营造等。二、企业对外行为模式，包括服务行为规范、公共关系等。行为识别的目标，是通过行为识别系统的各类规范进行教育训练，使员工的行为规范化，符合国航价值观和现代企业制度的要求。企业在处理对内、对外关系和日常经营服务活动中，表现出符合自身价值观的行为准则和行为规范，有利于推进国航组织转型和建立现代企业制度，有利于形成良好内外关系和提升组织效率，有利于提高服务水平和打造国航品牌。行为识别与理念识别、视觉识别相互交融，形成国航在新时期的具有时代特点的企业文化。 第一部分对内行为模式 企业行为归根结底是人的行为。对内企业行为主要是指企业主体人在企业内部生产、经营、生活中所有的活动表现。企业导入CIS后，如何用全新的理念精神去指导、影响、约束员工的行为，制定出与之相匹配的、系统规范的管理制度和行为规范，通过教育培训等形式，在企业建立现代的行为模式，形成良好的生产经营秩序，塑造全新企业形象，创新企业文化，是建立企业内部行为模式的重要内容和目标。 一、行为基准 国航行为基准是国航企业行为和全体国航人个人行为的基本准则。国航行为基准
手势识别技术综述
手势识别技术综述 作者单位：河北工业大学计算机科学与软件学院 内容摘要： 手势识别是属于计算机科学与语言学的一个将人类手势通过数学算法针对人们所要表达的意思进行分析、判断并整合的交互技术。一般来说，手势识别技术并非针对单纯的手势，还可以对其他肢体动作进行识别，比如头部、胳臂等。
但是这其中手势占大多数。本文通过对手势识别的发展过程、使用工具、目的与市场等进行综述，梳理出手势识别发展的思路，让读者对手势识别有一个总体上的认识，同时也可以让读者在此基础上进行合理想象，对手势识别的未来有一个大体印象。 Abstract: Gesture recognition is an interactive technology using mathematical arithmetic to the analysis,judge and assembly meaning that people want to convey which belongs to computer science and Linguistics.In general, gesture recognition technology is not for simple gestures expressed by hands ,it can also aim to other body movement recognition, such as the head, arm and so on. But the gesture accounted for most of the analysis. In this paper, by describing the development process, tools used , objective and market of gesture recognition , we can sort out the ideas of the development of gesture recognition, and let readers have an overall understanding of gesture recognition. At the same time, it can let the reader imagine that on hand gesture recognition based on reason ,and have a general impression of its future. 1.定义 说到手势识别，首先要对手势识别中的手势有一个清晰的认知。手势在不同的学科中有不同含义，而在交互设计方面，手势与依赖鼠标、键盘等进行操控的区别是显而易见的，那就是手势是人们更乐意接受的、舒适而受交互设备限制小的方式，而且手势可供挖掘的信息远比依赖键盘鼠标的交互模式多。在学术界，人们试图对手势定义一个抽象、明确而简洁的概念以为手势及其应用的研究提供依据。1990年Eric Hulteen和Gord Kurtenbach曾发表的题为“Gestures in Human-Computer Communication”中定义：“手势为身体运动的一部分，它包括一部分信息，而且是一种能被观察到的有意义的运动。挥手道别是一种手势，而敲击键盘不是一种手势，因为手指的运动没有被观察，也不重要，它只表示键盘
三种简单手势识别
简单手势识别
一、背景 随着计算机的发展，人机交互技术由传统的鼠标键盘时代发展到了以语音输入、动作识别等技术为代表的自然交互时代n1。特别是视觉计算技术的发展，使计算机获得了初步视觉感知的能力，能“看懂”用户的动作。手势识别作为一种直观自然的输入方式，把人们从传统接触性的输入装置中解放出来，可以以一种更自然的方式与计算机交互，使计算机界面变得更加易‘引。 手势主要分为静态手势和动态手势两种，动态手势可以看作是连续的静态手势序列。动态手势具有丰富和直观的表达能力，与静态手势结合在一起，能创造出更丰富的语义。利用动态手势识别构建新型的交互界面，是新一代的人机交互界面对输入方式自然性的要求，可以弥补传统交互方式的不足。基于视觉和手势识别研究正处于蓬勃发展的阶段，仍存着的许多值得研究的问题。研究基于视觉的动态手势识别对于构建更加好友的人机交互界面很有意义。
二、手势识别概述 2.1、手势识别的概念 手势是姿势的一个子集，姿势这个概念没有精确的定义。一般认为，手势概念经过人的手转化为的手势动作，观察者看到的是手势动作的图像。手势的产生过程如图2-1所示。 图2-1 手势的产生过程 手势识别的过程则找一个从图像V到概念动作G的变换而，如图2-2所示。
2.2、手势识别流程 随着计算机的发展，人机交互技术由传统的鼠标键盘时代发展到了以语音输入、动作识别等技术为代表的自然交互时代n1。特别是视觉计算技术的发展，使计算机获得了初步视觉感知的能力，能“看懂”用户的动作。手势识别作为一种直观自然的输入方式，把人们从传统接触性的输入装置中解放出来，可以以一种更自然的方式与计算机交互，使计算机界面变得更加容易。 手势主要分为静态手势和动态手势两种，动态手势可以看作是连续的静态手势序列。动态手势具有丰富和直观的表达能力，与静态手势结合在一起，能创造出更丰富的语义。利用动态手势识别构建新型的交互界面，是新一代的人机交互界面对输入方式自然性的要求，可以弥补传统交互方式的不足。基于视觉和手势识别研究正处于蓬勃发展的阶段，仍存着的许多值得研究的问题。研究基于视觉的动态手势识别对于构建更加好友的人机交互界面很有意义。
生产过程人的不安全行为辨识记录表格
XXXXX有限公司 生产过程中人的不安全行为辨识和控制措施
安全管理行为规范 为落实“安全第一，预防为主，综合治理”的方针，强化安全生产管理，提高员工及外来人员的安全意识，规范安全生产行为，消除各种违章违纪现象，保障员工的人身安全与身体健康，促进公司的健康发展，特制定本行为规范。 1、凡在生产区域内从事生产作业、管理工作的人员，都应自觉执行各项安全生产法规、制度和安全规范，增强安全意识，提高自我保护的能力，落实“三不伤害”原则，严禁“三违”现象。 2、进入生产区域作业，必须严格按规定正确穿戴劳动防护用品，做好自我保护。；在公司区域内不准赤脚、赤膊，进入生产现场不准穿露脚趾鞋、高跟鞋、裙子等。 3、作业前，应认真分析作业的风险及防范措施；作业时，应集中思想，严禁嬉戏打闹和串岗、离岗、睡岗；作业结束，要做到工完、料清、场地净。 4、从事特种作业人员，必须经安全技术培训考核合格，持有相关部门颁发的《特种作业操作证》才能独立操作，严禁违章无证操作。 5、不准操作与本岗位工作无关的开关按钮，不得擅自动用与本职无关的机电设备和专用器材。停电、停机进行检修设备时，必须在合闸处、操作处挂贴禁止合闸警示牌；检修完毕，应立即除去禁动标志。 6、生产区内主要道路、生产区域安全通道必须保持畅通，严禁擅自占用；进入生产区的车辆和厂内机动车必须遵守限速规定。 7、进入作业区时，必须观察前后左右及上下环境，遵守警示标牌提示，不准双手插入衣裤袋内。 8、登高必须双手扶梯攀登，不得手持工件攀爬，所带物品必须装袋或扎牢，防止坠落伤人。 9、明火作业严格遵守“动火管理规定”，不准在非允许地点吸烟，严禁乱扔烟蒂。
人体行为识别技术
人体行为识别技术 在计算机视觉领域中，人体运动行为识别是一个被广泛关注的热点问题，在智能监控、机器人、人机交互、虚拟现实，智能家居，智能安防，运动员辅助训练等方面有巨大应用价值。行为识别问题一般遵从如下基本过程：数据图像预处理，运动人体检测、运动特征提取、特征训练与分类、行为识别。着重从这几方面逐一回顾了近年来人体行为识别的发展现状和常有方法。并对当前该研究方向上待解决的问题和未来趋势做了分析。行为理解可以简单地认为是时变数据的分类问题，即将测试序列与预先标定的代表典型行为的参考序列进行匹配。通过对大量行为理解研究文献的整理发现：人行为理解研究一般遵从特征提取与运动表征、行为识别、高层行为与场景理解等几个基本过程。 特征提取与运动表征是在对目标检测、分类和跟踪等底层和中层处理的基础上，从目标的运动信息中提取目标图像特征并用来表征目标运动状态；行为识别则是将输入序列中提取的运动特征与参考序列进行匹配，判断当前的动作处于哪种行为模型；高层行为与场景理解是结合行为发生的场景信息和相关领域知识，识别复杂行为，实现对事件和场景的理解。【2】 1、行为识别的应用 从应用领域的分类来讲，可以将人体运动分析的应用分成如下几个领域： ①智能监控 这里所指的“智能”包含两个方面的含义。一种“智能”是指系统能够在一定的场景中检测是否有人的出现(如通过检测人脸的方法)防止只是简单的通过 运动目标检测所造成的错误报警(例如因为动物活动或者刮风摇动树枝等等而造
成误报)。另外一种“智能”是指系统能够监视一定场所中人的活动，并对其行为进行分析和识别，跟踪可疑行为(如经常在重要地点徘徊等等行为)从而采取相应的报警措施。通常把报警系统设置于银行、机场、车站、码头、超市、办公大楼、住宅小区等地，以实现对这些场所的智能监控。 ②虚拟现实 跟踪现实世界人的姿态，从而创建一个虚拟的仿真场景，实现人与这个虚拟世界的交互。该领域的具体应用涉及视频游戏、虚拟摄影棚、计算机动画等方面。 ③高级用户接口 指可以通过对用户手势的识别来代替传统的鼠标和键盘输入，从而实现人与计算机之间的智能交互。此外，通过对手势语言的理解，还可以进行聋人与计算机之间的手语交流。 ④运动分析 人体运动分析可以运用于基于容的视频检索领域。例如可以检索在运动会上单杠比赛中运动员的杠上动作。这样可以节省用户大量的查询视频资料的时间和精力。另外一种应用是用于各种体育项目中，提取运动员的各项技术参数(如关节位置、角度和角速度，等等)，通过分析这些信息，可以为运动员的训练提供指导和建议，有助于提高运动员的训练水平。此外，还可以用于体育舞蹈动作的分析，以及临床矫形术的研究等领域。 ⑤基于模型的视频编码 通过提取一定的静态场景中人物的形态特征参数和3D姿态参数，以较低的数据量对视频数据流加以描述，实现视频数据的压缩和低比特率传送。可以用于在因特网上展开远程视频会议以及VOD（Video-On-Demand）视频点播。
基于摄像头的手势识别技术初步版本
基于摄像头的手势识别技术 1、手势识别的概念 手势是姿势的一个子集，姿势这个概念没有精确的定义。一般认为，手势概念经过人的于转化为的于势动作，观察者看到的是于势动作的图像雎1。手势的产生过程如图1-1所示。 图1-1 手势识别的过程则找一个从图像V到概念动作G的变换而，如图下所示。 2、手势识别流程 手势识别流程包手势图像获取、手势分割、手势特征提取、手势识别四大部分，如图2-1所示。 图2-1
3. 手势建模 在手势识别框架中，手势模型是一个最基本的部分。根据不同的应用背景，于势识别采用的模型会有不同，而对于不同的手势模型，采用的手势检测与跟踪算法、特征提取、识别技术也会有差别。手势建模主要分为基于表观的手势模型与基于三维的于势模型。 基于表观的手势建模是一种二维建模，从二维平面观察得到的平面图像信息描述于的特征。 基于表观的手势模型主要包括基于颜色的模型与基于轮廓的模型两种。 基于颜色的手势模型是把手势图像看作像素颜色的集合，通过提取手部的颜色的特征来描述手势。 基于颜色的手势模型的常用特征是颜色直方图。基于轮廓的手势模型是把手看作一个轮廓，通过提取手部图像中手的轮廓的几何特征来描述手势。 4. 手势检测与跟踪 手势检测与跟踪是手势识别处理流程中最前端的处理部分，它处理从摄像头获取到手势图像(序列)，从中检测和分割手势对象。如果是动态手势识别，还要对手进行跟踪。 基于运动信息的方法： 基于运动信息的方法是假设在视频中只有手是运动物体。 其中一种方法是背景减法。 它要求背景静止不变，把视频中的每帧与背景相减，背景相同的部分变为零，不同的部分就认为是运动的物体，即手。
车牌识别系统技术方案
停车场管理系统自动车牌识别计费系统技术方案
目录 1 企业概况 (4) 1.1 公司简介 (4) 1.2 资质证书 (4) 2 概述 (10) 2.1 系统方案总体设计 (10) 2.2 项目背景 (11) 2.3 方案概述 (12) 3 系统介绍 (14) 3.1 车牌识别系统简介 (14) 3.2 系统优势 (15) 3.3 系统组成 (16) 4 主要设备参数性能介绍 (19) 4.1 CA-AB900道闸 (19) 4.2 INEX- TI200 200万高清识别一体机 (20) 4.3 CA-600读卡控制器 (22) 技术参数： (22) 4.4 软件监控界面 (23) 4.5 其他辅件 (23)
5 售后服务 (24) 5.1 保修时间及范围 (24) 5.2 维修及维护服务 (24) 5.3 更新改进服务 (24) 5.4 客户档案，完善产品质量 (25) 6 部分工程案例 (26)
1企业概况 1.1公司简介 北京市仟安科技有限责任公司是设计、研发、生产、销售、服务为一体的高新技术企业。公司凝聚了大批实力雄厚的研发团队和技术团队，凭着对智能化应用领域多年来的积淀和对未来智能化领域发展的导向，为用户提供有价值的产品和服务。 公司经过多年的开发研究，引进国外最先进的高新技术，不断完善自我。主要研发停车场主板软件、生产智能道闸、停车场收费系统、车位引导系统、派车系统、门禁系统、自动检售票系统等安防权限认证、消费认证产品。仟安的智能系统解决方案也已得到客户的全面认可和好评。经国家技术监督部门检验、产品的技术含量及外光造型已达到世界先进水平。现“仟安”产品已遍布全国各大城市及地区，并已成功销往海外。 公司以“冲破束缚，发展无限”为企业宗旨，积极引领核心技术创新，不断为全球用户创造完美产品。逐渐形成了“开拓、创新、共赢、务实”的企业文化，建立了朝气蓬勃的精英团队。 公司自创建以来，一直保持了高速发展态势，现已成为国内停车场系统服务领域的领跑者，致力于成为中国领先的安防服务品牌。 1.2资质证书
汉字篆字识别系统文献综述
汉字篆字识别系统文献综述
汉字篆字识别系统文献综述 机械工程学院研1201 班吴金明 1.1概述 汉字识别是用计算机自动辨识写在纸(或介质) 上的汉字, 是智能计算机 接口的一个重要组成部分, 也是中文信息处理中汉字自动、高速输人的一种最重要手段.作为模式识别和人工智能学科的一个分支一文字(汉字) 识别技术在我国自70 年代末起步, 至今已有30多年了, 目前正向实用化大步迈进。 在本文中所要解决的问题是对汉字中的篆字进行识别，对于汉字篆字识别系统目前国内还没有成熟的研究，但是其基本原理同其他字体的识别相似。篆字是很古老的一种汉字，在我国汉文字发展史上，篆字是大篆、小篆的统称，亦称篆书。大篆指甲骨文、金文、籀文、六国文字，它们保存着古代象形文字的明显特点。小篆也称“秦篆”，是秦国的通用文字，大篆的简化字体，其特点是形体匀逼齐整、字体较籀文容易书写。它是大篆由隶、楷之间的过渡。所以研究篆字文化具有十分重要的历史意义。 掌握了篆字的特征是汉字识别很重要的前提。目前，对于汉字识别系统应用最广泛的就是光学字符识别(Optical Character Recognition)，自从1929 年Tausheck 取得光学字符识别(Optical Character Recognition)专利以来，经过近一个世纪的发展，OCR已经成为当今模式识别领域中最活跃的研究内容之一。它综合了数字图像处理、计算机图形学和人工智能等多方面的知识，并在计算机及其相关领域中得到了广泛应用。 汉字识别过程大体如下： 1.2 光学字符识别方法及分类 光学字符识别过程首先使识别设备学习、记忆将要辨识字符的特征，使这些特征成为识别系统自身的知识，然后再利用这些先验知识对输入图像进行判决，得到字符的识别结果。字符的特征不仅仅局限于平面上的点阵位置信息，在频率空间、投影空间，甚至语义空间字符都有各自的特征。这些特征在识别字符时又有各自的特点及优势。根据识别字符所采用具体特征的不同便衍生出了不同的识别技术。通常，根据不同的技术策略，识别方法可以分为如下3类：统计特征字符识别技术、结构字符识别技术和基于神经网络的识别技术。 1.3 光学字符识别的近期发展 1.采用激光作为扫描光源。这是因为激光光束集中, 方向性强, 扫描光点极小, 因而能显著地提高分辨能力。另外, 激光光源的寿命比普通光源长许多
图片文字识别技术
图片文字识别技术 图片文字识别软件是现在办公室的必备软件，它可以识别JPG、GIF、PNG、BMP、TIF 和PDF源文件、PDF扫描件，也就是说我们在日常工作中能够遇到的不能编辑的文字都可以通过捷速图片文字识别软件来识别，识别得到的文字可以自由的进行编辑。有很多人有这样的疑问，图片文字识别软件的技术原理是什么呢？ 1、图文输入：是指通过输入设备将文档输入到计算机中，也就是实现原稿的数字化。现在用得比较普遍的设备是扫描仪。文档图像的扫描质量是OCR软件正确识别的前提条件。恰当地选择扫描分辨率及相关参数，是保证文字清楚、特征不丢失的关键。此外，文档尽可能地放置端正，以保证预处理检测的倾斜角小，在进行倾斜校正后，文字图像的变形就小。这些简单的操作，会使系统的识别正确率有所提高。反之，由于扫描设置不当，文字的断笔过多可能会分检出半个文字的图像。文字断笔和笔画粘连会造成有些特征丢失，在将其特征与特征库比较时，会使其特征距离加大，识别错误率上升。 2、预处理：扫描一幅简单的印刷文档的图像，将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理。预处理是指在进行文字识别之前的一些准备工作，包括图像净化处理，去掉原始图像中的显见噪声(干扰)。主要任务是测量文档放置的倾斜角，对文档进行版面分析，对选出的文字域进行排版确认，对横、竖排版的文字行进行切分，每一行的文字图像的分离，标点符号的判别等。这一阶段的工作非常重要，处理的效果直接影响到文字识别的准确率。版面分析是对文本图像的总体分析，是将文档中的所有文字块分检出来，区分出文本段落及排版顺序，以及图像、表格的区域。将各文字块的域界(域在图像中的始点、终点坐标)，域内的属性(横、竖排版方式)以及各文字块的连接关系作为一种数据结构，提供给识别模块自动识别。对于文本区域直接进行识别处理，对于表格区域进行专用的表格分析及识别处理，对于图像区域进行压缩或简单存储。行字切分是将大幅的图像先切割为行，再从图像行中分离出单个字符的过程。 3、单字识别：单字识别是体现OCR文字识别的核心技术。从扫描文本中分检出的文字图像，由计算机将其图形、图像转变成文字的标准代码，是让计算机“认字”的关键，也就是所谓的识别技术。就像人脑认识文字是因为在人脑中已经保存了文字的各种特征，如文字的结构、文字的笔画等。要想让计算机来识别文字，也需要先将文字的特征等信息储存到计算
危险源及风险辨识人的不安全行为进行辨识
（本文档仅供参考用途，所载资料皆来自整理，欢迎大家分享交流）人的不安全行为进行辨识编制：孙兆俊审核：曹云玲批准：张国峰2014.3.5日期：序号作业行为危险因素可能导致的事故风险评价方法控制措施作业条件危险性评价风险等级日常作业装配作业中未佩戴手套人身伤害54 1 （本文档仅供参考用途，所载资料皆来自整理，欢迎大家分享交流）二级加强安全教育和自我防护意识日常作业操作工装设备时精力不集中人身伤害54二级加强安全教育和自我防护意识日常作业作业前不对所有器具进行安全检查人身伤害54二级加强安全教育和自我防护意识日常作业以投掷方式接送工具物体打击18一级 2 （本文档仅供参考用途，所载资料皆来自整理，欢迎大家分享交流）加强安全教育和自我防护意识日常作业装配和调整产品时固定不牢人身伤害18一级加强安全教育和自我防护意识规章制度与正在工作中的人交谈人身伤害18一级加强安全教育和自我防护意识规章制度酒后进入工作区域或上岗作业人身伤害42二级加强安全教育和自我防护意识 3 （本文档仅供参考用途，所载资料皆来自整理，欢迎大家分享交流）规章制度未在指定区域吸烟火灾42二级加强安全教育和自我防护意识规章制度工作时间内在工作场所打闹、嬉戏人身伤害54二级加强安全教育和自我防护意识10规章制度停留在通道中间交谈车辆撞击54 二级加强安全教育和自我防护意识 4 （本文档仅供参考用途，所载资料皆来自整理，欢迎大家分享交流）11现场环境在照明不足的条件下作业人身伤害54二级加强安全教育和自我防护意识12安全教育不按时参加安全教育或培训人身伤害一级加强安全教育和自我防护意识13安全管理触摸不熟悉的工装设备及控制开关人身伤害18一级5 （本文档仅供参考用途，所载资料皆来自整理，欢迎大家分享交流）加强安全教育和监查力度14安全管理未经许可擅自挪动拆卸安全警示标志人身伤害18一级严格按照规章制度执行15安全管理私自拆卸所用工具上的安全装置人身伤害54二级加强安全教育和自我防护意识16安全管理随意堆放材料和产品人身伤害6 （本文档仅供参考用途，所载资料皆来自整理，欢迎大家分享交流）54二级加强安全教育和自我防护意识17安全管理易燃易爆物品未摆放在指定区域火灾、爆炸42二级加强安全教育和自我防护意识18安全管理使用已报废的工装设备及工具人身伤害18一级加强安全教育和自我防护意识19安全管理7 （本文档仅供参考用途，所载资料皆来自整理，欢迎大家分享交流）私拉乱接电路触电、火灾42二级加强安全教育和自我防护意识20安全管理电气设备使用完毕后未及时切断电源触电54二级加强安全教育和自我防护意识21安全管理电线线路破皮裸露，包扎不规范触电、火灾42二级加强安全教育和自我防护意识8 （本文档仅供参考用途，所载资料皆来自整理，欢迎大家分享交流）22安全管理电气设备未按要求接地触电42二级加强安全教育和自我防护意识23安全管理发现隐患不及时处理上报，冒险作业人身伤害18一级加强安全教育和自我防护意识24交通安全上下班不遵守交通规则交通事故45 9 （本文档仅供参考用途，所载资料皆来自整理，欢迎大家分享交流）二级加强安全教育和自我防护意识25消防安全随意放置物品，阻塞消防通道火灾42二级加强安全教育和自我防护意识26消防安全在消防设施、配电箱周围堆放物品火灾42二级加强安全教育和自我防护意识27安全管理未经安全教育上岗作业10 （本文档仅供参考用途，所载资料皆来自整理，欢迎大家分享交流）人身伤害21二级加强安全教育和自我防护意识28安全管理非特种作业人员从事特种作业人身伤害54二级加强安全教育和自我防护意识29日常作业未按规定放置、堆垛商品火灾42二级加强安全教育和自
动作识别与行为理解综述
_________________________ 基金项目: 国家自然科学基金资助项目(60673189) 收稿日期: 2008-11-28 改回日期:2008-12-03 第一作者简介: 1940.现为普适计算教育部重点实验室，清华大学计算机系人机交互与媒体集成研究所教授，博士生导师。 目前他的主要研究领域为计算机视觉，人机交互，普适计算计算技术。IEEE 高级会员，CCF 会员。 动作识别与行为理解综述 徐光祐 曹媛媛 普适计算教育部重点实验室 清华大学计算机科学与技术系 北京，100084） 摘 要 随着“以人为中心计算”的兴起和生活中不断涌现的新应用，动作识别和行为理解逐渐成为计算机视觉领域的研究热点。本文主要从视觉处理的角度分析了动作识别和行为理解的研究现状，从行为的定义和表示、运动特征的提取和动作表示以及行为理解的推理方法三个方面对目前的工作做了分析和比较。并且指出了目前这些工作面临的难题和今后的研究方向。 关键词 以人为中心 动作识别 行为理解 中图法分类号：TP391 文献标识码：A Action Recognition and Activity Understanding: A Review XU Guangyou, CAO Yuanyuan (Key Lab of Pervasive Computing, Ministry of Education, Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084, China) Abstract As the “Human-centered computing ” is getting more and more popular and novel applications are coming up, action recognition and activity understanding are attracting researcher s’ attention in the field of computer vision. In this paper, we give a review of the state in art of work on action and activity analysis, but focus on three parts: Definition of activity, low-level motion features extraction and action representation, and reasoning method for activity understanding. Furthermore, open problems for future research and potential directions are discussed. Keywords human-centered computing, action recognition, activity understanding 引言 计算正渗透和影响到人们生活的各个方面，根据传感器数据来识别和理解人的动作和行为就成为未来”以人为中心的计算”(Human-centered computing)中的关键[1]。其中基于视觉的动作识别和行为理解尤为重要。因为在人之间的人际（interpersonal ）交互过程中，视觉是最重要的信息。视觉可以帮助人们迅速获得一些关键特征和事实，如对方的表情、手势、体态和关注点等，这些视觉线索综合起来反映了对方的态度，潜在意图和情绪等信息。未来人机交互和监控中，机器要感知人的 意图很大程度上就需要依靠视觉系统。此外，视觉传感器体积小、被动性和非接触式的特点，使得视觉传感器和视觉信息系统具备了无所不在的前提。近年来，在对计算机视觉提出的层出不穷的新要求中，行为理解是一个具有挑战性的新课题，在诸如智能家居，老年人看护，智能会议室等应用中都起着至关重要的作用。它要解决的问题是根据来自传感器（摄像机）的原始图像（包括图像序列）数据，通过视觉信息的处理和分析，识别人体的动作，并在上下镜(context)信息的指导下，理解人体动作的目的、所传递的语义信息。行为理解作为近几年开始兴起的研究，正在逐渐获得越来越多的关注。 人体检测、定位以及人体的重要部分（头部，
2019年全球主要手势识别技术系统细分行业分析
2019年全球主要手势识别技术系统细分行业分析 1、以数据手套为输入设备的手势识别系统 目前使用广泛的人机交互设备是数据手套（DataGlove）。数据手套反馈各关节的数据，并经一个位置跟踪器返回人手所在的三维坐标，从而来测量手势在三维空间中的位置信息和手指等关节的运动信息。这种系统可以直接获得人手在3D空间中的坐标和手指运动的参数，数据的精确度高，可识别的手势多且辨识率高。缺点是数据手套和位置跟踪器价格昂贵，有时也会给用户带来不便，如持戴的手部出汗等。 由于神经网络很适合用快速、交互的方式进行训练，可用于静态手势和动态手势的输入，网络连接的权值也可以根据情况调整，各种用户都能适应手势识别系统。它的缺点是对设备的依赖性高，一旦需更换数据手套，则须重新训练网络。 2、以摄像机为输入设备的手势识别系统 输入设备可用单个或多个摄像头或摄像机来采集手势信息，经计算机系统分析获取的图像来识别手势。摄像头或摄像机的价格相对较低，但计算过程较复杂，其识别率和实时性均较差。其优点是学习和使用简单灵活，不干扰用户，是更自然和直接的人与计算机的交互方式。 目前较成功的实现手势识别的系统，均为依据手掌轮廓区域的几何特征，如手的重心及轮廓、手指的方向和形状等进行分析完成识别，或根据手掌的其他特征，如手掌的运动轨迹、手掌的肤色及纹理等进行分析识别。 手势模型的选取在手势识别系统中，对确定识别范围起着关键性作用。模型的选取往往跟具体应用有关， 不同的应用目的选取不同的模型。比如，对于某个给定的目的，可以先建立简单粗糙的模型，而后再跟据需要建立精细有效的手势模型，这对于实现自然的人机交互是必须的，可使绝大部分手势都能被系统正确的识别出来。 目前，手势模型有基于表观的手势模型和基于3D模型的手势模型。前者通过分析手势在图像（序列）里的表观特征给手势建模，它是建立在手（臂）图像的表观之上的。后者的建模方法则略有不同，其先对手和臂的运动姿态建模，然后再估计手势模型参数。 图表1：同一手势的5种模型图 资料来源：蒂华森咨询
企业形象识别系统【策划方案】
企业形象识别系统【策划方案】 企业形象识别系统(CIS) CIS是Corporate Identity System的缩写,意思是企业形象识别系 统。 CIS的主要含义是:将企业文化与绊营理念,统一设计,利用整体表 达体系，尤其是视觉表达系统，,传达给企业内部与公众,使其对企业产 生一致的认同感,以形成良好的企业印象,最终促进企业产品和服务的销 售。 CIS的意义 对内,企业可通过CI设计对其办公系统、生产系统、管理系统以及 营销、包装、广告等宣传形象形成规范设计和统一管理,由此调动企业每 个职员的积极性和归属感、认同感,使各职能部门能各行其职、有效合作。 对外,通过一体化的符号形式来形成企业的独特形象,便于公众辨别、 认同企业形象,促进企业产品或服务的推广。 CIS的具体组成部分 CI系统是由MI，理念识别Mind Identity，、BI，行为识别Behavior Identity，、VI，视觉识别Visual Identity，三方面组成。在CIS的三大构成中,其核心是MI,它是整个CIS的最高决策层,给整个系统奠定了理 论基础和行为准则,并通过BI与VI表达出来。所有的行为活动与视觉设 计都是围绕着MI这个中心展开的,成功的BI与VI就是将企业的独特精 神准确表达出来。 MI:理念识别 企业理念,对内影响企业的决策、活动、制度、管理等等,对外影响
企业的公众形象、广告宣传等。所谓MI,是指确立企业自己的绊营理念, 企业对目前和将来一定时期的绊营目标、绊营思想、绊营方式和营销状态 进行总体规划和界定。 MI的主要内容包括:企业精神,企业价值观,企业文化,企业信条, 绊营理念,绊营方针,市场定位,产业构成,组织体制,管理原则,社会 责仸和发展规划等。 BI:行为识别 置于中间层位的BI则直接反映企业理念的个性和特殊性,是企业实践 绊营理念与创造企业文化的准则,对企业运作方式所作的统一规划而形成 的动态识别系统。包括对内的组织管理和教育,对外的公共关系、促销活 动、资助社会性的文化活动等。通过一系列的实践活动将企业理念的精神 实质推展到企业内部的每一个觊落,汇集起员工的巨大精神力量。 BI包括以下内容 对内:组织制度,管理规范,行为规范,干部教育,职工教育,工作 环境,生产设备,福利制度等等; 对外:市场调查,公共关系,营销活动,流通对策,产品研发,公益 性、文化性活动等等。 VI:视觉识别 VI:以标志、标准字、标准色为核心展开的完整的、系统的视觉表达 体系。将上述的企业理念、企业文化、服务内容、企业规范等抽象概念转换为具体符号,塑造出独特的企业形象。在CI设计中,视觉识别设计最具传播力和感染力,最容易被公众接受,具有重要意义。 VI系统:
文字识别原理概述
文字识别原理概述 1.文字图像识别简介 文字图像的识别过程主要由以下 4个部分组成：①正确地分割文字图像区域；②正确地分离单个文字；③正确识别单个文字；④正确地连接单个文字。关于②，由于仅从分割处理不能对其进行评价，采用文字识别地评价值来判断分离的正确性。单纯的文字识别是指经二值化处理后的单个文字识别。 1.1文字识别系统的原理，文字图像分割的目的就是根据文字图像的特征的视线文字图像区域的定位和分割，将真正的文字图形分割出来，以便后续进行识别，识别与处理部分的功能是将已分割出的文字图形信息加以区分，去除信号中的污点、空白等噪声，增强文字图像的信息。并根据一定的准则除掉一些非本质信号，对文字的大小、位置和笔画粗细等进行规范化，以便简化判断部分的复杂性。特征提取部分是从整形和规范化的信号中抽取反映字符本身的有用信息，供识别部分进行识别。作为特征提取的内容是比较多的，可以是几何特征，如文字线条的端点、折点和交点等。识别判断部分则是根据抽取的特征，运用一定的识别原理，对文字进行分类，确定其属性，达到识别的目的，实际上判断部分就是一个分离器。 识别系统学习部分的功能是生成计算机特征字典，学习根据已准备好的多个字样，抽出代表该字的特征，进行修改，按照字典的规定位置存放该特征。学习分为两种：一种是在人的参与下进行，称为“有教师”学习；一种由计算机自动进行，称为“无教师学习”。 1.2文字识别的方法 文字识别是指用计算机字典、高速地识别现在介质（如纸张等）上的数字、英文符号或汉字。文字识别实际上就是解决文字的分类问题，一般通过特征及特征匹配的方法来进行处理。特征判别是通过文字类别（例如英文或汉字）的共同规则（如区域特征、四周边特征等）进行分类判别。它不需要利用各种文字的具体知识，根据特征抽取的程度（知识的使用程度）分解到地使用结构分析的办法完成字符的识别。匹配的方法则是根据文字的知识（称为自动）采取按形式匹配的方法进行。只抽出部分图像与字典进行匹配。然后根据各部分形状及相对位置关系，与保存在字典中的知识进行对照，从而识别出每一个具体的文字。 1.2.1统计模式识别法 统计模式识别的目的在于确定已知样本所属的类别。它以数学上的决策理论为依据，并根据此理论建立了统计学识别模型。其基本模型是在对研究的图像进行大量统计分析，找出规律性认识，抽出反映图像本质特点的特征进行识别。统计模式的识别框图上半部分是识别部分，即对未知类别的图像进行分类；下半部分是分析部分，即对已知类别的图像样本制定出规则，使得对未知类别的图像能够进行分类。由于所输入的图像需要进行数字化，这就会产生误差；光照不均匀，噪声干扰会损坏图像的质量等。所有这些都需要进行预处理。经过预处理的图像进行特征提取，最后进行判决分类，得到识别结果。为了进行分类，必须有图像样本。框图右下角是学习训练部分。当用训练图像样本根据某些准则制定出一些判决规则后，再对这些训练样本逐个进行检测，观察是否有误差，如果有的话，再进一步改进判决规则，直到比较满意为止。 1.2.2决策理论方法 统计模式是由图像信息获取进而图像预处理，然后再特征提取、特征选择，最终进行分类。统计模式识别方法最终归结为分类问题。假如已抽取出 N个特征，而图像可分为 m类。那么就可以对 N进行分类，从而决定未知图像属于 m类中的那一类。一般把识别模式看成是 N维空间中