(该分享持续更新中...) 这篇论文主要有三个贡献点： 目前，物体检测、语义分割等技术都是集中在如何在图片上检测出物体，但是忽略了物体与物体之间的关系。一项最近的工作提出了用图（场景图）来代表一个场景。场景图是图像的可解释的结构化表示，可以支持更高级别的视觉智能任务，如captioning。 将每一对节点(对象)视为潜在的边(关系)的自然方法本质上是对全连通图的推理，这种方法在建模上下文关系时通常是有效的，但对对象数量的缩放效果很差(二次)，很快就变得不切实际。嘴朴素的修正方法是采用随机采样，虽然它是efficient，但不是effective，因为对象之间的相互作用的分布远远不是随机的。 作者的解决办法： 图1.给一张图片，模型从图片中抽取出objects(a), 所有节点考虑可能存在的边（b），通过一个医学系的方法‘relatedness’裁去不可能发关系，从而产生更稀疏的候选图结构（c）。最后，利用aGCN去集成全局信息并且更新物体节点和关系的标签（d） 在这项工作中，我们提出了一个新的框架，Graph R-CNN，它通过两种机制有效地利用对象关系规则来智能地稀疏化和推理候选场景图。我们的模型可以分解为三个逻辑阶段:1)对象节点提取，2)关系边缘剪枝，3)图上下文集成，如图1所示。 在对象节点提取阶段，我们使用了一个标准的对象检测的pipeline（faster rcnn）。这就产生了一组localized object regions，如图1b所示。我们将在剩下的pipeline中引入两个重要的新特性，以合并上面讨论的对象关系中的真实世界的规则性。首先，我们介绍了一个关系建议网络(RePN)，该网络能够有效地计算对象对之间的关联分数，这些分数被用来智能地修剪不太可能的场景图连接(与之前工作中的随机修剪不同)，剪枝后的稀疏图如图1c所示。其次，给出了稀疏连接的候选场景图，我们应用了一个注意图卷积网络(aGCN)来在整个图中传播higher-order上下文——更新每个对象及其基于其邻居的关系表示。与现有的工作相比，我们预测每个节点的边attention，使我们的方法能够学习调节不可靠或不太可能的边缘之间的信息流。我们在图1d中显示了细化的图形标签和边缘attention(与边缘宽度成比例)。 现有对于场景图生成的指标是基于召回⟨主题、谓词、对象⟩三元组或给定ground truth的object localizations的对象和谓词。为了揭示这些度量标准存在的问题，考虑一个方法，该方法将图1a中的boy误认为是man，但在其他方面识别出他是1)站在消防栓后面，2)靠近一辆汽车，3)穿着一件毛衣。在基于三元组的度量标准下，这个小错误(boy vs man)将被严重惩罚，尽管大多数boy的关系被正确识别。尽管提供ground-truth区域的度量方法通过严格关注关系预测来回避这个问题，但是它不能准确地反映整个场景图生成系统的测试时性能。 为了解决这种不匹配，我们引入了一种新的评估度量(SGGen+)，它更全面地评估场景图生成的性能，包括对象、属性(如果有的话)和关系。我们提出了度量SGGen +计算总的recall对于独立实体(对象和谓词),pair 实体⟨对象,属性⟩(如果有的话),和三元组实体⟨主题、谓词、对象⟩。我们在这个新的度量下报告现有方法的结果，发现我们的方法也显著地优于最先进的方法。更重要的是，这个新的度量为生成的场景图和真实场景图之间的相似性提供了一个更鲁棒、更全面的度量。 具体来说，本工作通过引入一种新的模型(graph R-CNN)来解决场景图生成问题，该模型可以利用对象关系的规律性，并提出了一种更全面的场景图生成评价指标(SGGen+)。我们将我们的模型与现有的标准度量方法进行基准测试，而这个新度量方法的性能优于现有方法。 利用上下文来提高场景理解的想法在计算机视觉中有着悠久的历史[16,27,28,30]。最近，Johnson等人受到图形界研究的表示方法的启发，提出了从图像中提取场景图的问题，这将对象检测的任务[6,7,22,31,32]概括为也检测对象的关系和属性。 已经提出了许多方法来检测对象及其关系。尽管这些工作中的大多数指出，对场景图中二次关系的推理是棘手的，但每个都采用了启发式方法，如随机抽样来解决这个问题。我们的工作是第一个引入一个可训练的关系建议网络(RePN)，它学会了在不牺牲efficacy的情况下从图中删除不可能的关系边缘。RePN提供了高质量的候选关系，我们发现它提高了场景图生成的整体性能。 大多数场景图生成方法还包括上下文传播和对候选场景图进行推理的机制，以细化最终的标记。在[40]中，Xu等人将问题分解为两个子图，一个用于对象，另一个用于关系，并执行消息传递。类似地，在[17]中，作者提出了两种消息传递策略(并行顺序)，用于在对象和关系之间传播信息。Dai等人将场景图生成过程建模为条件随机场(CRF)的推理。Newell等人提出直接从图像像素中生成场景图，而不需要使用基于关联图嵌入的对象检测器。在我们的工作中，我们开发了一种新的注意图卷积网络(aGCN)来更新节点和关系表示，通过在候选场景图的节点之间传播上下文来操作视觉和语义特征。虽然在功能上类似于上述基于消息传递的方法，但aGCN是高效的，可以学习将注意力放在可靠的边缘，并减弱不太可能的影响。 以往的许多方法都注意到在场景图生成过程中具有很强的规律性，从而激发了我们的方法。在[23]中，Lu等人整合了语言中的语义先验，以改进对对象之间有意义关系的检测。同样，Li等人[18]证明了region caption也可以为场景图生成提供有用的上下文。与我们的动机最相关的是，Zeller等人将motifs的概念(即经常出现的图结构)形式化。并在VG数据集[14]中检测它们的出现的概率。作者还提出了一个令人惊讶的强基线，它直接使用频率先验来明确地综合图结构中的规律来预测关系。 我们的关系建议网络(Relationship Proposal Network, RePN)受到了RPN的启发，与用于对象检测的faster R-CNN[32]的区域建议网络(region Proposal Network, RPN)紧密相关。我们的RePN在本质上也类似于最近提出的关系建议网络(Rel-PN)[45]。这些方法之间有许多细微的差别。Rel-PN模型独立地预测主题、对象和谓词的建议，然后重新对所有有效的三元组进行评分，而我们的RePN根据对象生成关系，允许它学习对象对关系的偏差。此外，他们的方法是类无关的，并没有用于场景图生成。 GCNs最初是在[13]的半监督学习环境中提出的。GCNs将图数据上的复杂计算分解为一系列局部化操作(通常只涉及相邻节点)，用于每个节点的每个时间步。在计算之前，结构和边缘强度通常是固定的。为了完整起见，我们注意到即将出版的出版物[36]同时独立地开发了一个类似的GCN注意机制(如aGCN)，并在其他(非计算机视觉)上下文中显示了它的有效性。 在这项工作中，我们将场景图建模为包含图像区域、关系及其标签的图。 代表image， 代表nodes集合(一个node对应一个localized object region)， 代表物体间的关系， 分别代表object和relationship的labels。因此，我们的目标是为 建模，在我们的工作中，我们把场景图的生成分解为三部分： 将图的构造(节点和边)与图的标注分离开来。这个因式分解背后的直觉很简单。首先，object region proposal 通常使用现成的对象检测系统(如faster rcnn[32])进行建模，以生成候选区域。值得注意的是，现有的方法通常将第二个关系建议项 建模为顶点 之间潜在边的均匀随机抽样。相反，我们提出了一个关系建议网络(RePN)来直接建模 ——使我们的方法成为第一个允许学习整个生成过程端到端。最后，图标记过程 通常被视为迭代求精过程。模型的pipeline如图2所示：每一个object proposal 都与一个空间区域 , 一个合并的特征向量 , 一个初始化估计标签分布 over 相关联。我们将对于所有n个proposals的向量集合表示为矩阵 以及 Relation Proposal Network 给定上一步提出的n个对象节点，它们之间可能有 个连接;然而，正如前面所讨论的，由于真实对象交互中的规则性，大多数对象对不太可能有关系。为了对这些规律进行建模，我们引入了一个关系建议网络(RePN)，该网络能够有效地估计对象对之间的关联性。通过对不太可能关系的边缘进行剪枝，可以有效地稀疏化候选场景图，保留可能的边缘，抑制不太可能的边缘带来的噪声。 在这篇论文中，我们利用估计的类别分布( )来推断关联性——本质上是学习软类别关系的先验。这种选择与我们的直觉一致，即与其他类相比，某些类相对不太可能交互。具体,给定初始对象分类分布 ,我们给所有的 有向对 评分, 计算 时的相关性，其中 是一个习得的相关性对函数。 的一个直接实现可以将连接[p^o_i, p^o_j]作为输入传递给一个多层感知器，该感知器输出分数。然而，考虑到对象对的平方数，这种方法将消耗大量的内存和计算。为了避免这种情况，我们考虑一个非对称的内核函数: 分别代表在关系中主语和宾语对映射函数。这个分解使得，仅使用 的两个投影过程，然后执行一次矩阵乘法就能获得分数矩阵 。对于 和 ，我们使用两个多层感知器(mlp)与相同的架构(但不同的参数)。我们还对分数矩阵S进行了sigmoid操作，使得每一个元素都为0～1之间。 在获得分数矩阵后，我们将其降序排序，然后选择前K对。然后，我们使用非最大抑制(NMS)来过滤出与其他对象有明显重叠的对象对。每个关系都有一对边界框，组合顺序很重要。我们计算两个对象对 and 之间对重叠： 计算两个box交集的区域， 计算并集区域。剩余的m个对象对被认为是具有意义关系E的候选对象。利用E，我们得到了一个图 ，它比原来的全连通图稀疏得多。随着图的边的提出，我们还通过从每个对象对的联合框中提取特征，得到所有m个关系的可视化表示 。 为了整合由图结构提供的上下文信息，我们提出了一个注意图卷积网络(aGCN)。在描述我们提出的aGCN之前，让我们简要回顾一下“普通的”GCN，其中每个节点 都有一个表示 如在[13]中提出的那样。简单,目标节点图中,相邻节点的表示 首先通过学习改变线性变换矩阵 .然后,这些转换表示与预先确定的权值α聚集,紧随其后的是一个非线性函数σ(ReLU [25])。这种分层传播可以写成: 或者我们可以把节点整合进一个矩阵中，就可以得到：与i不相邻的节点设定为0，并且设定αii为1。在传统的GCN中,图中的连接是已知并且系数向量αi是基于对称规范化邻接矩阵的特性预设的。 在这篇论文中，我们将传统的GCN拓展了attention版本，通过调节α。为了能够从节点features预测attention，我们通过一个拼接的节点feature学习了一个两层的MLP，并且对得到的分数进行一次softmax。对于节点i的attention是：and 是习得参数，[·, ·] 是拼接操作。通过定义，我们设定 and 。由于注意力机制是节点特征的函数，每次迭代都会导致注意力的改变，从而影响后续的迭代。 回想一下，在前面的小节中，我们有一组N个对象区域和m个关系。在此基础上，我们构造了一个图G，其中节点对应于对象和关系建议。我们在关系节点及其关联对象之间插入边。我们还在所有对象节点之间直接添加了跳转连接边。这些连接允许信息直接在对象节点之间流动。最近的研究表明，对目标相关性进行推理可以提高检测的性能。我们将aGCN应用于此图，基于全局上下文更新对象和关系表示。 注意到我们的图捕获到不同类型到连接（ ↔ relationship, relationship ↔ subject and object ↔ object）。此外，每个连接之间的信息流可能是不对称的(the 信息量 of subject on relationship might be quite different from relationship to subject)。我们学习了每种类型和顺序的不同转换——将节点类型a到节点类型b的线性转换表示为 ，其中s=subject、o=objects和r=relationships。Object node的representation的更新公式如下（object features为 , relationship features为 ）：with and similarly for relationship nodes as: 一个开放的选择是如何初始化object and relationship node represenstions ，它可能被设置为任何intermediate feature representations，甚至是对应类标签的pre-softmax输出。在实践中，我们同时运行可视化的和语义化的aGCN计算——一个具有可视化的特性，另一个使用pre-softmax输出。通过这种方式，我们既可以推断出较低层的视觉细节，也可以推断出较高级别的语义共现(即汽车轮子)。进一步地，我们把语义aGCN的注意力放在视觉aGCN上——基于视觉线索有效地调节语义信息流。这也加强了两个图中表示的真实对象和关系以相同的方式与其他对象交互。 Loss Function 在Graph R-CNN，我们把场景图生成过程分解成三个子过程： 。在训练阶段，这些子过程都是使用监督训练。对于 ，我们用RPN相同的损失（binary cross entropy loss on proposals，regression loss for anchors）。对于 ，我们使用另一个binary cross entropy loss on the relation proposals。对于最后的场景图生成 ，两个muti-class cross entropy losses是被用于object classification and predicate classification。 场景图生成是一个结构化的图上预测问题，如何正确、有效地对预测进行评价是当前场景图生成研究中尚未解决的问题。我们注意到图论[5]对基于最小图编辑距离的图相似度进行了深入的研究;然而，计算准确的解决方案是np完全和ap近似的APX-hard[20]。 以前的工作通过在[40]中引入一个简单的基于三元组回归的度量来评估场景图的生成，从而绕过了这些问题。根据这个指标,我们将称之为SGGen, the ground truth of 场景图表示为一组
哥们，你们用不用设计机构？
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Chirita,[]离心铸造钛铝合金排气阀门[]移动供给链管理：实施的难题[]空间摩擦学手册（节、节）空间摩擦学手册：接触表面[]粗糙表面的弹性接触大小波长粗糙峰的影响精确多轴运动控制系统的设计[]索道运输系统中的非线性结构模型[]绿色制造的工艺规划支持系统及其应用[]网络有限元分析系统对齿轮传动的研究[]网络机械信息系统快速调节：快速部署式电缆机器人[]网络经济与中国航空业[]美国国家标准化组织[]考虑单回路定向流动模式的柔性系统的布置设计考虑液压系统调制误差的自动变速器的二自由度转速控制的研究胶粘剂对单节点悬臂梁横向自由振动的影响[]能量回收混合制动系统脑力负荷的动态模型和人类在复杂系统中的效率[]自动化导引车的调度[]自动导引车的调度自动概念模型的优化及客车的稳健性设计[]自由落体运动范围的检测平台[]自适应控制的一类非线性系统的一种未知的反弹样磁滞[]自适应脉冲控制的电子节气门[]获得综合平顺性和操纵性能的多目标优化悬架控制蒸汽管道法兰盘螺栓失效分析虚拟仪器在测试系统开发中的应用[]螺旋压力机[]螺杆真空泵的性能预测的研究观察控制加热火炉温度的混合方法[]触笔数字转换器的工作原理[]计算机图形学中OpenGL的诠释计算机辅助夹具设计验证计算流体力学方法分析液压滑阀的压力损失设备管理系统[]设计和开发的一个液压机械手设计配置的汽车仪表板的液晶显示器[]设计阶段机械产品的维修性和安全性指标[]评价一款客车对于年轻乘客的吸引力的衡量尺度[]评估ERP的成功：从关键用户的角度得到组织中一个切实可行的IS[]调整比率KGEN–LP=HGEN抑制涡轮叶片的振动
假设有一条直线如下图：
在 笛卡儿平面坐标系 统中的斜率参数与截距参数为 （k，b） ；
对于 每个平面空间的像素点坐标（x，y） ， 随着 角度θ 的取值不同，都会 得到r值 ， （%+++%要点.B）而对于 任意一条直线 来说，在 极坐标空间 它的 （r，θ） 都是 固定不变的 ， 则对于 边缘图像 的 每个平面空间坐标点 可绘制 极坐标的曲线 如图所示：
OpenCV关于 霍夫直线变换 提供了两个相关API函数， 一个 是在霍夫空间求取 直线两个极坐标的参数 ， 需要开发者自己转换到平面坐标空间计算直线； 另外 一个则会 直接返回平面空间直线/线段的两个点坐标信息 。
返回极坐标参数的API函数如下：
使用该API实现直线检测：
以上的这个API函数需要对得到的每对 极坐标参数（r，θ） 做 计算 ， 使其 变换 到 平面空间 （ x0 = r * cosθ ; y0 = r * sinθ ）， 接着通过对 x0 和 y0 添加 偏移量 并进行计算，得到直线的 两个点 ； 然后 绘制直线 。
另外一个 API函数则比较简单， 它 省去了 开发者自己把极坐标变换为直线坐标的 过程 ， 直接返回 每个线段/直线对应的 两个点坐标 ， 其API函数与参数的解释具体如下：
使用该API实现图像直线检测：
运动目标的检测的其主要目的是 获取目标对象的运动参数（位置、速度、加速度等）及运动轨迹 ，通过进一步分析处理，实现对目标行为更高层级上的理解。 运动目标检测技术目的是 从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来 ，常用于视频监视、图像压缩、三维重构、异常检测等。
运动目标检测主流方法有帧差法、背景差法、光流法等。光流法源于 仿生学 思想，更贴近于直觉，大量昆虫的视觉机理便是基于光流法。 二十世纪五十年代心理学家Gibson在他的著作“The Perception of Visual World”中首次提出了以心理学实验为基础的光流法基本概念，而直到八十年代才由Horn、Kanade、Lucash和Schunck创造性地将灰度与二维速度场相联系，引入光流约束方程的算法，对光流计算做了奠基性的工作。
光流（optical flow）：由于目标对象或者摄像机的移动造成的图像对象在连续两帧图像中的移动。
通俗说，对于一个图片序列，把每张图像每个像素在连续帧之间的运动速度和方向（ 某像素点在连续两帧上的位移矢量 ）找出来就是光流场。
第t帧的时A点的位置是(x1, y1)，第t+1帧时A点位置是(x2,y2)，则像素点A的位移矢量：(ux, vy) = (x2, y2) - (x1,y1)
如何知道第t+1帧的时候A点的位置涉及到不同的光流计算方法，主要有四种：基于梯度的方法、基于匹配的方法、基于能量的方法、基于相位的方法。
光流法依赖于三个假设：
根据所形成的光流场中 二维矢量的疏密程度 ，光流法可分为稠密光流与稀疏光流。
稀疏光流只对有 明显特征的组点 （如角点）进行跟踪，计算开销小。
（1）calcOpticalFlowPyrLK 基于金字塔LK光流算法，计算某些点集的稀疏光流。 参考论文《Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature TrackerDescription of the algorithm》 （2）calcOpticalFlowFarneback 基于Gunnar Farneback 的算法计算稠密光流。 参考论文《Two-Frame Motion Estimation Based on PolynomialExpansion》 （3）CalcOpticalFlowBM 通过块匹配的方法来计算光流 （4）CalcOpticalFlowHS 基于Horn-Schunck 的算法计算稠密光流。 参考论文《Determining Optical Flow》 （5）calcOpticalFlowSF 论文《SimpleFlow: A Non-iterative, Sublinear Optical FlowAlgo》的实现
cvCanndy检测边缘并二值化图像,然后cvHoughLines2可以检测直线，在知道了直线的数据后，计算线之间的距离不是很简单吗，具体的代码只有参见网络上的代码了，比较简单，祝顺利
要看你是什么类型的口罩了;一般是以下检测项目的部分或全部：专业检测的话一般是外观、甲醛含量、pH值、环氧乙烷残留量、呼吸阻力、口罩带及口罩带连接处的断裂强力，呼气阀盖牢度、颗粒物过滤效率、防护效果、标识、微生物指标、鼻夹长度、鼻夹耐折度、细菌过滤效率、表面抗湿性、通气阻力压力差、阻燃性能等等还可以根据口罩类型参考以下标准，里面也有相应项目的检测方法Z∕T 73049-2014 针织口罩GB/T 38880-2020儿童口罩技术规范GB/T 32610-2016 日常防护型口罩技术规范YY/T 0969-2013一次性使用医用口罩YY 0469-2011医用外科口罩GB 19083-2010 医用防护口罩技术要求安徽康菲尔检测科技有限公司是拥有CMA计量认证及CNAS实验室认可的第三方检测机构，提供烟气脱硝催化剂检测、纺织品及其原材料检测（包括口罩防护服等）、烟气除尘器性能检测、烟气脱硝装置性能检测、废旧除尘滤袋检测及热力发电与环境评价相关设备性能检测等服务。欢迎前来咨询~~~
用自来水就能搞定好不好用！自疫情爆发以来，口罩已经伴随了我们快半年的时间， 在新冠肺炎疫情期间，为保护人们群众安全，避免病毒的传播，口罩成为防控疫情中需千方百计保障的重点物资，也成为抗击疫情必需的防护装备。同时，在巨大的需求缺口和利润空间面前，口罩市场泥沙俱下，隐患重重。4月底，国家市场监管总局公布了自2月以来的“非医用口罩产品质量监督专项抽查”结果，共检出47家企业的51批次产品不合格，其中不合格项目多数为过滤效率未达要求。（抽查不合格口罩名单可至国家市场监督管理局网站查询）5月9日，海关总署公布了全国海关查发的出口防疫物资质量安全不合格企业及相关产品清单，涉及口罩总量达186余万个，并点名了16家出口企业和与其相关的生产企业。问题集中在“质量安全不合格”，如口罩破损、受污、过滤效率不合格、鼻夹易脱落、绳带不合格、超出保质期等。过滤效率是指口罩在规定检测条件下，过滤元件（可滤除吸入空气中有害物质的过滤材料或过滤组件）滤除颗粒物的百分比。过滤效率，包括细菌过滤效率和颗粒物过滤效率是口罩最关键的分类指标，能阻隔越小的颗一般民用口罩检测参照标准为GB/T 32610-2016 《日常防护型口罩技术规范》，检测项目包含了外观要求、耐摩擦色牢度、甲醛含量、pH值、可分解致癌芳香胺染料、环氧乙烷残留量、口罩带及口罩带与口罩体的连接处断裂强力、吸气阻力、呼气阻力、呼气阀盖牢度、微生物、口罩下方视野、过滤效率、防护效果等十多项内容。1外观、尺寸以及口罩带受力检测按要求，民用口罩每根口罩带与口罩体连接点处的断裂强力应不小于20牛。工作人员会把口罩固定在一个机器上，将口罩带挂在机器上的挂钩，启动机器，挂钩将会向上移动直至拉断带子。记录拉断时的力数值和20牛相比较，≥20牛便是合格，＜20牛就不合格。2过滤效率检测这是口罩性能测试中的重要环节，也是目前口罩不合格率最高的项目。过滤效率检测通过过滤效率测试仪完成。首先，工作人员会事先准备符合标准要求的氯化钠溶液，在过滤效率测试仪中产生一定浓度的氯化钠气溶胶颗粒。然后将要检测的口罩平放在过滤效率测试仪的试验位置上，以规定的气体流量通过口罩罩体，检测颗粒物浓度减少的量。该项目口罩样品需要检测16只，选取最小值，过滤效率数值盐性介质≥90%、油性≥80%才算达标。3佩戴舒适性检测工作人员会把口罩的中部位置，即佩戴口罩时鼻子所接触的部位，放置在模拟人口鼻的气体流量测试装置中，分别测试呼气和吸气口罩的阻力，吸气阻力≤175帕，呼气阻力≤145帕，达到这一标准的口罩才是合格的。4颗粒物防护效果检测通过颗粒物防护效果测试仪完成，也是以标准规定的气体流量通过口罩，检测通过口罩前后的颗粒物浓度。5视野项目检测主要考核佩戴者口罩下方视野，指标要求为≥60°。该项检测需要在暗室环境下完成，模型的双眼是发光的灯泡，给标准头模戴上口罩后，通过仪器测试得到口罩对下方视野的遮挡程度。图源网络可用于颗粒物防护效果测试装置中的传感器是激光粉尘（）传感器，这类传感器利用米氏散射原理，对空气中存在的粉尘颗粒物进行检测，体积小，方便使用。最小分辨颗粒直径 μm，有UART 输 出和PWM输出两种方式，具有一致性好、 实时响应、 数据准确、 低功耗的特点。炜盛ZH06激光粉尘传感器如今，国内疫情尚未彻底结束，国外疫情仍处于扩散阶段，口罩需求依然很旺盛。随着监管力度的加强，不合格的口罩终将被查处和淘汰，口罩市场在良性竞争下发展的越来越规范。—
确定口罩是否合格 · 四步骤1，取口罩中间层点燃；2，口罩从外向内形注水后不漏；3，放大镜观察口罩中间层，看不到织丝；4，戴上口罩呼气，手捂面部，感觉不到热气，呼吸有一定阻力，防护效果好；【详细分解版本】1， 取口罩中间层点燃中间这层为熔喷布，熔喷无纺布点火后应为熔融效果，一般不会产生火焰。熔喷布烧不着，并不能证明是医用口罩。丙纶纤维、锦纶纤维、涤纶纤维等合成纤维制成的无纺布，燃烧效果与熔喷无纺布几乎一样。也就是说，用打火机点燃后无火焰，产生熔融效果，这样的材质可能是丙纶熔喷无纺布，也可能是其他纤维无纺布。2， 口罩从外向里注水后不漏口罩一般分成三层，还有些质量比较好的会有两层熔喷布，或添加一层棉。基本三层：外层（纺粘无纺布）：纺粘层 单层Spunbond (PP)，防水层防飞沫；中层（20g-28g丙纶熔喷无纺布）：单层或多层 Meltblown (PP)，过滤层，对防止细菌、血液渗透起至关重要；内层（纺粘无纺布）：单层 Spunbond (PP)，吸水层；3，观察口罩中间层熔喷布，看不到织丝。熔喷布是一种以高熔融指数的聚丙烯为材料，纤维直径范围 微米，其纤维直径大约有头发丝的三十分之一。4，戴上口罩·呼气测试戴上口罩呼气，把口罩戴好不漏风。手捂面部，感觉不到热气，呼吸有一定阻力，防护效果好。
之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价
Automatic Pixel-Level Crack Detection on Dam Surface Using Deep Convolutional Network 论文笔记 论文：Automatic Pixel-Level Crack Detection on Dam Surface Using Deep Convolutional Network Received: 大多数坝面裂缝检测只能实现裂缝分类及粗略的定位。像素级语义分割检测可以提供更加精确直观的检测结果。作者提出一种基于深度卷积网络的坝面裂缝检测算法。首先使用无人机进行数据采集，然后对采集到的图像进行预处理（包括裁剪、手动标注），最后对设计好的CDDS 网络结构进行训练、验证和测试。 与ResNet152-based SegNet U-Net FCN 进行了比较。 大坝是水电站的重要水利建筑物。大坝的安全运行对于水电站有着重要的意义。由于结构变形、地震、水流引起的裂缝对大坝坝体产生严重的影响并威胁到水电站的安全运行。因此，对大坝结构的定期健康评估，特别是对大坝裂缝的检测任务变得尤为重要。 根据大坝裂缝的结构特征以及裂缝强度，人们可以对大坝的结构健康进行评估和监测。传统的大坝裂缝的巡检任务通常基于人工进行检测，但是效率低下、耗时费力，浪费了大量的人工成本，因此对裂缝的自动高效检测是非常必要的。 基于计算机视觉的裂缝检测算法得到了广泛的研究。这些方法大多采用传统的图像处理技术和机器学习方法，以识别出一些简单的结构损伤。这些方法利用手工提取的特征从图像中提取特征，然后评估提取的特征是否表示缺陷。然而，上述方法的结果不可避免地受到主观因素的影响 卷积神经网络（CNN）在图像分类和识别领域取得很大的进步，基于CNN的裂缝检测算法也展示出更优异的表现。大坝裂缝的特点： 修补痕迹、噪声大、背景纹理复杂、非结构化的、分布不均匀、裂缝位置随机、背景模糊等缺点 提出了一种像素级的大坝表面裂缝检测方法，利用深卷积网络进行特征提取。利用浅卷积层的定位特征和深卷积层的抽象特征，进行 多尺度卷积级联融合和多维损失值计算 ，实现裂纹缺陷像素级分割，并以高精度、高效率等优点解决了坝面明显裂缝检测问题，消除了可能存在的安全隐患，确保了坝面安全。实验结果表明，该方法对大坝表面像素级裂缝的检测是最优的。 语义分割 PSPNet [42],ICNet [43], Deeplabv3[44],UNet [45] and SegNet [46] 语义分割网络通常分为编码网络和解码网络。 编码网络： 卷积层：用于提取输入图像的特征 池化层：减小feature map的规模，减轻计算负担。 解码网络： 反卷积层（反褶积层）：上采样还原feature map大小与输入图像相同，并输出预测结果。 编解码网络结构高度对称：同时利用稀疏feature map和稠密feature map。 为了融合sparse 和 dense feature ，采用跳跃模块以连接编解码网络。编码网络： 15 卷积层：3*3 步长1 4 池化层： 2*2 步长2 解码网络： 15 反卷积层 1*1 4池化层 采用dropout和BN防止过拟合。 Skip branch 4个，1*1卷积和反卷积 每个branch计算 branch loss，4个branch loss级联为总损失的一部分。 Skip branch 的输入输出图像大小不变。卷积核的通道数必须等于输入张量的通道数。降采样 取矩阵最大值 卷积核大小 2*2 步长为2。反褶积也叫做转置卷积 通过上采样还原feature map与输入图像大小相同。 上采样方法：反褶积法、 插值法 反褶积法：对张量进行zero-padding填充最外层，再用反褶积核进行反褶积，修剪第一行和最后一行。1000副5472*3648图像使用LEAR软件手动标记。 得到504张数据集，404用于训练，50用于验证，50用于测试。 在Linux系统上使用TensorFlow构建的 在配置了8 GB GPU的HP工作站上执行培训、验证和测试 利用Anaconda建立了CDDS网络的虚拟python环境评价指标： Precision精度表示在所有预测破裂的样本中，样本的基本真实性也被破解的概率。 Recall召回表明在所有标记为开裂的样本中，样本被预测为开裂的概率。当正负样本数量存在较大差距时，仅使用精确性或召回率来评估性能是不合理的。TPR表示所有标记为裂纹的样本中被正确预测为裂纹的概率。TNR代表以标签为背景的所有样本中被正确预测为背景的概率.F-measure考虑到查全率和查准率的综合影响，F-测度是一个综合指标。IoU是目标检测领域中常用的评价定位精度的方法。IoU表示预测结果与地面真实值的交集与联合的交集的比率。大坝表面裂缝图像分为背景和裂缝两类。背景像素的数目远大于裂纹像素的数目。通常情况下，我们会同时计算背景arrears和裂缝arrears，然后以两张arrears的平均数作为最终arrears。IoU值是由背景像素决定的，不能准确表达裂纹的定位精度。使用三种学习速率10^4,10^5,10^6 使用softmax函数计算概率 使用Dice loss计算网络损失。 裂缝骨架提取：快速细化算法 调用OpenCV库，进行计算。 计算裂缝面积及长度宽度。使用其他裂缝数据集进行补充验证 ，在测试数据集上，提出的CDDS网络的裂纹IOU和F测度分别达到和 略。
推荐下计算机视觉这个领域，依据学术范标准评价体系得出的近年来最重要的9篇论文吧： （对于英语阅读有困难的同学，访问后可以使用翻译功能） 一、Deep Residual Learning for Image Recognition 摘要：Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly reformulate the layers as learning residual functions with reference to the layer inputs, instead of learning unreferenced functions. We provide comprehensive empirical evidence showing that these residual networks are easier to optimize, and can gain accuracy from considerably increased depth. On the ImageNet dataset we evaluate residual nets with a depth of up to 152 layers—8× deeper than VGG nets [40] but still having lower complexity. An ensemble of these residual nets achieves error on the ImageNet test set. This result won the 1st place on the ILSVRC 2015 classification task. We also present analysis on CIFAR-10 with 100 and 1000 layers. The depth of representations is of central importance for many visual recognition tasks. Solely due to our extremely deep representations, we obtain a 28% relative improvement on the COCO object detection dataset. Deep residual nets are foundations of our submissions to ILSVRC & COCO 2015 competitions1, where we also won the 1st places on the tasks of ImageNet detection, ImageNet localization, COCO detection, and COCO segmentation. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 二、Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 摘要：In this work we investigate the effect of the convolutional network depth on its accuracy in the large-scale image recognition setting. Our main contribution is a thorough evaluation of networks of increasing depth using an architecture with very small (3x3) convolution filters, which shows that a significant improvement on the prior-art configurations can be achieved by pushing the depth to 16-19 weight layers. These findings were the basis of our ImageNet Challenge 2014 submission, where our team secured the first and the second places in the localisation and classification tracks respectively. We also show that our representations generalise well to other datasets, where they achieve state-of-the-art results. We have made our two best-performing ConvNet models publicly available to facilitate further research on the use of deep visual representations in computer vision. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 三、U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 摘要：There is large consent that successful training of deep networks requires many thousand annotated training samples. In this paper, we present a network and training strategy that relies on the strong use of data augmentation to use the available annotated samples more efficiently. The architecture consists of a contracting path to capture context and a symmetric expanding path that enables precise localization. We show that such a network can be trained end-to-end from very few images and outperforms the prior best method (a sliding-window convolutional network) on the ISBI challenge for segmentation of neuronal structures in electron microscopic stacks. Using the same network trained on transmitted light microscopy images (phase contrast and DIC) we won the ISBI cell tracking challenge 2015 in these categories by a large margin. Moreover, the network is fast. Segmentation of a 512x512 image takes less than a second on a recent GPU. The full implementation (based on Caffe) and the trained networks are available at . 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 四、Microsoft COCO: Common Objects in Context 摘要：We present a new dataset with the goal of advancing the state-of-the-art in object recognition by placing the question of object recognition in the context of the broader question of scene understanding. This is achieved by gathering images of complex everyday scenes containing common objects in their natural context. Objects are labeled using per-instance segmentations to aid in precise object localization. Our dataset contains photos of 91 objects types that would be easily recognizable by a 4 year old. With a total of million labeled instances in 328k images, the creation of our dataset drew upon extensive crowd worker involvement via novel user interfaces for category detection, instance spotting and instance segmentation. We present a detailed statistical analysis of the dataset in comparison to PASCAL, ImageNet, and SUN. Finally, we provide baseline performance analysis for bounding box and segmentation detection results using a Deformable Parts Model. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 五、Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 摘要：Convolutional networks are at the core of most state of-the-art computer vision solutions for a wide variety of tasks. Since 2014 very deep convolutional networks started to become mainstream, yielding substantial gains in various benchmarks. Although increased model size and computational cost tend to translate to immediate quality gains for most tasks (as long as enough labeled data is provided for training), computational efficiency and low parameter count are still enabling factors for various use cases such as mobile vision and big-data scenarios. Here we are exploring ways to scale up networks in ways that aim at utilizing the added computation as efficiently as possible by suitably factorized convolutions and aggressive regularization. We benchmark our methods on the ILSVRC 2012 classification challenge validation set demonstrate substantial gains over the state of the art: 21:2% top-1 and 5:6% top-5 error for single frame evaluation using a network with a computational cost of 5 billion multiply-adds per inference and with using less than 25 million parameters. With an ensemble of 4 models and multi-crop evaluation, we report 3:5% top-5 error and 17:3% top-1 error on the validation set and 3:6% top-5 error on the official test set. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 六、Mask R-CNN 摘要：We present a conceptually simple, flexible, and general framework for object instance segmentation. Our approach efficiently detects objects in an image while simultaneously generating a high-quality segmentation mask for each instance. The method, called Mask R-CNN, extends Faster R-CNN by adding a branch for predicting an object mask in parallel with the existing branch for bounding box recognition. Mask R-CNN is simple to train and adds only a small overhead to Faster R-CNN, running at 5 fps. Moreover, Mask R-CNN is easy to generalize to other tasks, ., allowing us to estimate human poses in the same framework. We show top results in all three tracks of the COCO suite of challenges, including instance segmentation, bounding-box object detection, and person keypoint detection. Without tricks, Mask R-CNN outperforms all existing, single-model entries on every task, including the COCO 2016 challenge winners. We hope our simple and effective approach will serve as a solid baseline and help ease future research in instance-level recognition. Code will be made available. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 七、Feature Pyramid Networks for Object Detection 摘要：Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But pyramid representations have been avoided in recent object detectors that are based on deep convolutional networks, partially because they are slow to compute and memory intensive. In this paper, we exploit the inherent multi-scale, pyramidal hierarchy of deep convolutional networks to construct feature pyramids with marginal extra cost. A top-down architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art single-model results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries including those from the COCO 2016 challenge winners. In addition, our method can run at 5 FPS on a GPU and thus is a practical and accurate solution to multi-scale object detection. Code will be made publicly available. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 八、ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF 摘要：Feature matching is at the base of many computer vision problems, such as object recognition or structure from motion. Current methods rely on costly descriptors for detection and matching. In this paper, we propose a very fast binary descriptor based on BRIEF, called ORB, which is rotation invariant and resistant to noise. We demonstrate through experiments how ORB is at two orders of magnitude faster than SIFT, while performing as well in many situations. The efficiency is tested on several real-world applications, including object detection and patch-tracking on a smart phone. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 九、DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs 摘要：In this work we address the task of semantic image segmentation with Deep Learning and make three main contributions that are experimentally shown to have substantial practical merit. First , we highlight convolution with upsampled filters, or ‘atrous convolution’, as a powerful tool in dense prediction tasks. Atrous convolution allows us to explicitly control the resolution at which feature responses are computed within Deep Convolutional Neural Networks. It also allows us to effectively enlarge the field of view of filters to incorporate larger context without increasing the number of parameters or the amount of computation. Second , we propose atrous spatial pyramid pooling (ASPP) to robustly segment objects at multiple scales. ASPP probes an incoming convolutional feature layer with filters at multiple sampling rates and effective fields-of-views, thus capturing objects as well as image context at multiple scales. Third , we improve the localization of object boundaries by combining methods from DCNNs and probabilistic graphical models. The commonly deployed combination of max-pooling and downsampling in DCNNs achieves invariance but has a toll on localization accuracy. We overcome this by combining the responses at the final DCNN layer with a fully connected Conditional Random Field (CRF), which is shown both qualitatively and quantitatively to improve localization performance. Our proposed “DeepLab” system sets the new state-of-art at the PASCAL VOC-2012 semantic image segmentation task, reaching percent mIOU in the test set, and advances the results on three other datasets: PASCAL-Context, PASCAL-Person-Part, and Cityscapes. All of our code is made publicly available online. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 希望对你有帮助！
计算机视觉技术自20世纪70年代产生以来就得到了全世界的广泛关注。下面是我整理了计算机视觉技术论文，有兴趣的亲可以来阅读一下!
计算机视觉技术的应用研究
摘 要 文章在介绍计算机视觉技术相关内容的基础上，对该技术在工业、农业、林业和农产品检测这四个领域的具体应用进行简要分析。
关键词 计算机;视觉技术;应用研究
中图分类号：TP212 文献标识码：A 文章编号：1671-7597(2013)16-0114-01
计算机视觉技术自20世纪70年代产生以来就得到了全世界的广泛关注。作为一种多学科综合应用下的新技术，随着专家对其研究会的不断深入，其应用领域也越来越广，给人们的生产生活带来了极大方便。
1 计算机视觉技术
计算机视觉技术是在计算机技术应用下发展起来的一种新技术，主要用来研究计算机模拟生物的宏观或外显功能。该技术在应用过程中会涉及到计算机科学、神经生物学、人工智能、模式识别以及图像处理等多个学科，多学科技术的综合运用使得计算机具有了“感知”周围世界的能力，这也正是该技术发挥作用的核心所在。计算机视觉技术的特点就在于，首先，它能在不接触被测者的前提下完成对被测者的检测;其次，该技术应用的领域和检测的对象非常广，能在敏感器件的应用下，完成对人类难以观察到的超声波、微波和红外线等的检测;最后，该技术还突破了人在视觉观察上长时间工作的限制，能对检测对象进行长时间观察。
2 计算机视觉技术在各领域的应用分析
随着计算机视觉技术研究的不断加深，该技术的应用领域也越来越广，下面，本文就选取工业、农业、林业、农产品检测、电力系统自动化及图书馆工作这6个方面对计算机视觉技术的应用进行简要分析。
在工业领域中的应用
工业生产对产品的质量要求极高，计算机视觉技术在工业上的应用主要集中在以下3方面：1)产品形状和尺寸的检测上。对制造业而言，产品的形状和尺寸是否合格直接影响到产品在实际应用过程中作用的发挥。计算机视觉技术的应用能对产品进行二维和三维等几何特征的检测，如产品的圆度、位置及形状等。2)产品零部件缺失情况的检测。在生产线运行过程中，计算机视觉技术能准确检测出产品在生产过程中是否存在铆钉、螺丝钉等零部件的缺失以及产品内部是否在生产过程中掺进杂质等。3)产品表面质量的检测。为了从各个方面保证产品的合格性，对其进行表面质量的检测也是一个极其重要的环节。计算机视觉技术实现了对产品表面的纹理、粗糙度、划痕、裂纹等各方面的有效检测。
在农业生产领域中的应用
该技术在农业领域的应用主要集中在以下两方面：1)对病虫害的预测预报。预测预报作用发挥的关键环节是建立起计算机视觉技术对所有昆虫的识别体系。对昆虫图像识别系统进行数字化建模所使用的方法主要以下2种，一种是运用数学形态学的方法对害虫的边缘进行检测，进而提取害虫的特征;第二种是从昆虫的二值化图像中提取出昆虫的周长、面积和复杂度等基本信息，并对这些信息建立害虫的模板库以实现对昆虫的模糊决策分析。2)对农作物生长的监测。常用的方法就是运用计算机视觉技术下的非接触式监测系统对农作物生长环境下的光照、温度、湿度、风速、营养液浓度等相关因素进行连续地监测，进而判断出农作物长势。
在林业生产中的应用
该技术在林业生产中的应用主要集中在农药喷洒和林木球果采集这两方面。就林业的农药喷洒而言，常规的农药喷洒方式易造成农药的大量流失，不仅达不到防止林业有害生物的目的，还浪费了大量的人力、物力和财力。计算机视觉技术的应用能通过对施药目标图像进行实时分析，得出具体的施药量和准确的施药位置，该技术指导下的施药工作极大发挥了农药的效果。就林木球果采集而言，该采集工作的操作难度一直都很大，我国当前使用的方法主要是人工使用专业工具下的采集以及机械设备运用下的高空作业车采集和摇振采种机采集，这两种方式都存在一定的安全性和效率问题。计算机视觉技术的应用能通过对需要进行采集的林木球果进行图像采集来得出球果所处的具体位置，再结合专业机械手的使用完成球果采集。该技术不仅节省了大量劳动力，还极大提高了采摘效率。
在农产品检测中的应用
农产品在生产过程中受自然环境的影响比较大，所以农产品不仅会产生质量上的差异，还会造成颜色、大小、形状等外观上的极大不同。由于农产品在出售时大多要进行产品等级的划分，所以将计算机视觉技术运用到对其颜色和外形尺寸的检测上，有效达到了对农产品进行检测的目的。通过对外观大小尺寸的检测，不仅提高了对农产品进行分门别类地等级划分的效率，还在很大程度上减少了对产品的损坏;通过对西瓜等农产品进行颜色上的检测，能准确判断其是否成熟，有效避免了人工操作下的失误。
在电力系统自动化中的应用
计算机视觉技术在电力系统自动化应用的表现当前主要表现在以下2个方面：1)在人机界面中的应用。人机界面在运行过程中更加强调人的主体地位，实现了用户对各种效应通道和感觉通道的运用。具体来讲，计算机视觉技术在用户向计算机的输入方面，效应通道实现了手动为主向手、足、口、身体等的转变;在计算机向用户的输出方面，感觉通道实现了视觉为主向触觉、嗅觉、听觉等的转变。2)在电厂煤粉锅炉火焰检测中的应用。对煤粉锅炉火焰的检测既能有效判断锅炉的运行状况，又能在很大程度上实现电厂的安全性运营。由于煤的负荷变化和种类变化会在使着火位置发生移动，所以为了保证炉膛火焰检测的准确性，必须弥补之前单纯应用火焰检测器只能判断有无火焰开关量信号的弊端。计算机视觉技术的应用，就在弥补火焰检测器应用弊端的基础上，实现了对火焰形状的进一步检测。
在图书馆工作中的应用
随着当前数字图书馆和自动化管理系统的建立，计算机技术在图书馆方面的应用越来越广泛。当前计算机视觉技术在图书馆方面的应用主要集中在古籍修补和书刊剔旧这两方面。就古籍修补而言，古籍图书等在收藏的过程中，受温度、湿度、光照等的影响，极易导致纸张变黄、变脆以及虫洞等现象的出现。在进行修补时，依靠计算机视觉技术开展具体的修补工作，能在很大程度上提高修补工作的效率。就书刊剔旧而言，由于图书馆藏书众多，对那些使用率低且较为陈旧的文献资料进行及时地剔除，能实现图书资源的及时更新。计算机视觉技术在该方面的应用，极大地保证了工作的准确性和效率性。
3 结束语
通过以上对计算机视觉技术在工业、农业、林业、农产品检测、电力系统自动化及图书馆工作这6个方面的研究可以看出，随着计算机技术的进一步发展以及计算机与各专业学科的不断渗透，该技术的发展前景和应用领域都将更加广阔。
参考文献
[1]郑加强.基于计算机视觉的雾滴尺寸检测技术[J].南京林业大学学报，2009(09).
[2]沈明彼.计算机视觉技术在社会各领域应用的发展与展望[J].农业机械学报，2012(03).
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欧莱雅实现产品包装过程标签零缺陷 巴黎欧莱雅的营销和包装专家的目标是使进入市场的欧莱雅包装达到零缺陷目标。了解欧莱雅是如何利用我们的标签视觉成像检测解决方案实现这一目标的。遗漏、错误、受损和外观不美观的标签不仅会影响产品的展示形象，而且会对品牌持有者在市场中的形象造成长期损害。欧莱雅营销与包装专家的目标是使进入市场的欧莱雅包装实现零缺陷目标。公司试图通过利用多种灰度检测解决方案实现这一目标，但是结果却不尽如人意，尤其是对于诸如其 Vive Pro® 系列优质洗发精和护发素之类的产品。这些产品采用具有“无标签效果”的透明标签材料进行贴标。但这却使得灰度系统难以准确寻找到标签的边缘，从而无法检测其是否位置不当和起皱，结果导致系统出现误允许缺陷瓶子流入市场的结果。于是公司向梅特勒-托利多 CI-Vision 求助，帮助寻找这一问题的解决方案。CI-Vision 推荐使用完美的双摄像机彩色解决方案，这套解决方案使用彩色摄像机及其随配软件更清晰地识别与检测透明标签，以及检查每只瓶子上打印的日期/批号。此外，一台条形码阅读器可确认每个包装上的代码，这样可无需使用附加摄像机。欧莱雅包装生产线经理要求欧莱雅市场部在设计包装时，将各个品牌的标签与代码放置在一致的位置，从而帮助简化了检测工作。CI-Vision 解决方案还包括培训功能： 操作人员只需将样品包放在摄像机前方，然后激活“培训”功能，即可将用于检测新包装的系统准备好。这样，当欧莱雅多产品高速生产线进行转换时，无需停机即可完成照相机移动或系统调节。针对这一项目，梅特勒-托利多CI-Vision 提供了一种完整的视觉成像检测解决方案，其中包括设备安装和调试、培训、文件记录与维护支持。欧莱雅通过采用这种新型检测解决方案，不仅可实现其质量目标，而且可通过大幅缩短转换时间提升生产线工作效率。公司现已将视觉检测从最初的Vive Pro 生产线扩大应用至不同生产厂的其他许多生产线中。
vr技术2000字论文篇二 【摘 要】VR技术是现今计算机技术领域中一项包含多种学科的一门综合科学技术，该技术已经被应用在现实中许多的领域中。 【关键词】VR技术;虚拟现实技术 1.虚拟现实技术的概念 VR技术就是虚拟现实技术，它是一种能够让现实中的人在计算机所创造的虚拟信息世界中体验与现实世界同样的事和物。它所具有多感知性、沉浸性、交互性和构想性的基本特征。这种虚拟技术集合了计算机图形图像技术、现实仿真技术、多媒体技术等等的多种科学技术。它能够模拟出人的视觉，听觉，触觉等的感官功能。使人在计算机所创造的虚拟世界中通过语言、动作等等的方式进行实时交流，可以说这种技术的发展前景是非常的广阔的。 2.虚拟现实技术的特征介绍 ①多感知性的特征，是指视、力、触、运动、味、嗅等感知系统，从人类理想的虚拟现实技术的发展来说，是希望能够给完全的模拟出现实中所有的感知，但因目前的技术掌握和传感技术的限制，仅仅只能模拟出以上视、力、触、运动、味、嗅等感知系统的。 ②沉浸性又称浸没感或临场感，存在感等，具体是指人以第一人称存在在虚拟世界中的真实体验。当然，以目前技术还没有达到最理想的程度。 ③交互性就是指人在虚拟世界中，能够像在现实当中一样，可以通过对一些物体的抓取、使用等动作，感觉到所触碰的物体的重量，形状，色泽等一些人与物体之间的互动信息。 ④构想性，即在虚拟的世界里面，将所想的物件所做的事情在虚拟世界呈现出来，这样做能达到什么样的效果，那样做又能达到什么样的效果，甚至还可以把在现实世界不可能存在的事和物都可以在虚拟世界中构想出来。 3. VR技术的应用范围 VR技术由诞生到现今已经历了几个年代，其应用范围也越来越广，如医学方面，可以提供给医生进行模拟手术，这样大大提供了现实中手术的成功几率，还有军事，科技，商业，建筑，娱乐，生活等等。 4. VR技术中涉及的相关技术 ①立体视觉现实技术：人通过视觉所获取到的信息是人本身所有感觉中最多的一种感官，所以虚拟现实技术中立体显示技术占有不可或缺的重要地位。 ②环境构建技术：在虚拟世界中，构件环境是一个重要的环节，要营造一个区域的环境，首先就要创造环境或建筑模块，然后在这个基础上再进行实时描绘、立体显示，从而形成一个虚拟的区域环境。 ③真实感实时描绘技术：要在虚拟世界中实现与现实世界相同的事物，仅靠立体显示技术还是远远不够的，虚拟世界中必须存在真实感和实时感，简单来说就是实现一个物体的重量，质量，色泽，相对位置，遮挡关系等的技术。 ④虚拟世界声音的实现技术：在虚拟世界中虽然视觉是获取信息的重要途径之一，除了视觉还有很多感官系统可以获取到周围的信息。如听觉，这种技术就是在虚拟世界中实现声音，这样人在虚拟世界里不仅能够看得到也能听得到。 5. VR技术中所涉及的硬件设备 ①输入设备 与虚拟现实技术相关的硬件输入设备分成两大类：一是基于自然的交互设备，用于虚拟世界的信息输入;另一种是三维定位跟踪设备，主要用于输入设备在虚拟世界中的位置进行判定，并输送到虚拟世界当中。 虚拟世界与人实现自然交互的形式有很多，例如有数据手套，数据衣服，三维控制器，三维扫描仪等。 数据手套是一种多模式的虚拟现实硬件，通过软件编程，可进行虚拟场景中物体的抓取、移动、旋转等动作，也可以利用它的多模式性，用作一种控制场景漫游的工具。数据手套的出现，为虚拟现实系统提供了一种全新的交互手段，目前的产品已经能够检测手指的弯曲，并利用磁定位传感器来精确地定位出手在三维空间中的位置。这种结合手指弯曲度测试和空间定位测试的数据手套被称为“真实手套”，可以为用户提供一种非常真实自然的三维交互手段。 数据衣是为了让VR系统识别全身运动而设计的输入装置。数据衣对人体大约50多个不同的关节进行测量，包括膝盖、手臂、躯干和脚。通过光电转换，身体的运动信息被计算机识别。通过BOOM 显示器 和数据手套与虚拟现实交互数据衣。 ②输出设备 人在虚拟世界中要体现沉浸的感觉，就必须实现现实世界中的多种感受，如是视、听、触、力、嗅、味等感官感觉，只不过以目前的虚拟技术只实现了视觉，听觉和触觉罢了。 ③VR构成设备 虚拟现实世界的构成，主要的设备就是计算机本身了，虚拟世界的所有景象都是靠一个个模型造成的，而这些模型则是由计算机制作出来的。一般计算机被划分成四个部分，第一：高配置的个人计算机，专门用于普通的图形配置加速卡，实现于VR技术中的桌面式特征;第二：高性能图形工作站，就是一台高配置的图形处理计算机;第三：高度并行系统计算机;第四：分布式虚拟实现计算机等四个分类。 6. VR技术上的难点探讨 随着计算机的不断发展，人与计算机的互动性得到了非常好的提现。而这种技术则成为了VR技术建立的主要手段。但是实时现实始终一直阻挡这VR技术前进的一大难点之一，即时在理论上能够分析得到高度逼真、实时漫游的虚拟世界，但至少以目前的状况来说还达不到理论上的要求。这种理论性的技术是需要强大的硬件配置要求支撑的，比如说速度极快的图形工作计算机和三维图形加速卡等等设备，但以目前的设备来看即时最快的图形处理计算机也不能达到十分逼真的同事又是实时互动的虚拟世界。根本的原因就在于，因为引入了人与虚拟世界的互动，需要即时生成新的动态模型时，就不能达到实时的效果了，所以就不得不降低图形模块的清晰度来减少处理的时间，这样直接导致了虚拟世界的逼真在某程度上的减少，这就是所谓的景物复杂度的问题了。 图形模块的生成是虚拟世界中的重要瓶颈，虚拟世界的重要特性随着人的位置、方向的不断变更状态下感受虚拟世界的动态特性，简单来说，就是你移动一下位置和方向后所看到的即时生成的图形模块景象。有两种指标可以衡量用户沉浸在虚拟世界中的效果和程度。其一就是之前所说的动态特性;其二就是互动的延迟特性。自然动态图形的形成的帧数是30帧，至少也不能低于10帧，否则整体画面就会出现严重的不连续和调动的感觉。互动延迟是影响用户的另一个重要指标，如人在飞机上飞行时，位置的变换和方向的控制，这时系统应当即时产生相对的图形画面，期间的时间延迟应不大于秒，最多也不能大于1/4秒。否则在长期的工作中，人会容易产生疲劳、烦躁或者恶心的感觉，严重地影响了“真实”的感觉。以上两种指标都以来计算机图形处理的速度。对于动态的模块图形生成而言，每帧的图形生成时间在30～50毫秒之间为较好;而对于互动性的延迟，除互动式输入及其处理时间外，其图形的生成速度也是重要的因素。而以上所叙述的因素都与图形处理的硬件组成有直接的相互关系，除此之外还有赖于应用技术的因素，如虚拟场景的复杂程度和图形模块生成所需的真实感等等。 7. VR技术在各国的研究情况 ①VR技术在美国的研究现状 美国是虚拟现实技术研究的发源地，虚拟现实技术的诞生可以追溯到上世纪40年代。最初研究的虚拟现实技术只是用于美国军方对飞行驾驶员和宇航员的模拟训练。然而，随着冷战结束后美国军费大大的削减，虚拟现实技术就逐渐转为民用，目前美国在该领域的基础研究主要集中在感知、用户界面、后台软件和硬件四个方面。 上个世纪80年代，美国宇航局及美国国防部组织了一系列有关虚拟现实技术的研究，并取得了令人瞩目的研究成果，美国宇航局Ames实验室致力于一个叫“虚拟行星探索”的实验计划。现在美国宇航局已经建立了航空、卫星维护的模拟训练系统，空间站的模拟训练系统，并且已经建立了可供全国使用的模拟 教育 系统。北卡罗来纳大学的计算机专业就是进行虚拟显示技术研究最早最著名的大学。他们主要研究分子建模、航空驾驶、外科手术仿真、建筑仿真等。乔治梅森大学研制出一套在动态虚拟环境中的流体实时仿真系统。施乐公司研究中心在模拟现实技术领域中主要从事利用VRT建立未来办公室的研究，并努力设计一项基于模拟现实技术使得数据存取更容易的窗口系统。波音公司的波音777运输机采用全无纸化设计，利用所开发的虚拟现实系统将虚拟环境叠加于真实环境之上，把虚拟的模板显示在正在加工的工件上，工人根据此模板控制待加工尺寸，从而简化加工过程。 图形图像处理技术和传感器技术是以上VR项目的主要技术。就目前看，空间的动态性和时间的实时性是这项技术的最主要焦点。 ②VR技术在欧洲的研究现状 在欧洲，英国在VR开发的某些方面，特别是在分布并行处理、辅助设备(包括触觉反馈)设计和应用研究方面。在欧洲来说是领先的。英国Bristol公司发现，VR应用的交点应集中在整体综合技术上，他们在软件和硬件的某些领域处于领先地位。英国ARRL公司关于远地呈现的研究实验，主要包括VR重构问题。他们的产品还包括建筑和科学可视化计算。 欧洲其它一些较发达的国家如：荷兰、德国、瑞典等也积极进行了VR的研究与应用。 瑞典的DIVE分布式虚拟交互环境，是一个基于Unix的，不同节点上的多个进程可以在同一世界中工作的异质分布式系统。 荷兰海牙TNO研究所的物理电子实验室(TNO- PEL)开发的训练和模拟系统，通过改进人机界面来改善现有模拟系统，以使用户完全介入模拟环境。 德国在VR的应用方面取得了出乎意料的成果。在改造传统产业方面，一是用于产品设计、降低成本，避免新产品开发的风险;二是产品演示，吸引客户争取定单;三是用于培训，在新生产设备投入使用前用虚拟工厂来提高工人的操作水平。2008年10月27-29日在法国举行的ACM Symposi- um on Virtual Reality Software and Technoogy大会，整体上促进了虚拟现实技术的深入发展。 ③VR技术在日本的研究现状 日本的虚拟现实技术的发展在世界相关领域的研究中同样具有举足轻重的地位，它在建立大规模VR知识库和虚拟现实的游戏方面作出了很大的成就。 在东京技术学院精密和智能实验室研究了一个用于建立三维模型的人性化界面，称为SpmAR NEC公司开发了一种虚拟现实系统，用代用手来处理CAD中的三维形体模型。通过数据手套把对模型的处理与操作者的手联系起来;日本国际工业和商业部产品科学研究院开发了一种采用x、Y记录器的受力反馈装置;东京大学的高级科学研究中心的研究重点主要集中在远程控制方面，他们最近的研究项目是可以使用户控制远程摄像系统和一个模拟人手的随动机械人手臂的主从系统;东京大学广濑研究室重点研究虚拟现实的可视化问题。他们正在开发一种虚拟全息系统，用于克服当前显示和交互作用技术的局限性;日本奈良尖端技术研究生院大学教授千原国宏领导的研究小组于2004年开发出一种嗅觉模拟器，只要把虚拟空间里的水果放到鼻尖上一闻，装置就会在鼻尖处放出水果的香味，这是虚拟现实技术在嗅觉研究领域的一项突破。 ④国内虚拟现实技术研究现状 在我国虚拟现实技术的研究和一些发达国家相比还有很大的一段距离，随着计算机图形学、计算机系统工程等技术的高速发展，虚拟现实技术已经得到了相当的重视，引起我国各界人士的兴趣和关注，研究与应用VR，建立虚拟环境、虚拟场景模型分布式VR系统的开发正朝着深度和广度发展。国家科委国防科工委部已将虚拟现实技术的研究列为重点攻关项目，国内许多研究机构和高校也都在进行虚拟现实的研究和应用并取得了一些不错的研究成果。 北京航空航天大学计算机系也是国内最早进行VR研究、最有权威的单位之一，其虚拟实现与可视化新技术研究室集成了分布式虚拟环境，可以提供实时三维动态数据库、虚拟现实演示环境、用于飞行员训练的虚拟现实系统、虚拟现实应用系统的开发平台等，并在以下方面取得进展：着重研究了虚拟环境中物体物理特性的表示与处理;在虚拟现实中的视觉接口方面开发出部分硬件，并提出有关算法及实现方法。 清华大学国家光盘工程研究中心所作的“布达拉宫”，采用了QuickTime技术，实现大全景VR制;浙江大学CAD&CG国家重点实验室开发了一套桌面型虚拟建筑环境实时漫游系统;哈尔滨工业大学计算机系已经成功地合成了人的高级行为中的特定人脸图像，解决了表情的合成和唇动合成技术问题，并正在研究人说话时手势和头势的动作、语音和语调的同步等。 8.学习小结和心得 虚拟现实技术是一个极具潜力的研究项目，是未来的重要技术之一。它不论在理论，软件或者硬件的领域上都依赖着很多技术，当然其中也有较多的技术只实现了理论，硬件方面还是有待完善的。不过可以遇见，在未来虚拟现实技术绝对会被广泛应用。 本论文讲述了虚拟现实技术的概念，特征，应用范围，相关的技术，涉及的设备，技术上实现的难点，各国的研究现状等。最重要的就是，我们通过对这门技术项目的学习，了解到计算机更加多方面的知识，亦同时得知了更加多与计算机之间的硬件设备知识，让我们对虚拟现实技术产生了浓厚的兴趣，日后我们会继续留意虚拟现实技术的发展状况，如有机会定必会该项技术奉献绵薄之力。 猜你喜欢： 1. 科技哲学结课论文3000字 2. 触控技术论文 3. 全息投影技术论文 4. 3d打印技术论文3000字 5. 人工智能应用技术论文 6. 网络新技术论文
确的工程测量对于工程建设来讲是不可忽视的部分,而受到内外因素的作用,工程测量会出现精度不足,这会制约工程测量的发展,并直接对工程建设造成影响。下面是我为大家整理的工程测量研究 毕业 论文 范文 ，供大家参考。
《 水利工程测量中全站仪误差分析 》
摘要:我国的经济发展在经历了高速阶段以后现在更是越加的发展平稳，这对于国内的一些基础建设提出了更加高的要求。所以对于我国的水利工程建设也是近些年以来重要的建设项目之一。所以其水利工程的质量也得到了较为广泛的重识，在这其中对于水利工程测量中全站仪的误差分析与精度控制也有了更加严格的要求，所以我们在下文中着重的对水利工程测量中全站仪的误差分析与精度控制进行具体的研究。
关键词:水利工程测量全站仪
1前言
全站仪在水利工程的测量中被广泛的使用，我们对水利工程的测量必须保证其精度，在这种情况下我们必须使用全站仪对其进行测量，这使得测量工作更加的便利，所以做好全站仪的误差分析与精度的控制工作就显得更加的重要，我们通过全站仪的测量来降低测量时的精度产生误差，使用改进的 方法 ，使得测量的结果准确性可以有效的得到保证。所以在下文中我们对水利工程中所使用的全站仪的测量误差与精度进行分析。
2全站仪在水利工程测量中的应用
我们在对水利工程进行测量的时候，全站仪在其中的应用比较广泛，由于其使用仪器种类多类型繁杂，如经纬仪与水准仪就是其中之一。但是就现在的综合情况分析，并且结合其仪器间的精确度与实用性而言，全站仪较其他几种仪器具有较为明显的精度优势。全站仪的便携性较好，而且其准确性与全面性较优，水利工程中对于测量的要求较高，而全站仪可以对其测量精度的要求进行满足，对于水利工程测量中所使用的一些基础的测量资料，全站仪都可以通过测量获得，而且其精度控制较高。特别是在水利工程前期的设计阶段，还有水利工程中期的施工阶段，后期的养护阶段与应用的管理时都需要对全站仪进行使用，还有一些需要提供高等级的平面布控网的大型的水利工程项目，也需要对全站仪进行使用。
3误差分析
分析全站仪的轴系误差
全站仪进行测量时所产生误差的原因在于:首先对于全站仪的镜头在我们进行测量使用之前并没有对其进行安装与校正，其望远镜内的十字丝产生了中心的偏移，这种情况的发生直接导致了全站仪的视准轴与水平轴不垂直;视准轴还会受到温度大气折光的影响，以上都是产生误差的原因。并且因其定位时发生的错误，由于有错误的定位存在于竖轴的横向误差补偿、横轴的误差补偿、视准轴的误差补偿中，造成轴系误差。
分析全站仪度盘误差
度盘误差产生的原因在于其垂直角，其因受到垂直角的影响，使得其垂直角越大那么其所产生的误差就越大。我们在对其进行观测的时候，我们观测的方向如果在盘的左边，那么视准轴就会位于标准视准轴的右侧或是左侧，这时度盘所产生的误差会因其测量值的大小而产生实际的变化。如果我们将其望远境进行转变圈的处理，那么观测方向当位于其右边时，那么视准轴就会位于其标准视轴的左侧或是其右侧，那以视准轴所产生的落差就与其两边的测量结果是相反的。以上两种情况下所产生的误差，其度盘的数值是相同的，但是其所标的符号是相反的，其数值也相同，这时我们就可以对其度盘两则的测量数值进行取平均值的处理。我们在保证其扫描盘进行转运的过程中，其照准部的方向是相同的，这样可以对其因转动所引起的水平方向中的度盘误差产生。如果其方向是垂直的，我们就通过对其进行光电扫描度盘与垂直轴的方向进行调整来进行，使得其半测回角中的误差减少或是其误差消失，这时其度盘所产生的误差减少。全站仪的常见的测距误差主要是加、乘数误差与其周期误差。
分析全站仪测距误差
全站仪的使用原理就是利用仪器发出的载波，通过测定出载波在测线两端点间往返传播的时间来测量距离进行确定。我们在确定测距的时候，由于精度会受到人自身视觉原因的影响，其全站仪的瞄准功能难以得到有效的使用。所以会造成一定的系统误差的产生，这就使得人的判断与其测量而出的结果产生了一定的差距与精度的不同。由于全站仪在使用时多是以相位式进行，所以测量时的误差与其测量所产生的距离会产生一定的比例关系。这时误差的产生会有诸多原因造成，如大气的折光、温度、湿度、气压等都会对全站仪的测量产生一定的误差，造成较大的影响。
4精度控制及注意事项
控制全站仪的轴系误差精度
水利工程中的测量数据因其会由全站仪的轴系误差的影响而产生变化，使得整个测量的结果产生一定的误差，所以我们对于全站仪所产生的误差必须加以控制。对全站仪的轴系误差的减小我们可以通过不同的观测方式进行，例如用半测回角度代替全测回角度，通过对全站仪的测角精度进行考虑其变化。全站仪在出厂时，其精度会有一定的标准，所以我们在测量使用时会对其观测的角度进行改变，这就造成了垂直轴方向与其水平轴方向产生一定的误差，或者造成扇形段弧形的轴系误差。
控制全站仪的度盘误差
水利工程的实际情况与其高程测量相结合，我们通过使用三角高程的测量方法对其全站仪的误差进行精度的控制，然后通过其三角高程对其所产生的误差进行计算，以其在地球所产生的曲率进行计算的基础，得其结果，然后根据工程中所产生的实例进行计算，然后根据其测量工作的实际。这样可以使得其进行外界作业时工作效率得到提升。
控制全站仪的测距误差
这种技术是专门针对观测环境和人眼的观测能力，分辨率所造成的限制，这可以使得精度的误差的精度可以得到有效的提高。如果我们想在将全站仪的测距误差变小，那么我们就可以对其进行多次测量，然后取其平均值将其进行结果的确定。
使用全站仪的注意事项
使用全站仪时要注意使全站仪尽量靠近两个测量点的中轴线，这是由于全站仪的安放位置会影响到高程测量的精度以及全站仪的轴系误差。由于全站仪的角度会对全站仪的度盘误差产生直接的影响，因此要对观测目标的垂直角大小的精确性予以保障。要将合适的测距位置选择出来，进行测距仪器的安放，将全站仪的测距误差降到最低。使用全站仪注意事项:(1)若长距离运输仪器，在使用前必须进行仪器检查及校正，可以直接按照全站仪使用 说明书 中的校正方法进行安装校正，再进行使用;(2)我们在使用全站仪进行三角高程控制测量时尽量架设在两个测量点等距离中间进行，这样可以抵消部分由于轴系误差产生的影响，以保证观测目标精度减小误差;(3)在使用全站仪测量时，自由架站位置选择尽量远离变电站、高压线、及信号塔等有电磁波发射的附近，特别是在埋标选点的时候也应该尽量避开这些地方，以免电磁干扰仪器载波使得测量距离产生误差较大;(4)使用全站仪进行高等控制测量时尽量选择天气条件良好，通视状况优良的天气进行，并且选择好观测时间，避开高温及两点温差较大等情况，通过干湿温度气压计进行测量并记录结果，以便数据处理的时候进行改正使用;(5)一般使用全站仪时，尽量避免仪器暴晒引起仪器平整度不好，应给仪器打伞，并带上遮阳罩，使用过程中要经常查看仪器是否平整，进行微调，如有必要从新进行定向设站，以保证其精度。
5结束语
根据我们对上面的研究我们得知，水利工程是我国基础建设中最为重要的基础，我们在水利工程测量过程中如何更好的提升其精度水平，与水利工程的使用具有重要的意义，所以我们必须在测量中严格的控制其技术，对其进行水利工程测量中全站仪的误差分析与精度控制方式进行选择，必须认真切实的对水利工程测量质量进行提升，才能有效的保障水利工程测量的质量。
参考文献
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《 建筑工程测量问题及对策 》
测量的过程众所周知，不言而喻，它不是一个阶段性的工作而是贯穿于整个建筑工程的始终。为了确保建筑的施工达到预定设计的目标，通常在实践中，我们会对具体的施工进行检测。这种检测既是一种检查也是一种核对。当建设项目完成以后还仍需进行测绘，以便为之后的建设和维护提供数据。测量工作可以说连接建筑工程图纸和实际施工的桥梁同时它也是非常重要的前期准备工作，对于之后建筑工程的品质有着非常重要的影响。也许有一种错误认识认为已经投入使用的项目就不用检测了，因为整个建筑工程都已经完成了。其实即使投产，也应该适时检测，这种检测更像是一种监测行为，这保证建筑过程的安全可靠，这是非常重要的。由此我们就可以知道测量工作贯穿于整个建筑工作当中。测量的有效性和效率都从很大程度上对测量的结果以及整个建筑工程的质量有非常重要的影响，因而，我们要提高认识，认识到测量的重要性，规划好测量工作。当前在测量工作中也出现了很多问题，只有将这些问题都解决了才能够保证测量的有效性。
1建筑工程测量中存在的问题
从业人员专业素养不高且人员缺乏
现在测量工作存在问题首当其冲的就是当前的从业人员素养不高，并且测量人员比较少。这从根本上造成了测量工作的一些问题。实践中有很多的建筑工程都出于成本及其其他方面的考虑，任用一些其他岗位的没有丝毫 经验 的来进行测量。由于这些人员本身不专业并且没有经过专业的培训，那么测量结果可想而知。另外，当前测量人员非常紧缺，专业性人才更是少之又少。这也在一定程度上增加了测量准确的难度。
测量设备陈旧且数量不足
现在很多的建筑公司没有具备相应的测量设备，大部分通过临时租赁来应付了事。而有的企业测量设备没有及时更新，非常的陈旧，这都对测量的准确性造成了隐患。如果不具备相应设备的企业设备有一些不足，那么就得寻找更加精密的设备，这影响了测量的进度。而设备陈旧的企业呢，由于没有及时的与时俱进，测量的速度和精确性都很值得商榷。因而我们应该从设备上解决这一问题，以免造成更多不必要的影响。
测量仪器操作与保养不当
测量工作的特点决定了其设备的是高精密仪器并且操作人都必须进行专业的培训，如果在测量的过程中操作人员不具备操作知识操作失误，哪怕只是一点小小的失误，测量出的结果也会大相径庭。有的精密仪器在使用完后要进行规范的保养和存放，否则会影响测量效果。但是在现实生活中，往往忽略了这一点，操作人员并未对仪器设备进行保养导致精密度受到影响。当然在使用过程中也必须注重保养事宜，确保测量数据的精确。
测量的质量控制被忽视
现阶段，大部分的工程竣工验收时都并未着重的对测量质量进行检测，从某种程度上来说忽略了这一点。这导致了建设企业对于建筑工程测量的质量控制也不太重视，从而当前的测量标准都经不起检验，大部分都没有达到测量标准和要求，严重的阻碍了建筑工程测量工作的进步。
2建筑工程测量问题的解决方法
强化对建筑施工测量工作的认识
测量工作可以说是一种客观性的工作，但是我们也不可否认，它也带有主观性。测量的方法和测量工具的选择这都是主观意识起了很大的作用。但是当前人们落后的主观思想阻碍了测量工作的进行。因而为了确保测量工作的顺利进行了，首先必须在思想上力求科学，正确的认识。我们要让相关工作者摒弃错误的思想观念，让人们意识到测量工作的重要性和重要的价值。只有这样，他们才会从根本上转变其思想，扭转当前测量的窘境。
加大测量仪器的资金投入及加强对仪器的保养
现阶段，技术在我们生活中带来了翻天覆地的变化，同时它也给测量工作带来了福音。技术的提高，对测量工作的精确度的提高起到了重要的作用。但是就像前文所述，很多公司处于成本的考虑设备仪器陈旧，因而公司应紧跟时代潮流，加大对测量设备仪器的投入。以适应仪器设备快速发展以及建筑工程测量准确性的要求。当然增加仪器投入的同时也应该加强对现有仪器的保养。例如在我们日常测量工作中为避免重测现象的发生就应该定期的对仪器进行校正。这看似比较麻烦，但是保证了测量的准确，并且避免了返工的行为，从某种程度上来说节省人力、物力、财力。取出仪器的时候我们应该坚持轻拿轻放的原则。仪器取出来我们安装的时候也应该注意，如果是安装在三脚架上面的仪器为避免摔坏应该拧紧螺丝。使用仪器应坚持平稳的原则，禁止对仪器进行粗暴对待，尤其是带有阻尼功能的仪器。
加强相关人员的培养与培训
随着现代化建设的步伐的加快，建筑工程的增多，对于测量专业人员的素养和数量需求也日益扩张。另外，随着测量技术的发展，各种新的设备和技术不断引进，这对我们测量人员的素养的要求更高，因而当前我们应加强对相关人员的培养和培训。这种培养和培训从企业方面来说应该提高企业对测量工作的认识，并且认识到培训的重要性。当然对于测量人员也应该提高自学的认识进行心得交流，增强自身的职业素养。对于整个社会来说应该加强对测量人员培训的投入，只有国家支持，企业和个人的响应，才能形成一个测量专业素养全面提高的局面。
3结语
我国建筑行业的快速发展，对建筑工程质量的要求毋庸置疑，这就需要我们不断的与时俱进，不断的改进当前的测量方式和测量技术因为测量工作对建筑的质量的影响是非常重大的。因此，我们应认识问题，然后分析问题，解决问题。通过这个解决问题的思路才能够寻求到科学的解决办法，推进整个测量工作的发展。
《 公路桥梁工程测量技术探析 》
武汉鹦鹉洲长江大桥位于武汉长江大桥上游公里，为武汉市的第八座长江大桥，全长公里，其中正桥全长公里，桥面宽38米。正桥布置双向8车道，设计行车速度为60公里/小时。武汉鹦鹉洲长江大桥为我国首座三塔四跨地锚式悬索桥，施工过程具有强烈的几何非线性，对风速、温度和制造误差等都非常敏感，应于猫道、主缆和加劲梁的施工前分别进行全桥贯通测量;同时，为控制主缆和索股线性，还必须监测跨径和索塔的变化。所以，为保证桥梁的高程与跨距一致，测量基准统一，桥梁工程对测量测绘技术要求很高，传统的测量测绘技术已不能满足要求，而现代化测量测绘技术的应用很好地弥补了不足，为武汉鹦鹉洲长江大桥的建设与实现提供了技术支持。
1规划设计阶段测量、测绘技术的应用
利用VRS系统绘制高精度的地形图
利用VRS系统，也就是虚幻参考站系统，只要完成采集碎部点的属性和坐标，就可绘出地形图。这样，一台GNSS接收机便可完成几台GNSS接收机的工作，不仅降低了测量成本，还提高了工作效率。而且，与常规的测图方法相比，VRS系统的可靠性、定位精度也得到了很大的提升。
桥梁勘测设计一体化系统的建立和运用
桥梁勘测设计一体化系统是在现代信息技术的条件下对桥梁勘测设计工作的一种创新:利用GPS技术获得无人机对公路桥梁航拍的航带内控制点三维坐标的空间信息，借助数字摄影测量系统完成地形图的绘制;用遥感技术收集桥梁沿线的水文地质等各种信息，并将之绘制到遥感图上，便可以快速地得到勘测结果，并且耗费低，节约了勘测成本;在CIS(地理信息系统)中传入遥感信息、地形等野外采集信息，桥梁工程的前期规划、方案设计、施工等工作便可得以进行，而诸如立项、评估、决策以及桥梁的工程勘测设计等一系列工作也有了有力的信息保障。
2施工阶段测量、测绘技术的应用
施工控制网的测量
桥梁平面控制网通常分两级布设，桥的轴线主要被首级控制网控制。根据公路桥梁所处的地形条件以及桥梁所跨越的河宽，首级GPS平面控制网的布设按照一级GPS控制网的技术指标进行。公路桥梁的首级控制网一般用GPS静态相对定位测量，再经过相应的处理获得平面定位成果，具有精度高，工效高，成本低等优点。由于在公路桥梁的勘察阶段，设计单位的控制点达不到施工过程中对施工放样的点的密度要求，加上不可避免的一些点位损坏等因素，需加密控制测量网。利用VRS动态测量可以在桥梁工程加密控制测量网中获得测点的三维坐标，这一方法已被中小型公路桥梁广泛应用在对施工平面控制网的测量中，并取得了良好的成效。
桥台、桥墩的施工测量
准确地测设公路桥梁桥台、桥墩的中心位置及它的纵横轴线是桥梁施工阶段最重要的工作之一，可采用直接丈量法，电磁波测距法或交会法。除测设纵横轴线，还要进行桥梁桥台、桥墩的定位，桥台、桥墩中心位置线的放样，大梁架设位置的放样，支座垫石的放样等工作。
架设的施工测量
主缆架设前要进行全桥贯通测量，以确定高程和各跨径都符合设计要求。全站仪坐标法可用来直接测量平面，全站仪三角高程法可用来测量高程，并配合水准仪钢尺复核。而近年新兴的机器人(锁定)功能被越来越到的用来控制公路桥梁架设的安装，并取得了良好的成效。
施工测量中的新兴技术
随着测量、测绘技术的发展与进步，一些更先进，更便捷的技术手段被运用于公路桥梁的施工测量中。VRS系统可对点线面及坡度线进行高效的精度放样，同时与全站仪相配合，更好的发挥各自的优势。超站仪可以在需要处通过PTK技术建立控制，而且用超站仪测量和放样可以减少全站仪的安置，不仅提高了效率，还提高了精度。由于超站仪可适用于各种类型的作业，省时，省力，又高效，这种技术已经被广泛应用于施工测量的整个领域。
3运营阶段测量、测绘技术的应用
系统在公路桥梁结构检测中的应用
质量监督部门为了加强对桥梁的质量管理，在公路桥梁施工过程中需要对桥梁的轴线、高程、柱位、支座偏位等进行检测，在传统方法中，监督部门常用全站仪等仪器进行测量，这种方式受控制点的因素影响很大。而随着GPS技术和网络信息化的发展，VRS技术已被广泛应用于桥梁施工的测量中。现在的VRS系统可在一个施工标段内设立一个固定的点，以此点作基准点，此标段内的所有公路桥梁结构都可通过移动站进行检测，从而大大提高了整体检测的精度。
桥梁工程的变形监测
由于桥梁工程的特殊性，在它的变形监测方面需要研究开发桥梁动态和静态的变形监测，对测量测绘的自动化技术及 措施 要求更高。VRS系统于传统的水准测量相比，不仅速度更快，周期更短，精度也更加均匀。VRS系统与数字水准测量结合使用，便可减少公路桥梁变形监测费用的三分之一，缩减时间的三分之一。而测量机器人在固定的测站上安装全自动化的站仪，与自动检测软件相配合，便可全自动地在计算机的控制下实施工作，不仅可采集、处理与输出变形点的三维数据，还可进行远程的在线监控管理，使公路桥梁工程的检测实现了自动化、智能化、网络化的完全自动化的最新最高境界。此外，三维激光扫描技术利用激光测距原理来获取所需目标数据，可以将被扫描对象的形态特征和整体结构准确地描述出来，并生成三维数据模型，定性、定量地分析公路桥梁，对桥梁运营管理中的变形作用进行更好地检测。
4结束语
测量测绘工作贯穿整个公路桥梁的工程，在桥梁建设中担当了非常重要的角色。随着测量与测绘技术的发展，以及新技术在公路桥梁工程中的运用，桥梁工程的作业方法和测量手段已经发生了革命性的变革。PTK系统、VRS系统以及全自动机器人功能等这些现代化的测量测绘技术将会成为未来公路桥梁工程测量发展的主流方向，它们为公路桥梁工程建设的现代化发展提供了强有力的技术支持，并且促使传统的公路桥梁工程测量迈向数字化，自动化，网络化和社会化，进入测量测绘信息化的新时代。
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博士研究生 教育 是学历教育的最高层次,代表着一个国家的人才培养水平。好的计划能达到事半功倍，本文是我为大家整理的博士计划书 范文 ，仅供参考。 博士计划书范文篇一： 一、 近年来考生本人的专业研究情况及研究成果： 1. 考生的专业研究情况： 本人于2012年 毕业 于加拿大麦克马斯特大学(McMaster University)工程系机电一体化专业(Mechatronics Engineering)。该校在2013年加拿大麦考林最新 大学排名 中，名列第六，世界大学排名第88位。主修嵌入式系统设计与计算机编程。嵌入式系统设计主要涉及芯片植入编程以及程序debug，计算机编程涉及C#、C语、Ocamel和SQL。在学习过程中，参与专业课题毕业设计研究---Capstone：由五名学生为一小组，购买一辆指定型号的遥控 赛车 ，于一整学年期间，将这辆遥控赛车改装成运用嵌入式系统编辑的芯片进行跑道定位、自动导航行驶，使其可以避开跑道上的障碍物，通畅行驶。 本人于2013年毕业于英国考文垂大学(Coventry University)商学院国际 市场营销 系(International Marketing)，该校在英国2013卫报综合排名第33位，商科全英国排名第12位，该学位类型属于MSc(Master of Science) ，所学课程偏向理科。其中包括了国际市场营销、国际商务以及电子商务，还学习了运用SPSS软件对数据进行编辑分析的统计管理学。我的毕业论文研究的是中国奢侈品市场中，消费者的购买决策对其产生的影响因素，主要内容是要研究西方和东方国家之间的 文化 差异会影响消费者购买奢侈品;调查鼓动年轻消费者购买奢侈品的动机因素以及分析其他因素影响到中国年轻消费者购买奢侈品牌商品。 二、 博士学位期间拟开展研究课题论证： 1、拟开展研究的课题名称： 大型高精度自动贴装系统设计 2、拟开展课题的国内外研究现状及选题意义 受国外高精技术封锁影响，国外自动表贴设备及技术无法引进国内。国内阵列贴装工作大都靠手工完成。传动手工表贴工艺，存在涂胶厚度不均匀、涂层形状难以控制、溢胶严重、碎片率高、玻璃片定位不易控制、盖片后气泡问题难以监测等诸多缺陷，称为制约生产质量和效率的瓶颈问题。 目前，德国在自动贴装机系统研究与技术成果一直雄霸学术界与国际商业市场，美国及日本紧随其后。德国的玻璃阵自动贴装系统技术，目前不仅应用于SMT表贴系统中，而且在太阳电池阵贴装、航天器保护层贴装系统中都有广泛的应用，其产品质量可靠性得到了西方各大航天机构的认可，每年都有十分可观的订单。美国自动贴装机原理与德国相似，但性能不及德国，主要由美国NASA机构自产自销。日本在阵列自动贴装系统技术研发方面独树一帜，贴装机构精密小巧，但受自身机构强度的影响，无法维持高精度寿命，目前日本低精度贴装机占据了商业市场60%以上的份额。 大型高精度玻璃阵自动忒装系统的研究，能够弥补我国在高精度自动贴装系统的空白，解放劳动生产力，减少人工成本，提高国内市场产品质量，对我国工业生产和航天工业将会有重要的战略意义。 3、考生开展本课题研究的主要思路、基本内容及重要观点 对本课题研究的主要思路：首先，采用高强度材料、低热应变材料组装大型加工机床，为了保证高精度设计要求，在机床平台、坐标机器人、工具手上布设多个传感节点，实时监测机床的应力变形，并实现高精度定位校正功能;深入探究、分析各类涂胶工艺 方法 的优缺点，控制滴胶量并保证胶层的均匀性，针对不同的贴装用途，选择最优的涂胶工艺方法;借助激光\视觉检测传感器，辅助贴装定位，保证贴装精度和工艺质量;贴装材料的自动拾取装置;优化贴装结构的模块化，在保证机构强度的前提，紧凑各部件，同时使减少各组件间的耦合影响，使机构达到易于拆卸维修和故障查询;改进上位机软件功能：将数据库管理原理应用于工程项目文件设计中便于项目管理和进程监督，加强计算机对贴装区域辅助决策功能，传感器与机器人状态监测状态指示，自动定位算法开发等。 基本内容：对加工平台及坐标机器人材料特性及弹性力学特性进行深入探究，参考国外大型高精度加工设备机构，选择合适的加工材料和机械架构，探究系统作业时，加工平台、坐标机器人及工具的运动力学特性及振动特性，同时利用动力学仿真软件验证推算结构，优化机构力学强度薄弱点，并加装传感器实时监测;加强黏性流体动力学学习，优化涂胶工艺更适用于自动机械化，提高对原材料的利用率降低生产成本，完成替代手工操作的革命性技术实现;依靠激光、视觉检测系统以及传感器监测网络，参考国内高精度加工机床定位算法设计出适用于阵列自动封装系统的高精度定位算法，提高封装定位精度和工艺质量;在上位机工程控制软件开发过程中，充分考虑控制系统的延时特性以及外界环境因素对系统的影响，优化涂胶机构、封装操作机构的动作控制算法。 重要观点：保证该系统高精度的两个关键性因素是机械结构强度及其检测子系统和封装定位闭环控制子系统，需要设计组对机构材料和构型着丰富的 经验 和认知，并在贴装机种布置足够的检测与定位校正传感组成传感网络保证系统可靠性和重复精度;同时，涂胶工艺及盖片后的固化保持处理工艺是产品合格率的保证，除了对黏性流体动力学有着深入的了解，也需要严格控制生产环境中的各项因素，这需要通过大量的实验与测试来不断修正理论模型，才能保证工业生产的质量要求。 博士 学习计划 书范文篇二： 本人是工作了三年后又重新回到校园攻读博士，师生角色变换，看着既熟悉又陌生的校园，感慨万千。经历三年的 社会实践 ，自己有了新的感悟。一方面，在三年的工作时间里更加明白自己需要什么，薄弱点在哪里，哪些方面是急需加强的;另一方面，年纪逐渐变大，孔子说“三十而立”，本人已然三十了，却立不起来，以前同学大多成家了或者准备成家，而自己还在求学路上。虽说每个人走的路不一样，可是，也不能脱离大多数人发展轨迹太远了。在硕士和工作期间，由于不够努力以及容易感情用事，过去五年没有努力，也没有做出什么成果。 当攻读博士的第一天起，本人就告诉自己不可以像过去那样，不努力，不上进，整天浑浑噩噩，虚度年华，最终一事无成。开学典礼上李书记和几位院长殷殷教导，都要求务必确立目标，不可以虚度这宝贵的几年时间，9月12日某老师也一再强调了这个问题。因此，本人依据学校博士培养计划并结合个人实际情况，拟定博士期间的学习计划。 一、整体目标 2014年是本人人生的而立之年，也将开启本人人生的新篇章。在结合三年的工作经历和父母、老师、领导、同事的意见并经过深思熟虑之后，本人确定了人生的最终目标——成为一名优秀的高校老师，并将为此奋斗终身。因此，本人选择攻读某教授的博士生，合理利用三年博士学习时间，抓住学习机会，巧用学校有利资源，在顺利完成学业的同时，深入学习管理学理论和研究方法，进一步提高 英语阅读 和听写能力，不断增强人文素养和社会交际能力，在发展管理学某一领域开展创新性研究，在三年的时间里发表五至六篇高档次论文保证能够顺利毕业。 二、实施策略 为了顺利实施计划，特拟出以下三点实施策略： (一)坚持做人为本，尊师重道，治学为先; (二)勤奋刻苦，不畏艰难，努力上进; (三)虚怀若谷，勇于学习、善于学习，多向老师、同门等等请教; (四)坚持锻炼身体，健强体魄，以完成繁重的学习科研任务。 三、具体 实施方案 (一)认真听课，提高专业水平 在考博复习期间虽然阅读了几本书，但是还是远远不够，在即将开始的博士生活中，本人打算仔细研读《管理学研究方法》、《管理学论文写作规范》、《统计分析与SPSS的应用》、《定性和定量研究方法》、《治理理论》等等书籍，还打算选修《计量经济学》课程，为求奠定扎实的管理学基础，提高研究水平和技能，为下一步开展研究做好充实的准备。 除了研修课程外，参与学术活动也是直接接受知识和领悟专家思想的有效途径。三年里本人计划参与学术活动30次。 (二)广泛阅读，拓展知识面， 首先，按照导师的要求，按时完成阅读书目。了解发展行政管理学发展历程的概括和前沿研究 热点 问题。 其次，系统阅读导师的专著，梳理相关论文，列出相关书籍作为本人的 必读书目 。通过阅读专业书籍和文献，加强理论修养，寻求研究的突破点。 最后，基于本人对其他领域相关知识的欠缺，计划从哲学、制度经济学、社会学、生态学、法学、管理学等各领域补充一些相关知识。因此，在经过认真分析和考虑之后，本人计划将选择性地补充阅读以下几方面的书： (1)哲学方面。管理学源于哲学，本人将阅读中西方哲学史(至少精选中西方各2本以上阅读)。 (2)制度经济学方面。认真研读T·凡勃伦、J·R·康芒斯、W·C·米切尔等人的著作。 (3)社会学方面。主要学习一些基本的社会学原理、理论流派、研究方法和研究进展，以及社会学与管理学的结合点。 (4)生态学方面。认真研读李百炼教授、李文华教授等的著作。 (5)法学方面。法学与管理学有着不可割断的联系，研读法学对于管理学的研究是大有裨益的。 (6)管理学方面。主要学习管理学的研究方法和基本理念，特别是治理理论方面。 (三)积极参与研究，增强研究能力 修课程、读书还只是吸收理论的过程，而搞课题研究是实践理论的过程。导师的课题很多，可以时刻参与到科研中去，多向导师学习，努力提高研究能力和水平。 (四)争取多发 文章 ，完成毕业论文 力争三年内能至少发表6篇文章。计划每年发两篇，三年毕业时手中有6篇C刊论文，不仅仅出于毕业的考虑，同时也是为了找工作更有竞争力。 此外，尽早形成博士论文观点，理清博士论文思路，积累相关材料与研究方法，以便完成一篇能够经得起推敲的高水平的博士论文。初步计划在第一个学期末大致确立论文方向;第三个学期开学初就能拿出开题基本思路，第三个学期中能基本拿出开题初稿;第四个学期和第五个学期撰写论文初稿，第五个学期末完成论文初稿;第六个学期准备论文答辩。 罗蒙诺索夫说“现在，我怕的并不是那艰苦严峻的生活，而是不能再学习和认识我迫切想了解的世界，对我来说，不学习，毋宁死”。部尔卫也强调说“人所缺乏的不是才干而是志向，不是成功的能力而是勤劳的意志”。本人将洗心革面，惕励自省，以过去的三四年虚度年华为耻，努力上进。孟子云：“知耻而后勇”，本人将不自暴自弃，而是保持奋发进取、迎难而上的精神状态，在博士三年期间有所成就，而不是像以前那样碌碌无为。 在博士学习期间，本人将与导师保持紧密联系，主动与导师交流 学习心得 和研究体会，以使自己在其中找出不足并加以提高。总之，本人将努力让自己博士阶段的学习、生活过得充实，富有意义。 非常感谢某教授不嫌弃本人资质愚钝而收入门下，本人必将刻苦努力，不辜负自己、家人及导师的期望! 博士论文研究计划书范文篇三： 汇报提纲 : 选题来源及性质 选题依据及意义 研究框架 研究的主要内容 研究方法 可能的创新。 选题来源及性质 : 选题来源 导师指导下的自选题目 选题性质 应用与理论结合研究 选题依据及意义： 我国是一个自然灾害多发的国家，尤其是洪水灾害，据统计，洪水灾害占了50%-60%，损失严重，给国家财政带来了沉重的负担。社会防洪战略由“洪水控制”向“洪水管理”转移我国的洪水 保险 在20世纪80年初恢复保险业务时就存在，但至今仍然没有单独的洪水保险条款。商业保险公司因水灾赔偿亏损而意欲萎缩洪水保险业务。 2005年7月15日《中华人民共和国防汛条例》第六章第41条明确规定对蓄滞洪区逐步推行洪水保险制度 。 蓄滞洪区是我国江河防洪系统中不可缺少的组成部分，在抗御历次大洪水中发挥不可替代的作用。蓄滞洪区内有大量的人口居住及从事生产活动，是我国的特色。 洪水保险是一项重要的非工程性 措施 ，对减轻国家财政负担，帮助制定合理的地土开发规划，提高人们了防洪意识及灾后重建具有重要的意义开展洪水保险问题的研究，对于促进我国洪水保险制度的建立与发展，协调分洪区和洪区的经济利益，提高洪灾损失的补偿程度和洪灾补偿基金的使用效率，推动洪水保险理论的发展、加强我国洪水管理，实现社会、经济、环境的可持续发展都有着十分重要的理论价值与实践意义。 选题依据及意义 从经济学角度来分析我国蓄滞洪区的洪水保险，具有重要的理论意义。洪水保险从经济学上讲是一种特殊的商品，因此就涉及到产品的供给与需求问题。企业和家庭需要什么样的保险产品，保险公司如何设计和经营好这一产品，政府如何设计好制度来管理这一产品，是洪水保险所要解决的三个基本问题。 研究框架 第一章：绪论 第二章：国内外洪水保险的现状 第三章：洪水灾害损失的经济分析 第四章：洪水保险的经济学分析 第五章：蓄滞洪地区洪水保险的管理策略 第六章：结论及建议 研究的主要内容 损失评估的经济分析:这部分的作用主要是通过定量分析，对灾情作迅速的统计和分析，为保险公司定损、赔付提供依据。 洪水保险的经济学分析:这部分是本文的重点，主要从这以下几个方面来研究： (1)洪水保险风险与效用分析 (2)洪水保险的市场需求分析 洪水保险风险与效用分析: 1、期望效用与洪水保险保费分析 2、洪水保险的道德风险分析与对策 3、洪水保险的逆选择分析与对策 4、洪水保险的委托代理理论分析 期望效用与洪水保险保费分析 运用期望效用理论对洪水灾害保险保费进行定量分析。 洪水保险的道德风险分析 被保险人采取任何防洪减灾措施，就得支付额外费用，减少他的期望效用，而增加保险的效用。同时，保险人为了监督和促使被保险人采用防洪减灾措施，就会增加支出，减少其期望效用。显然，正是由于保险合同把采取防洪减灾措施的利益从被保险人那转移给保险人，而被保险人承担了额外的成本，才出现了道德风险。拟通过用期望效用规律分析来防范道德风险的出现。 (1)、在设计保险合同时，通过免赔额及最高赔付额使保单持有人承担至少是某种损失的费用。(2)、奖励采取防洪减灾措施的保单持有人。 (3)、如何确定免赔额及最高赔付额是本节的难点。 洪水保险的逆选择分析 原因：保险购买者试图利用其对洪灾风险的更多了解，以低于公平保费的价格取得保险。 目前的洪灾保险的格局是：多保多赔，不保不赔，这就造成保险公司对洪水保险没有积极性。 逆选择是洪水保险市场上的更为一般的“柠檬市场”。因此目前洪灾保险难以将其商业化，只有政府进入管理与干预。 拟通过对洪水保险市场的逆选择分析，提出防止逆选择的对策。 洪水灾害保险的委托代理理论分析 在用委托代理理论进行洪水保险分析时，委托方为保险公司，代理人为投保人。 拟从信息对称的情况与信息不对称的两种情况来讨论建模求并能求出最优化解，如何设计激励机制方面入手。 洪水保险的市场分析 洪水保险是一种特殊的商品，表现为保险人向被保险人提供服务和赔偿货币商品。也就是说洪水保险市场就是该特殊商品交换关系的总和。既然是商品就存在供给方与需求方，洪水保险市场的供给方是保险人，需求方是被保险人。 1、构建洪水保险的需求函数 需求函数的参数主要从影响洪水保险需求的因素来确定。初步认为，最有影响的是价格，对于保险来说是保险费率(P)因素。 其它 的还有居民或企业的财务情况(I)、洪灾风险情况(R)、经济制度(E)等因素。洪水保险需求量可以看做是这些因素的函数，也就是：Qd=f(P，I，R，E) 构建洪水保险供给函数影响洪水保险供给函数的因素有：保险费率(P)、可用于洪水保险业的资本量(C)、利润率(Rp)、洪水保险商品成本(Ci)、洪水保险业经营技术与管理水平(Mf) 洪水保险供给量可以看成是这些因素的函数，即洪水保险的供给函数可以设成：Qs=f(P,C,Rp,Ci,Mf) 保险费率的厘定方法：(1)、常用的保险费率的厘定方法(2)、运用期望效用理论厘定(3)、基于资本定价模型来厘定(主要是针对保险费率的附加费率的定价)(4)、运用委托代理理论来确定。(5)、通过供需函数来确定(供需函数达到均衡的价格就是保险费率)(6)、还可以运用贝叶斯方法来修定已存在保险费率。 蓄滞洪区洪水保险的管理策略 通过以上对洪水保险的经济学分析，对蓄滞洪区实施洪水保险提出相关的管理策略，由理论指导实践，加速蓄滞洪区洪水保险建设进程。 洪水保险的非传统风险转移方法 推行洪水保险难度，主要是因为洪水保险承担的是一类小频率，大损失的巨灾风险。这类风险不具有风险同质和适用大数法则的特点。因而，传统的保险或再保险很难有效地转移洪水损失风险。因此资本市场引入到洪水保险中，一方面能够克服传统保险固有的逆选择和道德风险，另一方面能够增强保险公司承担洪灾损失的能力，有效防范信用风险。这对于推动中国洪水保险的发展有重要的促进作用。本文概要地介绍一下目前国际保险业新兴的非传统风险转移方法。 拟采取的研究方法 : 对国内外洪水保险制度的现状的研究，采取对比研究方法来阐述。对洪灾损失的经济分析采用实证分析，主要采用的模型有灰度预测理论、模糊识别法、类神经网络中的逆向传递法来进行研究。对洪水保险的经济分析主要采用期望效用理论与博弈论方法，对市场分析主要采用数学建模，并求解。 可能的创新 : 本文接受前人先进的评价方法的前前提下，从经济学、福利经济学、保险学的角度来研究我国蓄滞洪区的洪水保险，从需求和供给的角度来建立洪水保险的经济学模型。从政府、保险公司、企业和个人三者一体的视角来看待洪水保险问题。 感谢各位老师和同学的光临指导