视觉算法工程师的工作职责

视觉算法工程师的工作职责
视觉算法工程师的工作职责

视觉算法工程师的工作职责

视觉算法工程师负责公司视觉分析算法研发,包括运动轨迹预测、同图像上多人脸识别、物体特征提取的算法研发工作。以下是小编整理的视觉算法工程师的工作职责。

视觉算法工程师的工作职责1

职责:

1、负责机器视觉系统图像处理、分析及算法研发,视频图像特征提取等应用开发;

2、研究并开发基于地图信息的单目、双目摄像头,vslam及其他相关传感器的自主定位算法。

3、完成算法设计、实现、测试,完成应用调试;

4、完成技术文档。

任职资格:

1、图像处理领域相关专业(如电子工程,计算机,自动控制等)本科学历5年以上工作经验,有计算机视觉,模式识别,视频图像处理的算法开发经验;

2、熟练使用C/C++编程语言,掌握计算机视觉基础理论和算法,熟悉基于特征的图像定位算法;

4、熟练使用OpenCV进行视觉应用开发;

5、有在ARM平台Linux 操作系统上软件开发的经验;

6、能承受工作压力,具有优秀的沟通能力、高度的工作热情、良好的团队合作精神与敬业精神及职业道德,有机器人相关行业经验者有限考虑。

视觉算法工程师的工作职责2

职责;

1、负责开发移动机器人/无人驾驶场景下的计算机视觉相关算法工程;

2、负责跟踪图像算法开发;

3、负责多视图几何、三位重建、物体识别等算法的研发;

4、负责与软件工程师对接完成算法的移植;

5、研究计算机视觉前沿技术;

6、撰写计算机相关专利和技术文档。

任职要求;

1、计算机、图像处理、自动化、电气等专业,本科学历,一年以上工作经验;

2、世联掌握C/C++、Python等编程语言;

3、熟练常用的数据结构和基础算法;

4、熟练掌握计算机视觉识别、分类、目标检测和视觉跟踪等算法;

5、有较强的自我学习能力以及问题分析解决能力。

视觉算法工程师的工作职责3

职责:

1.负责现有的布,辅料的漫反射、镜面反射、折射、粗糙率、法线数据采集,模型重建算法的维护和新需求算法的实现;

2.分析公司现有布辅料数据采集项目的需求和算法以及学

习跟进业界最新算法成果,优化和提出改进方案。

担任资格:

1.本科及以上学历,计算机相关学位,具备3年以上的计算机视觉算法相关工作经验;

2.熟悉Linux 环境开发,精通C/C++ 精通数据结构和基础算法;

计算机视觉的应用

运动目标检测 目录 基于统计背景模型的运动目标检测方法 背景模型提取 运动目标检测 后处理 基于统计背景模型的运动目标检测方法 问题:(1)背景获取:需要在场景存在运动目标的情况下获得背景图像(2)背景扰动:背景中可以含有轻微扰动的对象,如树枝、树叶的摇动,扰动部分不应该被看做是前景运动目标(3)外界光照变化:一天中不同时间段光线、天气等的变化对检测结果的影响(4)背景中固定对象的移动:背景里的固定对象可能移动,如场景中的一辆车开走、一把椅子移走,对象移走后的区域在一段时间内可能被误认为是运动目标,但不应该永远被看做是前景运动目标(5)背景的更新:背景中固定对象的移动和外界光照条件的变化会使背景图像发生变化,需要及时对背景模型进行更新,以适应这种变化(6)阴影的影响:通常前景目标的阴影也被检测为运动目标的一部分,这样讲影响对运动目标的进一步处理和分析首先利用统计的方法得到背景模型,并实时地对背景模型进行更新以适应光线变化和场景本身的变化,用形态学方法和检测连通域面积进行后处理,消除噪声和背景扰动带来的影响,在HSV色度空间下检测阴影,得到准确的运动目标。 背景模型提取 前提假设在背景模型提取阶段,运动目标在场景区域中运动,不会长时间停留在某一位置视频流中某一像素点只有在前景运动目标通过时,它的亮度值才发生大的变化,在一段时间内,亮度值主要集中在很小的一个区域中,可以用这个区域内的平均值作为该点的背景值。具体实现过程:在YUV颜色空间下,Y值的变化范围为0~255,将该范围划分成若干区间[0,T][T,2T]…[Nt,255],n=255/T,对于每个像素点,统计一段时间内每个区间内亮度值的出现的次数。找出出现次数最多的那个区间,将该区间内所有值的平均值作为背景模型在该点的亮度值。这种方法不受前景运动目标的影响。 运动目标检测 检测当前图像和背景图像中对应像素点的差异,如果差值大于一定阈值,则判定该像素为前景运动目标

图像算法工程师的职责概述内容

图像算法工程师的职责概述内容 图像算法工程师需要协助完成项目的系统集成测试、版本交付等工作,对项目实施和维护提供支持。下面是小编为您精心整理的图像算法工程师的职责概述内容。 图像算法工程师的职责概述内容1 职责: 1.负责原有图像算法的改进和新算法的开发; 2.根据项目需求,通过研读相关领域文献寻找解决问题的最优算法; 3.跟踪技术前沿,并对算法性能进行仿真验证; 4.能够搭建计算机视觉算法软硬件测试环境,对算法具体性能进行测试; 5.负责编写算法测试相关的技术文档以及专利相关的文档; 任职资格: 1.模式识别,图像信号处理、计算机、通信、应用数学等计算机相关专业硕士及以上学历;

2.优秀的或2年以上图像算法领域工作经验; 3.熟练C/C++编程语言,熟悉OpenCV的基本算法,有良好的代码习惯; 4.熟练掌握计算机视觉和图像处理相关的基本算法及应用,在图像分割、增强、分类、识别等方面有深厚的算法基础; 5.英文良好,有较强的文献阅读和算法实现能力; 6.优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性的问题充满激情; 7、具备以下情况之一者优先: 图像算法工程师的职责概述内容2 职责: 1、负责公司业务中货架图像识别模型学习,维护,更新等工作 2、根据产品研发实际需求,能够独立开发相关的数学模型建立,以及模型的迭代输出实现; 3、产品上线后,持续分析线上识别准确性等指标,优化识别引擎、提高识别效率和成功率;

4、持续跟踪AI的新算法新技术,结合应用场景,为公司业务与技术规划提供决策支持; 任职要求: 1、计算机、机器学习、图像处理、模式识别等相关方向硕士研究生及以上学历 2、2年以上图像识别技术研发经验,熟悉深度学习理论框架 3、熟悉C++、Python,熟悉Tensorflow等主流的机器学习框架; 4、良好的英文技术文献阅读能力,能独立进行英文文献调研、分析和总结; 5、有责任心和团队精神,乐于沟通和合作。 图像算法工程师的职责概述内容3 职责: 1、负责公司产品图像处理算法的维护、新产品图像处理算法的预研和开发; 2、对临床医学图像问题的反馈进行分析、根据临床需求进行算法调整;

图像处理与计算机视觉算法及应用

图像处理与计算机视觉算法及应用 图像处理与计算机视觉算法及应用(Algorithms for Image Processing and Computer Vision)(第2版)的配套代码。基于OpenCV库-matching code for the book"Algorithms for Image Processing and Computer Vision".Based on OpenCV Library. [上传源码成为会员下载此文件] [成为VIP会员下载此文件] 文件列表(点击判断是否您需要的文件,如果是垃圾请在下面评价投诉): 图像处理与计算机视觉算法及应用(第2版)\Chapter 1\capture.c .......................................\.........\lib0.c .......................................\.........\thr_glh.c .......................................\.........0\angular.c .......................................\..........\check.c .......................................\..........\convert.c .......................................\..........\display.c .......................................\..........\listGreyFiles.c

算法工程师的岗位职责

算法工程师的岗位职责 算法工程师负责产品信息处理和信息特性处理设计工作,以及相关工作进度规划。下面是小编整理的算法工程师的岗位职责。 算法工程师的岗位职责1 职责: 1、负责运动控制的数据采集、信号处理、仪器控制等模块研发和维护,包括关键技术方案设计/详细设计/调试/验证/测试/现场调试 2、编写软件使用说明书等相关技术性文件 3、完成项目中有关机器人轨迹设计、分析、控制的需求分析(7轴机械手臂); 4、算法产品开发和算法的优化实现; 5、与项目组成员沟通,及时发现和解决存在问题; 任职要求: 1 本科及以上学历,计算机、测控类专业 2 精通Labview或C# 3 精通伺服、步进等电机控制 4 熟悉医疗相关GB9706、YY0505、YY/T 1406.1-2016等相关标准 5 有康复医疗机器人研发背景优先 算法工程师的岗位职责2 职责

1.参与机器视觉项目前技术调研、方案制定; 2.负责图像处理、模式识别、目标跟踪、行为识别等领域的算法研究与实现; 3.指导项目的现场调试与优化; 4.参与制定和维护所研发项目的技术文档; 任职要求 1.具有数学、电子、自控、计算机、通信等相关专业的硕士两年以上工作经验;博士学历及以上一年以上工作经验; 2.有机器视觉、模式识别、视频图像处理领域的算法研究经验;有标定、跟踪、目标检测、姿态识别等实际经验者优先; 3.熟悉c/c++语言编程,有扎实的编程基础。 4.勇于接受挑战,有良好的团队合作精神。 算法工程师的岗位职责3 职责: 1.光通信领域测试曲线,事件点提取,检测和识别 2.工作主要涉及小波分析、非平稳噪声处理、奇异点及信号特征分析等; 3.需要良好的时域,频域和数字信号处理基础; 4.需要较好的软、硬件沟通协调能力; 任职要求: 1.男女不限,22-35岁,物理、数学、自动控制等专业本科或以上学历,一年以上算法工作经验;

计算机视觉复习题

《计算机视觉》复习题 1、利用MFC及OpenCV 库函数编写对话框程序,添加按钮实现图像读入、图像阈值分割、边缘提取等功能(至少实现三个以上功能)。(考前做好并用A4纸打印,考试当天带来) 为旋转不变算子,即当图像()v,u f旋转后,计算值在对应点保持不变。 2、证明Laplace算子 理论 3、计算机视觉研究的目的是什么?它和图像处理及计算机图形学的区别和联系是什么? 从20世纪50年代末开始,计算机开始被作为实现人类智能和人类感知的工具,借助计算机人类第一次可以象借助机械实现对体力的延伸一样实现对脑力和感知能力的延伸。对人类视觉感知能力的计算机模拟导致了计算机视觉的产生。计算机视觉就是用各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段,由计算机来替代大脑完成处理和解释。计算机视觉使用的理论方法主要是基于几何、概率和运动学计算与三维重构的视觉计算理论。 具体地讲,计算机视觉要达到的基本目的有以下几个: 根据一幅或者多幅二维图像计算出观测点到目标物体的距离; 根据一幅或者多幅二维图像计算出观测点到目标物体的运动参数; 根据一幅或者多幅二维图像计算出观测点到目标物体的表面物理特征; 根据多幅二维投影图像恢复出更大空间区域的投影图像。 简单来说,计算机视觉要达到的最终目的是实现利用计算机对三维景物世界的理解,即实现人的视觉系统的某些功能。从本质上来讲,计算机视觉研究就是利用二维投影图像来重构三维物体的可视部分。 计算机视觉和图像处理及计算机图形学的区别和联系: 区别: 图像处理(image processing)通常是把一幅图像变换为另外一幅图像。它输入的是图像,输出的也是图像。Photoshop中对一幅图像应用滤镜就是典型的一种图像处理。常见操作有模糊、灰度化、增强对比度。 计算机图形学(Computer Graphics)是借助计算机来研究图形表达、处理图像、显示生成的学科。,主要通过几何基元,如线、圆和自由曲面等,来生成图像,属于图像综合。输入的是对虚拟场景的描述,通常为多边形数组,输出的是图像,即二维像素数组。

高级图像算法工程师的素质要求

高级图像算法工程师/项目经理(2010年4月,年薪20-30万) 基本要求: 1、模式识别,图像处理,应用数学等相关专业本科及以上学历,本科毕业要求10年以上机器视觉或图像处理方面工作经验,硕士学历要求8年以上机器视觉或图像处理方面工作经验,博士学历要求6年以上机器视觉或图像处理方面工作经验,国外留学人员优先。 2、精通高等数学、线性代码、几何计算、数理统计、张量代数等计算机视觉中的数学方法。 3、精通图像处理基本概念和常用算法包括图像预处理算法和高级处理算法。 4、至少有领导或参预过5至10个以上大型机器视觉或图像处理方面项目经验,有C、C++、Matlab 等编程语言5年以上实际编码经验。 5、精通C、C++、Matlab等编程语言编写,累计书写代码量超过10万行以上,精通机器视觉算法建模方法。 6、精通项目管理,要求有5年以上项目管理经验,能组建团队、领导团队、制定项目计划、实施项目计划完成项目的能力。 7、对Smart Camera 有深入研究,包括功能需求、硬件架构、软件架构、视觉算法,对此产品有3年以上研发经验。 8、对新产品研发及项目产品化有5年以上工作经验,对新产品研发流程、项目产品化有独特的实践经验。 9、具备很强的探索创新能力,能够以独创性思维带领团队进行算法研究; 10、对opencv开源项目视觉算法有深入研究。 11、良好的团队精神和沟通能力,很强的逻辑思维能力和学习能力。 12、对工作认真负责,注重细节,肯吃苦,顾全大局。 职位要求: 岗位要求: 1、组建项目团队,评估及制定项目计划,并通过实施领导团队进行项目开发。 2、机器视觉算法研究及主要算法和难点算法编码。 3、把握项目开发中关键点,采用有效措施,推进项目进度。 4、负责项目团队人员机器视觉算法培训,促进团队技术水平共同提高。 5、规范项目开发流程、提高项目开发效率。 6、促进项目产品化。 7、跟踪图像算法前沿技术。

图像算法工程师岗位的基本职责范围

图像算法工程师岗位的基本职责范 围 图像算法工程师需要根据研发规范和项目流程编写、更新和完善系统文档。以下是小编整理的图像算法工程师岗位的基本职责范围。 图像算法工程师岗位的基本职责范围1 职责: 图像内容识别、图像纹理优化方面的算法基础研发; 三维模型内容识别、三维模型优化方面的算法研发; 遥感影像处理、内容理解方面的算法研发; 以上1,2,3方面的内容可选择某一项或者多项; 可作为培养人员参与公司研发资深专家或博士团队算法研发; 配合研发算法在公司产品化方面的工作。 任职要求:

计算机视觉、摄影测量、图像处理、计算机图形学等相关专业,具有扎实的理论知识,硕士及以上学历; 有良好的C/C++ 程序开发基础和良好的数学功底; 熟悉Matlab或Python; 有一定深度学习的算法基础,熟悉深度学习框架者优先; 对图像处理算法研究与开发有浓厚的兴趣; 有良好的英文基础,能够阅读相关领域的英文论文; 善于学习,有强烈的责任心和进取心;具有良好的团队合作精神和沟通、理解能力;并具有良好的职业素养,有一定的抗压能力。 图像算法工程师岗位的基本职责范围2 职责: 1. 负责图像处理相关算法的研发,包括算法设计,调试,优化,算法移植实现等; 2. 负责图像处理算法的预研、验证和实现; 3. 撰写相关图像处理算法的技术文档。 任职资格:

1. 本科及以上学历,图像处理、模式识别、机器视觉及应用数学等相关专业; 2 具备C++编程和项目经验,熟练掌握图像处理的有关知识,如图像拼接、图像配准、图像分割、目标识别、机器学习等; 3. 熟练OpenCV、Matlab或者其他图像处理库及图像识别相关算法; 4. 具备良好的代码书写规范和文档编写能力; 5. 熟练的英文文献阅读能力; 6. 具备深度神经网络和常用的模型,如CNN、RNN等项目实际使用经验者优先; 7. 具备1年摄像头调试经验的优先录取;具有算法的实际产品化经验者优先,尤其具备“人脸识别、人数统计、ADAS、疲劳驾驶”相关算法的优先录用; 8. 工作责任心强,具有良好的沟通能力,协作能力和团队精神。 图像算法工程师岗位的基本职责范围3 职责:

《计算机视觉与图象处理》.

视觉检测技术基础》课程教学大纲 一、课程基本信息 1、课程代码:MI420 2 、课程名称(中/ 英文):视觉检测技术基础/ Foundation of visual measurement technique 3、学时/ 学分:27/1.5 4、先修课程:高等数学,大学物理 5、面向对象:电子信息类专业本科生 6、开课院(系)、教研室:电子信息与电气工程学院仪器系自动检测技术研究所 7、教材、教学参考书:自编讲义 《机器视觉》,贾云得著,科学出版社,2000 《计算机视 觉》,马颂德著,科学出版社,1997 《图像工程》,章毓晋 著,清华大学出版社,2002 二、本课程的性质和任务 《视觉检测基础》是电子信息学院仪器系四年级本科生的选修课,通过本课程的学习,使学生初步了解视觉检测系统的构成及基本原理,每个组成部分如何选择设计,掌握相应的图像处理方法,增加学生的专业知识。通过上机实践提高学生的实际编程能力,增强感性认识,为以后科研、工作中遇到的相关问题提供一个解决的思想,并能实际运用。 三、本课程教学内容和基本要求

1. 基本要求 《视觉检测基础》作为本科生的选修课,应当主要立足于对学生知识的普及,主要讲述计算机视觉系统的组成、设计、处理等方面的基本知识,以课堂讲述为主,讲述中应结合日常生活实际,提高学生的学习兴趣,让学生掌握基本的处理过程及算法,并辅以实验手段进一步增强学生对视觉检测技术的了解,增加感性认识, 2. 教学内容 (1) 课堂教学部分 第一讲计算机视觉概述 一、什么是计算机视觉 二、计算机视觉的应用 三、计算机视觉的研究内容 1 、主要研究内容 2 、与其它学科的关系 第二讲成像原理与系统 一、成像几何基础 1、透视投影 2、正交投影 二、输入设备 1 、镜头 2 、摄像机

基于计算机视觉的测距算法研究

电子科技大学 2012级本科毕业设计(论文)开题报告表

只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机,必须改变过去的那种让人来适应计算机,来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求,以人所习惯的方式与人进行信息交换,也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。 智能计算机不但使计算机更便于为人们所使用,同时如果用这样的计算机来控制各种自动化装置特别是智能机器人,就可以使这些自动化系统和智能机器人具有适应环境,和自主作出决策的能力。这就可以在各种场合取代人的繁重工作,或代替人到各种危险和恶劣环境中完成任务。 3、课题研究内容 将计算机视觉和图像处理技术应用到车辆驾驶辅助系统当中可以有效地为车辆行驶提供安全保障。而在计算机视觉中,利用视觉信息感知环境,由单幅二维投影图像确定目标与装载摄像机物体之间距离信息的研究,是目前智能交通系统(ITS)和智能车辆系统(IVS)的关键技术之一。本文主要研究针对ITS和IVS的单目视觉测距方法。基于单目视觉的测量技术是从计算机视觉领域中发展起来的新型非接触测量技术,它是一种结合图像处理技术,把图像当作检测和传递信息的手段或载体而加以利用的测量方法。本文利用投影几何原理和图像处理方法研究了单目测距算法,重点研究了摄像机标定技术、图像预处理方法、障碍物体检测及计算障碍物体距离的算法。本文首先采用了一种在照、摄像机内外部参数未知的条件下,利用图像平面中的平行线,以及它们形成的消隐点具有几何约束关系来实现摄像机标定的新方法。该方法与以前方法相比,计算复杂性不高,但相对而言,准确性和鲁棒性较高,且无须在使用前标定相机,更符合实际需要(因现今的照、摄像机都是变焦距的),从而具有广泛的推广价值。其次,对多种图像预处理方法进行了分析、比较和选择,采用的方法兼顾了图像处理效果和实时性要求。最后,在分析道路特征的基础上建立了道路几何模型,并利用改进的Hough变换提取出道路边缘曲线模型。并在现有单一道路模型测距算法的基础上做了改进,提出了混合几何模型的单目测距算法。模拟试验结果表明该算法对视觉测距领域的研究有一定的借鉴意义。 4、关键问题及研究目标 本次研究目标主要是通过对已有基于计算机视觉的测距算法的实现和评估。关键问题在于如何用OpenCV实现这些算法并对其进行合适的评估。 5、研究特点 基于计算机视觉的距离测量主要是单目测距和多目测距,它们都有各自的优点,也

计算机视觉大纲.doc

课程名称:计算机视觉 课程编码:M510021 课程学分:3 适用学科:信息与计算科学、数学与应用数学 计算机视觉 Computer Vision 教学大纲 一、课程性质 计算机视觉是人工智能领域的一个重要部分,它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。计算机视觉是以图象处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等为基础,通过计算机分析与处理视觉信息。 二、课程教学目的 通过计算机视觉课程的学习,使硕士研究生掌握计算机视觉基本理论与方法以及计算机视觉的一些典型应用,初步具有设计、实现计算机视觉中比较简单的算法的能力,从而为学生进一步从事该方向的学习与研究工作打下基础。 三、教学基本内容及基本要求 计算机视觉主要内容分为六部分。基本要求与基本内容如下: 1、教学基本内容 (一)计算机视觉概述:计算机视觉的基本概念,计算机视觉的发展和应用,计 算机视觉的现状。 (二)摄像机成像原理及针孔摄像机成像模型。 (三)射影几何的基本介绍及几何元素的数学表达方法。 (四)多视几何理论,包括单视几何中的射影测量、两视几何中的外极几何的基 本概念、基本矩阵、本质矩阵的理论推导及其含义。 (五)立体视觉方法。使用双摄像机得到的图像恢复三维物体深度信息的方法, 包括直接重建和分层重建理论。 (六)视觉系统的标定,包括3D标定模板下的Tsai标定算法、2D标定模板下的 张正友标定算法、基于圆的标定算法、1D张正友标定算法、基于Kruppa方程的自标定算法。 2、教学基本要求 通过对计算机视觉的教学活动,对学生的要求按了解、理解、掌握三个层面给出,具体要求如下: (一)计算机视觉概述 1.理解计算机视觉的基本概念。 2.了解计算机视觉的应用前景及发展现状。 (二)摄像机成像 掌握针孔摄像机成像模型。 (三)射影几何

计算机视觉系统及其应用

课程设计 课程名称工业自动化专题 题目名称_计算机视觉系统及其应用学生学院_____自动化________ 专业班级______ 学号 学生姓名____ 指导教师___________ 2013 年 6月 25日

机器视觉系统及其应用 摘要:主要介绍机器视觉系统的概要,简要分析机器视觉的特点、优越性和应用,具体介绍了机器视觉技术在印刷行业、农业、工业、医学中的实际应用,并且分别举例说明。机器视觉的诞生和应用在理论和实际中均具有重要意义。 关键词:机器视觉;标签检测;药物检测;水果品质检测;硬币检测。 1. 机器视觉系统 1.1 机器视觉系统简介 机器视觉系统是指利用机器替代人眼做出各种测量和判断。机器视觉是工程领域和科学领域中的一个非常重要的研究领域,它是一门涉及光学、机械、计算机、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域的综合性学科。 机器视觉系统通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号。机器视觉系统可以快速获取大量信息,而且易于自动处理,也易于同设计信息以及加工控制信息集成。 机器视觉系统的优点有:1.非接触测量,对于被检测对象不会产生任何损伤,而且提高了系统能够的可靠性;2.较宽的光谱响应范围,例如使用人眼看不见的红外测量,扩展人眼的视觉范围;3.长时间稳定工作,人类难以长时间对同一对象进行观察,而机器视觉系统则可以长时间地作测量、分析和识别任务。 现在,机器视觉系统在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用,可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。 1.2 基本原理 图 1 是机器视觉系统的基本结构,在一定的光照(包括可见光,红外线甚至超声波等各种成象手段)条件下,成象设备(摄象机,图像采集板等)把三维场景的图像采集到计算机内部,形成强度的二维阵列——原始图象;然后,运用图像处理技术对采集到的原始图像进行预处理以得到质量改善了的图像;其次,运用机器视觉技术从图像中提取感兴趣的特征分类整理;,构成对图像的进一步,运用模式识别技术对抽取到的特征进行描述;最后,运用人工智能得到更高层次的抽象描述。完成视觉系统的任务。 图1机器视觉的基本结构

计算机视觉前沿与深度学习

视觉研究中投入巨大,在IEEE 模式分析与机器智能汇刊(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE TPAMI)、计算机视觉国际期刊(International Journal of Computer Vision, IJCV)、IEEE图像处理汇刊(IEEE Transactions on Image Processing, IEEE TIP)、IEEE国际计算机视觉大会(IEEE Inter-national Conference on Computer Vision, IEEE ICCV)和IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(IEEE Conference on Computer Vi-sion and Pattern Recognition, IEEE CVPR)等顶级国际期刊和会议上发表了许多重要学术论文,产生了许多国际一流的研究成果。其中最受到关注的研究是深度学习,而深度学习领域发表的论文70%以上是关于视觉图像识别方面的。 为了更好地开展学术交流,推动国内计算机视觉学科发展,进一步提升我国计算机视觉研究在国际领域的影响力,中国计算机学会成立了“计算机视觉专业组”。在本期专题中,计算机视觉专业组特别邀请了多位著名的视觉专家从不同角度撰文,介绍计算机视觉前沿与深度学习研究方面的最新进展。 香港中文大学助理教授王晓刚、博士孙祎、教授汤晓鸥共同撰写的《从统一子空间分析到联合深度学习:人脸识别的十年历程》文章,回顾了人脸识别近十年的发展历程。他们的团队使用深度学习开发了DeepID2+系统,在人脸识别最受关注的LFW(labeled faces in the wild)1数据集上取得了人脸确认任务的世界第一,识别率99.47%。深度学习在人脸识别上的巨大成功,并非只是利用复杂模型拟合数据集。DeepID2+系统的神经元响应有很多重要的性质,比如它是中度稀疏的,对人物身份和人脸属性有很强的选择性,对局部遮挡具有良好的鲁棒性。这些性 计算机视觉通常是指用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪/测量来实现对客观三维世界的理解。计算机视觉既是科学领域中富有挑战性的理论研究,也是工程领域中的重要应用,在图像检索、安全监控、人机交互、医疗诊断和机器人等领域具有广阔的应用前景。美国和欧洲等先进国家将计算机视觉列为对经济和科学有广泛影响的重大基本问题,计算机视觉也是“谷歌大脑”、“百度大脑”等研究计划中的核心项目。 计算机视觉作为一门学科始于20世纪60年代。随着个人计算机的普及,计算机视觉在80年代取得了重要进展。最近10年,随着计算机性能的大幅提升和互联网的快速发展,新的视觉特征、大数据、稀疏低秩、深度学习等技术的不断涌现,使计算机视觉又迎来了一次突飞猛进的发展,开辟出许多新的研究领域。国内高校与科研单位在计算机特邀编辑:王 涛1 查红彬2 1爱奇艺公司 2北京大学 计算机视觉前沿与深度学习关键词:计算机视觉 深度学习 1 标注过的户外脸部测试数据集。

机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室建设方案

机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室建设方案

目录 1机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室 ................................. - 3 - 1.1总体规划............................................................ - 3 - 1.2实验设备............................................................ - 3 - 1.2.1机器视觉教学平台................................................ - 3 - 1.2.2智能监控实训平台............................................... - 19 -

1机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室 1.1总体规划 机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室主要用于对机器视觉与图像处理、计算机视觉、图像处理、边缘计算等核心课程的知识点学习,能够服务于相关课程的实验和实训需求。 核心课程主要针对学科基础技术的培养,掌握对机器视觉与图像处理、计算机视觉、图像处理、边缘计算的配置、维护和开发,接入等知识。 核心课程采用全模块化的教学产品进行实验,具备优良的教学实验特性:全模块化的设计、开放式的硬件接口、开源的实验代码、完整的教学资源、贴心的售后服务。 1.2实验设备 1.2.1机器视觉教学平台 AI机器视觉教学平台(AI-HNP)是中智讯公司开发的一款面向人工智能相关专业的综合型实验设备,主要满足:Python程序设计、机器视觉、嵌入式Linux系统、边缘计

浅谈计算机视觉技术

浅谈计算机视觉 随着数字多媒体技术的快速发展,人机交互成为人类生活中不可或缺的一部分。作为计算机技术的一个重要分支,计算机视觉技术近些年来得到了广泛重视,它为人机交互提供了更广阔的发展空间。 计算机视觉就是用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量的机器视觉,在电脑中做进一步的图像处理后成为适合人眼或者检测仪器检测的图像。计算机视觉与图像处理、图像分析、机器人视觉和计算机视觉是彼此密不可分的学科,但相比之下又有不同:计算机视觉的研究对象主要是映射到单幅或多幅图像上的三维场景,例如三维场景的重建。计算机视觉的研究很大程度上针对图像的内容。对于一个计算机视觉系统来说,它主要包括以下部分:程序控制、事件检测、信息组织、物体与环境建模、交感互动。计算机视觉系统的结构很大程度上依赖于其具体应用方向,同时也可由其功能决定:是预先固定的抑或是在运行过程中自动学习调整。但在所有的计算机视觉系统中,图像处理、预处理、特征提取、检测/分割、高级处理几乎是必不可少的。 识别、运动、场景重建、图像恢复是计算机视觉中较为经典的问题。其中,识别就是判定一组图像数据中是否包含某个特定的物体,图像特征或运动状态。这一问题通常可以通过机器自动解决,但是到目前为止,还没有某个单一的方法能够广泛的对各种情况进行判定:在任意环境中识别任意物体。对于运动问题,基于序列图像的对物体运动的监测包含多种类型,例如自体运动和图像跟踪。在场景重建方面,给定一个场景的二或多幅图像或者一段录像,场景重建寻求为该场景建立一个计算机模/三维模型。最简单的情况便是生成一组三维空间中的点。更复杂的情况下会建立起完整的三维表面模型。而在图像恢复中,计算机视觉主要用来移除图像中的噪声。 在进行计算机视觉方面的系统开发时,有一个很有用的工具库,即OpenCv,它是Intel资助的开源计算机视觉库,是一套关于计算机视觉的开放源代码的API 函数库,由一系列C函数及C++类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。一个典型的计算机视觉算法应包括:数据获取(视频和图像)、预处理(降低噪声,光照、亮度归一化,模糊化,锐化,腐蚀,膨胀等)、特征提取、特征选择、分类器涉及与训练、分类判别。OpenCv对于这六个部分,分别提供了API。但在进行相关部分的研究时,仅有OpenCv是满足不了开发人员的需要的,这就需要去查阅计算机视觉、模式识别、机器学习领域顶级会议、期刊、杂志上面发表的文章,然后再根据这些文章中阐述的原理和方法,来编程实现需要的东西。 随着计算机硬件性能的不断提高,计算机视觉技术的应用从传统的工业自动化、移动机器人视觉导航、医学图像分析、遥感图像等领域逐渐扩展到基于生物特征的识别和验证、基于视觉的人机接口和人机交互、视频监控等领域。在这些以人为中心的计算机视觉应用中,人体是主要对象,涉及对人体的静态和动态特征检测、识别及理解。在现实生活中,我们需要计算机对自然、连续的动作和行为进行分析。基于这种事实,一些技术难题由此而生:分布式视觉信息处理方法和系统、自然连续动作和行为的分割及多层次模型、基于上下境行为的理解。 通过计算机视觉课程讲座的学习,我对该课程有了初步了解,而文中所提的相关概念和理解是我通过查阅相关文献和网络资源所总结的。如果所述的一些技术难题得到解决,将给社会带来极大的经济效益。

岗位信息以下岗位信息排名不分先后

岗位信息(以下岗位信息排名不分先后) 中国市政工程中南设计研究总院有限公司 (简称:中南市政总院,英文缩写:)创建于1954年,原直属建设部,2000年中央所属工程勘察设计单位体制改革后,进入中国中信集团。我院现在是同时拥有工程设计综合甲级资质、工程勘察综合甲级资质、城乡规划综合资质甲级的六家设计院之一,正在朝着“国内领军、国际知名工程公司”的目标奋勇前进。岗位信息: 给排水设计岗、环境工程设计岗、水利工程岗、桥梁设计岗、道路设计岗、结构设计岗、隧道及地下工程、物探工程、暖通工程、岩土工程、建筑设计岗、景观建筑设计岗、风景园林设计岗、电气设计岗、自控仪表、工程经济岗、项目管理、经营管理、战略管理、会计、财务管理、法律、计算机软件与开发、试验员、技术质量管理、人力资源管理 湖北省联合发展投资集团有限公司 联投集团成立于2008年9月,诞生于武汉城市圈“两型”社会综合配套试验区获批的历史时刻,肩负着以“政府引导,市场化运作”的经营宗旨,探索城市化发展新模式的历史使命。作为湖北省政府直属的大型国有企业,联投集团成立之初就立志成为湖北乃至中国的“淡马锡”。截至目前,集团已发展至资产规模近2000亿元,带动社会投资上千亿元,“联投系”4家企业主体信用创,拥有30家出资公司,企业员工总数达10000余名。 岗位信息: 会计、财务管理、金融、经济学等;法学等;市场营销、旅游管理;计算机、软件工程、信息管理等;机电工程、安全工程、环境工程、采矿、测量、材料、木结构木材科学与技术、化学工艺、电气及自动化等;建筑学、城市规划、园林及景观设计、土地资源管理、土木工程、工程造价、给排水、工民建、道路桥梁、市政工程、工程管理等;新闻、行政管理、人力资源、中文、企业管理、党建、俄语等;平面设计、门窗设计等

计算机视觉与图像处理

基于SURF算法人脸检测识别跟踪技术的研究 项有元 (上海大学机电工程与自动化学院,上海200072) 摘要:人脸检测识别跟踪技术已经成为机器人视觉研究领域的热点问题。基于SURF的特征提取与匹配算法对处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,具有很强的匹配能力,而且速度较快。本文主要介绍SURF 算法的基本原理,并将该算法与层叠分类器相结合,应用于人脸检测识别中,然后运用OPencv的函数库进行编程,在实验室中采用XBox360视觉传感器kinect采集图像,检测人脸得到了很好的实验效果。实验证明:SURF算法对人脸尺寸变化、旋转,光照变化都有很强的鲁棒性。 关键词:SURF;层叠分类器;人脸检测 Research on Face Detecting Recognition and Tracking Technique Based on SURF Algorithm XIANG You-yuan (School of Mechanical and Electrical Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai 200072, China) Abstract: Face detection recognition tracking technology has become a hotspot in the field of robot vision research. The algorithm which based on the SURF of feature extraction and matching can deal with translation, rotation, affine transformation of matching problem that happened between two images , and has a strong ability to match, and the speed is fast. This paper mainly introduces the basic principle of SURF algorithm, and the combination of application of the algorithm and the cascade classifier in face detection recognition, and then use OPencv function library for programming .At last,it uses XBox360 visual sensor kinect to collect image in the laboratory, and can get a good experimental result.This experimental proof: that SURF algorithm has a strong robustness in face size changing, rotation, illumination changing. Key words: SURF; Cascade Classifier; Face Detecting

计算机视觉工程师岗位工作职责范本

岗位说明书系列 计算机视觉工程师岗位工 作职责 (标准、完整、实用、可修改)

编号:FS-QG-65179计算机视觉工程师岗位工作职责 Computer vision engineer job responsibilities 说明:为规划化、统一化进行岗位管理,使岗位管理人员有章可循,提高工作效率与明确责任制,特此编写。 简介:计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。 计算机视觉工程师职位描述(模板一) 岗位职责: 1.负责图像算法的设计和研发。包括但不限于:OCR、图像分析,图像识别,图像检测等方向; 2.负责业务环节中图像相关应用问题的需求发掘,设计,技术研发,以及推动上线落地和不断迭代优化;

3.跟踪前沿的算法理论,并且将优秀的算法应用到业务场景中,提升业务效果。 任职要求: 1.有良好的图像处理,机器学习研究背景,有代表性的成果或论文; 2.至少对于以下领域之一有良好的实际项目经验积累:使用深度学习解决图像中的目标检测和识别、图像分类、区域分割、字符识别、图像检索、图像内容理解、OCR等等; 3.精通机器视觉领域的常见开发包如OpenCV等; 4.熟悉Tensorflow开源框架者优先考虑; 5.扎实的数学基础,良好的英文论文阅读能力; 6.计算机、数学相关专业本科及以上学历; 7.良好的工程能力、良好的沟通、总结能力。计算机视觉工程师职位描述(模板二) 岗位职责: 1.负责计算机视觉算法和深度学习算法的前沿技术的研发工作; 2.负责物体检测(行人、车辆、通用目标)、分类、跟踪、

计算机视觉在自动驾驶中的应用及算法

薛毅恒 11510365 2018年11?22? 计算机视觉在?动驾驶中的应? ——《机器学习》课程报告 近些年来随着??智能的兴起与物联?的结合,在?活中越来越多的?业被机器所取代或者被机器提?了很?的效率。在?动驾驶领域,属于“?速、?危”?向,·门槛很?,对实验和研究的要求也?常?。随着技术的飞速发展,?动驾驶这个领域也逐渐被攻破,虽然有类似“Uber?动驾驶致命事故”这样的案例发?,但我们还是需要客观的审视这个技术,从需求点出发解决问题,才能使得技术为我们“服务”。 在?动驾驶领域通过计算机视觉技术可以达到如下的?的: 1.Location 2.Detection https://www.360docs.net/doc/ba13459481.html,ne 2.2.Car 3.Segmentation 4.Traf?c Sign 4.1.Detection 4.2.Recognition 5.SLAM Control 通过计算机视觉来解决这些问题,是需要我们通过相机或雷达的?式向计算机输?数据(环境信息)等有效内容之后,计算机会反馈?系列的指令,类似加速、减速、左转、右转等?些和汽车运动控制相关的指令。 ?.输?信息 雷达和相机是?前解决这个问题的两个学派或两个研究?向。 1.雷达(激光雷达、毫?波雷达) 1.1.激光雷达

激光雷达是指以激光为?作光束的雷达,向?标发射探测信号(激光束), 然后将接收到的?标反射回来的信号(?标回波)与发射信号进??较,做适当的处理后就可以获得?标的有关信息,包括?标距离、?位、?度、速度、姿态、形状等参数。 激光雷达精度?,但是价格昂贵。对?艺?平要求?。 1.2.毫?波雷达 毫?波实质上是电磁波,频段?较特殊,频率?于?线电又低于可见光与 红外线,?约在10GHz-200GHz ,?常适合车载领域的频段。常见的?个频段如下: 根据国内产业机构调查,2014年汽车毫?波雷达销量120万颗,2015年180 万颗,每车需要前后两颗,今年会突破500万颗。 1.3.超声波雷达 超声波发射器向外?某?个?向发射超声波信号,在发射的同时开始计时, 超声波通过空?进?传播,传播途中遇到障碍物就会反射回来,接收器在收到反射波的时刻就停?计时。已知空?中超声波的传播速度是340m/s ,通过记录时间t ,就可以测算出距离s 。 超声波雷达在速度很?的情况下有局限性,因为 声?的传播速度受天?情 况的?扰较强。在短距离测量中,超声波测距传感器具有?常?的优势。 1.4.激光雷达和毫?波雷达的区别 激光雷达的稳定性?,精度?,但是探测范围窄,有部分咋当后?法正常 使?,在?雪雾霾天?不能开启,受环境影响?,没有穿透能?,探头必须完频段(GHz ) 特点应?领域24-24.25频率低,带宽窄,250MHz 汽车盲点监测、变道辅助,检测周围车辆,是否符合变道要求。77频率?,带宽?,800MHz 探测与前车的距离以及前车速度,?于紧急制动等主动安全领域79-81 带宽很宽,分辨率 ?达5cm 精确定位

技术大分类

技术大分类: 算法: 基本算法 数据结构的算法 数论与代数算法 计算几何的算法 图论的算法 动态规划以及数值分析 加密算法 排序算法 检索算法 随机化算法 并行算法 厄米变形模型 随机森林算法 分类算法(解决数据挖掘问题)。 目前主流的算法工程师包括 1.音/视频算法工程师(通常统称为语音/视频/图形开发工程师) 2.图像处理算法工程师 3.计算机视觉算法工程师 4.通信基带算法工程师 5.信号算法工程师 6.射频/通信算法工程师 7.自然语言算法工程师 8.数据挖掘算法工程师 9.搜索算法工程师 10.控制算法工程师(云台算法工程师,飞控算法工程师,机器人控制算法) 11.导航算法工程师 算法工程师大致分类与技术要求 (一)图像算法/计算机视觉工程师类 包括:图像算法工程师,图像处理工程师,音/视频处理算法工程师,计算机视觉工程师。 应用领域: 互联网:如美颜app 医学领域:如临床医学图像

汽车领域 人工智能 (二)机器学习工程师 包括机器学习工程师 应用领域: 人工智能,比如各类仿真、拟人应用,如机器人 医疗用于各类拟合预测 金融高频交易 互联网数据挖掘、关联推荐 无人汽车,无人机 (三)自然语言处理工程师 包括:自然语言处理工程师。 应用领域: 口语输入、书面语输入、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。 (四)射频/通信/信号算法工程师类 包括:3G/4G无线通信算法工程师,通信基带算法工程师,DSP开发工程师(数字信号处理),射频通信工程师,信号算法工程师 应用领域: 通信 VR 物联网/车联网 导航,军事,卫星,雷达. (五)数据挖掘算法工程师类 包括:推荐算法工程师,数据挖掘算法工程师 应用领域: 个性化推荐 广告投放 大数据分析

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