用PLC实现智能交通控制 1 引言 据不完全统计，目前我国城市里的十字路口交通系统大都采用定时来控制(不排除繁忙路段或高峰时段用交警来取代交通灯的情况)，这样必然产生如下弊端:当某条路段的车流量很大时却要等待红灯，而此时另一条是空道或车流量相对少得多的道却长时间亮的是绿灯，这种多等少的尴尬现象是未对实际情况进行实时监控所造成的，不仅让司机乘客怨声载道，而且对人力和物力资源也是一种浪费。 智能控制交通系统是目前研究的方向，也已经取得不少成果，在少数几个先进国家已采用智能方式来控制交通信号，其中主要运用GPS全球定位系统等。出于便捷和效果的综合考虑，我们可用如下方案来控制交通路况:制作传感器探测车辆数量来控制交通灯的时长。具体如下:在入路口的各个方向附近的地下按要求埋设感应线圈，当汽车经过时就会产生涡流损耗，环状绝缘电线的电感开始减少，即可检测出汽车的通过，并将这一信号转换为标准脉冲信号作为可编程控制器的控制输入，并用PLC计数，按一定控制规律自动调节红绿灯的时长。 比较传统的定时交通灯控制与智能交通灯控制，可知后者的最大优点在于减缓滞流现象，也不会出现空道占时的情形，提高了公路交通通行率，较全球定位系统而言成本更低。 2 车辆的存在与通过的检测 (1) 感应线圈(电感式传感器) 电感式传感器其主要部件是埋设在公路下十几厘米深处的环状绝缘电线(特别适合新铺道路，可用混凝土直接预埋，老路则需开挖再埋)。当有高频电流通过电感时，公路面上就会形成如图1(a)中虚线所形成的高频磁场。当汽车进入这一高频磁场区时，汽车就会产生涡流损耗，环状绝缘电线的电感开始减少。当汽车正好在该感应线圈的正上方时，该感应线圈的电感减到最小值。当汽车离开这高频磁场区时，该感应线圈电感逐渐复原到初始状态。由于电感变化该感应线圈中流动的高频电流的振幅(本论文所涉及的检测工作方式)和相位发生变化，因此，在环的始端连接上检测相位或振幅变化的检测器，就可得到汽车通过的电信号。若将环状绝缘电线作为振荡电路的一部分，则只要检测振荡频率的变化即可知道汽车的存在和通过。 电感式传感器的高频电流频率为60kHz，尺寸为 2×3m，电感约为100μH.这种传感器可检测的电感变化率在％以上[1，2]。 电感式传感器安装在公路下面，从交通安全和美观考虑, 它是理想的传感器。传感器最好选用防潮性能好的原材料。 (2) 电路 检测汽车存在的具体实现是在感应线圈的始端连接上检测电感电流变化的检测器, 并将之转化为标准脉冲电压输出。其具体电路图由三部分组成:信号源部分、检测部分、比较鉴别部分。原理框图如图2所示, 输出脉冲波形见图1(b)。 (3) 传感器的铺设 车辆计数是智能控制的关键，为防止车辆出现漏检的现象，环状绝缘电线在地下的铺设我们设采取在每个车行道上中的出口地(停车线处)以及在离出口地一定远的进口的地方各铺设一个相同的传感器，方案如图3(以典型的十子路口为例)，同一股道上的两传感器相距的距离为该股道正常运行时所允许的最长停车车龙为好。 3用PLC实现智能交通灯控制 控制系统的组成 车辆的流量记数、交通灯的时长控制可由可编程控制器(PLC)来实现。当然，也可选用其他种类的计算机作为控制器。本例选用PLC作为控制器件是因为可编程控制器核心是一台计算机，它是专为工业环境应用而设计制造的计算机。它具有高可靠性丰富的输入/输出接口，并且具有较强的驱动能力;它采用一类可编程的存储器，用于其内部存储程序，执行逻辑运算,顺序控制，定时，计数与算术操作等面向用户的指令，并通过数字或模拟式输入/输出控制各种类型的机械或生产过程;它采用模块化结构，编程简单，安装简单，维修方便[3]。 利用PLC，可使上述描叙的各传感器以及各道口的信号灯与之直接相连，非常方便可靠。 本设计例中,PLC选用FX2N-64，其输入端接收来自各个路口的车辆探测器测得的输出标准电脉冲，输出接十字路口的红绿信号交通灯。信号灯的选择:在本例中选用红、黄、绿发光二极管作为信号灯(箭头方向型)。 车流量的计量 车流量的计量有多种方式: (1) 每股行车道的车流量通过PLC分别统计。当车辆进入路口经过第一个传感器1(见图3)时，使统计数加1，经过第二个传感器2出路口时，使统计数减1，其差值为该股车道上车辆的滞留量(动态值)，可以与其他道的值进行比较，据此作为调整红绿灯时长的依据。 (2) 先统计每股车道上车辆的滞留量，然后按大方向原则累加统计。如，将东西向的(见图3)左行、直行、右行道上的车辆的滞留量相加，再与其它的3个方向的车流量进行比较，据此作为调整红绿灯时长的依据。 (3) 统计每股车道上车辆的滞留量后按通行最大化原则(不影响行车安全的多道相向行驶)累加统计。如，东、西相向的2个左行、直行、右行道上的车辆的滞留量全部相加，再与南北向的总车流量进行比较，据此作为调整红绿灯时长的依据(下面的例子就是按此种方式)。 以上计算判别全部由PLC完成。可以把以上不同计量判别方式编成不同的子程序，方便调用。 程序流程图 本例就上述所描述的车流量统计方式,就图3中的十字路口给出一例PLC自动调整红绿灯时长的程序流程图如图5所示，其行车顺序与现实生活中执行的一样[4]，只是时间长短不一样。 (1) 当各路口的车辆滞留量达一定值溢满时(相当于比较严重的堵车)，红绿灯切换采用现有的常规定时控制方式; (2) 当东、西向路口的车辆滞留量比南、北向路口的大时(反之亦然)，该方向的通行时间=最小通行定时时间＋自适应滞环比较增加的延时时间(是变化的)，但不大于允许的最大通行时间。其中最小定时时间是为了避免红绿灯切换过快之弊;最大通行时间是为了保障公平性，不能让其它的车或行人过分久等。进一步的说明在后面的注释中。 (3) 自适应滞环比较(本例的核心控制规律)增加的时间的确定若东、西向车辆滞留量≥南、北向一个偏差量σ(如30辆车或其它值)时，先让东、西向的左转弯车左行15s(定时控制，值可改)，再让直行车直行30s(直行时间的最小值，值可改)后再加一段延时保持，直至东、西向的车辆滞留量比南、北向的车辆滞留量还要少一个偏差量σ，才结束该方向的通行，切换到其它路上，否则一直延时继续通行下去，直至到达最大通行时间而强制切换。滞环特性如图6所示。实际应用时σ的值需整定，过小则导致红绿灯切换过频，过大又不能实现适时控制。 流程图注释 (1) 流程图中的15s、30s、75s等时间分别为交管部门定的车辆左转弯时间、直行最小时间、允许的最大通行时间;σ为车流量的偏差量。以上值及其4个路口车流量的满溢值均可在程序初始化中任意更改。 (2) 车辆左转弯是造成交通堵塞很重要的一个方面，应加以适当限制，故车辆左转弯始终采用最小定时控制，以减小系统的复杂程度，提高可靠性。 (3) 车辆通行的时间中包含绿、黄灯闪烁的时间，红、黄、绿各灯的切换与现用的方式相同，不再赘述。 (4) 人行道的红绿灯接线与现用的方式相同，其绿灯点亮的时刻与该方向车辆直行绿灯点亮的时刻同步一致，但要较车辆直行绿灯提前熄灭，采用定时控制，如绿灯定时亮18s。其目的是不让右转弯车辆过分受人行道灯的限制。若人车分流，右转弯车辆不受限制。较简单，流程图中略。 (5) 车流量的计量是不间断的，与控制呈并行关系，该系统属多任务处理，编程尤其应注意。 4 结束语 比较传统的定时交通灯控制与智能交通灯控制，可知后者的最大优点在于减缓滞流现象，也不会出现空道占时的情形，提高了公路交通通行率，较全球定位系统而言成本更低，特别适合繁忙的、未立交的交通路口，更适合于四个以上的路口，也可方便连网。 参考文献 [1] 黄继昌等. 传感器工作原理及应用实例[M]. 北京:人民邮电出版社,1998. [2 ]张万忠. 可编程控制器应用技术[M]. 北京:化学工业出版社,2001. [3] 英.索尔特. 道路交通分析与设计[M]. 张佐周等译. 北京:中国建筑工业出版社,1982. 不是很完整，您可以拿去做借鉴， 希望对您有帮助。
红绿灯有指引、规则、正确的意思，可以以某个帮助、指引你的人的故事写一篇记叙文。
生活中的“红绿灯”——浅谈对学生心理教育的几点体会加强学生的健康教育，提高学生健康水平和公德意识，是为国家未来建设培养高素质人才的重要任务。健康教育是学校全面实施素质教育的一个重要环节，下面我针对学生心理健康教育谈几点体会。一、教师要做好学生的表率 培养学生基本道德素质，以德治教，最要紧的是从教师本身做起，应少一些指责、埋怨，多一些对自身行为的审视。教师要求学生做到的自己首先就要做到。如：要求学生做到“坐要正、立要直”教师在上课时就不能趴在讲台上上课。教育学生热爱祖国，升国旗是要严肃认真，教师就不能在升国旗时讲话、说笑，要跟着学生一起唱好国歌。例如：我平时最怕冷，到了冬天头上就离不开帽子，但是在升国旗时我一定会把帽子脱掉，我教育学生时他们不仅会听，而且还心服口服。二、教师要抓住学生的特点 我曾经看到这样一句话：“没有心理健康教育的教育是不完整的教育”小学生时那样的童真、纯洁、可爱，作为教师在上课时经常会用学生的口吻来对话，这样学生才爱听。如：“生活中的红绿灯”、“合作真好”等，通过“小雁的故事”让学生知道生活中也有“红绿灯”，小朋友从小要有纪律意识。要学习约束、学会自控、遵守纪律。通过“摘果子”这个小故事，让学生明白完成一件事需要相互合作，体验合作带来的快乐。使学生在快乐中感悟人间真谛。三、教师要参与学生活动快乐是简单的，快乐就在身边。放下就是快乐，拨开云雾，卸下心灵的枷锁，在平凡的生活中，你将体会一种轻松如风，畅快淋漓的感觉。这不仅对教师自身健康有力，还有利于和学生和睦相处，这样会更有利于对学生的了解和教育。如：在“合作真好”一课中，我用形象直观的表现让学生们懂得谦让、关心他人这个道理。一些小学生知道在请人家帮助的过程中，会讲一些文明用语，如“请你帮我好么？”、“你累不累呀？”、“谢谢你能帮助我”等等。学校的健康教育工作，不是一劳永逸的，需要我们时时刻刻都在关注。少年儿童是否具有健康的体魄、完美的心态，是人才合格与否的重要体现。为此，我们重视德育与心理健康教育的同构共建。 小结：我们懂得了生活中有许多“红灯绿灯”，那就是我们要遵纪守规，学会约束，学会自控，争当文明小学生。大家能做到么？
参考下： 进入21世纪后，特别在我国加入WTO后，国内产品面临巨大挑战。各行业特别是传统产业都急切需要应用电子技术、自动控制技术进行改造和提升。例如纺织行业，温湿度是影响纺织品质量的重要因素，但纺织企业对温湿度的测控手段仍很粗糙，十分落后，绝大多数仍在使用干湿球湿度计，采用人工观测，人工调节阀门、风机的方法，其控制效果可想而知。制药行业里也基本如此。而在食品行业里，则基本上凭经验，很少有人使用湿度传感器。值得一提的是，随着农业向产业化发展，许多农民意识到必需摆脱落后的传统耕作、养殖方式，采用现代科学技术来应付进口农产品的挑战，并打进国外市场。各地建立了越来越多的新型温室大棚，种植反季节蔬菜，花卉；养殖业对环境的测控也日感迫切；调温冷库的大量兴建都给温湿度测控技术提供了广阔的市场。我国已引进荷兰、以色列等国家较先进的大型温室四十多座，自动化程度较高，成本也高。国内正在逐步消化吸收有关技术，一般先搞调温、调光照，控通风；第二步搞温湿度自动控制及CO2测控。此外，国家粮食储备工程的大量兴建，对温湿度测控技术提也提出了要求。 但目前，在湿度测试领域大部分湿敏元件性能还只能使用在通常温度环境下。在需要特殊环境下测湿的应用场合大部分国内包括许多国外湿度传感器都会“皱起眉头”！例如在上面提到纺织印染行业，食品行业，耐高温材料行业等，都需要在高温情况下测量湿度。一般情况下，印染行业在纱锭烘干中，温度能达到120摄氏度或更高温度；在食品行业中，食物的烘烤温度能达到80-200摄氏度左右；耐高温材料，如陶瓷过滤器的烘干等能达到200摄氏度以上。在这些情况下，普通的湿度传感器是很难测量的。 高分子电容式湿度传感器通常都是在绝缘的基片诸如玻璃、陶瓷、硅等材料上，用丝网漏印或真空镀膜工艺做出电极，再用浸渍或其它办法将感湿胶涂覆在电极上做成电容元件。湿敏元件在不同相对湿度的大气环境中，因感湿膜吸附水分子而使电容值呈现规律性变化，此即为湿度传感器的基本机理。影响高分子电容型元件的温度特性，除作为介质的高分子聚合物的介质常数ε及所吸附水分子的介电常数ε受温度影响产生变化外，还有元件的几何尺寸受热膨胀系数影响而产生变化等因素。根据德拜理论的观点，液体的介电常数ε是一个与温度和频率有关的无量纲常数。水分子的ε在T＝5℃时为，在T＝20℃时为。有机物ε与温度的关系因材料而异，且不完全遵从正比关系。在某些温区ε随T呈上升趋势，某些温区ε随T增加而下降。多数文献在对高分子湿敏电容元件感湿机理的分析中认为：高分子聚合物具有较小的介电常数，如聚酰亚胺在低湿时介电常数为一。而水分子介电常数是高分子ε的几十倍。因此高分子介质在吸湿后，由于水分子偶极距的存在，大大提高了吸水异质层的介电常数，这是多相介质的复合介电常数具有加和性决定的。由于ε的变 化，使湿敏电容元件的电容量C与相对湿度成正比。在设计和制作工艺中很难组到感湿特性全湿程线性。作为电容器，高分子介质膜的厚度d和平板电容的效面积S也和温度有关。温度变化所引起的介质几何尺寸的变化将影响C值。高分子聚合物的平均热线胀系数可达到 的量级。例如硝酸纤维素的平均热线胀系数为108x10-5/℃。随着温度上升，介质膜厚d增加，对C呈负贡献值；但感湿膜的膨胀又使介质对水的吸附量增加，即对C呈正值贡献。可见湿敏电容的温度特性受多种因素支配，在不同的湿度范围温漂不同；在不同的温区呈不同的温度系数；不同的感湿材料温度特性不同。总之，高分子湿度传感器的温度系数并非常数，而是个变量。所以通常传感器生产厂家能在-10-60摄氏度范围内是传感器线性化减小温度对湿敏元件的影响。 国外厂家比较优质的产品主要使用聚酰胺树脂，产品结构概要为在硼硅玻璃或蓝宝石衬底上真空蒸发制作金电极，再喷镀感湿介质材料（如前所述）形式平整的感湿膜，再在薄膜上蒸发上金电极.湿敏元件的电容值与相对湿度成正比关系，线性度约±2%。虽然，测湿性能还算可以但其耐温性、耐腐蚀性都不太理想，在工业领域使用，寿命、耐温性和稳定性、抗腐蚀能力都有待于进一步提高。 陶瓷湿敏传感器是近年来大力发展的一种新型传感器。优点在于能耐高温，湿度滞后，响应速度快，体积小，便于批量生产，但由于多孔型材质，对尘埃影响很大，日常维护频繁，时常需要电加热加以清洗易影响产品质量，易受湿度影响，在低湿高温环境下线性度差，特别是使用寿命短，长期可靠性差，是此类湿敏传感器迫切解决的问题。 当前在湿敏元件的开发和研究中，电阻式湿度传感器应当最适用于湿度控制领域，其代表产品氯化锂湿度传感器具有稳定性、耐温性和使用寿命长多项重要的优点，氯化锂湿敏传感器已有了五十年以上的生产和研究的历史，有着多种多样的产品型式和制作方法，都应用了氯化锂感湿液具备的各种优点尤其是稳定性最强。 氯化锂湿敏器件属于电解质感湿性材料，在众多的感湿材料之中，首先被人们所注意并应用于制造湿敏器件，氯化锂电解质感湿液依据当量电导随着溶液浓度的增加而下降。电解质溶解于水中降低水面上的水蒸气压的原理而实现感湿。 氯化锂湿敏器件的衬底结构分柱状和梳妆，以氯化锂聚乙烯醇涂覆为主要成份的感湿液和制作金质电极是氯化锂湿敏器件的三个组成部分。多年来产品制作不断改进提高，产品性能不断得到改善，氯化锂感湿传感器其特有的长期稳定性是其它感湿材料不可替代的，也是湿度传感器最重要的性能。在产品制作过程中，经过感湿混合液的配制和工艺上的严格控制是保持和发挥这一特性的关键。 在国内九纯健科技依托于国家计量科学研究院、中科院自动化研究所、化工研究院等大型科研单位从事温湿度传感器产品的研制、生产。选用氯化锂感湿材料作为主攻方向，生产氯化锂湿敏传感器及相关变送器，自动化仪表等产品，在吸取了国内外此项技术的成功经验的同时，努力克服传统产品存在的各项弱点，取得实质性进展。产品选用了Al2O3及SiO2陶瓷基片为衬底，基片面积大大缩小，采用特殊的工艺处理，耐湿性和粘覆性均大大提高。使用烧结工艺，在衬底集片上烧结5个9的工业纯金制成的梳妆电极，氯化锂感湿混合液使用新产品添加剂和固有成份混合经过特殊的老化和涂覆工艺后，湿敏基片的使用寿命和长期稳定性大大提高，特别是耐温性达到了-40℃-120℃，以多片湿敏元件组合的独特工艺，是传感器感湿范围为1%RH-98%RH，具备了15%RH范围以下的测量性能，漂移曲线和感湿曲线均实现了较好的线性化水平，使湿度补偿得以方便实施并较容易地保证了宽温区的测湿精度。采用循环降温装置封闭系统，先对对被测气体采样，然后降温检测并确保绝对湿度的恒定，使探头耐温范围提高到600℃左右，大大增强了高温下测湿的功能。成功解决了“高温湿度测量”这一湿度测量领域难题。现在，不采用任何装置直接测量150度以内环境中的湿度的分体式高温型温湿度传感器JCJ200W已成功应用在木材烘干，高低温试验箱等系统中。同时，JCJ200Y产品能耐温高达600度，也已成功应用在印染行业纱锭自动烘干系统、食品自动烘烤系统、特殊陶瓷材料的自动烘干系统、出口大型烘干机械等方面，并表现出良好的效果,为国内自动化控制域填补了高温湿度测量的空白，为我国工业化进程奠定了一定基础。传感器论文： 低温下压阻式压力传感器性能的实验研究 Experimental Study On Performance Of Pressure Transducer At Low Temperature .... 灌区水位测量记录设备及安装技术 摘要：水位测量施测简单直观，易于为广大用水户所接受而且便于自动观测，因而在灌区水量计量乃至在整个灌区信息化建设中都占有十分重要的地位。目前我国灌区中水位监测采用的传感器依据输出量的不同主要分为模拟传感.... 主成分分析在空调系统传感器故障检测与诊断中的应用研究 摘要 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按被检测的对象的性质可将它们的应用分为:直接应用和间接应用。前者是直接检测出受检测对象本身的磁场或磁特性，后者是检测受检对象上人为设置的磁场，用这个磁场来作被检测的信息的载体，通过它，将许多非电、非磁的物理量例如力、力矩、压力、应力、位置、位移、速度、加速度、角度、角速度、转数、转速以及工作状态发生变化的时间等，转变成电量来进行检测和控制。 一 霍尔器件的工作原理 在磁场作用下，通有电流的金属片上产生一横向电位差如图1所示： 这个电压和磁场及控制电流成正比： VH＝K╳｜H╳IC｜ 式中VH为霍尔电压，H为磁场，IC为控制电流，K为霍尔系数。 在半导体中霍尔效应比金属中显著，故一般霍尔器件是采用半导体材料制作的。 用霍尔器件，可以进行非接触式电流测量，众所周知，当电流通过一根长的直导线时，在导线周围产生磁场，磁场的大小与流过导线的电流成正比，这一磁场可以通过软磁材料来聚集，然后用霍尔器件进行检测，由于磁场与霍尔器件的输出有良好的线性关系，因此可利用霍尔器件测得的讯号大小，直接反应出电流的大小，即： I∞B∞VH 其中I为通过导线的电流，B为导线通电流后产生的磁场，VH为霍尔器件在磁场B中产生的霍尔电压、当选用适当比例系数时，可以表示为等式。霍尔传感器就是根据这种工作原理制成的。 二 霍尔传感器的应用 1 霍尔接近传感器和接近开关 在霍尔器件背后偏置一块永久磁体，并将它们和相应的处理电路装在一个壳体内，做成一个探头，将霍尔器件的输入引线和处理电路的输出引线用电缆连接起来，构成如图1所示的接近传感器。它们的功能框见图19。(a)为霍尔线性接近传感器，(b)为霍尔接近开关。 图1 霍尔接近传感器的外形图 a)霍尔线性接近传感器 (b)霍尔接近开关 图2 霍尔接近传感器的功能框图 霍尔线性接近传感器主要用于黑色金属的自控计数，黑色金属的厚度检测、距离检测、齿轮数齿、转速检测、测速调速、缺口传感、张力检测、棉条均匀检测、电磁量检测、角度检测等。 霍尔接近开关主要用于各种自动控制装置，完成所需的位置控制，加工尺寸控制、自动计数、各种计数、各种流程的自动衔接、液位控制、转速检测等等。霍尔翼片开关 霍尔翼片开关就是利用遮断工作方式的一种产品，它的外形如图20所示，其内部结构及工作原理示于图21。 图3 霍尔翼片开关的外形图 2 霍尔齿轮传感器 如图4所示,新一代的霍尔齿轮转速传感器，广泛用于新一代的汽车智能发动机，作为点火定时用的速度传感器，用于ABS（汽车防抱死制动系统）作为车速传感器等。 在ABS中，速度传感器是十分重要的部件。ABS的工作原理示意图如图23所示。图中，1是车速齿轮传感器；2是压力调节器；3是控制器。在制动过程中，控制器3不断接收来自车速齿轮传感器1和车轮转速相对应的脉冲信号并进行处理，得到车辆的滑移率和减速信号，按其控制逻辑及时准确地向制动压力调节器2发出指令，调节器及时准确地作出响应，使制动气室执行充气、保持或放气指令，调节制动器的制动压力，以防止车轮抱死，达到抗侧滑、甩尾，提高制动安全及制动过程中的可驾驭性。在这个系统中，霍尔传感器作为车轮转速传感器，是制动过程中的实时速度采集器，是ABS中的关键部件之一。 在汽车的新一代智能发动机中，用霍尔齿轮传感器来检测曲轴位置和活塞在汽缸中的运动速度，以提供更准确的点火时间，其作用是别的速度传感器难以代替的，它具有如下许多新的优点。 （1）相位精度高，可满足°曲轴角的要求，不需采用相位补偿。 （2）可满足度曲轴角的熄火检测要求。 （3）输出为矩形波，幅度与车辆转速无关。在电子控制单元中作进一步的传感器信号调整时，会降低成本。 用齿轮传感器，除可检测转速外，还可测出角度、角速度、流量、流速、旋转方向等等。 图4 霍尔速度传感器的内部结构 1. 车轮速度传感器2.压力调节器3.电子控制器 2. 图4 ABS气制动系统的工作原理示意图 3 旋转传感器 按图5所示的各种方法设置磁体，将它们和霍尔开关电路组合起来可以构成各种旋转传感器。霍尔电路通电后，磁体每经过霍尔电路一次，便输出一个电压脉冲。 (a)径向磁极(b)轴向磁极(c)遮断式 图5 旋转传感器磁体设置 由此，可对转动物体实施转数、转速、角度、角速度等物理量的检测。在转轴上固定一个叶轮和磁体，用流体（气体、液体）去推动叶轮转动，便可构成流速、流量传感器。在车轮转轴上装上磁体，在靠近磁体的位置上装上霍尔开关电路，可制成车速表，里程表等等，这些应用的实例如图25所示。 图6的壳体内装有一个带磁体的叶轮，磁体旁装有霍尔开关电路，被测流体从管道一端通入，推动叶轮带动与之相连的磁体转动，经过霍尔器件时，电路输出脉冲电压，由脉冲的数目，可以得到流体的流速。若知管道的内径，可由流速和管径求得流量。霍尔电路由电缆35来供电和输出。 图6 霍尔流量计 由图7可见，经过简单的信号转换，便可得到数字显示的车速。 利用锁定型霍尔电路，不仅可检测转速，还可辨别旋转方向，如图27所示。 曲线1对应结构图（a）,曲线2对应结构图(b)，曲线3对应结构图(c)。 图7 霍尔车速表的框图 图8 利用霍尔开关锁定器进行方向和转速测定 4 在大电流检测中的应用 在冶金、化工、超导体的应用以及高能物理（例如可控核聚变）试验装置中都有许多超大型电流用电设备。用多霍尔探头制成的电流传感器来进行大电流的测量和控制，既可满足测量准确的要求，又不引入插入损耗，还免除了像使用罗果勘斯基线圈法中需用的昂贵的测试装置。图9示出一种用于DⅢ－D托卡马克中的霍尔电流传感器装置。采用这种霍尔电流传感器，可检测高达到300kA的电流。 图9（a）为G－10安装结构，中心为电流汇流排，(b)为电缆型多霍尔探头，(c)为霍尔电压放大电路。 (a)G�10安装结构(b)电缆型多霍尔探头(c)霍尔电压放大电路 图9 多霍尔探头大电流传感器 图10霍尔钳形数字电流表线路示意图 图11霍尔功率计原理图 (a)霍尔控制电路 (b)霍尔磁场电路 图12霍尔三相功率变送器中的霍尔乘法器 图13霍尔电度表功能框图 图14霍尔隔离放大器的功能框图 5 霍尔位移传感器 若令霍尔元件的工作电流保持不变，而使其在一个均匀梯度磁场中移动，它输出的霍尔电压VH值只由它在该磁场中的位移量Z来决定。图15示出3种产生梯度磁场的磁系统及其与霍尔器件组成的位移传感器的输出特性曲线，将它们固定在被测系统上，可构成霍尔微位移传感器。从曲线可见，结构（b）在Z<2mm时，VH与Z有良好的线性关系，且分辨力可达1μm，结构（C）的灵敏度高，但工作距离较小。 图15 几种产生梯度磁场的磁系统和几种霍尔位移传感器的静态特性 用霍尔元件测量位移的优点很多：惯性小、频响快、工作可靠、寿命长。 以微位移检测为基础，可以构成压力、应力、应变、机械振动、加速度、重量、称重等霍尔传感器。 6 霍尔压力传感器 霍尔压力传感器由弹性元件，磁系统和霍尔元件等部分组成，如图16所示。在图16中，（a）的弹性元件为膜盒，(b)为弹簧片，(c)为波纹管。磁系统最好用能构成均匀梯度磁场的复合系统，如图29中的(a)、(b)，也可采用单一磁体，如（c）。加上压力后，使磁系统和霍尔元件间产生相对位移，改变作用到霍尔元件上的磁场，从而改变它的输出电压VH。由事先校准的p～f(VH)曲线即可得到被测压力p的值。 图16 几种霍尔压力传感器的构成原理 7 霍尔加速度传感器 图17示出霍尔加速度传感器的结构原理和静态特性曲线。在盒体的O点上固定均质弹簧片S,片S的中部U处装一惯性块M，片S的末端b处固定测量位移的霍尔元件H，H的上下方装上一对永磁体，它们同极性相对安装。盒体固定在被测对象上，当它们与被测对象一起作垂直向上的加速运动时，惯性块在惯性力的作用下使霍尔元件H产生一个相对盒体的位移，产生霍尔电压VH的变化。可从VH与加速度的关系曲线上求得加速度。 图17 霍尔加速度传感器的结构及其静态特性 三 小结 目前霍尔传感器已从分立元件发展到了集成电路的阶段，正越来越受到人们的重视，应用日益广泛。
传感器(英文名称：transducer/sensor)是直接作用于被测量、并能按一定规律将其转化为同种或别种量值输出的器件。这是我为大家整理的传感器技术论文 范文 ，仅供参考!传感器技术论文范文篇一 传感器及其概述 摘 要 传感器(英文名称：transducer/sensor)是直接作用于被测量、并能按一定规律将其转化为同种或别种量值输出的器件。目前，传感器转换后的信号大多是电信号，因而从狭义上讲，传感器是把外界输入的非电信号转换为电信号的装置。 【关键词】传感器 种类 新型 1 前言 传感器是测试系统的一部分，其作用类似于人类的感觉器官，也可以认为是人类感官的延伸。人们借助传感器可以去探测那些人们无法用或不便用感官直接感知的事物，如用热电偶可以测量炽热物体的温度;用超声波换能器可以测海水深度;用红外遥感器可从高空探测地面形貌、河流状态及植被的分布等。因此，可以说传感器是人们认识自然界事物的有力工具，是测量仪器与被测量物体之间的接口。通常情况下，传感器处于测试装置的输入端，是测试系统的第一个环节，其性能直接影响着整个测试系统，对测试精度有很大影响。 2 传感器的分类 按被测物理量的不同，可以分为位移、力、温度、流量传感器等;按工作的基础不同，可以分为机械式传感器、电气式传感器、光学式传感器、流体式传感器等;按信号变换特征可以分为物性型传感器和结构型传感器;根据敏感元件与被测对象直接的能量关系，可以分为能量转换型传感器与能量控制型传感器。 3 常见传感器介绍 电阻应变式传感器 电阻应变式传感器又叫电阻应变计，其敏感元件是电阻应变。应变片是在用苯酚，环氧树脂等绝缘材料浸泡过的玻璃基板上，粘贴直径为左右的金属丝或金属箔制成。敏感元件也叫敏感栅。其具有体积小、动态响应快、测量精度高、使用简单等优点。在航空、机械、建筑等各行业获得了广泛应用。电阻应变片的工作原理是基于金属的应变效应，即金属导体在外力作用下产生机械形变，其电阻值随机械变形的变化而变化。其可以分为：金属电阻应变片和半导体应变片式两类。金属应变片有金属丝式、箔式、薄膜式之分。半导体应变片具有灵敏度高(通常是丝式、箔式的几十倍)、横向效应小等优点。它们的主要区别在于：金属电阻应变片式是利用导体形变引起电阻变化，而半导体应变片式则是利用电阻率变化引起电阻的变化。 电容式传感器 电容式传感器是将被测物理量转换成电容量变化的装置，它实质是一个具有可变参数的电容器。由于电容与极距成反比，与正对面积和介质成正比，因此其可以分为极距变化型、面积变化型和介质变化型三类。极距变化型电容传感器的优点是可进行动态非接触式测量，对被测系统的影响小，灵敏度高，适用于较小位移的测量，但这种传感器有非线性特性，因此使用范围受到一定限制。面积变化型传感器的优点是输出与输入成线性关系，但与极距型传感器相比，灵敏度较低，适用于较大的直线或角位移的测量。介质变化型则多用于测量液体的高度等场合。 电感式传感器 电感式传感器是将被测物理量，如力、位移等，转换为电感量变换的一种装置，其变换是基于电磁感应原理。电感式传感器种类很多，常见的有自感式，互感式和涡流式三种。 电感式传感器具有以下特点：结构简单，传感器无活动电触点，因此工作可靠寿命长。灵敏度和分辨力高，能测出微米的位移变化。传感器的输出信号强，电压灵敏度一般每毫米的位移可达数百毫伏的输出。线性度和重复性都比较好，在一定位移范围(几十微米至数毫米)内，传感器非线性误差可达～。同时，这种传感器能实现信息的远距离传输、记录、显示和控制，它在工业自动控制系统中广泛被采用。但不足的是，它有频率响应较低，不宜快速动态测控等缺点。 磁电式传感器 磁电式传感器是把被测物理量转换为感应电动势的一种传感器，又称电磁感应式或电动力式传感器。其工作原理是一个匝数为N的线圈，当穿过它的磁通量变化时，线圈产生了感应电动势。磁通量的变化可通过多种方式来实现，如磁铁与线圈做切割磁力线运动、磁路的磁阻变化、恒定磁场中线圈面积的变化，因此可制造出不同类型的传感器用于测量速度、扭矩等。 压电式传感器 压电式传感器是一种可逆传感器，是利用某些物质的压电效应进行工作的器件。最简单的压电式传感器是在压电晶片的两个工作面上进行金属蒸镀，形成金属膜，构成两个电极。当晶片受压力时，两个极板上聚集数量相等而极性相反的电荷，形成电场。因此压电传感器可以看成是电荷发生器，又可以看作电容器。 4 新型传感器 生物传感器 生物传感器是用生物活性材料(酶、蛋白质、DNA、抗体、抗原、生物膜等)与物理化学换能器有机结合的一门交叉学科，是发展生物技术必不可少的一种先进的检测 方法 与监控方法，也是物质分子水平的快速、微量分析方法。各种生物传感器有以下共同的结构：包括一种或数种相关生物活性材料(生物膜)及能把生物活性表达的信号转换为电信号的物理或化学换能器(传感器)，二者组合在一起，用现代微电子和自动化仪表技术进行生物信号的再加工，构成各种可以使用的生物传感器分析装置、仪器和系统。生物传感器的原理：待测物质经扩散作用进入生物活性材料，经分子识别，发生生物学反应，产生的信息继而被相应的物理或化学换能器转变成可定量和可处理的电信号，再经二次仪表放大并输出，便可知道待测物浓度。 激光传感器 激光传感器：利用激光技术进行测量的传感器。它由激光器、激光检测器和测量电路组成。激光传感器是新型测量仪表，它的优点是能实现无接触远距离测量，速度快，精度高，量程大，抗光、电干扰能力强等。激光传感器原理：激光传感器工作时，先由激光发射二极管对准目标发射激光脉冲。经目标反射后激光向各方向散射。部分散射光返回到传感器接收器，被光学系统接收后成像到雪崩光电二极管上。雪崩光电二极管是一种内部具有放大功能的光学传感器，因此它能检测极其微弱的光信号，并将其转化为相应的电信号。 5 结束语 随着科技的飞速发展，人们不断提高着自身认知世界的能力。传感器在获取自然和生产领域中发挥着巨大上的作用。目前，传感器技术在发展经济、推动社会进步方面起到重要的推动作用。相信未来，传感器技术将会出现一个飞跃。 作者简介 杨天娟(1991-)，女，河北省邯郸市人。现为郑州大学本科生，主要研究方向为机械工程及自动化。 作者单位 郑州大学机械工程学院 河南省郑州市 450001 传感器技术论文范文篇二 温度传感器 摘 要：温度传感器是最早开发、也是应用最广泛的一种传感器。据调查，早在1990年，温度传感器的市场份额就大大超出了 其它 传感器。从17世纪初，伽利略发明温度计开始，人们便开始了温度测量。而真正把温度转换成电信号的传感器，是1821年德国物理学家赛贝发明的，也就是我们现在使用的热电偶传感器。随后，铂电阻温度传感器、半导体热电偶温度传感器、PN结温度传感器、集成温度传感器相继而生。也使得温度传感器更加广泛的应用到我们的生产和生活中。本文主要介绍了温度传感器的分类、工作原理及应用。 关键词：温度传感器;温度;摄氏度 中图分类号：TP212 文献标识码：A 文章 编号：1674-7712 (2014) 02-0000-01 温度传感器(temperature transducer)，利用物质各种物理性质随温度变化的规律把温度转换为可用输出信号。温度传感器是温度测量仪表的核心部分，品种繁多。按测量方式可分为接触式和非接触式两大类。现代的温度传感器外形非常得小，这样更加让它广泛应用在生产实践的各个领域中，也为我们的生活提供了无数的便利和功能。 一、温度的相关知识 温度是用来表征物体冷热程度的物理量。温度的高低要用数字来量化，温标就是温度的数值表示方法。常用温标有摄氏温标和热力学温标。 摄氏温标是把标准大气压下，沸水的温度定为100摄氏度，冰水混合物的温度定为0摄氏度，在100摄氏度和0摄氏度之间进行100等份，每一等份为1摄氏度。热力学温标是威廉汤姆提出的，以热力学第二定律为基础，建立温度仅与热量有关而与物质无关的热力学温标。由于是开尔文 总结 出来的，所以又称为开尔文温标。 二、温度传感器的分类 根据测量方式不同，温度传感器分为接触式和非接触式两大类。接触式温度传感器是指传感器直接与被测物体接触，从而进行温度测量。这也是温度测量的基本形式。其中接触式温度传感器又分为热电偶温度传感器、热电阻温度传感器、半导体热敏电阻温度传感器等。 非接触式温度传感器是测量物体热辐射发出的红外线，从而测量物体的温度，可以进行遥测。 三、温度传感器的工作原理 (一)热电偶温度传感器。热电偶温度传感器结构简单，仅由两根不同材料的导体或半导体焊接而成，是应用最广泛的温度传感器。 热电偶温度传感器是根据热电效应原理制成的：把两种不同的金属A、B组成闭合回路，两接点温度分别为t1和t2，则在回路中产生一个电动势。 热电偶也是由两种不同材料的导体或半导体A、B焊接而成，焊接的一端称为工作端或热端。与导线连接的一端称为自由端或冷端，导体A、B称为热电极，总称热电偶。测量时，工作端与被测物相接触，测量仪表为电位差计，用来测出热电偶的热电动势，连接导线为补偿导线及铜导线。 从测量仪表上，我们观测到的便是热电动势，而要想知道物体的温度，还需要查看热电偶的分度表。 为了保证温度测量结果足够精确，在热电极材料的选择方面也有严格的要求：物理、化学稳定性要高;电阻温度系数小;导电率高;热电动势要大;热电动势与温度要有线性或简单的函数关系;复现性好;便于加工等。根据我们常用的热电极材料，热电偶温度传感器可分为标准化热电偶和非标准化热电偶。铂铑-铂热电偶是常用的标准化热电偶，熔点高，可用于测量高温，误差小，但价格昂贵，一般适用于较为精密的温度测量。铁-康铜为常用的非标准化热电偶，测温上限为600摄氏度，易生锈，但温度与热电动势线性关系好，灵敏度高。 (二)电阻式温度传感器。热电偶温度传感器虽然结构简单，测量准确，但仅适用于测量500摄氏度以上的高温。而要测量-200摄氏度到500摄氏度的中低温物体，就要用到电阻式温度传感器。 电阻式温度传感器是利用导体或者半导体的电阻值随温度变化而变化的特性来测量温度的。大多数金属在温度升高1摄氏度时，电阻值要增加到。电阻式温度传感器就是要将温度的变化转化为电阻值的变化，再通过测量电桥转换成电压信号送至显示仪表。 (三)半导体热敏电阻。半导体热敏电阻的特点是灵敏度高，体积小，反应快，它是利用半导体的电阻值随温度显著变化的特性制成的。可分为三种类型：(1)NTC热敏电阻，主要是Mn，Co，Ni，Fe等金属的氧化物烧结而成，具有负温度系数。(2)CTR热敏电阻，用V，Ge，W，P等元素的氧化物在弱还原气氛中形成烧结体，它也是具有负温度系数的。(3)PTC热敏电阻，以钛酸钡掺和稀土元素烧结而成的半导体陶瓷元件，具有正温度系数。也正是因为PTC热敏电阻具有正温度系数，也制作成温度控制开关。 (四)非接触式温度传感器。非接触式温度传感器的测温元件与被测物体互不接触。目前最常用的是辐射热交换原理。这种测温方法的主要特点是：可测量运动状态的小目标及热容量小或变化迅速的对象，也可用来测量温度场的温度分布，但受环境温度影响比较大。 四、温度传感器的应用举例 (一)温度传感器在汽车上的应用。温度传感器的作用是测量发动机的进气，冷却水，燃油等的温度，并把测量结果转换为电信号输送给ECU.对于所有的汽油机电控系统，进气温度和冷却水温度是ECU进行控制所必须的两个温度参数，而其他的温度参数则随电控系统的类型及控制需要而不尽相同。进气温度传感器通常安装在空气流量计或从空气滤清器到节气门体之间的进气道或空气流量计中，水温传感器则布置在发动机冷却水路，汽缸盖或机体上上的适当位置.可以用来测量温度的传感器有绕线电阻式，扩散电阻式，半导体晶体管式，金属芯式，热电偶式和半导体热敏电阻式等多种类型，目前用在进气温度和冷却水温度测量中应用最广泛的是热敏电阻式温度传感器。 (二)利用温度传感器调节卫生间的温度。温度传感器还能调节卫生间内的温度，尤其是在洗澡的时候，能自动调节卫生间内的温度是很有必要的。通过温湿度传感器和气体传感器就能很好的控制卫生间内的环境从而使我们能够拥有一个舒适的生活。现在大部分旅馆和一些公共场所都实现了自动调节，而普通家庭的卫生间都还是人工操作，尚未实现自动调节这主要是一般客户不知道能够利用传感器实现自动化，随着未来人们的进一步了解，普通家庭的卫生间也能实现自动调节。 参考文献： [1]周琦.集成温度传感器的设计[D].西安电子科技大学，2007.
生物传感器的研究现状及应用摘要：简述了生物传感器尤其是微生物传感器近年来在发酵工业及环境监测领域中的研究与应用，对其发展前景及市场化作了预测及展望。生物电极是以固定化生物体组成作为分子识别元件的敏感材料，与氧电极、膜电极和燃料电极等构成生物传感器，在发酵工业、环境监测、食品监测、临床医学等方面得到广泛的应用。生物传感器专一性好、易操作、设备简单、测量快速准确、适用范围广。随着固定化技术的发展，生物传感器在市场上具有极强的竞争力。 关键词：生物传感器；发酵工业；环境监测。中图分类号： 文献标识码：a 文章编号：1006-883x(2002)10-0001-06一、 引言 从1962年，clark和lyons最先提出生物传感器的设想距今已有40 年。生物传感器在发酵工艺、环境监测、食品工程、临床医学、军事及军事医学等方面得到了深度重视和广泛应用。在最初15年里，生物传感器主要是以研制酶电极制作的生物传感器为主，但是由于酶的价格昂贵并不够稳定，因此以酶作为敏感材料的传感器，其应用受到一定的限制。近些年来，微生物固定化技术的不断发展，产生了微生物电极。微生物电极以微生物活体作为分子识别元件，与酶电极相比有其独到之处。它可以克服价格昂贵、提取困难及不稳定等弱点。此外，还可以同时利用微生物体内的辅酶处理复杂反应。而目前，光纤生物传感器的应用也越来越广泛。而且随着聚合酶链式反应技术（pcr）的发展，应用pcr的dna生物传感器也越来越多。二、 研究现状及主要应用领域 1、 发酵工业各种生物传感器中，微生物传感器最适合发酵工业的测定。因为发酵过程中常存在对酶的干扰物质，并且发酵液往往不是清澈透明的，不适用于光谱等方法测定。而应用微生物传感器则极有可能消除干扰，并且不受发酵液混浊程度的限制。同时，由于发酵工业是大规模的生产，微生物传感器其成本低设备简单的特点使其具有极大的优势。(1). 原材料及代谢产物的测定微生物传感器可用于原材料如糖蜜、乙酸等的测定，代谢产物如头孢霉素、谷氨酸、甲酸、甲烷、醇类、青霉素、乳酸等的测定。测量的原理基本上都是用适合的微生物电极与氧电极组成，利用微生物的同化作用耗氧，通过测量氧电极电流的变化量来测量氧气的减少量，从而达到测量底物浓度的目的。在各种原材料中葡萄糖的测定对过程控制尤其重要，用荧光假单胞菌（psoudomonas fluorescens）代谢消耗葡萄糖的作用，通过氧电极进行检测，可以估计葡萄糖的浓度。这种微生物电极和葡萄糖酶电极型相比，测定结果是类似的，而微生物电极灵敏度高，重复实用性好，而且不必使用昂贵的葡萄糖酶。当乙酸用作碳源进行微生物培养时，乙酸含量高于某一浓度会抑制微生物的生长，因此需要在线测定。用固定化酵母（trichosporon brassicae），透气膜和氧电极组成的微生物传感器可以测定乙酸的浓度。此外，还有用大肠杆菌（）组合二氧化碳气敏电极，可以构成测定谷氨酸的微生物传感器，将柠檬酸杆菌完整细胞固定化在胶原蛋白膜内，由细菌―胶原蛋白膜反应器和组合式玻璃电极构成的微生物传感器可应用于发酵液中头孢酶素的测定等等。(2). 微生物细胞总数的测定在发酵控制方面，一直需要直接测定细胞数目的简单而连续的方法。人们发现在阳极表面，细菌可以直接被氧化并产生电流。这种电化学系统已应用于细胞数目的测定，其结果与传统的菌斑计数法测细胞数是相同的[1]。(3). 代谢试验的鉴定传统的微生物代谢类型的鉴定都是根据微生物在某种培养基上的生长情况进行的。这些实验方法需要较长的培养时间和专门的技术。微生物对底物的同化作用可以通过其呼吸活性进行测定。用氧电极可以直接测量微生物的呼吸活性。因此，可以用微生物传感器来测定微生物的代谢特征。这个系统已用于微生物的简单鉴定、微生物培养基的选择、微生物酶活性的测定、废水中可被生物降解的物质估计、用于废水处理的微生物选择、活性污泥的同化作用试验、生物降解物的确定、微生物的保存方法选择等[2]。2、 环境监测(1). 生化需氧量的测定生化需氧量（biochemical oxygen demand ?bod）的测定是监测水体被有机物污染状况的最常用指标。常规的bod测定需要5天的培养期，操作复杂、重复性差、耗时耗力、干扰性大，不宜现场监测，所以迫切需要一种操作简单、快速准确、自动化程度高、适用广的新方法来测定。目前，有研究人员分离了两种新的酵母菌种spt1和spt2，并将其固定在玻璃碳极上以构成微生物传感器用于测量bod，其重复性在±10%以内。将该传感器用于测量纸浆厂污水中bod的测定，其测量最小值可达2 mg/l，所用时间为5min[3]。还有一种新的微生物传感器，用耐高渗透压的酵母菌种作为敏感材料，在高渗透压下可以正常工作。并且其菌株可长期干燥保存，浸泡后即恢复活性，为海水中bod的测定提供了快捷简便的方法[4]。 除了微生物传感器，还有一种光纤生物传感器已经研制出来用于测定河水中较低的bod值。该传感器的反应时间是15min，最适工作条件为30°c，ph=7。这个传感器系统几乎不受氯离子的影响（在1000mg/l范围内），并且不被重金属（fe3+、cu2+、mn2+、cr3+、zn2+）所影响。该传感器已经应用于河水bod的测定，并且获得了较好的结果[4]。现在有一种将bod生物传感器经过光处理（即以tio2作为半导体，用6 w灯照射约4min）后，灵敏度大大提高，很适用于河水中较低bod的测量[5]。同时，一种紧凑的光学生物传感器已经发展出来用于同时测量多重样品的bod值。它使用三对发光二极管和硅光电二极管，假单胞细菌（pseudomonas fluorescens）用光致交联的树脂固定在反应器的底层，该测量方法既迅速又简便，在4℃下可使用六周，已经用于工厂废水处理的过程中[5]。(2). 各种污染物的测定常用的重要污染指标有氨、亚硝酸盐、硫化物、磷酸盐、致癌物质与致变物质、重金属离子、酚类化合物、表面活性剂等物质的浓度。目前已经研制出了多种测量各类污染物的生物传感器并已投入实际应用中了。测量氨和硝酸盐的微生物传感器，多是用从废水处理装置中分离出来的硝化细菌和氧电极组合构成。目前有一种微生物传感器可以在黑暗和有光的条件下测量硝酸盐和亚硝酸盐(nox-)，它在盐环境下的测量使得它可以不受其他种类的氮的氧化物的影响。用它对河口的nox-进行了测量，其效果较好[6]。硫化物的测定是用从硫铁矿附近酸性土壤中分离筛选得到的专性、自养、好氧性氧化硫硫杆菌制成的微生物传感器。在ph=、31℃时一周测量200余次，活性保持不变，两周后活性降低20%。传感器寿命为7天，其设备简单，成本低，操作方便。目前还有用一种光微生物电极测硫化物含量，所用细菌是，与氢电极连接构成[7]。最近科学家们在污染区分离出一种能够发荧光的细菌，此种细菌含有荧光基因，在污染源的刺激下能够产生荧光蛋白，从而发出荧光。可以通过遗传工程的方法将这种基因导入合适的细菌内，制成微生物传感器，用于环境监测。现在已经将荧光素酶导入大肠杆菌（）中，用来检测砷的有毒化合物[8]。水体中酚类和表面活性剂的浓度测定已经有了很大的发展。目前，有9种革兰氏阴性细菌从西西伯利亚石油盆地的土壤中分离出来，以酚作为唯一的碳源和能源。这些菌种可以提高生物传感器的感受器部分的灵敏度。它对酚的监测极限为5 ´10-9mol。该传感器工作的最适条件为：ph=、35℃，连续工作时间为30h[9]。还有一种假单胞菌属（pseudomonas rathonis）制成的测量表面活性剂浓度的电流型生物传感器，将微生物细胞固定在凝胶（琼脂、琼脂糖和海藻酸钙盐）和聚乙醇膜上，可以用层析试纸gf/a，或者是谷氨酸醛引起的微生物细胞在凝胶中的交联，长距离的保持它们在高浓度表面活性剂检测中的活性和生长力。该传感器能在测量结束后很快的恢复敏感元件的活性[10]。还有一种电流式生物传感器，用于测定有机磷杀虫剂，使用的是人造酶。利用有机磷杀虫剂水解酶，对硝基酚和二乙基酚的测量极限为100´10-9mol，在40℃只要4min[11]。还有一种新发展起来的磷酸盐生物传感器，使用丙酮酸氧化酶g，与自动系统cl-fia台式电脑结合，可以检测(32~96)´10-9mol的磷酸盐，在25°c下可以使用两周以上，重复性高[12]。最近，有一种新型的微生物传感器，用细菌细胞作为生物组成部分，测定地表水中壬基酚（nonyl-phenol etoxylate --np-80e）的含量。用一个电流型氧电极作传感器，微生物细胞固定在氧电极上的透析膜上，其测量原理是测量毛孢子菌属（trichosporum grablata）细胞的呼吸活性。该生物传感器的反应时间为15~20min，寿命为7~10天（用于连续测定时）。在浓度范围内，电信号与np-80e浓度呈线性关系，很适合于污染的地表水中分子表面活性剂的检测[13]。除此之外，污水中重金属离子浓度的测定也是不容忽视的。目前已经成功设计了一个完整的，基于固定化微生物和生物体发光测量技术上的重金属离子生物有效性测定的监测和分析系统。将弧菌属细菌（vibrio fischeri）体内的一个操纵子在一个铜诱导启动子的控制下导入产碱杆菌属细菌（alcaligenes eutrophus (ae1239)）中，细菌在铜离子的诱导下发光，发光程度与离子浓度成正比。将微生物和光纤一起包埋在聚合物基质中，可以获得灵敏度高、选择性好、测量范围广、储藏稳定性强的生物传感器。目前，这种微生物传感器可以达到最低测量浓度1´10-9mol[14]。还有一种专门测量铜离子的电流型微生物传感器。它用酒酿酵母（saccharomyces cerevisiae）重组菌株作为生物元件，这些菌株带有酒酿酵母cup1基因上的铜离子诱导启动子与大肠杆菌lacz基因的融合体。其工作原理，首先是cup1启动子被cu2+诱导，随后乳糖被用作底物进行测量。如果cu2+存在于溶液中，这些重组体细菌就可以利用乳糖作为碳源，这将导致这些好氧细胞需氧量的改变。该生物传感器可以在浓度范围()´10-3mol范围内测定cuso4溶液。目前已经将各类金属离子诱导启动子转入大肠杆菌中，使得大肠杆菌会在含有各种金属离子的的溶液中出现发光反应。根据它发光的强度可以测定重金属离子的浓度，其测量范围可以从纳摩尔到微摩尔，所需时间为60~100min[15][16]。用于测量污水中锌浓度的生物传感器也已经研制成功，使用嗜碱性细菌alcaligenes cutrophus，并用于对污水中锌的浓度和生物有效性进行测量，其结果令人满意[17]。估测河口出水流污染情况的海藻传感器是由一种螺旋藻属蓝细菌（ cyanobacterium spirlina subsalsa）和一个气敏电极构成的。通过监测光合作用被抑制的程度来估测由于环境污染物的存在而引起水的毒性变化。以标准天然水为介质，对三种主要污染物（重金属、除草剂、氨基甲酸盐杀虫剂）的不同浓度进行了测定，均可监测到它们的有毒反应，重复性和再生性都很高[18]。近来由于聚合酶链式反应技术（pcr）的迅猛发展及其在环境监测方面的广泛应用，不少科学家开始着手于将它与生物传感器技术结合应用。有一种应用pcr技术的dna压电生物传感器，可以测定一种特殊的细菌毒素。将生物素酰化的探针固定在装有链酶抗生素铂金表面的石英晶体上，用1´10-6mol的盐酸可以使循环式测量在同一晶体表面进行。用细菌中提取的dna样品进行同样的杂交反应并由pcr放大，产物为气单胞菌属（aeromonas hydrophila）的一种特殊基因片断。这种压电生物传感器可以鉴别样品中是否含有这种基因，这为从水样中检测是否含带有这种病原的各种气单胞菌提供了可能[19]。还有一种通道生物传感器可以检测浮游植物和水母等生物体产生的腰鞭毛虫神经毒素等毒性物质，目前已经能够测量在一个浮游生物细胞内含有的极微量的psp毒素[20]。dna传感器也在迅速的得到应用，目前有一种小型化dna生物传感器，能将dna识别信号转换为电信号，用于测量水样中隐孢子和其他水源传染体。该传感器着重于改进核酸的识别作用和加强该传感器的特异性和灵敏性，并寻求将杂交信号转化为有用信号的新方法，目前研究工作为识别装置和转换装置的一体化[21]。微藻素是一种从蓝藻细菌引起的水华中产生的细菌肝毒素，一种固定有表面细胞质粒基因组的生物传感器已经制得，用于测量水中微藻素的含量，它直接的测量范围是50~1000 ´10-6g/l[22]。 一种基于酶的抑制性分析的多重生物传感器用于测量毒性物质的设想也已经提出。在这种多重生物传感器中，应用了两种传导器―对ph敏感的电子晶体管和热敏性的薄膜电极，以及三种酶―尿素酶、乙酰胆碱酯酶和丁酰胆碱酯酶。该生物传感器的性能已经得到测试，效果较好[23]。除了发酵工业和环境监测，生物传感器还深入的应用于食品工程、临床医学、军事及军事医学等领域，主要用于测量葡萄糖、乙酸、乳酸、乳糖、尿酸、尿素、抗生素、谷氨酸等各种氨基酸，以及各种致癌和致变物质。三、 讨论与展望 美国的harold 指出，生物传感器商品化要具备以下几个条件：足够的敏感性和准确性、易操作、价格便宜、易于批量生产、生产过程中进行质量监测。其中，价格便宜决定了传感器在市场上有无竞争力。而在各种生物传感器中，微生物传感器最大的优点就是成本低、操作简便、设备简单，因此其在市场上的前景是十分巨大和诱人的。相比起来，酶生物传感器等的价格就比较昂贵。但微生物传感器也有其自身的缺点，主要的缺点就是选择性不够好，这是由于在微生物细胞中含有多种酶引起的。现已有报道加专门抑制剂以解决微生物电极的选择性问题。除此之外，微生物固定化方法也需要进一步完善，首先要尽可能保证细胞的活性，其次细胞与基础膜结合要牢固，以避免细胞的流失。另外，微生物膜的长期保存问题也待进一步的改进，否则难于实现大规模的商品化。 总之，常用的微生物电极和酶电极在各种应用中各有其优越之处。若容易获得稳定、高活性、低成本的游离酶，则酶电极对使用者来说是最理想的。相反的，若生物催化需经过复杂途径，需要辅酶，或所需酶不宜分离或不稳定时，微生物电极则是更理想的选择。而其他各种形式的生物传感器也在蓬勃发展中，其应用也越来越广泛。随着固定化技术的进一步完善，随着人们对生物体认识的不断深入，生物传感器必将在市场上开辟出一片新的天地。--------------------------------------------------------------------------------参考文献[1]韩树波，郭光美，李新等.伏安型细菌总数生物传感器的研究与应用[j].华夏医学，2000，63（2）：49-52 [2]蔡豪斌.微生物活细胞检测生物传感器的研究[j]. 华夏医学，2000，13（3）：252-256[3] trosok sp, driscoll bt, luong jht mediated microbial biosensor using a novel yeast strain for wastewater bod measurement[j]. applied micreobiology and biotechnology，2001， 56 (3-4): 550-554 [4] 张悦,王建龙，李花子等.生物传感器快速测定bod在海洋监测中的应用[j].海洋环境科学，2001，20(1)：50-54[5] yoshida n, mcniven sj, yoshida a, compact optical system for multi-determination of biochemical oxygen demand using disposable strips[j]. field analytical chemistry and technology，2001，5 (5): 222-227[6] meyer rl, kjaer t, revsbech np. use of nox- microsensors to estimate the activity of sediment nitrification and nox- consumption along an 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无论是身处学校还是步入社会，大家都写过论文吧，通过论文写作可以培养我们的科学研究能力。为了让您在写论文时更加简单方便，以下是我帮大家整理的议论文作文9篇，仅供参考，希望能够帮助到大家。
有三次经过十字路口的经历让我记忆犹新。
第一次，没有交警。看到红灯，我和前面的人停了下来。但我看到有人闯红灯，接着更多人闯红灯了，我感觉到旁边的人不耐烦了，我也有过闯红灯的想法，但前面的那个人一直没动，我也只好作罢。
第二次，有交通警察，戴着墨镜，笔直的站在那儿。正值红灯，车辆停成一排，非常整齐；绿灯，车辆一齐开动，一辆接着一辆。
第三次，红绿灯出现了故障没亮，交警也不在。十字路口乱成了一锅粥。大卡车，小轿车，自行车和行人都自顾自地走着，我也混在其中离开了。
同样是十字路口，却因为环境的不同而形成不同的结果。第一次如果人们不仅只看到有人闯红灯，还看到有人在等绿灯，也许结果就不会那么糟了；第二次如果那个交警不在会怎么样；第三次……在十字路口这个重要而又特别的地方怎么会有那么多的如果呢？等待红灯只是几十秒的时间，这几十秒的时间足以用来衡量一个人的素养。有的人为了这几十秒的时间而葬送了一生，还伤害了他人。现在我只能庆幸第一次有个人在我前面让我没有像其他人一样在红灯前迈开了步伐。
有形的十字路口尚有人无视红灯的存在。何况在我们的一生中那些无形的十字路口呢？红灯就是一种禁止，遵守红绿灯就是一种规则。在家庭里，在学校里，在社会上有许多红灯和规则。我们的人生正是由于这些红灯和规则的存在才没有误入歧途，可是无视他们的人大有人在，效仿这些人的人更多。
在家里，做了不该做的事却不知改正，只会一而再，再而三的伤父母的心和塑造自己的不好的品德；在学校里，只为了哥们朋友的一点小事而开除在外；在社会上，贿赂的事情屡见不鲜。这些大大小小的事我们经常见到，可又有谁真正在意他们？
在物欲横流，尔虞我诈的现代生活中，红灯和规则更要存在，人们更要遵守。本来已有些宁静难再，如若再不遵守规则，混乱将充满整个世界，失去的将会是一生。
十字路口，看清方向，做好选择，更要从你我做起。
爱心两字在我的脑海中是那么的空洞，只知道它是汉语词典中的一个词，却不知道它有什么含义...直到那天，我知道爱心不再单单是两个词，而是让这两个字充满了意义。
轰动世界的5。12大地震中，社会各界的人们纷纷伸出援助之手为四川的同胞们献出了自己的一份力量，同时让我对爱心两字有了新的认识-----爱心是一泓出现在沙漠的泉水，使濒临绝境的人看到生活的希望！
或许，地震发生后四川的同胞们最担心的就是以后要怎样生活，离开了家人的翅膀要怎样学会飞翔。就在同胞们苦恼，伤心时，社会各界的一些素不相识的好心人都义不容辞的伸出了援助之手，让感到恐惧，惧怕的同胞们，看到了生的火苗，生活下去的希望。就像在沙漠中走投无路的旅行者看到了生的希望，继续走下去的动力----甘甜可口的泉水。可能就是在发出者本人感觉微不足道的一点爱却让濒临绝境，在生与死的边缘摇摆不定的人们坚定了活下去的信念...
爱心是照在冬日的阳光，是贫病交迫的人感到人间的温暖！
失去挚爱的亲人，自己美丽的家园现在已是是一片废区，比刺骨的冬风还要让人感到凄凉。正在同胞们伤心绝望的时候，看到自己的手足兄弟送来了爱心，我想每个人都会缓解一下自己那悲哀绝望的心情。正是这些爱心才让苦难中的素不相识的同胞们知道了自己并不是孤立的，看到了团结一致的手足情，感到了真人间无限的温暖...。
爱心是一首飘荡在夜空的歌谣，是孤独无依的人获得了心灵的慰藉！
可能，钱不多但是却代表了自己的一份心意...。夜总是让人感到的凄凉，抬头望望那不完整的月亮，想着自己的亲人在天堂是否过得好，几颗冰凉的泪水就不由自主的地落在粗糙的手背上...那时的悲凉心情或许就被你那一点一滴的爱心而是心情回转....
爱心或许对我们来说，或许不算是什么忍痛割爱，但是对于正在苦难中的人们来说就是一针强有效地镇定剂，就是一个继续活下去的原因...
所以，那时的我，不再轻视爱心两字。它可能拯救一个人的生命，可能改变一个人的人生...
现在爱心不再是那空洞的两个字，我不会再这样认为，我希望自己身边的人也不要这样认为！
一个个秋风萧瑟的夜晚，又是在门外，一个模糊的身影伴随着一阵阵敲门声……
“对不起，能请您把音量调低些吗？”爸爸低头哈腰地对四楼的邻居说道。“呃……好吧！”还没说完，爸爸又打断了他，“我家小孩在做作业，您这声音……有点响。”“呯！”随着房门的紧闭声，爸爸一转身，叹了口气，眉峰轻蹙。顿时，他周围的空气似乎被牵绊住了，充斥于其中的只有淡淡的忧伤和无奈。
这，是一个普通的“风景”，一个六号楼居民人人皆知的画面。因为，几乎每天的这个时刻，五楼的这位父亲都会来请求邻居们不要发出音响去影响我——一个为中考“奋战”的学生。
但是，天知道，这哪有不发出声响的理由？暂且不论六楼张大妈用洗衣机发出的“嗡嗡”声，就算是四楼小吴放的摇滚乐都已足以让我不能安心做作业了。
“唉，实在太有影响了！今天再去说一声吧！”爸爸还没等那“乐章”开始奏响，就已经思忖着去和邻居们说了：“爸，你就别去了，人家凭什么就听你的啊？”
屋内的我听到爸爸的抱怨，心中就如同像一枚核桃被猛地敲开了，微凉苦涩的滋味涌上心头。我忍不住冲出去对他说道。
“不行！”爸爸根本不听我的劝说，直冲出家门。
我趴在窗口，不忍又不住地看着这一时刻地场景：一个年过半百地父亲将要为他的女儿付出他的尊严！
一只手举起来了，当我正准备“享受”几分钟的噪音时，忽然地，声音消失了！父亲“欲叩而止”的手瞬间僵硬了。六号楼在此刻，回到了“万籁此俱寂”的场面。
这一天，我的内心被深深地震撼了。父亲的爱让我难以忘却，然而，邻居们的安静让我更为感动。“风景”消失了吗？不，以前的“风景”正渐渐潜入夜的踪迹，如今，那一天的寂静却一如既往地延续着，我在心中铭记着这一天。 记住这一天，记住那一刻，记住身边所有人的爱。因为这一天中蕴含着父亲的爱，蕴含着邻居的理解与关切，更蕴含着我对“爱”这一名词的用心诠释！
每个人都有各自不同的幸福观。
妈妈的幸福观很简单：不需要穿金戴银，不需要荣华富贵，只要父母身体健康，丈夫事业有成，儿女乖巧，闲来打打毛衣，玩玩扑克，饭前锅碗瓢盆丁当响，饭后一家人说说笑笑，邻里和睦——就是妈妈最大的幸福。
爸爸的幸福观是朴实的：只要父母能够安度晚年，妻子能够开开心心，儿女能够努力学习。看上了新电视，爸爸说很幸福;骑上了摩托车，爸爸说很幸福;用上了移动电话，爸爸也很幸福;甚至，我取得了好成绩，爸爸还说很幸福;喝一壶酒，炒几个菜，爸爸说太幸福了——对于爸爸来说，幸福是那样的多，那样的朴实。
同学们的幸福是单纯的：父母的一个微笑，老师的一句夸奖，朋友一个羡慕的眼神，都足以让他们高兴一天：攻破了一道难题，解决了朋友之间的纠纷，一次小小的活动，都成了千金难买的幸福!
我的幸福观是无处不在的：早晨到了学校，朋友把洗好的桌布拿来;上课回答问题正确;下课同学们一起玩耍;回家后吃老爸削的苹果;听喜欢的音乐;写一会儿作业;看一会儿电视——都是很大的幸福呀!
“没有蓝天的深邃，可以有白云的飘逸;没有大海的壮阔，可以有小溪的悠然;没有原野的芬芳，可以有小草的翠绿——生活中没有旁观者的席位，我们总能找到自己的位置、自己的光泽、自己的声音!”
真的，幸福就是这样简单，这样容易得到!朋友，当你明白这些时，你会发现，在不知不觉中，你已经很幸福了!
《以书交友》
每当看到书桌上那封面破旧、发黄的书，便会想起一位从未谋面的旧交。在他的鼓励和支持下我愉快地度过了艰苦的初三生活。
在临近中考的那段时间，班上没有一个同学不争分夺秒的学习;没有一个人不是每天埋头在书海中;没有一个人桌上不堆满书。走进教室就像走进了一个书中的世界。但过于盲目地读书只会让我们感到疲惫乏味领悟不到书中的真谛和乐趣。再老师的指导下，我选择了一个既能提高阅读兴趣，又能从书中“收获硕果”的方法——以书会友。幸运地，在我的“导师”——《鲁滨逊漂流记》的指引下我找到了新笔友。
《鲁滨逊漂流记》一书中主人翁鲁滨逊勇于冒险，热衷于航海。在一次意外中遭遇暴风雨，所乘船只翻沉，船上的人大多数遇难，而鲁滨逊孤身一人被海浪冲到一个荒无人烟的岛上，援救无门。在这样环境恶劣的荒岛上，他靠自己的意志生活了28年之久，而且还解救了野人“星期五”并结为朋友。最终遇到途径此岛的商船，得到船长的救助，回到英国。
在阅读《鲁滨逊漂流记》后，我信心倍增，并确信只要有一线希望就要坚持到底，决不放弃。而笔友在回信中则提出质疑：若这般不幸的事情发生在自已的身上，又有谁真的能坚持得下来呢?
我迫不及待地回信，道：“坚持还是放弃是因人而异的。积极向上的人，对理想与目标的追求，就是他们坚持不懈的理由;甘于平庸的人，碌碌无为的生活着，只会让自已的生活更加平淡无味，要坚持某件事就更不可能了。同样的道理，鲁滨逊在面对困境时，以乐观的精神，知难而进，为成为航海家锲而不舍地生存下去。所以理想、目标与追求是坚持的动力。”不知不觉间新朋友已回信：“你说的没错，有追求才有动力。鲁滨逊为能航海探索，寻找财富而奋斗。你即将中考，也要为能考上好的高中而奋斗。加油!”
又过了一段日子，然而在面对度日如年的初三生活，我有了几分惘然。虽然我一直都是孜孜矻矻的读书，但还是没能提起阅读兴趣。如何阅读才能有滋有味?期盼已久的好友的回信终于到来：“我认为读书不应该盲目的死记硬背，全盘接受;而是要像品茶一样慢慢品味，领会其中的深意。要以‘拿来主义’的态度去接受书中的内容，要挑着读，取其精华，去其糟粕。读书要精读，抓住要领，吸收书中的营养;若是以走马观花的方法阅读，很容易会将书中的内容误解。如：我读《鲁滨逊漂流记》后学会了做事独立自主，不要总是依赖别人，鲁滨逊在孤岛上靠自已的劳动种了水果和粮食，造了小木筏，建了羊圈和木屋。因此在学习上，我们也要养成独立思考的习惯。”
书是我形影不离的朋友，伴我成长;书是引路的明灯，在我感到迷茫时为我照亮前行的路;书是动人心弦的歌曲，让人如痴如醉。书籍是人类进步的阶梯!关于书的重要性我也无庸赘述了。
书中自有千钟粟，书中自有黄金屋，书中自有颜如玉。向来厌恶阅读的我，不知何时竟也痴迷上了品味文章。在书的世界中遨游，《鲁滨逊漂流记》一书令我找到了智慧、快乐和友谊。许久不见的老朋友，不知你是否也在回味那段彼此在书中畅谈的日子?
其实，信用，不仅牵涉到经济领域，实际上，它最终影响的，还是人心。试问：有谁愿意生活在一个毫无安全感、终日人心惶惶的国度。
曾经读过一本书，是关于美国人的消费，书上说：美国人都是在花未来的钱，而享受现在。我就有些迷惑不解了，既然美国人都是“举债度日”的，一旦出现了无赖的山姆小子不肯还钱怎么办？后来我又看了另外的一些书，这个谜团才解开。原来美国有个信用局，若是某君出现信用违规，即通知各大银行，封杀他所有的借款，此招是以使其无立身之地。据说，某些罪犯不怕违反法律，却独独不敢得罪信用局。
这让我想起了中国的诚信问题。本来，中国是个五千年的文明古国，诚信一向是中国人引以为傲的美德，“人无信而不立”、童叟无欺的故事熏陶了我们几千年。然而，近年来，信用违规的事情却不绝于耳。中国有个报社曾做过调查，信用危机位居腐败之后成为阻碍中国经济发展的第二大因素，信用危机导致企业生产经营成本增加15%。这不能不让人感到恐惧。试想，生活在一个无信用的社会中，你的眼睛还可以相信谁？衣食住行，你在消费之前必须确认：这些是否假货？商家是否在“宰”你？
无信用行为的蔓延，使企业之间心存猜疑，使电子商务难于全面运行，徒然增加本可避免的生产成本，从而导致竞争力下降。
要想解决这一问题，美国的信用局不失为一个好参考。其关键在于，建立一个信用惩罚机制，用信用机制与国家强制力双管齐下，对信用违规事件，用经济手段加以惩罚，用国家手段加以监督，来促使信用良性运行。信用问题，不能仅靠古代传统的“德”与“礼”来解决，必须用一个健全的机制加以完善，一旦某人出现信用违规，信用机制让他在社会上寸步难行，试想，这时谁还敢当不法奸商呢？
其实，信用，不仅牵涉到经济领域，实际上，它最终影响的，还是人心。试问：有谁愿意生活在一个毫无安全感、终日人心惶惶的国度。一个人的信用，反映的是他自身，而一个社会的信用，反映的却是民族的精神素质。一个守信用的民族，才能跻身于世界民族之林，一个守信用的国家，才能为国际所信赖。最后，我想起了一位哲人的话：要使一个民族所有人都有信用，那未免过于天真；而若连守信用的人都找不出，那又未免过于堕落。
“世上只有妈妈好，有妈的孩子像块宝，投进妈妈的怀抱，幸福享不了……”
母爱，就像一块指路牌，为你指引前方的道路;母爱，就像一盏灯，照亮你应该走的人生路;母爱，就像一杯茶，可以温暖你的心灵。母爱如发，细微而又浓密。
人生旅途漫漫，我把生活诠释成一段孤独的流浪，通向梦想的大道旁驿站不断，我却不愿停步，期待一份轰轰烈烈，暖流立即自下而上升起，我浑身一颤，立即将自己的所有烦恼抛之九霄云外。母亲知道我需要的一切。轻轻地，我听见门被推开，一回头，妈妈抱着一床被子走了进来。棉被满是阳光的味道，似乎在这不足十平一份举世无双，直至筋疲力尽，蓦然回首，惊觉原来道旁有的不仅仅是残香。
打开灯，书桌上一杯热气腾腾的奶茶把小小的房间点缀的格外温馨。香气四溢的奶茶，一扬脖，奶茶顷刻入肚，一股米(???)的空间内，又升起一轮小小的.太阳。妈妈见我手握空杯，呆呆地望着她，脸上立时漾起笑容，那种只有在母亲脸上才会荡漾的笑容，叫人无法抗拒。我看到母亲高大的身影从房间渐渐离去，我突然灵光一闪：难道这就是母亲的爱?但人们说是伟大的，又怎会如一杯奶茶一般?我追出房去，母亲问我还要一杯吗?母爱的伟大之处恰恰在于它的细腻，于是那轮小小的太阳又升起在我的心田，我的漫长旅途之上。
水是那么轻柔，母爱就像水一样，每天都在我幸福的脸颊上拂过，让我倍感温馨。
前天，我吵着要给你梳头发时，你安心地坐下，我轻轻的地撩起您的黑发!我猛然看见一丝银色闪过我的眼角。妈妈，你为了我苍老了许多，却从来无怨无悔，女儿却从来没有体谅过你，妈妈您是世界上最伟大的母亲。
母爱是一缕阳光，让你的心灵即使在寒冷的冬天也能感到温暖如春;母爱是一泓清泉，让你的情感即使蒙上岁月的风尘依然纯洁明净。
咱们要学会感恩。感恩，充实着咱们的生活;感恩，让世界变得美丽;感恩，让咱们拥有爱心。让咱们怀着一颗感恩的心，去感谢生活中的点点滴滴吧!
理想的风，带来人生最美的春天;理想的雨，滋润出新生的幼苗;理想的土地，培育出人生最美的花朵。不错，每个人都有自己的理想，但大多都是连“破土”的机会都不给，这样，理想怎么会开出绚丽芬芳的花朵呢?
我的理想是成为一名老师，这个理想在我小时候就深深地埋在了我的心里。那时候，我还小，根本不知道“老师”是什么概念，直到上了小学，我才明白，老师会叫我们各种各样的知识。记得三年级的时候，班主任白老师为了让我们写好作文，便在教室里领我们玩“贴鼻子”的游戏。那一刻，我就对老师充满了无限的感激。心里不由的涌出来：要是我长大也当老师多好啊!当我上课回答不上来老师的问题时，看到那慈祥的老师示意我坐下，我的心里便多了一丝甜蜜;当我被难题所困惑时，看到那慈祥的老师对我说：“不用急，你会明白的。”因此在我的理想脑海中刻下了这两个字“老师”想成为老师，并不受我想象中的那样容易，它需要萌发，灌溉，培养。所以，成为老师的第一步就要刻苦学习，只有学问高的人才配得上当老师。另外，还要懂礼貌，有礼貌的老师才会受欢迎。
世界上最快乐的事，莫过于为了实现理想而奋斗，我也为了实现理想而奋斗着。每天上课时，我会认真地听老师讲课，回家后，我会认真地完成老师留的作业。可是实现理想理想的道路并不是一帆风顺的。记得去年习思英语竞赛的时候，我满怀信心的走向了考场，心里回忆着各种各样的题型。试卷一发下来，看着那一本的考试题，我的脑子里一片空白，刚进考场的兴奋劲，都消失的无影无踪了。考试的时候，监考老师几乎都在看我的卷子，我更紧张了，额头上冒着汗。我抬头看看监考老师，他正用微笑的眼神看着我，似乎在对我说：“加油，你一定会成功的”刹时，我心里不那么紧张了，我又有了思路，顺利地完成了。虽然那次考试我仅差0。5分才可以考的如成绩，但我更坚定了当老师的信念。
理想是前进的动力，是照亮道路的火炬，也许他在一个遥远而偏僻的一个角落，但只要努力就一定会找到，让我们向着理想前进吧!
今天，做完作业休息之余时，爸爸让我看了一小段文章，文章的题目是学会原谅。 人的一生中，会遇到很多不顺心的事，会碰到一些不顺眼的人，如果你不学会原谅，就会活得很痛苦，活得很累。
学会原谅自己，原谅自己不能成就伟业，不能出人头地；原谅自己不能才华横溢，没有成为百万富翁；原谅自己不要抓住自己的落点和过失不放，过于苛求自己，只会使自己丧失信心和勇气，要放下包袱，给自己解压，相信平淡的生活照样会风光无限，旋姿多彩。
学会原谅别人。人和人之间地域不同，立场不同，处理问题的方式也不一样，原谅别人就等于把自己提升了一个高度；人和人之间有碰撞，有摩擦是不可避免的，是很正常的，对别人的误解不妨试着一笑置之，留给时间一个印证的机会。
学会原谅生活。生活就像天空一样，不会永远纯净透明，不会永远蓝。晴空万里时，它会让你心情愉悦，让你欢笑；而乌云密布时，他则会让你心情沉重，它会使你忧郁，它会让你尝遍酸甜苦辣各种味道，假如你不原谅生活，那就一定会痛苦不堪，而又无法自拔。
那是一个下着细细小雨的下午，放学之后我步行回家，当我背着沉重的书包，而又忍着雨的“袭击”的时候，一辆电动三轮车从我的身边呼啸而过，溅了我一身的泥和水。我不由得“啊”了一声。开车的是位老奶奶，车上坐着两个小男孩，年龄大概在六七岁左右，他们都没带伞，而且一直被雨淋着。
听到我的叫声，老奶奶马上回头看了一下，看到我满裤子的泥和水，他又马上停了下来，并连连对我说：“姑娘没事吧，没事吧，实在对不起啊，刚才开的太快了。”我本来想和他继续说来着，可我又一想，他们没有带雨伞而且身上也都已经湿漉漉的了，大概，可能，或许是因为没有带伞的缘故才开的这么快吧。当时没有多想，只是微笑着说：“没事没事，您赶快走吧，要不待会儿雨就下大了。”老奶奶没说什么，只是笑着，满怀感激的离开了。看着老奶奶远去的背影，我不禁笑了，原来原谅别人是这样的容易。
原谅是一种风度，是一种修养，是一种相互理解的润滑剂。原谅就像一把伞，会助在风雨中坦然前行！
红绿灯有指引、规则、正确的意思，可以以某个帮助、指引你的人的故事写一篇记叙文。
高中作文网权威发布高三700字议论文：心中有盏红绿灯，更多高三700字议论文相关信息请访问高中作文网。 雨果说：“世界上最大的是海洋，比海洋更大的是天空，比天空更大的是人的心灵。”这心灵就是伟大的心灵，它装着一盏明亮的红绿灯，照亮了整个世界． 在比利时，无论城市大小，行人车辆各行其道，互不干扰．城市很少有红绿灯，却有人人知晓的交通规则：行人第一，马车第二，自行车第三，汽车最后．再这里，人人恭敬让行一切秩序井然．一位比利时妇女说：“我已经享受着舒适的车，已经很优越，还有什么理由和行人争抢呢？”是啊，只有人才是万事万物的红绿灯，只有每个人心中都有盏红绿灯，交通才会稳定，社会才会安定。 其实，在许多方面，我们都必须自觉地遵守法则，心中始终有盏红绿灯，该进则进，该停则停，该退则退，这样，才能多一份理解，少一份争执，多一分谦让，少一分埋怨。 当人们排队在食堂打饭时，如果每个人都能遵守本分，或者更豁达一点地给那些真正有急事的人优先的机会。那么每个人都能按顺序，先到的排在前面，再循环渐进，最后排成一条威武的的长龙。那么，每个人都不会觉得不公，都会慢慢的等待着。因为每个人心里都清楚，先来的就应该先打，他们衡量着，什么时候该前进，什么时候该后退，都有一盏无形的红绿灯在引导着他们。如果没有这盏灯的存在，每个人都想争先恐后的打到饭，那么秩序就会混乱，食堂的工作人员也会慌忙失措，吵闹声，吆喝声合成一团，到时候的景象会是怎么样的呢？我们清楚。 一个国家，民族，社会需要的是井然有序的秩序，井然有序的秩序需要的是每个人的努力，是每个人的努力需要的是心中有盏红绿灯。所以，只要每个人心中有盏红绿灯，即使再困难的事情也能被迎刃而解。退一步海阔天空，朋友，心中有盏红绿灯，什么时候该停，什么时候该行，你应该明白！
中国知网也好！万方数据也好都有例子！甚至百度文库都有！==================论文写作方法===========================论文网上没有免费的，与其花人民币，还不如自己写，万一碰到人的，就不上算了。写作论文的简单方法，首先大概确定自己的选题，然后在网上查找几份类似的文章通读一些相关资料，对这方面的内容有个大概的了解！参照你们学校的论文的格式，列出提纲，补充内容！实在不会，把这几份论文综合一下，从每篇论文上复制一部分，组成一篇新的文章！然后把按自己的语言把每一部分换下句式或词，经过换词不换意的办法处理后,网上就查不到了！最后，到万方等地进行检测，将扫红部分进行再次修改！祝你顺利完成论文!
上一篇文章中的LeNet-5是第一个广为人知的经典CNN网络，但那是20年前提出的CNN网络，最成功的案例是解决了手写数字识别的问题，当时被广泛应用于邮局/银行的手写邮编/支票数字自动识别系统。但直到2012年之前，在这14年间，CNN网络在图像识别领域的地位逐渐被其他分类模型如SVM取代。其中主要的原因有（事后诸葛亮......）：
经过十几年的发展，以上制约CNN网络发展的主要限制因素一个个被解决，结果在2012年的ImageNet竞赛中，继LeNet-5之后的第二个经典CNN网络—AlexNet横空出世。以超出第二名10%以上的top-5准确率，勇夺ImageNet2012分类比赛的冠军，从此， 深度学习 重新回到人们的视野，并一发不可收拾。
下面从一些直观的数据比较1998年的LeNet-5和2012年的AlexNet的区别：
AlexNet网络结构如下图所示：
论文中由于使用了2块GPU，将网络结构布置成了上下两部分，看着很不方便，上图是在网上找的简易版本。
下面总结AlexNet的主要特点：
. 使引入Relu激活函数减轻深度网络难以训练的问题
关于CNN网络的激活函数的讨论，SigAI公众号这篇文章总结的挺好：
另外，下面这篇论文对深度网络难以训练的问题进行了分析：
之前的CNN网络，包括前面著名的LeNet-5，都使用tanh/Sigmoid作为激活函数，这类激活函数具有饱和性，在训练深层网络时会造成梯度消失问题，而AlexNet引入了非饱和的Relu激活函数，有效地缓解了梯度消失问题。
. 解决深度网络的过拟合问题
一方面，近几年来，人们越来越意识到构建庞大的数据集的重要性，于是出现了像ImageNet这样超过1500万张标注图片，2200多种类别的数据集，ILSVRC2012中，AlexNet使用了150万张图片的庞大训练集，使得拥有6000万个参数的AlexNet也没出现严重过拟合问题；
另外，AlexNet在训练时使用了数据增强（data augmentation）策略，相当于进一步扩大了训练数据集；
最后，AlexNet在全连接层部分引入了一个dropout层，同样能有效防止模型出现过拟合。
. 计算能力问题
尽管AlexNet的模型复杂度很大，但其利用了英伟达GPU强大的计算能力，在GPU面前，模型复杂度不是问题。
从模型的设计思路来看，其实AlexNet遵循了LeNet-5的思想，即使用交替的卷积层和池化层用于提取图像的高级语义特征，同时降低特征尺寸。然后使用全连接层/MLP作为分类层。
但是，在细节部分，ALexNet引入了很多新的元素，用于解决以上提到的CNN网络遇到的诸多问题，使得CNN网络开始重新散发光芒。
（一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法:一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行:第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。希望可以帮到你，有什么不懂的可以问我
随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.
[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.
[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.
[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
论文原文：
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）
举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：
在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。
得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。
1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。
2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。
3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。
4、损失函数公式见下图：
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：
解决方法：
只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。
作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。
然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。
作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}= 。
作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为，学习速率延迟为。Learning schedule为：第一轮，学习速率从缓慢增加到（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持速率到75轮；然后在后30轮中，下降到；最后30轮，学习速率为。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。
YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：
1、 YOLO检测物体非常快
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。
2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。
3、 YOLO可以学到物体的泛化特征
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：
1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。
运动目标检测与跟踪算法研究 视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一， 而在现实生活中 大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能 够快速的发现运动目标， 并对目标的运动轨迹进行预测和描绘。 随着计算机技术、 通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之 一。 而运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究的核心课题之一， 融合了图像处理、 模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、 视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实 用价值和广阔的发展前景。 1、国内外研究现状 运动目标检测 运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。 根据运动目标与摄像机之间的关系， 运动目标检测分为静态背景下的运动目标检 测和动态背景下的运动目标检测。 静态背景下的运动目标检测是指摄像机在整个 监视过程中不发生移动； 动态背景下的运动目标检测是指摄像机在监视过程中发 生了移动，如平动、旋转或多自由度运动等。 静态背景 静态背景下的运动目标检测方法主要有以下几种： （1）背景差分法 背景差分法是目前最常用的一种目标检测方法， 其基本思想就是首先获得一个 背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断 此像素属于运动目标，否则属于背景图像。利用当前图像与背景图像的差分来检 测运动区域，一般能够提供比较完整的特征数据，但对于动态场景的变化，如光 照和外来无关事件的干扰等特别敏感。 很多研究人员目前都致力于开发不同的背 景模型，以减少动态场景变化对运动目标检测的影响。背景模型的建立与更新、 阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。 背景差分法的实现简单，在固定背景下能够完整地精确、快速地分割出运动 对象。不足之处是易受环境光线变化的影响，需要加入背景图像更新机制，且只 对背景已知的运动对象检测比较有效， 不适用于摄像头运动或者背景灰度变化很 大的情况。 （2）帧间差分法 帧间差分法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间， 采用基于像素的时 间差分并阈值化来提取图像中的运动区域。 帧间差分法对动态环境具有较强的自 适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产 生空洞现象。因此在相邻帧间差分法的基础上提出了对称差分法，它是对图像序 列中每连续三帧图像进行对称差分，检测出目标的运动范围，同时利用上一帧分 割出来的模板对检测出来的目标运动范围进行修正， 从而能较好地检测出中间帧 运动目标的形状轮廓。 帧间差分法非常适合于动态变化的环境，因为它只对运动物体敏感。实际上 它只检测相对运动的物体，而且因两幅图像的时间间隔较短，差分图像受光线 变化影响小，检测有效而稳定。该算法简单、速度快，已得到广泛应用。虽然该 方法不能够完整地分割运动对象，只能检测出物体运动变化的区域，但所检测出 的物体运动信息仍可用于进一步的目标分割。 （3）光流法 光流法就充分的利用了图像自身所携带的信息。在空间中,运动可以用运动 场描述,而在一个图像平面上,物体的运动往往是通过图像序列中图像灰度分布 的不同来体现,从而使空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场。所谓光流 是指空间中物体被观测面上的像素点运动产生的瞬时速度场， 包含了物体表面结 构和动态行为等重要信息。 基于光流法的运动目标检测采用了运动目标随时间变 化的光流特性，由于光流不仅包含了被观测物体的运动信息，还携带了物体运动 和景物三位结构的丰富信息。 在比较理想的情况下,它能够检测独立运动的对象, 不需要预先知道场景的任何信息,可以很精确地计算出运动物体的速度,并且可 用于动态场景的情况。 但是大多数光流方法的计算相当复杂,对硬件要求比较高, 不适于实时处理,而且对噪声比较敏感,抗噪性差。并且由于遮挡、多光源、透明 性及噪声等原因，使得光流场基本方程——灰度守恒的假设条件无法满足，不能 正确求出光流场，计算方也相当复杂，计算量巨大，不能满足实时的要求。 动态背景 动态背景下的运动目标检测由于存在着目标与摄像机之间复杂的相对运动， 检测方法要比静态背景下的运动目标检测方法复杂。常用的检测方法有匹配法、 光流法以及全局运动估计法等。 2、运动目标跟踪 运动目标跟踪是确定同一物体在图像序列的不同帧中的位置的过程。 近年来 出现了大批运动目标跟踪方法，许多文献对这些方法进行了分类介绍，可将目标 跟踪方法分为四类：基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于活动轮廓的跟踪、 基于模型的跟踪，这种分类方法概括了目前大多数跟踪方法，下面用这种分类方 法对目前的跟踪方法进行概括介绍。 (1)基于区域的跟踪 基于区域的跟踪方法基本思想是： 首先通过图像分割或预先人为确定提取包 含目标区域的模板，并设定一个相似性度量，然后在序列图像中搜索目标，把度 量取极值时对应的区域作为对应帧中的目标区域。 由于提取的目标模板包含了较 完整的目标信息，该方法在目标未被遮挡时，跟踪精度非常高，跟踪非常稳定， 但通常比较耗时，特别是当目标区域较大时，因此一般应用于跟踪较小的目标或 对比度较差的目标。该方法还可以和多种预测算法结合使用，如卡尔曼预测、粒 子预测等，以估计每帧图像中目标的位置。近年来，对基于区域的跟踪方法关注 较多的是如何处理运动目标姿态变化引起的模板变化时的情况以及目标被严重 遮挡时的情况。 (2)基于特征的跟踪 基于特征的跟踪方法基本思想是：首先提取目标的某个或某些局部特征，然 后利用某种匹配算法在图像序列中进行特征匹配，从而实现对目标的跟踪。该方 法的优点是即使目标部分被遮挡，只要还有一部分特征可以被看到，就可以完成 跟踪任务，另外，该方法还可与卡尔曼滤波器结合使用，实时性较好，因此常用 于复杂场景下对运动目标的实时、 鲁棒跟踪。 用于跟踪的特征很多， 如角点边缘、 形状、纹理、颜色等，如何从众多的特征中选取最具区分性、最稳定的特征是基 于特征的跟踪方法的关键和难点所在。 (3)基于活动轮廓的跟踪 基于活动轮廓的跟踪方法基本思想是：利用封闭的曲线轮廓表达运动目标， 结合图像特征、曲线轮廓构造能量函数，通过求解极小化能量实现曲线轮廓的自 动连续更新，从而实现对目标的跟踪。自Kass在1987年提出Snake模型以来，基 于活动轮廓的方法就开始广泛应用于目标跟踪领域。相对于基于区域的跟踪方 法，轮廓表达有减少复杂度的优点，而且在目标被部分遮挡的情况下也能连续的 进行跟踪，但是该方法的跟踪结果受初始化影响较大，对噪声也较为敏感。 (4)基于模型的跟踪 基于模型的跟踪方法基本思想是： 首先通过一定的先验知识对所跟踪目标建 立模型，然后通过匹配跟踪目标，并进行模型的实时更新。通常利用测量、CAD 工具和计算机视觉技术建立模型。主要有三种形式的模型，即线图模型、二维轮 廓模型和三维立体模型口61，应用较多的是运动目标的三维立体模型，尤其是对 刚体目标如汽车的跟踪。该方法的优点是可以精确分析目标的运动轨迹，即使在 目标姿态变化和部分遮挡的情况下也能够可靠的跟踪， 但跟踪精度取决于模型的 精度，而在现实生活中要获得所有运动目标的精确模型是非常困难的。 目标检测算法，至今已提出了数千种各种类型的算法，而且每年都有上百篇相 关的研究论文或报告发表。尽管人们在目标检测或图像分割等方面做了许多研 究，现己提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有情况的 通用算法。 目前， 比较经典的运动目标检测算法有： 双帧差分法、 三帧差分法(对 称差分法)、背景差法、光流法等方法，这些方法之间并不是完全独立，而是可 以相互交融的。 目标跟踪的主要目的就是要建立目标运动的时域模型， 其算法的优劣直接影响 着运动目标跟踪的稳定性和精确度， 虽然对运动目标跟踪理论的研究已经进行了 很多年，但至今它仍然是计算机视觉等领域的研究热点问题之一。研究一种鲁棒 性好、精确、高性能的运动目标跟踪方法依然是该研究领域所面临的一个巨大挑 战。基于此目的，系统必须对每个独立的目标进行持续的跟踪。为了实现对复杂 环境中运动目标快速、稳定的跟踪，人们提出了众多算法，但先前的许多算法都 是针对刚体目标，或是将形变较小的非刚体近似为刚体目标进行跟踪，因而这些 算法难以实现对形状变化较大的非刚体目标的正确跟踪。 根据跟踪算法所用的预 测技术来划分，目前主要的跟踪算法有：基于均值漂移的方法、基于遗传算法的 方法、基于Kalman滤波器的方法、基于Monto Carlo的方法以及多假设跟踪的方 法等。 运动检测与目标跟踪算法模块 运动检测与目标跟踪算法模块 与目标跟踪 一、运动检测算法 1.算法效果 算法效果总体来说，对比度高的视频检测效果要优于对比度低的视频。 算法可以比较好地去除目标周围的浅影子，浅影的去除率在 80%以上。去影后目标的 完整性可以得到较好的保持，在 80%以上。在对比度比较高的环境中可以准确地识别较大 的滞留物或盗移物。 从对目标的检测率上来说，对小目标较难进行检测。一般目标小于 40 个像素就会被漏 掉。对于对比度不高的目标会检测不完整。总体上来说，算法在对比度较高的环境中漏检率 都较低，在 以下，在对比度不高或有小目标的场景下漏检率在 6%以下。 精细运动检测的目的是在较理想的环境下尽量精确地提取目标的轮廓和区域， 以供高层 进行应用。同时在分离距离较近目标和进行其它信息的进一步判断也具有一定的优势。 反映算法优缺点的详细效果如下所示： 去影子和完整性 效果好 公司内视频 左边的为去影前，右边的 为去影后的结果，可以看出在 完整 性和去影率上 都有所 突 出。 这两个视频的共周特点 城市交通 是，影子都是浅影子，视频噪 声不太明显。目标与背景的对 比度比较高。 效果差 这两个视频的特点是影子 都是深影子。虽然影子没有去 掉，但是物体的完整性是比较 高的。主要原因就是场景的对 路口，上午 十点 比度比较高。 滞留物检测和稳定性 效果好 会议室盗移 效果好的原因，一是盗移或 滞留目标与背景对比度较大，二 是目标本身尺寸较大。 另外盗移物或滞留物在保持 各自的状态期间不能受到光照变 化或其它明显运动目标的干扰， 要不然有可能会造成判断的不稳 定。 效果差 会议室 遗留 物 大部分时间内，滞留的判断 都是较稳定的，但是在后期出现 了不稳定。主要原因是目标太小 的原故。 因此在进行滞留物判断时， 大目标，对比度较高的环境有利 于判断的稳定性和准确性。 漏检率 效果好 城市交通 在对比度高的环境下， 目标相对都较大的情况下 （大于 40 个像素） 可以很 ， 稳定的检测出目标。 在这种 条件下的漏检率通常都是 非常低的，在 以下。 效果差 行人－傍晚 和“行人”目录下 的 其 它 昏 暗 条件 下的视频 在对 比度较低的 情况 下，会造成检测结果不稳 定。漏检率较高。主要原因 是由于去影子造成的。 这种 对比度下的漏检率一般在 6%以下。 除了 对比度低是 造成 漏检的原因外， 过小的目标 也会造成漏检，一般是 40 个像素以下的目标都会被 忽略掉。 算法效率内存消耗（单位：b） .MD_ISRAM_data .MD_ISRAM_bss .MD_SDRAM_data 0x470 0x24 0x348 .MD_SDRAM_bss .MD_text 0x1a8480 0x6d40 速度 ms 运动区域占 2/3 左右时 CPU 占用率 一帧耗时 Max:57% Min: Avg: Max:23 Min: Avg:15 运动区域占 1/3 左右时 Max:45% Min: Avg:20% Max:18 Min: Avg:8 检测参数说明 检测参数说明 检测到的滞留物或盗走物的消失时间目前分别设定在 200 帧和 100 帧， 可以通过参数来 自行调整。 目前目标与背景的差异是根据局部光照强度所决定的， 范围在 4 个像素值以上。 目前参 数设置要求目标大小要在 20 个像素以上才能被检测到，可以通过参数来自行调整。 目标阴影的去除能力是可以调整的， 目前的参数设置可以去除大部分的浅影子和较小的 光照变化。 适用环境推荐光照条件较好（具有一定的对比度）的室内环境或室外环境。不易用它去检测过小的目 标，比如小于 40 个像素的目标。室外环境不易太复杂。输出目标为精细轮廓目标，可以为 后面高层应用提供良好的信息。 二、目标跟踪 稳定运行环境要求此版本跟踪算法与运动检测算法紧密结合， 对相机的架设和视频的背景环境和运动目标 数量运动方式有一定要求： 背景要求： 由于运动跟踪是基于运动检测的结果进行的， 所以对背景的要求和运动检测一样， 背景要求： 运动目标相对于背景要有一定反差。 运动目标：由于运动检测中，对较小的目标可能过滤掉。所以运动目标的大小要符合运动检 运动目标： 测的要求。运动目标的速度不能太大，要保证前后帧运动目标的重合面积大于 10 个像素。此阈值可修改(建议不要随意修改，过小，可能把碎片当成原目标分 裂出来的小目标，过大，可能失去跟踪。当然可试着调节以适应不同场景)。该 算法对由于运动检测在地面上产生的碎片抗干扰性比较差， 运动目标和碎片相遇 时，容易发生融合又分离的现象，造成轨迹混乱。消失目标和新生目标很容易当 成同一目标处理，所以可能出现一个新目标继承新生目标的轨迹。 运动方式： 运动目标的最大数量由外部设定。 但运动跟踪对运动目标比较稀疏的场景效果比 运动方式： 较好。 算法对由于运动检测在运动目标上产生的碎片有一定的抗干扰。 算法没对 物体的遮挡进行处理。对于两运动目标之间的遮挡按融合来处理。 拍摄角度： 拍摄角度：拍摄视野比较大，且最好是俯视拍摄。