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計算機視覺與應用范文第1篇

關鍵詞：計算機；視覺檢測技術；原理；應用

中圖分類號：TP391.41

受到CIMS的推動和影響，諸多企業的發展趨勢逐步趨向于個性化以及自動化，這種大的發展趨勢間接的對我國的計算機輔助技術提出了更高的要求，計算機相關技術的發展面臨著更加嚴峻的挑戰。就現階段分析來看，計算機輔助檢測技術在現代諸多企業中得到了廣泛的應用。隨著柔性制造系統的不斷進步與發展，驅動圖像處理軟件、現場總線技術的日趨成熟，檢測系統的靈敏性、智能化特點愈發受到人們的關注，在這種大的發展趨勢之下，計算機視覺檢測技術得到了較快的發展。基于計算機視覺系統現已經廣泛應用于現場監控、工況監視等諸多環境之中。

1 關于對視覺技術的相關研究

1.1 基于計算機的視覺檢測技術的原理分析和探究

圖像技術主要指的就是通過各種途徑所實現的對圖像的獲取以及進一步的深入加工和處理技術。根據視覺檢測技術的抽象程度以及對圖像處理方式的不同，可以大致將圖像的處理和加工技術劃分為三個最主要的層次，這三個層次分別是圖像的加工處理、圖像的分析以及對于圖像的理解。將這三個層次進行進一步的結合，便是圖像工程。計算機視覺檢測技術是一門新興的計算機檢測技術，該技術建立在對計算機視覺研究的基礎之上，吸收和借鑒相關的研究成果，借助于傳感器來實施三維測量，進而有效獲得被測物體的空間具置信息，故而可以很好的滿足當代制造業的發展需求。區別于一般的圖像處理系統，計算機視覺檢測技術所獲取的相關數據信息更為精準和迅速，其環境適應性更強。

基于計算機的視覺檢測技術注重計算理論的輔導作用，以應用為目標進行視覺技術分析。自上世紀七十年代以來，我國關于對計算機視覺檢測技術的研究又取得了顯著的進步，并且逐步邁入更為實質性的研究階段，在該階段中，逐步開始從通過從多個角度（諸如光學角度、生理學角度以及投影射影角度等等）對其成像問題加以分析。以Marr為代表的專家更是建立了一些一般性的視覺性處理模型來輔助該技術的研究。

1.2 視覺檢測技術中傳感器的作用

在計算機的控制下配有相關的視覺檢測系統，在該視覺檢測系統中，主要有三個主要方面的主要作用：第一，對于視覺傳感器模型的分析以及確定；第二，進行圖像數據分散與整理的相關工作；第三，CAD模型的建立。傳感器的主要作用就是對測量棒材的多個截面進行分析，將所收集得到的數據經由圖像采集卡采集后，傳到相關的圖像處理系統中，進而進一步輔助準確的模型的建立。

2 基于計算機的視覺檢測技術的應用研究分析

2.1 基于計算機的視覺檢測技術的發展狀況研究

在研究的初步階段，相關技術人員借助于數字化的圖像處理技術，主要就是為了進一步提高所獲得的數字照片的清晰度和質量要求，進而更為精準、科學、規范的對照片所提供的信息加以辨別，為航空衛星圖片的讀取、識別和分類做準備。在這一系列的視覺工作中，其中最為主要和常見的工作主要是包括分類、識別判讀以及三維結構的構建。

基于計算機的視覺檢測技術借助于對計算機視覺技術，將所獲得的被觀察物品的相關信息加以信號轉換，并傳遞給圖像處理系統，圖像處理系統通過甄別和判斷不同照片像素的分布和亮度等訊息，將其進一步轉換成為數字化信號，接下來由計算機的圖像系統抽出符合目標特征的信號加以運算，對下一步的設備動作加以決定和執行。

就現階段而言，我國的計算機視覺檢測技術系統在諸多領域均有所應用，最為典型的領域諸如醫學的輔助診斷、機器人的感應系統、智能化的人機接口等均是建立在該技術的基礎之上。借助于計算機視覺技術這一手段，可以有效提高對產品檢測的效率，提高精準度，這種新型的視覺檢測技術相比較于傳統的人眼在流水線上的跟進，其具有顯著的優越性，其獲取測量結構迅速、檢測結果可以直接被觀察、可以進行自動識別以及定位準確和實時性的特點，這就很好的避免了由于人的一些主觀性因素所導致的誤差出現。

二十世紀以來，基于生物特性的計算機視覺檢測技術得到了空前的發展，具體表現在人臉識別、生硬識別、指紋識別以及虹膜的識別中，形式日趨靈活和復雜多變。借助于計算機的視覺檢測技術，可以有效對用戶的身份進行鑒定和識別、判定用戶的特殊信息等。除此之外，還可以將基于計算機的視覺識別技術逐步推廣到其他領域，如海關的安全檢查以及出口、入口的安全控制等領域。

2.2 基于計算機的視覺檢測技術的相關應用分析

2.2.1 數碼相機中所采用的圖像采集技術

視覺檢測技術的一個顯著特點就是有效提高了生產的柔性和自動化程度，本世紀以來，數碼相機憑借其高分辨率，快速成像、顯像，功能豐富多變以及性價比較高的特定風靡全球，逐步取代了傳統的照相機，傳統的照相機主要采用的是CCD 攝像頭，其主要的核心及時采集卡，顯然這種采集系統已經逐步落后于時展的腳步，現已逐步被淘汰。

2.2.2 微文字識別系統的相關研發和設計

隨著科學技術的不斷進步與發展，大規模集成電路得到了較快的進步，基于計算機的視覺檢測系統的成本得到了極大的降低，基于計算機視覺檢測技術的微文字識別系統的研發也被提到了日程中來。微文字識別系統的處理芯片大多是借助于數字信號處理芯片來實現圖像的識別，進而借助先進的語音合成技術將朗讀變為可能。此外，為了便于使用，該系統的體積被盡可能的縮小，并且可根據美觀度和實用性等設計為各種形狀。

2.2.3 特殊用紙水印在線檢測系統

基于計算機的視覺檢測技術可以在某一特定領域代替人的主觀判斷，諸如水印質量的自動檢測方面。區別于普通的工作人員，計算機可以實現長時間工作，對于誤差范圍的控制可以通過設置等實現，而且在計算機執行任務期間，所受到的客觀和主觀因素相對較少，這就極大程度上避免了由于人的因素所導致的失誤性操作，進而有效提高了工作效率以及檢測的精準度。這一優點，在水印質量標準的認定中具有十分重要的意義和作用，通過研發一定的程序和軟件，可以制定出一套操作性強、權威性較高的水印清晰度量化標準。

3 基于計算機的視覺檢測技術的發展展望

綜合分析來看，計算機視覺檢測技術現已有大約四十年的歷史，作為一種新興的檢測技術，該技術的顯著優越性不言而喻，該檢測技術以其高精度、反應靈敏迅速、智能化、自動化等特點被廣泛應用于諸多領域和行業之中，并取得了顯著的成，可以說，該技術具有十分廣闊的發展前景。但是，不可否認，基于計算機的視覺檢測技術并不是十分的成熟，在其設計和研發過程中仍然存在著諸多不足，而且視覺檢測技術是一項設計到心理、生理等多方面知識的復雜性技術，涉及領域眾多，更強大功能的實現需要人類知識的不斷拓展和延伸，因此，必須意識到該檢測技術發展道路上的困難和挑戰。

4 結束語

隨著科學技術的不斷進步與發展，經濟的發展對于新技術的研發提出了更高的挑戰，再者由于廣大人民群眾生活質量的不斷提高，對于生活水平也有了進一步的認識和了解。基于計算機的視覺檢測技術的研發和進步，無疑更好推動了高速發展的經濟，不斷滿足了人民群眾日益提高生活需求。由此來看，深入對視覺檢測技術的研究和探究無疑具有十分重要的作用，筆者衷心希望，以上關于對我國基于計算機的視覺檢測技術的相關探究能夠被相關負責人合理的吸收和采納，進而更好的推動科學技術的創新和進步，推動經濟的不斷進步與發展。

參考文獻：

[1]李旭港.計算機視覺及其發展與應用[J].中國科技縱橫，2010（06）：42.

[2]張江明，張娟.淺談制造業中計算機視覺檢測技術的應用與發展[J].科技創新導報，2011（24）：1.

計算機視覺與應用范文第2篇

【關鍵詞】 現代商業領域 計算機 web數據挖掘技術 應用實踐 略述

現代商業領域經營實踐規模的不斷增大以及信息技術形態發展事業的蓬勃推進，使得現代商業領域的實務人員，在開展基本化的日常經營實踐活動的過程中。難以避免地要時刻面對規模不斷加大的數據信息資源對象，這種現實發展條件，使得探索和應用行之有效的大規模數據信息處理技術實現路徑具備了極其重要的實踐意義。近年來，web數據挖掘技術的應用為現代商業領域的穩定有序發展發揮了不可替代的實踐助力作用，有鑒于此，本文將圍繞現代商業領域中計算機web數據挖掘技術的應用實踐展開簡要的分析論述。

一、計算機Web數據挖掘技術的概況分析

所謂的Web數據挖掘技術，就是基于現實存在的Web數據信息資源，實現對所需求的特定知識或者是信息對象的抽取操作。這一技術實現了傳統數據信息挖掘基本思想以及實施方式在現代Web技術形態體系中的有效應用，能夠將Web活動或文檔記載結構存在的有用的、隱藏的、或者是潛在的信息資源對象，完整而有序地提取出來。

將Web數據挖掘技術應用于現代電子商務事業的發展過程中，能夠實現對用戶群體基本特征的分析和理解，舉例而論，可以通過對客戶訪問電子商務網站過程中的內容、頻率，以及行為等記錄信息的分析和研判，初步實現對特定用戶對象消費行為特征的提取和研判，從而針對特定客戶實施有針對性的產品推銷行為。

二、Web數據挖掘技術在現代商業領域中的應用

2.1針對對潛在客戶群實施查找和分析

想要針對Web訪問日志記錄里中呈現的數據信息規律，展開科學而系統的研究和解析，應當預先對已經保存的電子商務訪問者的基本線上行為信息展開分類，并將分類過程中實際面對的關鍵屬性以及數據關系結構進行有針對性的明確化處理行為。

對于電子商務網站的新訪問者，技術人員在實際開展Web訪問日志記錄信息分類的過程中，必然能夠通過對已有信息結構的對照而實現及時地捕捉和發現，并實現對新訪問者個體基本網絡實踐行為屬性特征的正確歸類。針對可能成為潛在化新客戶的新訪問者實施有針對性的商品線上推銷實務行為。

2.2實現已有客戶對象的保留操作

在電子商務模式的發展路徑中，銷售商與消費者之間的空間距離已經不再明顯，在網絡銷售平臺背景之下，所有銷售方開展的商品銷售對象的呈現和展示行為，在消費者的觀察視野之下都具備著明顯的平等性，電子商務銷售方想要切實提升訪問者在自身商品呈現網頁中的停留時間，就必須對網頁訪問者實際具備的網頁瀏覽實踐行為習慣實現真切而科學的了解，并在此基礎上真切感知潛在客戶的消費需求特征以及興趣指向，并有針對性地改變商品推銷的呈現內容與呈現模式，提升商家對客戶的保留時間。

2.3實現對客戶的聚類操作

針對客戶群體中的個體化對象展開聚類操作，是現代電子商務產業發展實務過程中的一個極其重要的實踐環節，透過針對具備相似化網頁瀏覽訪問實務行為的線上瀏覽者，進行分組歸類操作行為，并針對分組之后各組內部組成成員的消費行為特征的具體分析，商務銷售組織的有關人員，將會逐步實現對潛在消費者構成群體的深切了解，從而能夠極具針對性地給客戶提供更加全面且更具針對性、以及適當性的產品銷售和售后保障。

舉例論之，網站訪問記錄日志數據信息分析實務技術人員，如果發現某一類型的網站訪問者有意識地將其網絡瀏覽時間用于特定網絡信息界面的瀏覽和分析行為之上，通過將這一類型的網站信息瀏覽者劃分為一個獨立小組，并依照科學化的分析方法，獲知這一小組內的網頁信息訪問者實際具備的聚類信息，銷售商便可將這一人員小組視作潛在客戶群，并在針對這一小組的構成人員，開展實際化的商業交易活動的過程中，施加專門性的區分處理操作，對商品推銷網絡頁面的內容和呈現模式，及時開展有針對性的調整實務行為，實現對消費者實際消費需求的充分滿足。

結束語：針對現代商業領域中計算機web數據挖掘技術的應用實踐問題，本文選取兩個具體角度展開了簡要的論述分析，文中涉及了較多的技術性與應用性內容，預期為相關領域的實踐人員提供借鑒意義。

參 考 文 獻

[1]牛紅惠，金顯華.Web數據挖掘技術在電子商務中的應用[J].濮陽職業技術學院學報，2006，03：16-17+24.

計算機視覺與應用范文第3篇

關鍵詞：計算機視覺技術；食品工業；分級；圖像處理

中圖分類號： TS207 文獻標識碼：A

隨著微型個人計算機應用的越來越廣泛，以及計算機在綜合學科中應用的深入研究，現如今在工農業、軍事國防、醫學衛生等眾多領域的使用和研究方面計算機視覺技術都起到了至關重要的作用，為了節省人力、降低成本、減少誤差，該項技術在食品企業、科研院所、檢測機構中的應用更加普遍。如今，在農產品藥物殘留檢測、水果重量分級、等級篩選、質量監管等方面計算機視覺技術有眾多應用。

1 計算機視覺技術概述

計算機視覺技術是利用計算機、攝像機、圖像卡以及相關處理技術來模擬人的視覺，用以識別、感知和認識我們生活的世界[1]。該技術是模擬識別人工智能、心理物理學、圖像處理、計算機科學及神經生物學等多領域的綜合學科。計算機視覺技術用攝像機模擬人眼，用計算機模擬大腦，用計算機程序和算法來模擬人對事物的認識和思考，替代人類完成程序為其設定的工作。該技術由多個相關的圖像處理系統組成，主要包括光源提供系統、圖像提取系統、計算機數據運算系統等。原理是：首先通過攝像機獲得所需要的圖像信息，然后利用信號轉換將獲得的圖像信息轉變為數字圖像以便計算機正確識別[2]。隨著科學技術的發展，計算機技術在各個領域得到廣泛應用，計算機視覺技術不僅在代替人類視覺上取得了重大成就，而且在很多具體工作方便超越了人的視覺功能。計算機視覺計算有如此快速的發展，是因為與人類的視覺相比該技術具有以下顯著優勢[3]。

1.1 自動化程度高

計算機視覺可以實現對農產品的多個外形和內在品質指標進行同時檢測分析，可以進行整體識別、增強對目標識別的準確性。

1.2 實現無損檢測

由于計算機視覺技術對農產品的識別是通過掃描、攝像，而不需要直接接觸，可以減少對所檢測食品的傷害。

1.3 穩定的檢測精度

設計的運行程序確定后，計算機視覺技術的識別功能就會具有統一的識別標準，具有穩定的檢測精度，避免了人工識別和檢測時主觀因素所造成的差異。

2 計算機視覺技術在食品檢測中的應用

20世紀70年代初，學者開始研究計算機視覺技術在食品工業中的應用，近幾十年電子技術得到快速發展，計算機視覺技術也越來越成熟。國內外學者在研究計算機視覺技術在食品工業中的應用方面主要集中在該技術對果蔬的外部形態（如形狀、重量、外觀損傷、色澤等）的識別、內部無損檢測等方面。國內有關計算機視覺技術在食品業中的應用研究起始于90年代，比國外發達國家晚多達20a，但是發展很快。

2.1 計算機視覺技術在果蔬分級中的應用研究

計算機視覺技術在食品檢測中的應用研究相當廣泛，從外部直徑、成熟度的檢測到內部腐爛程度的檢測都有研究。韓偉等[4]采用分割水果的拍攝圖像和新的計算機算法計算水果的半徑，進而得出果蔬的最大直徑。研究表明，該算法不僅降低了計算量而且提高了計算精度，此方法用于水果分級的誤差不超過2mm，高于國際水果分級標準所規定的5mm分類標準差，可在工業生產中很好應用。李慶中[5]也利用圖像的缺陷分割算法研究了計算機視覺技術在蘋果檢測與分級中的應用，結果表明此算法能快速、有效地分割出蘋果的表面缺陷。孫洪勝等[6]以蘋果色澤特征比率的變化規律為理論基礎，結合模糊聚類知識利用計算機視覺技術來檢測蘋果缺陷域，檢測不僅快速而且結果精確。劉禾等[7]通過研究認為蘋果的表面缺陷可以利用計算機視覺技術進行檢測，計算機視覺技術還可以將蘋果按照檢測結果進行分級，把檢測過的蘋果分成裂果、刺傷果、碰傷果和蟲傷果等類別。梨的果梗是否存在是梨類分級的重要特征之一，應義斌等[8]通過計算機視覺技術、圖像處理技術、傅立葉描述子的方法來描述和識別果形以及有無果柄，其識別率達到90%。楊秀坤等[9]綜合運用計算機視覺技術、遺傳算法、多層前饋神經網絡系統，實現了具有精確度高、靈活性強和速度快等優點的蘋果成熟度自動判別。陳育彥等[10]采用半導體激光技術、計算機視覺技術和圖像分析技術相結合的方法檢測蘋果表面的機械損傷和果實內部的腐爛情況，初步驗證了計算機視覺技術檢測蘋果表面的損傷和內部腐爛是可行的。馮斌等[11]通過計算機視覺技術對水果圖像的邊緣進行檢測，然后確定水果的大小用以水果分級。試驗表明，該方法比傳統的檢測方法速度快、準確率高，適用于計算機視覺的實時檢測。朱偉[12]在模糊顏色的基礎上，分析西紅柿損傷部分和完好部分模糊顏色的差別，用分割方法對西紅柿的缺陷進行分割，結果顯示準確率高達96%。曹樂平等[13]人研究了溫州蜜柑的果皮顏色與果實可滴定酸含量以及糖分含量之間的相關性，然而根據相關性，樣品檢測的正確識別率分別只有約74%和67%。劉剛等[14]從垂直和水平兩個方向獲取蘋果的圖像，并通過計算機自動分析圖像數據，對蘋果的外徑、體積、以及圓形度等參數進行處理，與人工檢測相比，計算機視覺技術具有檢測效率高，檢測標準統一性好等優點。Blasco. J [15]通過計算機視覺技術分析柑橘果皮的缺陷，進而對其在線分級，正確率約為95%。趙廣華等[16]人綜合計算機視覺識別系統、輸送轉換系統、輸送翻轉系統、差速勻果系統和分選系統，研制出一款適于實時監測、品質動態的智能分級系統，能夠很好地實現蘋果分級。王江楓等[17]建立了芒果重量與攝影圖像的相互關系，應用計算機視覺技術檢測桂香芒果和紫花芒果的重量和果面損傷，按重量分級其準確率均為92%，按果面損傷分級的準確率分別為76%和80%。

2.2 計算機視覺技術在禽蛋檢測中的應用研究

禽蛋企業在生產過程中，產品的分級、品質檢測主要采用人工方法，不僅需要大量的物力人力，而且存在勞動強度大、人為誤差大、工作效率低等缺點，計算機視覺技術可以很好的解決這類產品工業生產中存在的困擾。歐陽靜怡等[18]利用計算機視覺技術來檢測雞蛋蛋殼裂紋，利用攝像機獲取雞蛋圖像后，采用fisher、同態濾波和BET算法等優化后的圖像處理技術，獲得裂紋形狀并判斷，試驗結果表明，計算機視覺技術對雞蛋蛋殼裂紋的檢測準確率高達98%。汪俊德等[19]以計算機視覺技術為基礎，設計出一套雙黃雞蛋檢測系統。該系統獲取蛋黃指數、蛋黃特征和蛋形尺寸等特征，和設計的數學模型對比來實現雙黃雞蛋的檢測和識別，檢測準確率高達95%。鄭麗敏等[20]人通過高分辨率的數字攝像頭獲取雞蛋圖像，根據圖像特征建立數學模型來預測雞蛋的新鮮度和貯藏期，結果表明，計算機視覺技術對雞蛋的新鮮度、貯藏期進行預測的結果準確率為94%。潘磊慶等[21]通過計算機視覺技術和聲學響應信息技術相結合的方法檢測裂紋雞蛋，其檢測準確率達到98%。Mertens K等[22]人基于計算機視覺技術研發了雞蛋的分級檢測系統，該系統識別帶污漬雞蛋的正確率高達99%。

2.3 計算機視覺技術在檢測食品中微生物含量中的應用研究

計算機技術和圖像處理技術在綜合學科中的應用得到快速發展，在微生物快速檢測中的應用也越來越多，主要是針對微生物微菌落的處理。食品工業中計算機視覺技術在微生物檢測方面的研究和應用以研究單個細胞為主，并在個體細胞的研究上取得了一定的進展。殷涌光等[23]以顏色特征分辨技術為基礎，設計了一套應用計算機視覺技術快速定量檢測食品中大腸桿菌的系統，該系統檢測結果與傳統方法的檢測結果具有很好的相關性，但與傳統方法相比，可以節省5d時間，檢測時間在18h以內，并且能夠有效提高產品品質。Lawless等[24]人等時間段測定培養基上的細胞密度，然后通過計算機技術建立時間和細胞密度之間的動態關聯，利用該關聯可以預測和自動檢測微生物的生長情況，如通過計算機控制自動定量采集檢測對象，然后分析菌落的邊緣形態，根據菌落的邊緣形態計算機可以顯示被檢測菌落的具置，并且根據動態關聯計算機視覺系統可以同時處理多個不同的樣品。郭培源等[25]人對計算機視覺技術用于豬肉的分級進行了研究，結果顯示計算機視覺技術在識別豬肉表面微生物數量上與國標方法檢測的結果顯著相關，該技術可以有效地計算微生物的數量。Bayraktar. B等[26]人采用計算機視覺技術、光散射技術（BARDOT）和模式識別技術相結合的方法來快速檢測李斯特菌，在獲取該菌菌落中的形態特征有對圖像進行分析處理達到對該菌的分類識別。殷涌光等[27]人綜合利用計算機視覺、活體染色、人工神經網絡、圖像處理等技術，用分辨率為520萬像素的數字攝像機拍攝細菌內部的染色效果，并結合新的圖像處理算法，對細菌形態學的8個特征參數進行檢測，檢測結果與傳統檢測結果顯著相關（相關系數R=0.9987），和傳統檢測方法相比該方法具有操作簡單、快速、結果準確、適合現場快速檢測等特點。魯靜[28]和劉侃[29]利用顯微鏡和圖像采集儀器，獲取乳制品的掃描圖像，然后微生物的圖像特征，識別出微生物數量，并以此作為衡量乳制品質量是否達標的依據，并對產品進行分級。

2.4計算機視覺技術在其他食品產業中的應用研究

里紅杰等[30]通過提取貝類和蝦類等海產品的形狀、尺寸、紋理、顏色等外形特征，對照數學模型，采用數字圖像處理技術、計算機識別技術實現了對貝類和蝦類等海產品的無損檢測和自動化分類、分級和質量評估，并通過實例詳細闡述了該技術的實現方法，證實了此項技術的有效性。計算機視覺技術還可以檢驗玉米粒形和玉米種子質量、識別玉米品種和玉米田間雜草[31]。晁德起等[32]通過x射線照射獲取毛葉棗的透視圖像后，運用計算機視覺技術對圖像進行分析評估，毛葉棗可食率的評估結果與運用物理方法測得的結果平均誤差僅為1.47%，因此得出結論：計算機視覺技術可以應用于毛葉棗的自動分級。Gokmen，V等通用對薯片制作過程中圖像像素的變化來研究薯片的褐變率，通過分析特色參數來研究薯片中丙烯酰胺的含量和褐變率也關系，結果顯示兩項參數相關性為0.989，從而可以應用計算機視覺技術來預測加熱食品中丙烯酰胺的含量，該方法可以在加熱食品行業中得到廣泛應用。韓仲志等人拍攝和掃描11類花生籽粒，每類100顆不同等級的花生籽粒的正反面圖像，利用計算機視覺技術對花生內部和外部采集圖像，并通過圖像對其外在品質和內在品質進行分析，并建立相應的數學模型，該技術在對待檢樣品進行分級檢測時的正確率高達92%。另外，郭培源等人以國家標準為依據，通過數字攝像技術獲取豬肉的細菌菌斑面積、脂肪細胞數、顏色特征值以及氨氣等品質指標來實現豬肉新鮮程度的分級辨認。

3 展望

新技術的研究與應用必然伴隨著坎坷，從70年代初計算機視覺技術在食品工業中進行應用開始，就遇到了很多問題。計算機視覺技術在食品工業中的研究及應用主要存在以下幾方面的問題。

3.1 檢測指標有限

計算機視覺技術在檢測食品單一指標或者以一個指標作為分級標準進行分級時具有理想效果，但以同一食品的多個指標共同作為分級標準進行檢測分級，則分級結果誤差較大。例如，Davenel等通過計算機視覺對蘋果的大小、重量、外觀損傷進行分析，但研究結果顯示，系統會把花粵和果梗標記為缺陷，還由于蘋果表面碰壓傷等缺陷情況復雜，造成分級誤差很大，分級正確率只有69%。Nozer等以計算機視覺為主要技術手段，獲取水果的圖像，進而通過分析圖像來確定水果的形狀、大小、顏色和重量，并進行分級，其正確率僅為85.1%。

3.2 兼容性差

計算機視覺技術針對單一種類的果蔬分級檢測效果顯著，但是同一套系統和設備很難用于其他種類的果蔬，甚至同一種類不同品種的農產品也很難公用一套計算機視覺設備。Reyerzwiggelaar等利用計算機視覺檢查杏和桃的損傷程度，發現其檢測桃子的準確率顯著高于杏的。Majumdar.S等利用計算機視覺技術區分不同種類的麥粒，小麥、燕麥、大麥的識別正確率有明顯差異。

3.3 檢測性能受環境制約

現階段的計算機視覺技術和配套的數學模型適用于簡單的環境，在復雜環境下工作時會產生較大的誤差。Plebe等利用計算機視覺技術對果樹上的水果進行識別定位，但研究發現由于光照條件以及周邊環境的影響，水果的識別和定位精度不高，不能滿足實際生產的需要。

綜上所述，可看出國內外學者對計算機視覺技術在食品工業中的應用進行了大量的研究，有些研究從單一方面入手，有些研究綜合了多個學科，在研究和應用的過程中，取得了較大的經濟效益，也遇到了很多問題，在新的形勢下，計算機視覺技術和數碼拍攝、圖像處理、人工神經網絡，數學模型建設、微生物快速計量等高新技術相融合的綜合技術逐漸成為了各個領域學者的研究熱點，以計算機視覺為基礎的綜合技術也將在食品工業中發揮更加重要的作用。

參考文獻

[1] 寧紀鋒，龍滿生，何東健.農業領域中的計算機視覺研究[J].計算機與農業，2001（01）：1-3.

[2] 李崢.基于計算機視覺的蔬菜顏色檢測系統研究[D].吉林：吉林大學，2004.

[3] 曾愛群.基于計算機視覺與神經網絡的芒果等級分類研究[D].桂林：桂林工學院，2008.

[4] 韓偉，曾慶山.基于計算機視覺的水果直徑檢測方法的研究[J].中國農機化，2011（05）：25-29.

[5] 李慶中.蘋果自動分級中計算機視覺信息快速獲取與處理技術的研究[D].北京：中國農業大學，2000.

[6] 孫洪勝，李宇鵬，王成，等.基于計算機視覺的蘋果在線高效檢測與分級系統[J].儀表技術與傳感器，2011（06）：62-65.

[7] 劉禾，汀慰華.水果果形判別人工神經網絡專家系統的研究[J].農業工程學報，1996，12（0l）：171-176.

[8] 應義斌，景寒松，馬俊福.用計算機視覺進行黃花梨果梗識別的新方法[J].農業工程學報，1998，14（02）：221-225.

[9] 楊秀坤，陳曉光，馬成林，等.用遺傳神經網絡方法進行蘋果顏色白動檢測的研究[J].農業工程學報，1997，13（02）：193-176.

[10] 陳育彥，屠康，柴麗月，等.基于激光圖像分析的蘋果表面損傷和內部腐爛檢測[J].農業機械學報，2009，40（07）：133-137.

[11] 馮斌，汪憋華.基于計算機視覺的水果大小檢測方法[J].農業機械學報，2003，34（01）：73-75.

[12] 朱偉，曹其新.基于模糊彩色聚類方法的西紅柿缺陷分割[J].農業工程學報，2003，19（03）：133-136.

[13] 曹樂平，溫芝元，沈陸明.基于色調分形維數的柑橘糖度和有效酸度檢測[J].農業機械學報，2009，41（03）：143-148.

[14] 劉剛，王立香，柳兆君.基于計算機視覺的蘋果質量檢測[J].安徽農業科學，2012，40（08）：5014-5016.

[15] Blasco J，Aleixos N，Molto puter vision detection of peel defects in citrus by means of a region oriented segmentation algorithm[J].Journal of Food Engineering，2007，81（03）：535-543.

[16] 趙廣華，飛，陸奎榮，等.智能化蘋果品質實時分選系統[J].中國科技信息.

[17] 王江楓，羅錫文，洪添勝，等.計算機視覺技術在芒果重量及果面壞損檢測中的應用[J].農業工程學報，1998（12）：186-189.

[18] 歐陽靜怡，劉木華.基于計算機視覺的雞蛋裂紋檢測方法研究[J].農機化研究，2012（03）：91-93.

[19] 汪俊德，鄭麗敏，徐桂云，等.基于計算機視覺技術的雙黃雞蛋檢測系統研究[J].農機化研究，2012（09）：195-199.

[20] 鄭麗敏，楊旭，徐桂云，等.基于計算機視覺的雞蛋新鮮度無損檢測[J].農業工程學報，2009，25（03）：335-339.

[21] 潘磊慶，屠康，詹歌，等.基于計算機視覺和聲學響應信息融合的雞蛋裂紋檢測[J].農業工程學報，2010，26（11）：332-337.

[22] Mertens K，De Ketelaere B，Kamers B，et al.Dirt detection on brown eggs by means of colorcomputer vision[J]. Poultry Science，2005，84（10）：1653-1659.

[23] 殷涌光，丁筠.基于計算機視覺的食品中大腸桿菌快速定量檢測[J].吉林大學學報（工學版），2009，39（02）：344-348.

[24] Lawless C，Wilkinson DJ，Young A，et al.Colonyzer： automated quantification of micro-organism growth characteristics on solid agar[J].BMC Bioinformatics，2010（08）：38-44.

[25] 郭培源，畢松，袁芳.豬肉新鮮度智能檢測分級系統研究[J].食品科學，2010，31（15）：68-72.

[26] Bayraktar B，Banada PP，Hirleman ED，et al.Feature extraction from light-scatter patterns of Listeria colonies for identification and classification [J].Journal of Biomedical Optics，2006，11（03）：34- 36.

[27] 殷涌光，丁筠.基于計算機視覺的蔬菜中活菌總數的快速檢測[J].農業工程學報，2009，25（07）：249-254.

[28] 魯靜.乳品微生物自動檢測系統的設計[J].湖北第二師范學院學報，2010，27（08）：115-117.

[29] 劉侃.鮮奶含菌量快速檢測系統[D].華中科技大學，2008.

[30] 里紅杰，陶學恒，于曉強.計算機視覺技術在海產品質量評估中的應用[J].食品與機械，2012，28（04）：154-156.

計算機視覺與應用范文第4篇

【關鍵詞】計算機；視覺系統；框架構思

在現代計算機技術的支持下，對人類視覺功能進行模擬的計算機系統被稱為計算機視覺系統，因為視覺系統本身兼具科學性和應用性，所以計算機視覺系統本身既具有科學學科的特性又具有工程學科的特性。對其的研究不僅能夠進一步了解人類本身，而且能夠在工業生產領域發揮更大的作用。

1 計算機視覺系統現有理論框架

1.1 計算機世界理論框架

20世紀80年代，麻省理工學院教授Marr在視覺理論研究領域獲得突破，提出了利用計算機實現視覺能力的理論框架――計算機視覺理論，這一理論主要特點是以現代信息處理的方式對人類視覺能力作用機制進行了分析，并以人類的視覺能力為基礎在計算機技術的支持下形成了三個不同的計算機層次。分別是計算機理論層次、表示層次和算法層次。這三個層次分別對應著人類對視覺信息進行處理的三個環節，通過各個環節的仿生設置，計算機視覺系統就能夠將初步的視覺處理能力賦予計算機。這一理論中的核心是計算機理論層次，Marr認為人類的視覺能力主要是從圖像中建立物體形狀和位置的描述，所以在這一層次中設計者設計的主要環節是從初步獲取的二維圖像中提取和細化物體的三維結構和位置，并將這些信息在一個二維平面上反映出來，即三維重建。

1.2 基于知識的視覺理論框架

基于知識的視覺理論框架最早產生于20世紀90年代，最早的提出者是Lowe。認為在人類的視覺能力發揮過程中，對三維物體的實際測算是不必要的，人類的視覺能力與三維測算能力沒有直接的關系，雖然使用三維測算技術也能夠實現計算機視覺系統的功能，但并不是對人類視覺功能的模仿。Lowe認為在人類的視覺活動中，會將三維物體看成二維物體，也會將二維物體看成三維物體。這種現象本身并不是偶然性的，而是一種視覺作用機制的必然。既然人類肉眼能夠借助一定的作用機制和處理能力實現二維的三維化，在計算機視覺系統中就完全有可能設計出這種對人類肉眼直接模擬的機制。以感知系統感知物體的二維特性，并在其基礎上直接生成三維圖像，而不需要借助復雜的測量過程。

1.3 主動視覺理論框架

主動視覺理論是在現有計算機理論的基礎上形成的新型理論框架，是根據人類視覺功能實現的主動性提出的。在人類實現視覺功能的過程中，人類的視覺系統并不是被動的，而是會根據視覺系統的要求調動身體的其他部位進行配合的、具有主動性的，所以在人類視覺功能的發揮過程中，視覺系統是具有主動性的，人類視覺系統的視角、關注點都會是動態變化的。

基于這一理論，主動視覺理論框架認為人類的視覺活動是一種“感知――動作”過程。根據這一原則，主動視覺理論框架認為計算機視覺系統并不需要精準的三維測算系統。而應該以計算機視覺獲取系統為核心，設置主動的視覺系統。這一理念在實際的應用中主要通過對圖像獲取系統技術參數的調整和控制來實現，例如攝像機的位置、取向、焦距、光圈等，通過對這些參數的調整圖像信息獲取系統就能夠從不同的視角對物體進行觀察，進而獲取物體的三維圖像信息。

2 計算機視覺理論框架中存在的問題

計算機視覺理論框架的產生極大的支持了計算機視覺系統的研發工作，但是在計算機視覺系統的實際研發工作中，也逐漸暴露出了計算機理論框架的缺陷。當前主流的計算機視覺系統框架中，計算機視覺理論是最早產生的也是唯一一種被動的計算機視覺技術。在其理論系統中更多的強調人類視覺系統的測算能力，而沒有意識到人類的視覺系統是一種主觀性很強的、目的性很強的信息獲取系統，完全建立在測算基礎上的計算機視覺理論框架是不必要的。

基于知識的理論框架，認為人類視覺系統的功能實現主要環節是反饋，強調了人類視覺活動中主觀意識的指導作用。但是它過于強調系統的目的性和主觀性，完全否定了計算機視覺理論，認為人類視覺系統是個完全脫離計算機的認識過程，這種認識顯然是錯誤的，在判斷物體尺寸大小、距離遠近時，測算無疑是極為必然的。

主動視覺理論并不完全排除三維重建，認為計算機視覺系統的三維重建應該建立在圖像獲取系統的主動性上。通過改變圖像獲取攝像機的角度、參數對時間、空間和分辨率等進行有選擇的感知，解決了計算機視覺系統認知過程中的不穩定問題，降低了計算機視覺系統實現的難度。但是在其理論框架內部缺乏主觀、高層的指導，從整體上看并不完善。

3 計算機視覺系統框架的新構思

在計算機視覺系統的研究領域，三種理論構建各有優劣。但是無疑反應了當前計算機視覺系統研發的主流思想，因此計算機視覺系統框架的新構思應該在其基礎上進行，致力于克服各個理論的缺點。綜合比較三種理論框架，筆者認為計算機視覺理論雖然存在某些問題，但是從整體上看這一理論框架是最具實踐性和操作性的，其存在的問題完全可以借助其他理論框架加以解決，因此筆者以計算機視覺理論為主體，結合基于知識的視覺理論和主動視覺理論，提出一個更加完善和通用的計算機視覺系統構架。

計算機視覺系統視覺功能實現的主體結構還是建立在計算理論結構的基礎上的，將計算理論框架中的早期視覺處理環節分為圖像預處理、圖像分割和二維模式識別兩個部分，因為圖像的預處理是在平面圖像基礎上的簡單處理，不需要主觀主導意識和目的性的參與，同時圖像分割和二維模式識別能夠最大限度的提升后繼圖像處理的效果。

在早期處理完成以后，后繼的中后期處理還是分別情調了二維模式識別和三維模式識別，雖然這兩種模式本身的識別原理是一樣的，但是其面對的對象不同，物體的模型也不同。一般來講，在我們的世界中二維信息具有很強的重要性，圖形、文字、指紋等關鍵二維信息在通常情況下作用更大、應用范圍更廣，所以計算機視覺系統礦建的新思路中，要對二維信息進行進一步的處理。

模型庫提供具體物體模型的表示。知識庫不但要對物體進行抽象表示而且還要對抽象知識進行推理。人類經驗的積累和知識的獲取是通過學習而得到的，所以加人模型庫、知識庫管理，并讓其從輸出結果中進行學習。這將使模型庫和知識庫更加豐富和完善。

視覺活動本身是帶有目的性的，所以在有些時候視覺系統的應用確實需要視物體的實際情況來決定，有時只需識別場景中存在的是什么物體或某物是否存在，而不要求定量恢復場景中的物體。因此，在計算機視覺系統中引人視覺目的來判斷輸出是否滿足要求。同時，用視覺目的對圖象分割和二維模式識別、中期視覺處理、后期視覺處理和三維模式識別加以控制。如果需要三維重建則由主動視覺控制成象來獲得景物更完整的信息。

計算機視覺系統框架是支持計算機視覺系統實現的重要基礎，所以在計算機視覺系統的研發、設計工作中，對理論框架的研究具有鮮明的現實意義，本文簡單介紹了現有框架思想，并分析了其各自的優缺點，最后再這些理論框架的基礎上形成了計算機視覺系統框架的新構思。認為計算機視覺系統構架應該以計算機理論為基礎，以視覺活動的主觀性和目的性為指導，以具體的視覺實現形式為方法。

【參考文獻】

計算機視覺與應用范文第5篇

關鍵詞：計算機視覺技術 鐵路檢測 應用

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3973（2012）002-075-03

1 前言

自1825年世界第一條鐵路在英國出現以來，鐵路已經成為人們不可或缺的交通工具，越來越多的人在使用鐵路出行，由于近年來鐵路事故頻頻發生，促使了計算機視覺技術在鐵路檢測上的廣泛使用并大力發展。

傳統的鐵路檢測一直是靠人工和靜態檢測，這種檢測缺乏實時性和準確性，并且效率低下，根本無法滿足鐵路的發展。這就要求研究一種新的檢測方法來適應環境的發展，人們就試圖將計算機視覺技術應用于鐵路檢測上，并取得了很好的效果。將計算機視覺技術應用在鐵路檢測上顯著提高了鐵路檢測的實時性、準確性，有效的減輕了人工檢測中工作條件惡劣，工作量大等缺點。它能在列車行駛的過程中就能對鐵路和列車狀況進行檢測，并及時的做出預警，防止安全事故的發生。目前有關鐵路檢測主要集中在鐵路信號檢測、軌道檢測、接觸網檢測、電力機車檢測及站臺環境監測等五個方面。

2 計算機視覺技術

計算機視覺，也稱機器視覺。它是利用一個代替人眼的圖像傳感器獲取物體的圖像，將圖像轉換成數字圖像，并利用計算機模擬人的判別準則去理解和識別圖像，達到分析圖像和作出結論的目的。

計算機視覺是多學科的交叉和結合，涉及到數學、光學、人工智能、神經生物學、心理物理學、計算機科學、圖像處理、圖像理解、模式識別等多個領域。計算機視覺已有多年的發展歷程。隨著計算機、控制理論、模式識別、人工智能和生物技術的發展，計算機視覺在機器人、工業檢測、物體識別的應用越來越廣，研究方向也從二維到三維，從串行到并行，從直接依賴于輸入信號的低層處理到依賴于特征、結構、關系和知識的高層處理。

一般的計算機視覺系統是有CCD(電荷耦合器件)攝像機、裝備有圖像采集板的計算機、光照系統以及專用圖像處理軟件等組成。CCD攝像機將所要研究的對象和背景以圖像的形式記錄下來，這其實是一個光電傳感器，將光學信號轉成電信號，圖像采集板把采集的電信號轉為數字信號，即數字化，一般情況下在攝取圖像時都需要一個照明系統提供光照，然后再用專用的圖像處理軟件對圖像進行處理，輸出分析結果。

3 計算機視覺技術在鐵路信號中的應用

鐵路信號燈和現在的交通公路上的紅綠燈是一個功能，但鐵路和公路不同，鐵路有限定的道路，列車必須在限定的股道上行駛，所以一旦與其他車輛相遇的話根本沒有辦法避讓，如果發生車禍將會對國家和人民的生命和財產造成嚴重的損失，因此列車必須嚴格按照信號燈的指示行駛。

鐵路信號燈識別主要是利用了信號燈在不同情況下會發出特定色彩光的特點。文獻[1]在HSV空間中對S分量圖像邊緣檢測和膨脹等，結合各種信號燈色調H分量的取值范圍得到信號燈區域，然后多次腐蝕直到消除孤立點得到信號燈的邊緣，最后填充信號燈區域，從而實現了信號燈的識別。在文獻[2]也與此類似。文獻[3]將彩色圖像由RGB模式轉化為HSI模式，用彩色特征聚類分析法來對圖像進行分割，文中提出了基于顏色和形狀相結合的復雜環境中目標檢測與識別方法，用Hough變化來提取目標邊界，從而提取出特定目標，而后得到指示燈區域所有像素的H，S統計值確定信號燈的顏色。在文獻[4]提出一種基于改進的Hough變化的吊車信號燈識別算法。Roberto將攝取的圖片轉換到HIS顏色空間，用基于形狀特征和模板匹配的方法探測到相關的鐵路標志而放棄無關的基礎設施。

為了部分消除因為光照條件、背景和拍攝角度對目標識別的影響，文獻[5]提出使用一種利用sift特征的方法，它首先建立已知樣本模型的特征集，然后將視頻流每幀灰度圖像的sift特征與之比較，從而實現對目標的檢測或跟蹤。實驗表明該方法不僅能避免目標的錯誤識別，而且也明顯優于基于邊緣檢測的算法，在識別準確率上達到了90%。

4 計算機視覺技術在軌道檢測中的應用

隨著世界鐵路運營速度的不斷提高，列車在行駛時對軌道的撞擊、摩擦加劇，這就會造成軌道的變形、零件松動、磨損乃至缺失等，這些都會對列車的安全性造成嚴重影響，極有可能會造成鐵路安全事故的發生。因此軌道設備具備良好的狀態是鐵路運輸安全的重要保證。

隨著電子技術和檢測技術的發展，軌道檢測技術也經歷了翻天覆地的變化，其中也有不少研究機構將計算機視覺技術應用于軌道檢測上，且取得了若干有效的檢測方法。

軌道表面缺陷對列車行駛的質量和鐵路系統的安全性會造成嚴重的影響，文獻[7]提出了一種軌道表面缺陷檢測的實時視覺檢測系統。利用跟蹤提取算法分割出軌道的灰度圖像，然后用局部歸一化法增強軌道圖像的對比度，最后用基于投影輪廓的缺陷定位法檢測缺陷。該算法對噪聲有較強的魯棒性和計算速度快，在一定程度上克服了光照不均和軌道表面反射性質不同對圖像的影響，但對局部歸一化過程中參數的選擇有待進一步研究，以使該系統有更強的魯棒性。該系統在216km/h速度下能進行實時檢測，但隨著檢測速度的提高檢測的準確度會明顯下降且缺乏實時性。

文獻[8]利用一排結構光視覺傳感器，將鋼軌輪廓的大圓周和小圓周的中心作為檢查點。首先結構光視覺傳感器拍攝鐵軌側面并且將其標記 在參考坐標幀中，最后通過比較測量的鋼軌輪廓與參考輪廓的比較計算出鐵軌磨損程度。該方法簡單快速精確且不需要特殊的圖像處理設備，在列車較高速度時仍然能達到良好效果。

5 計算機視覺技術在接觸網檢測中的應用

接觸網是沿鐵路線上空架設的向電力機車供電的特殊形式的輸電線路。其由接觸懸掛、支持裝置、定位裝置、支柱與基礎幾部分組成。它是軌道交通的主要組成部分，主要為機車提供動力，接觸網的連接件由于受外界因素的影響容易產生過熱現象，嚴重時會導致供電中斷，引發列車停運事故。

我國的計算機視覺技術的接觸網檢測系統是基于德國相關技術而建立起來的，目前基于計算機視覺技術的接觸網磨耗檢測主要有兩種方案：(1)基于鏡面反射，激光照射接觸線，線性CCD照相機捕獲反射圖像；(2)基于漫反射原理和CMOS(互補金屬氧化物半導體)照相機。由于長期的頻繁摩擦，接觸網與受電弓接觸部分很少被空氣氧化，所以用光進行照射時該部分光反射率明顯高于其他部分，因此這也為計算機視覺技術用于接觸網檢測提供了可能。

基于機器視覺的接觸網檢測系統主要是建立在圖像識別和圖像處理等視覺技術基礎之上的，檢測的內容涵蓋接觸網的所有基本幾何參數。隨著鐵路的發展，原有的檢測系統已經暴露出了一些問題，已無法滿足需求，所以研究人員在系統硬件設備不變的情況下提出了許多改進的算法，如文獻[9]針對現行的接觸網定位器傾斜度檢測方法效率低下、精確度不高的缺點，提出了一種基于計算機視覺的接觸網定位器傾斜度自動測量裝置，應用圖像分割、剔除干擾線、圖像細化等算法，對采集的圖像進行處理，然后利用改進的霍夫(Hough)變換檢測細化后的圖像，對相鄰的特征像素點進行聚類并感知編組，最后用隨機Hough變換使感知編組后的每條線段更接近直線，進而計算裝置中定位器的傾斜度，實驗證明該算法精度高、速度快。

6 計算機視覺技術在電力機車檢測中的應用

在列車的行進過程中，機車車輪與鋼軌接觸面不斷發生摩擦，也就是輪緣與踏面的摩擦。從而會造成踏面的擦傷或剝離，而剝離會嚴重影響列車運行的安全性和平穩性以及軌道設施的使用壽命，因此需要對輪緣進行定期的檢測和維修。

傳統的檢測方法需要人工逐項檢測，存在費時費力、工作量大、工作環境差、效率低等缺點，所以人們就提出了一種基于計算機視覺技術的檢測技術，該技術是一種非接觸式檢測方法，它能檢測出所有關于火車輪緣輪廓的幾何參數，從而計算出火車輪緣的磨損情況。這種檢測方法檢測速度快、準確率高且大大減輕了勞動強度，在實驗中取得了滿意的效果，并且在實際檢測中也得到了廣泛的應用。

文獻[10]中研發設計了一種利用CCD成像測量技術、圖像處理理論和計算機控制等相關技術，提出了一種非接觸式的在線測量系統。采用二元多項式方法對由于硬件裝置引起的誤差的圖像進行幾何校正，用統計均值法對圖像進行分割，從而求出車輪踏面的各項參數，通過在實驗室對標準物進行測試實驗而得到的測量數據結果進行分析而得出。此系統能夠完成對火車輪對幾何參數的測量，并且可得到相對準確的測量結果。

為了解決檢測輪緣高度和寬度存在精度難以保證及穩定性不高的問題，文獻[11]提出了一種基于三角法測量的在線監測系統，該系統由CCD高速攝像機和結構光發射器完成數據的采集，然后利用三角測量原理導出測量模型和計算模型，根據輪緣高度和寬度的定義完成對高度和寬度的測量，最終對輪緣磨損程度進行量化，實驗表明該算法測量精度高，結果穩定可靠。

7 計算機視覺技術在站臺環境監測中的應用

近年來鐵路交通事業發展迅速，鐵路客流量也不斷增大，如中國每年的春運期間都有上億人次通過火車返鄉，各種危害乘客安全的事故也時有發生，因此世界各國特別是中國站臺監控就顯得越來越重要，目前的站臺監控主要是依靠安裝在各個角落的閉路電視或專業技術人員，這不僅需要專業技術知識還需要大量的人力物力。隨著計算機、圖像處理等技術的快速發展，對站臺的自動監控也逐漸成為發展趨勢。

近年來人們做了許多關于站臺人群檢測的研究，這些研究大都使用鐵路站臺中的閉路電視（CCTV）系統，在現代的CCTV系統中基本上使用的是數字化圖像，在人群監測過程中大量使用了數字圖像處理技術，如邊緣檢測、細化、像素計算等，通過圖像的處理可以輕易的得到想要的結果。

文獻[12]仍采用原有的CCTV監控系統拍攝的灰度圖像作為處理對象，利用基于視覺的經過最小二乘法和全局搜索的混合算法訓練的工業的額神經網絡來估算站臺的擁擠程度，該系統在實際的運行中獲得了較高的精確度，雖然不能計算人數但卻能實時的預測人群的密度。

文獻[13]所設計的系統就較為復雜，它利用多臺攝像頭對站臺進行檢測。首先判斷站臺上列車的四種狀態，如：沒有列車、有列車、列車正在出站、列車正在入站等，然后對物體或行人檢測及跟蹤，最后對所檢測的結果綜合分析，做出合理的預警或警告。

8 計算機視覺技術在鐵路檢測上的發展趨勢

隨著計算機視覺技術的鐵路檢測中的應用越來越廣泛和深入，并且隨著計算機視覺技術等關鍵技術的不斷發展，計算機視覺技術在鐵路檢測上應用發揮更大的作用，它就目前而言在鐵路檢測的應用上仍然存在技術難題需要研究：