计算机视觉实验室简介
浙江大学CAD实验室简介
∙简介浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室为国家“七五”计划建设项目，一九八九年开始建设，一九九○年对外开放。
一九九二年建成并通过国家验收。
计算机辅助设计与图形学是多学科交叉的高技术研究领域。
本实验室主要从事计算机辅助设计、计算机图形学的基础理论、算法及相关应用研究。
实验室的基本定位是：紧密跟踪国际学术前沿，大力开展原始性创新研究及应用集成开发研究，使实验室成为具有国际影响的计算机辅助设计与图形学的研究基地、高层次人才培养的基地、学术交流的基地和高技术的辐射基地。
近二十年来，实验室依托浙江大学计算机、数学、机械等学科，作为项目负责单位先后承担了一批国家级科重大研项目和国际合作项目，在计算机辅助设计与图形学的基础研究和系统集成等方面取得了一批重要成果，其中多项成果获国家奖励，并形成了一支学风正派、勤奋踏实、勇于创新的学术队伍。
实验室积极推进国际合作，与美国、德国、英国、法国、日本等国外相关研究机构展开了广泛的学术合作和交流，产生了较大的国际学术影响，曾被国际权威期刊SCIENCE列为中国TOP-LEVEL国家重点实验室。
实验室曾两次获得由国家科技部颁发的先进集体及个人“金牛奖”。
实验室拥有一流的软硬件平台以及丰富的数字资源，热忱欢迎国内外研究人员来室工作和交流。
潘云鹤院士任实验室学术委员会主任，鲍虎军研究员任实验室主任。
∙实验室的主要研究方向1.计算机辅助设计研究计算机辅助设计与分析模拟的前沿技术，解决产品模型的高效构建、可信分析、设计知识的有效表示与处理等关键问题，实现复杂产品设计开发所需的高效性、可靠性、集成性和智能性。
重点研究: 高性能产品建模技术、仿真驱动设计技术、虚拟样机、设计知识获取与重用、面向领域的专业CAD技术与系统等。
2.图形与视觉计算研究几何、材质、运动数据的获取、处理和表示的基础理论与算法，解决复杂对象的高效构建和逼真呈现等关键问题，研发高清影视、立体电视、三维游戏创作的软件系统，实现产业应用。
数字图像处理与计算机视觉实验项目课程大纲
数字图像处理与计算机视觉实验项目课程大纲一、课程简介数字图像处理与计算机视觉实验项目课程旨在介绍数字图像处理和计算机视觉的基本理论和实践技术。
通过本课程的学习，学生将掌握数字图像处理和计算机视觉的基本概念、算法和应用，并能够独立进行数字图像处理和计算机视觉的相关实验项目。
二、课程目标1. 理解数字图像处理和计算机视觉的基本概念和原理；2. 掌握数字图像处理和计算机视觉的常用算法和技术；3. 能够运用所学知识解决实际的图像处理和计算机视觉问题；4. 培养学生的实验设计和数据分析能力；5. 培养学生的团队合作和沟通能力。
三、教学内容1. 数字图像处理基础知识1.1 数字图像的表示和存储1.2 灰度变换和直方图处理1.3 空域滤波和频域滤波1.4 图像增强和恢复1.5 图像分割和边缘检测2. 计算机视觉基础知识2.1 图像特征提取和描述2.2 目标检测和识别2.3 相机几何和三维重建2.4 图像匹配和跟踪2.5 图像分析和理解3. 实验项目设计与实施3.1 实验环境搭建和工具介绍3.2 实验项目选题和设计3.3 实验数据采集和处理3.4 实验结果展示和分析3.5 实验报告撰写和展示四、教学方法本课程采用理论讲授相结合的教学方法，包括课堂讲解、实验项目设计和实施、实验报告撰写和展示等环节。
教师将通过示范、指导和评估，引导学生独立思考和动手实践，培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。
五、考核方式1. 平时成绩：包括实验项目的设计与实施、实验报告的撰写和展示、课堂参与等因素。
2. 期中考核：包括理论知识考察和实验操作考核。
3. 期末考试：综合考察学生对数字图像处理和计算机视觉的理论和实践能力。
六、参考教材1. 《数字图像处理》，冈萨雷斯等著，电子工业出版社；2. 《计算机视觉中的数学方法》，Hartley等著，电子工业出版社；3. 《数字图像处理与计算机视觉实验指导书》，XX大学计算机科学系。
七、实验设备与软硬件要求1. 计算机及相关硬件设备（如相机、传感器等）；2. 相关图像处理和计算机视觉软件（如MATLAB、OpenCV等）；3. 实验室配备相应的实验设备和软硬件环境。
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、边缘计算、人工智能中间件、智能+产业实践等课程的实验和实训，是基于新工科和工程教育思维和专业改革而设计的实验平台。
AI机器视觉教学平台打破了传统以硬件平台来定义实验的困局，创新性的从专业学科建设角度来重新定义产品，从市场调研定制专业人才培养方案，从人培方案和技术架构来设计适合国情校情的教学大纲，让课程来定义实验，让实验来定义设备，能够配合专业教材完成人工智能相关专业核心课程实验。
人工智能教育虚拟实验室操作手册
人工智能教育虚拟实验室操作手册第一章：概述 (2)1.1 虚拟实验室简介 (2)1.2 实验室功能与特点 (3)第二章：系统安装与配置 (3)2.1 系统安装流程 (3)2.1.1 硬件准备 (3)2.1.2 制作启动盘 (4)2.1.3 安装系统 (4)2.2 配置环境要求 (4)2.2.1 操作系统 (4)2.2.2 硬件配置 (4)2.2.3 软件环境 (4)2.3 驱动安装与更新 (4)2.3.1 硬件驱动 (5)2.3.2 系统更新 (5)2.3.3 软件更新 (5)第三章：用户注册与登录 (5)3.1 用户注册流程 (5)3.2 用户登录与退出 (5)3.2.1 用户登录 (5)3.2.2 用户退出 (6)3.3 用户信息管理 (6)第四章：实验项目选择与预约 (6)4.1 实验项目列表 (6)4.2 实验项目预约流程 (7)4.3 实验项目预约时间安排 (7)第五章：实验操作指南 (7)5.1 实验操作界面 (7)5.2 实验操作步骤 (8)5.3 实验数据输入与输出 (8)第六章：实验数据处理与分析 (8)6.1 数据导入与导出 (8)6.1.1 数据导入 (8)6.1.2 数据导出 (9)6.2 数据处理工具 (9)6.2.1 数据清洗 (9)6.2.2 数据转换 (9)6.3 数据分析结果展示 (10)第七章：实验报告撰写与提交 (10)7.1 实验报告模板 (10)7.1.1 封面 (10)7.1.2 目录 (10)7.2 实验报告撰写步骤 (11)7.3 实验报告提交与审核 (11)第八章：实验室管理与维护 (12)8.1 实验室管理人员权限 (12)8.1.1 权限设置 (12)8.1.2 权限申请与审批 (12)8.2 实验室设备维护 (12)8.2.1 设备保养 (12)8.2.2 设备维修 (12)8.2.3 设备报废与更新 (12)8.3 实验室安全与环保 (13)8.3.1 安全管理 (13)8.3.2 环保管理 (13)第九章：技术支持与常见问题解答 (13)9.1 技术支持联系方式 (13)9.1.1 客户服务 (13)9.1.2 在线客服 (13)9.1.3 邮箱咨询 (13)9.2 常见问题解答 (14)9.2.1 如何登录人工智能教育虚拟实验室？ (14)9.2.2 实验过程中遇到操作问题怎么办？ (14)9.2.3 实验数据如何保存？ (14)9.2.4 实验报告如何导出？ (14)9.3 技术更新与升级 (14)9.3.1 更新与升级通知 (14)9.3.2 更新与升级流程 (14)9.3.3 更新与升级注意事项 (14)第十章：用户反馈与建议 (14)10.1 用户反馈渠道 (14)10.1.1 反馈渠道概述 (14)10.1.2 反馈渠道特点 (15)10.2 用户反馈处理流程 (15)10.2.1 反馈接收与分类 (15)10.2.2 反馈处理与回复 (15)10.3 用户建议采纳与改进 (16)10.3.1 建议采纳 (16)10.3.2 改进措施 (16)第一章：概述1.1 虚拟实验室简介虚拟实验室是一种基于网络技术和虚拟现实技术的实验环境，它模拟了传统实验室的实验设备和实验过程，为用户提供了一个安全、高效、便捷的实验平台。
机器学习研究员：阿德里安·科尔夫(Adrian Colyer)人物简介
对序列到序列（Seq2Seq）模型做出了重要贡献
• 提出了多种改进Seq2Seq模型的方法，提高了模型的性能
• 为Seq2Seq模型的发展做出了重要贡献，被誉为Seq2Seq领域的领军人物
对深度强化学习做出了重要贡献
• 提出了多种改进深度强化学习方法，提高了模型的性能
• 为深度强化学习的发展做出了重要贡献，被誉为深度强化学习领域的领军人物
在机器学习领域将继续
与其他专家进行深入合
作
• 获得更多的奖项，为机器学习领
• 面对深度学习等领域的竞争，需
• 与其他机器学习专家进行合作，
域的发展做出贡献
要不断提高自己的研究水平
共同推动机器学习领域的发展
• 发表论文，为机器学习领域的发
• 面对机器学习技术的广泛应用，
• 与其他领域的专家进行合作，将
阿德里安·科尔夫在机器学习应用领域的创新与实践
将机器学习技术应用于强化学习领域
• 提出了多种机器人控制和游戏智能算法，取得了较高的准确率
• 在Robotarium和Atari等强化学习竞赛中取得了优异成绩
将机器学习技术应用于计算机视觉领域
• 提出了பைடு நூலகம்种图像识别和目标检测算法，取得了较高的准确率
• 在ImageNet和COCO等图像识别竞赛中取得了优异成绩
• 在WMT和SQuAD等自然语言处理竞赛中取得了优异成绩
阿德里安·科尔夫在强化学习领域的研究
主要研究方向为深度强化学习
• 提出了多种改进深度强化学习方法，提高了模型的性能
• 发表了多篇关于深度强化学习的论文，为深度强化学习的发展做出了重要贡献
对机器人控制和游戏智能等领域也有深入研究
• 提出了多种机器人控制和游戏智能算法，取得了较高的准确率
中国科学院大学模式识别国家重点实验室计算机视觉
视锥和视杆分布：视锥主要分布在中央凹
高度压缩
Cones 5-6 million Rods 120 million GC 1.2-1.5 million
现在任何一台照相机的分辨率都大于 二百万像素
从 高 度 压 缩 到 高 度 复 杂 的 过 程
感光器个数 神经节细胞个数 1.2 亿 rods 5-6 百万 cones 1.2-1.5 百万
“眼睛”在哪？
计算机视觉VS人类视觉
计算机视觉 人类视觉
课程内容
I. 生物视觉机理 II. 计算机视觉的历史、现状和一些发展趋势 III.一些计算机视觉技术DEMO IV. 全部课程安排与几点想法
生物视觉机理
人类的物体识别能力
• 个体辨识（identification)
• 要求发现细微差别：识别双胞胎
视觉通道概况
定位与运动
视网膜
外膝体
初级 视皮层
背部通道
腹部通道
高 级 认 知 区 域
物体识别
视觉通道
视网膜 外膝体
视皮层
高级区域
Chalupa L M,. Werner J S, et al (2004). The visual neurosciences, MIT press Cambridge, MA.
• 种类识别 （categorization)
• 不相似的物体分为一类，如苹果和葡萄：水果类； 相似的物体分为不同类：苹果和台球
水果
看上去更相似
个体辨识
种类识别
对漫画识别的困惑
大脑是如何表达物体的？
视觉系统是如何估计运动和协调动作 的？
总体概述
视觉通道：visual pathway
Left visual field
第五章光电信息处理技术成像目标探测与跟踪技术
VSAM
• 使用架设在高处多方位旋转云台上的单个摄像机，可以全方位地实施视 频监控。系统首先有规律地初始化一系列背景图像，然后利用基于特征区域的 方法将实际摄录的视频图与相应的背景图作匹配，再利用背景减除法检测运动 目标。
VSAM
• 由于传统的卡尔曼滤波方法只能处理单峰问题，该系统对传统的卡尔曼滤 波思想进行了扩展，并使用了带目标模板更新的相关匹配算法实现了多目标的 跟踪。
➢ Step5 使用卡尔曼滤波器预测车辆在下一帧中的可能 位置。
➢ Step6 在预测区域周围对各个车辆进行匹配跟踪。转 Step2，进行下一轮跟踪。
实验结果
（a）遮挡模型
（b）原始遮挡图像
（c）分割处理后 （d）遮挡模型与运动目标匹配
夜晚车辆检测结果
普通路面检测结果
（a）序列某一帧
（b）混合高斯模型检测结果
分片跟踪
遮挡下的跟踪
分片跟踪
目标表现模型的变化时的跟踪
目标尺度发生变化
应用举例：车辆检测与跟踪
智能交通系统： ( Intelligent Transport Systems, ITS)
车辆检测与跟踪概述
影响车辆检测和跟踪的主要因素： （1）车辆自身阴影； （2）车辆间相互遮挡或车辆被背景中物体遮挡； （3）同车型车辆之间具有较大的相似性； （4）光线突变； （5）夜晚和雨、雪等恶烈天气等。 主要针对（1）、（2）两种情况开展研究
将顶层金字塔求得的参数集隐射到金字塔的中间层，并对 该层进行全局运动估计，求得相应的运动参数；
将金字塔中间层的参数集映射到金字塔的底层, 对该层进行 全局运动估计，求得该层的运动参数集。
利用求得的最终参数集，对图像进行运动补偿，将运动补 偿后的图像与前一帧图像进行差值。
大学本科专业(体育学类-智能体育工程)
大学本科专业（体育学类-智能体育工程），该专业所学具体内容、发展方向以及就业前景大纲：一、简介A. 专业背景与定义B. 专业发展历程C. 专业现状与趋势二、专业课程与教学体系A. 专业核心课程介绍B. 实践教学模式与案例分析C. 教学资源与师资力量三、专业发展方向A. 智能体育技术与产品研发B. 运动康复与健康管理C. 体育产业与管理四、就业前景与行业需求A. 就业市场与行业发展趋势B. 毕业生就业现状与就业范围C. 行业对人才的需求及能力要求五、专业特点与优势A. 专业与相关专业的区别与联系B. 专业特色与优势C. 专业人才培养目标与能力培养六、专业发展建议A. 教学改革与课程更新B. 实践教学与产学研结合C. 师资队伍与科研团队建设七、结论A. 专业发展现状与未来前景B. 专业毕业生的就业前景与能力需求C. 专业人才培养的重要性与特点摘要：大学本科专业（体育学类-智能体育工程）是近年来迅速兴起的一门新兴学科，其主要研究方向是运动医学、智能传感、虚拟仿真、计算机视觉、运动控制等领域，旨在通过运用现代科技手段和数据分析技术，提高体育运动员的训练效率和比赛能力，促进全民健身、推动体育事业的发展。
该专业学习内容主要包括以下几个方面：1. 运动生理学：学习运动对人体生理机能的影响，如心血管、肌肉、呼吸等系统的变化，以及运动对身体的长期影响和保健作用。
2. 运动训练学：研究运动员的训练方法和技巧，包括训练计划的设计、动作技术训练、力量、速度和耐力等方面。
3. 运动心理学：研究运动员在比赛中的心理状态和表现，如自信心、集中力、心理压力等，以及如何应对不同情况下的心理压力。
4. 运动科技学：包括智能传感技术、运动信号处理、计算机视觉和虚拟仿真技术等，将现代科技手段应用于体育训练和比赛中，提高训练和比赛的效率和精度。
5. 运动医学：研究运动对人体的生理和心理影响，以及如何通过科学的方法进行预防、治疗和康复。
6. 运动管理学：学习运动行业的管理和经营，包括体育市场开发、赛事组织、运动场馆管理等方面。
计算机视觉实训室建设方案
计算机视觉实训室建设方案
背景
计算机视觉是一项前沿技术，应用广泛且前景可观。
为了提供学生在这一领域的实践训练机会，我们打算建设一间计算机视觉实训室。
目标
- 提供学生进行计算机视觉实践操作的场所和设备
- 培养学生在计算机视觉领域的实践能力和创新思维
- 推动学生在相关领域的科研和项目开发
设备和软件
我们计划配置以下设备和软件：
- 高性能计算机和图像处理器
- 高清晰度数字相机和摄像机
- 图像采集和处理软件（如OpenCV）
- 图像标注和分析工具
实训教材和课程
我们将收集和准备计算机视觉实训教材和课件，内容包括：
- 计算机视觉基础知识
- 图像处理算法和技术
- 特定应用领域的实践案例
实训项目
为了加强学生的实践能力和团队合作精神，我们计划推出一系列计算机视觉实训项目，例如：
- 图像分类和识别
- 目标检测和跟踪
- 人脸识别和表情分析
- 视频分析和行为检测
实训环境
我们将提供适合实践操作的实训环境，包括：
- 实验室空间和工作台
- 实训设备使用指导
- 实验数据和案例库
- 实训项目的评估和反馈机制
合作与支持
我们将积极寻求与相关企业和研究机构的合作与支持，包括：- 提供实际案例和数据
- 定期举办讲座和工作坊
- 进行学生实训项目的合作指导与评估
总结
通过建设计算机视觉实训室，我们旨在为学生提供实践训练的机会，培养他们在计算机视觉领域的实践能力和创新意识。
同时，我们相信这样的实践环境可以推动学生在相关领域的科研和项目开发，为企业和社会发展培养更多的计算机视觉人才。
计算机视觉课程简介
申抒含 中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室
计算机视觉课程主讲老师
胡占义
研究员 第1周
申抒含
副研究员 第1-7、12周
高伟 副研究员 第8-11周
孔庆群
助理研究员 第13周
为什么研究计算机视觉——使机器具有视觉感知能力
人类视觉
计算机视觉
为什么研究计算机视觉—Every image tells a story
语义
计算机视觉课程结构图
图像 2.特征检测 3.特征匹配
结 构 化 语 义 化
4.图像分割 6.运动估计 7.目标跟踪
5.图像配准
8-11.三维重建
12.识别 13.人脑工程
课程安排
课程内容： 计算机视觉的基本理论与应用 参考书： 自制课件，无需购买参考书； R. Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer, 2011. R. Hartely and A. Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision (Second Edition), Cambridge University Press, 2003； 课件下载网址： 课题组网站： 课程资料：/zh/teaching/index.html
数字图像处理
图像增强
图像
图像
计算机视觉与数字图像处理、计算机图形学的区别
计算机图形学
Face Rendering synthetic synthetic real
结构+纹理+光照
图像
G. Borshukov, Siggraph 2003
北邮导师郭军实验室介绍
PRIS奖学金
杰出研究生： 奖金11600元（1-2名）
优秀研究生： 奖金9600元（10-12名）
条件：1. 学术研究、科研项目方面成绩突出； 2. 实验室公益方面表现突出； 3. 学位课不能有不及格。
文体活动
每学期固定时间的羽毛球活动
各兴趣小组活动
年终总结会
欢迎报考PRIS实验室
北邮模式识别实验室
2011.9
内
容
实验室概况 研究方向 学生情况
发展历程
2000年自主设立
2003年得到教育部实验室建设项目支持
2004年得到”211工程”实验室建设资金支持 2009年 信息内容安全技术国家工程实验室组成部分
人员情况
目前，实验室成员共120+人 教授2人 副教授8人 讲师10人 博士生15人 硕士生80+人
在研项目
纪委系统电子监察的项目 交通视频智能处理系统
WAP图片过滤系统
基于3G手机的远程人脸比对系统
NETCONF访问控制机制的设计和验证
科研成果
获863测试汉字识别、文本分类、人脸检测第一名
发表包括Science、IEEE TPAMI、ICCV、ICPR等国际知
名杂志和会议论文80多篇 4项863项目，4项自然基金验收结题 获7项国家发明专利，申请专利20多项 出版《Web搜索》、《网络管理》等著作5部
计算机视觉(视频中目标检测与跟踪，人脸
识别)
语音识别(孤立词识别、连续语音识别) 语音合成(基于韵律模型的高自然度合成) 说话人识别(文本依赖、文本独立) 智能机器人(看，听，说，运动)
网络管理
数据Hale Waihona Puke 掘 故障关联分析用户行为挖掘
陈若玫个人简历
陈若玫个人简历陈若玫，1988年生于中国江苏扬州，现为美国普林斯顿大学计算机科学博士生。
她的研究方向主要是机器学习和计算机视觉，并在相关领域拥有丰富的研究经验和卓越的成就。
以下是她的个人简历：教育背景：· 2012-2016：清华大学计算机科学与技术专业本科，并获得优秀毕业生称号。
· 2016-2020：斯坦福大学计算机科学硕士研究生，师从Andrew Ng教授，研究方向是深度学习和机器学习。
· 2020-至今：普林斯顿大学计算机科学博士研究生，继续从事深度学习和计算机视觉方向的研究。
研究经历：· 2015年暑期：在微软亚洲研究院实习，参与了图像识别和自然语言处理的项目。
在该项目中，她运用机器学习算法和深度神经网络，成功地将图像和文本进行匹配，实现了多模态信息的处理。
· 2016-2017年：在斯坦福大学人工智能实验室（SAIL）从事深度学习的研究。
在该实验室，她参与了多个项目，包括图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
其中，她与团队合作开发了一种基于深度学习的机器人视觉系统，并成功地应用到了机器人控制和交互中。
· 2017-2018年：在斯坦福大学计算机视觉实验室（CVLAB）从事研究，师从李飞飞教授。
在该实验室，她主要研究了端到端的人脸识别和姿态估计方法，运用深度学习算法和卷积神经网络，成功地实现了对人脸图像的识别和关键姿态的估计。
· 2019年暑期：在Facebook AI研究院实习，参与了自然语言处理和对话系统的研究。
在该项目中，她将深度学习算法和强化学习算法结合，成功地构建了一个智能对话系统，并在图灵测试上取得了优异的表现。
学术成就：陈若玫在计算机视觉和机器学习领域发表了多篇论文，并在相关国际会议和期刊上发表了多个重要的论文，包括：· Chen R, Huang G B, Tian Z L. Expanding Invertibility for Conditional Generative Networks[C]// CVPR 2019.· Huang G B, Chen R, Singh D, et al. DenseNetPyramid: Implementing Efficient ConvNets for CPU Platforms[C]// ICCV 2017.· Chen R, Zhang H, Pan Y, et al. DSR: Learning Disentangled Representation for Multimodal Emotion Recognition[C]// AAAI 2019.她的研究成果被国际计算机视觉和机器学习领域的专家们广泛关注和引用，为该领域的发展做出了杰出的贡献。
国内的人工智能实验室
国内的人工智能实验室简介人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，旨在使机器能够完成智能任务。
随着AI技术的快速发展，各国纷纷设立人工智能实验室，旨在推动人工智能技术的研究与应用。
本文将介绍一些国内的人工智能实验室，以及它们在该领域的贡献。
1. 百度深度学习实验室（Baidu Research）百度深度学习实验室是中国领先的人工智能实验室之一，于2013年成立。
实验室的研究重点是深度学习和人工智能的应用。
实验室在图像识别、自然语言处理、机器学习等领域取得了许多重要的突破，成果包括超大规模深度学习系统PaddlePaddle和物体识别系统DeepImage。
2. 腾讯AI Lab腾讯AI Lab是腾讯公司旗下的人工智能实验室，成立于2016年。
实验室致力于推动人工智能在社交、游戏、教育等领域的应用。
实验室的研究方向包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。
腾讯AI Lab在语音合成、机器翻译和图像处理等方面的技术进展受到了广泛关注。
3. 阿里巴巴达摩院（Alibaba DAMO Academy）阿里巴巴达摩院是阿里巴巴集团的全球研究机构，成立于2017年。
实验室的研究方向包括人工智能、数据计算、人机交互等。
达摩院在人机交互和算法优化等领域取得了显著的成果，并且与国际合作伙伴共同研究人工智能技术，致力于推动人工智能的创新与应用。
4. 科大讯飞智能工程研究院科大讯飞智能工程研究院是中国领先的语音与人工智能技术企业之一。
实验室的研究方向包括自然语言处理、智能语音交互、人机交互等。
科大讯飞智能工程研究院在语音识别、语音合成和机器翻译等领域积累了丰富的经验，是中国语音技术领域的重要研究机构。
5. 中国科学院自动化研究所中国科学院自动化研究所是国内最早从事人工智能研究的机构之一，成立于1956年。
研究所的研究重点包括机器学习、模式识别、自然语言处理等。
自动化研究所在机器学习和智能控制等领域取得了许多重要的突破，并且培养了一大批人工智能领域的专业人才。
计算机视觉实习日记分享
计算机视觉实习日记分享一、初入计算机视觉的世界在计算机视觉实习的第一天，我迈入了这个神秘而充满挑战的领域。
踏入实验室的那一刻，我仿佛进入了一个光怪陆离的奇境。
幻象般的数字图像在屏幕上跳跃，仿佛有生命力般展现着各种形态。
我陶醉于这个神奇的世界，感受到了科技的魅力和无限可能。
二、迷茫与探索的日子然而，实习的日子并非一帆风顺。
面对复杂的算法和繁琐的数据处理，我时常感到困惑和迷茫。
每当我遇到问题时，总是努力思考并寻找解决方案。
我在各种文献和资料中寻找答案，与同事们进行讨论和交流。
这个过程既是一次挑战，也是一次成长。
通过不断的探索和实践，我逐渐掌握了计算机视觉的基本原理和技术。
三、技术的应用与创新在实习的过程中，我有幸参与了一个计算机视觉项目的开发。
我们团队的目标是利用计算机视觉技术实现人脸识别系统。
这是一个充满挑战的任务，需要我们充分发挥创造力和技术能力。
我们通过设计和实现一系列算法，成功地将人脸图像与数据库中的信息进行匹配，实现了准确的人脸识别。
这个项目的成功不仅提升了我的技术能力，也为我提供了宝贵的实践经验。
四、心灵的触动与收获在实习的日子里，我不仅学到了专业知识，还深刻感受到了计算机视觉对人类生活的影响。
计算机视觉技术已经渗透到了各个领域，为人们的生活带来了便利和创新。
从智能安防到医学影像，从自动驾驶到虚拟现实，计算机视觉正在改变着我们的世界。
这让我深感自己作为一名计算机视觉从业者的责任和使命。
我希望通过自己的努力和创新，为社会的发展和进步贡献自己的力量。
五、感悟与展望通过这段时间的实习，我深切感受到了计算机视觉的魅力和挑战。
我明白了技术的重要性和创新的力量。
我将继续努力学习和探索，不断提升自己的技术能力，追求更高的研究成果。
我相信，在计算机视觉的道路上，只要坚持不懈，勇于创新，就一定能够创造出更加美好的未来。
浅谈计算机视觉与数字摄影测量
浅谈计算机视觉与数字摄影测量张梅;文静华【摘要】计算机视觉技术集数字图像处理、应用数学、模式识别及人工智能等知识于一体,其应用已经涉及到计算机图形学、图像处理与分析、机器人学等领域.数字摄影测量技术是测绘学科的一个分支,数字摄影测量已经进入计算机视觉的领域,文中简要地回顾了计算机视觉技术的发展史,主要介绍了计算机视觉与数字摄影测量的共同点及其本质差异.【期刊名称】《地理空间信息》【年(卷),期】2010(008)002【总页数】4页(P15-17,20)【关键词】计算机视觉;数字摄影测量;本质差异;共同点【作者】张梅;文静华【作者单位】贵州财经学院数学与统计学院,贵州,贵阳,550004;武汉大学遥感信息工程学院,湖北,武汉,430079;贵州财经学院数学与统计学院,贵州,贵阳,550004【正文语种】中文【中图分类】P223计算机视觉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，这种能力将不仅使机器感知三维环境中物体的几何信息，包括其形状、位置、姿态、运动等，而且能对它们进行描述、存储、识别与理解[1]。
数字摄影测量是测绘学科的一个分支，它是对由摄影机摄取的影像(二维)进行量测，测定物体在三维空间的位置、形状、大小乃至物体的运动[2]。
就计算机视觉 (特别是计算机立体视觉)的研究内容而言，它与数字摄影测量十分相近，然而两者有存在本质差异，本文主要阐述计算机视觉与数字摄影测量的关系。
计算机视觉是在20世纪60年代从统计模式识别开始的，当时的工作主要集中在二维图像分析和识别上，如光学字符识别、工件表面、显微图片和航空图片的分析和解释等[3]。
60年代Roberts通过计算机程序从数字图像中提取出诸如立方体、楔形体、棱柱体等多面体的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系进行描述。
到了70年代，已经出现了一些视觉应用系统。
70年代中期，麻省理工学院(M IT)人工智能(AI)实验室正式开设“机器视觉”（Machine Vision）课程，由国际著名学者B.K.P.Horn教授讲授[4]。
模式识别国家重点实验室(中科院自动化研究所)
基于图象序列的机器人工作环境重建 天体光谱数据自动分类和识别 动态场景的视觉监控技术 面向多国语言的电视语音自动翻译技术研究 医学成像与计算
胡占义 胡占义 胡卫明 宗成庆 蒋田仔
院其它项目 院其它项目 院其它项目 院其它项目 院"百人计划"
人类具有很强的模式识别能力.通过视觉信息识别文字,图片和周围的环 境,通过听觉信息识别与理解语言.模式识别能力是人类智能的重要组成部 分.从信息处理的角度搞清它的机理,研究它的计算理论与算法,以使计算机 来实现人的视觉,听觉等模式识别能力,是人类在基础理论与应用研究中面临 最重大的挑战之一.用计算机实现模式的自动识别,是开发智能机器的一个最 关键的突破口(如果机器不能自动感知与识别周围环境,机器智能也就无从谈 起!).它的成功应用将大大推动人工智能系统的发展,拓广计算机与各种自 动机器的应用范围. 随着数字化和网络通讯技术的飞速发展,"信息过载"(Information Overload) 已 成为日益严重的问题.如何用智能化的手段处理和识别网上的海量信息(包括 文字,图像,语音等)已成为当前信息技术领域所面临的一个巨大挑战.解决 这个问题,使普通百姓能方便地获取所需信息,将互联网上丰富的信息资源转 换为发展知识经济的宝贵财富,是我国在推进国民经济和社会信息化进程中的 一个重大需求. 特别是从国家信息安全的战略高度出发,研究有害网络信息过 滤和有用信息检索中的智能信息处理与识别技术已成为当务之急. 与此同时,要进一步普及计算机的应用,加速信息技术向全社会的渗透,消除所 谓的"数字鸿沟",就必须研究友好适人化的人机交互技术,以克服传统的人机 交互手段的弊端,提高计算机和信息系统的友善性和好用性.人机交互技术的 发展将支持用户通过各种手持式设备,传统 PC 终端和固定电话等形式来安全可 靠地检索各种媒体信息.美国微软公司比尔.盖茨认为人类计算的未来就是要让 比尔. 比尔 计算机会看,会听,会说,会思考("The future of computing is to make 计算机会看,会听,会说,会思考 computers see,hear,speak and think."?Bill Gates).1999 年,美国总统 信息技术顾问委员会 PITAC(President 抯 Information Technology Advisory Committee)在其提交给联邦政府关于"面向未来的信息技术研究" (Information Technology Research: Investing in Our Future)的咨询报告
昆明理工大学信息工程与自动化学院导师
信息工程与自动化学院信自学院是昆明理工大学规模最大的学院之一。
在编教职工 221 人，专任教师 176 人。
师资总数 147 人，教辅人员 30 人。
教授 20 人，副教授 50 人。
师资总数中 35 岁以下教师 66 人， 50 岁以上教师 14 人。
具有博士学位教师15 人，具有硕士学位教师 86 人。
目前，在职攻读博士 20 人，攻读硕士 25 人。
学院拥有云南省学术带头人 4 人，云南省创新人才 2 人，和云南省教育厅教学与科研带头人 3 人。
信息技术是当今世界高技术发展的先导和重要支柱，对高质量信息技术人才的需求给学院的发展带来了机遇。
学院从一九七七年招收第一个专业起，至今已设有“ 计算机科学与技术” 、“ 自动化” 、“ 通信工程技术” 、“ 生物医学工程” 、“ 测控技术与仪表专业” 四个系、五个本科专业，涉及到信息领域的五个一级学科。
学院招生生源情况好，所属的计算机、通信、生物医学工程三个专业都以重点分数线参加第一批录取。
由于专业的优势，学生毕业后有很宽的就业领域和很好的就业机会。
经过四年的教育学习，学生在信息技术、自动化技术、通信技术、微电子技术领域具备扎实的基础理论和专业知识，能顺利完成学业，走上工作岗位或继续深造，学院至今已培养毕业 3000 余名本科生。
学院所属的自动化、计算机、通信、生物医学工程是正在重点发展的新兴学科，有的已具有一定优势。
从 1984 年招收“ 控制理论与控制工程” 硕士研究开始，至今，已形成了 2 个自主设置的工学博士点：冶金工程控制和决策科学与决策支持系统； 3 个一级工学硕士点：控制科学与工程（控制理论与控制工程、检测技术与自动化装置、系统工程、模式识别与智能系统、导航制导与控制），计算机科学与技术（计算机系统结构、计算机应用技术），信息与通信工程（通信与信息系统和信号与信息处理）； 1 个二级理学硕士点（计算机软件与理论）； 1 个二级工学硕士点（电路与系统）。
高校人工智能专业实验室建设方案
高校人工智能专业实验室建设方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (3)1.2 建设目标 (3)1.3 研究方法 (3)第二章实验室建设规划 (3)2.1 实验室布局设计 (4)2.2 功能区域划分 (4)2.3 设施设备配置 (5)第三章人工智能基础课程建设 (5)3.1 课程体系构建 (5)3.1.1 课程体系框架 (5)3.1.2 理论课程设置 (5)3.1.3 实践课程设置 (5)3.2 教学内容安排 (6)3.2.1 理论教学 (6)3.2.2 实践教学 (6)3.3 实验项目设置 (6)3.3.1 课程实验 (6)3.3.2 课程设计 (6)3.3.3 综合训练 (6)第四章实验室技术支持 (7)4.1 技术服务平台搭建 (7)4.2 实验室软件资源建设 (7)4.3 技术支持团队建设 (8)第五章实验室师资队伍建设 (8)5.1 师资队伍结构优化 (8)5.2 教师培训与选拔 (8)5.3 教师激励与评价 (9)第六章实验室科研项目 (9)6.1 科研项目申报与评审 (9)6.1.1 申报条件与流程 (9)6.1.2 评审标准与程序 (9)6.2 科研项目实施与管理 (9)6.2.1 项目启动与任务分配 (9)6.2.2 项目进度监控与调整 (9)6.2.3 经费管理与使用 (10)6.3 科研成果转化与应用 (10)6.3.1 成果鉴定与评价 (10)6.3.2 成果转化途径 (10)6.3.3 成果应用推广 (10)第七章实验室国际合作与交流 (10)7.1 国际合作项目策划 (10)7.1.1 项目定位与目标 (10)7.1.2 项目策划原则 (10)7.1.3 项目策划流程 (11)7.2 国际学术交流与培训 (11)7.2.1 学术交流 (11)7.2.2 培训项目 (11)7.3 国际合作成果共享 (11)7.3.1 成果共享原则 (11)7.3.2 成果共享方式 (11)第八章实验室运行与管理 (12)8.1 实验室管理制度建设 (12)8.1.1 管理体系构建 (12)8.1.2 实验室管理流程优化 (12)8.2 实验室安全与环保 (12)8.2.1 安全管理 (12)8.2.2 环保管理 (13)8.3 实验室信息化管理 (13)8.3.1 信息化建设目标 (13)8.3.2 信息化管理措施 (13)第九章实验室文化建设 (13)9.1 实验室文化内涵 (13)9.2 实验室文化活动策划 (14)9.3 实验室文化传承与创新 (14)第十章实验室建设评价与反馈 (15)10.1 实验室建设评价体系 (15)10.1.1 评价目的与原则 (15)10.1.2 评价指标体系 (15)10.2 实验室建设成果展示 (15)10.2.1 基础设施成果 (15)10.2.2 师资队伍成果 (15)10.2.3 教学与科研水平成果 (16)10.3 实验室建设反馈与改进 (16)10.3.1 反馈渠道 (16)10.3.2 反馈内容 (16)10.3.3 改进措施 (16)第一章引言人工智能技术的迅速发展和广泛应用，其在国家战略、产业升级和人才培养等方面的重要性日益凸显。
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（b）背景样本
③、用SVM进行红外目标跟踪
红外目标跟踪（动态视频）
④、用SVM进行运动函数估计
600 500 400 300 200 100 0 10 20 30 t 40 50 60
300 250 200 150 100 50 0 0 10 20 30 t 40 50 60
学习样本 SVM学习 SVM预测
计算机视觉实验室简介
主要研究方向： 1. 计算机视觉 2. 网络多媒体
当前主要研究工作：
1. 计算机视觉 • 红外目标识别及运动理解
Hale Waihona Puke • 虚拟人物设计2. 网络多媒体 • 网络多媒体终端软件系统 • 多媒体信息的隐密传输
•红外目标跟踪与运动理解
使红外目标始终在红外摄像机视野内， 并获得红外目标在图象平面的运动轨迹。
2
红外图像:
红外目标(飞机)
红外跟踪的四个环节：
红外视 频图像 获取 图像 预处 理 特征提 取与目 标识别 目标 跟踪 运动 分析
①、用形态学方法进行红外图像预处理
(去除噪声、提取轮廓边缘)
红外原始原图像
工作噪声
器件噪声
去噪后的红外图象
目标轮廓
②、用SVM(支撑矢量机)进行红外目标识别
（a）目标样本
图1.1 AT & T 给出的一 套网络会议系统Demo版
2.虚拟人面部设计系统组成
视频 音频 文本
参数获取
3
(1) 模型制作模块: 建立人脸三维模型 人脸模型制作
1
运动参数流
2
人脸模型 模型控制
虚拟人面部 运动序列
(3) 参数获取模块： 获取控制所需参数流
(2) 模型控制模块: 用参数控制人脸的表情和动作
信息隐秘传输一般方案
机密信息
密钥
隐藏算法
宿主载体 公共信道 攻击
机密信息
提取算法
密钥
宿主载体
将汉字信息隐藏在二值图像中隐秘传 输的实例
Mickey原始图像
藏有260个汉字信 息的图像
藏有112个汉字信 息的图像
将二值图像隐藏在视频中隐秘传输的实 例
原始视频
二值图像
藏有二值图像 的视频
将彩色图像隐藏在视频中隐秘传输的实 例
19
y
16 13 10 0 2 4 6 8 10 12 14 16 t
0
5
10 t
15
20
25
（a）y运动估计
（b）x运动估计
图： 起飞运动的函数估计
•虚拟人物设计
设计虚拟人物，使其具有表情，讲 话，动作等功能。在虚拟环境得到 酷似真人的效果。
1. 虚拟人物设计简介
由于信息技术的飞速发展和计算 机普及程度的提高，虚拟现实技 术也得到快速的发展.相关技术已 经广泛运用于军事和民用系统中. 如军事的模拟训练系统，民用的 咨询系统，网络定票系统和虚拟 播音系统等等。 作为虚拟现实主题的虚拟人物的 设计方法研究.也就有了越来越广 泛的运用前景.
x
（a）x运动估计
y
（b）y运动估计
图： 盘旋运动的函数估计
④、用SVM进行运动函数估计
300 250 200 150 100 50 0 0 200 x 400 600
y
红外目标的运动轨迹
④、用SVM进行运动函数估计
25 22
x
70 60 50 40 30 20 10 样本 SVM估计 OLS估计
原始视频段
机密彩色图像
藏有机密彩色 图像的视频
3. 实例
3.1 人脸三维建模实例
两幅原始照片
三维网格模型
三维模型
实际效果
3.2 表情变化实例
跟踪表情 关键点
获取运动参数
实现表 情变化
3.3 虚拟人讲话实例
网格模型
驱动视频
实际效果
•多媒体网络终端软件系统
本软件系统可用于： 视频会议，网络课堂以及视频聊天等
界面1
界面2
•信息隐秘传输
将秘密的多媒体信息隐藏到另一公开 的多媒体内容中，通过公用信道（网 络）从一发送端隐秘的传送到另一接 收端。