科学技术论文3000字

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在我国经济组成中，汽车产业对促进国民经济发展和社会进步具有重要的战略意义。下面是我为大家精心推荐的关于汽车的科技3000字论文，希望能对大家有所帮助。汽车的科技3000字论文篇一：《试谈汽车超载监测系统》 摘 要： 为了实时识别各种车型的超载车辆，该系统基于开源计算机视觉库(OpenCV)，先根据车辆照片库建立车型分类器，然后使用数字摄像机拍摄进入监控区域的车辆，在视频中使用分类器识别车型，根据所识别得到的车型去查询数据库获得该车型的核载，再通过动态称重技术获得车辆的实际载重，及时判别车辆是否超载。此 方法 可避免过去使用统一重量衡量不同车型是否超载的弊端，并可同时免线圈测量车速。测试结果表明系统能快速准确地识别出车型。配合动态称重系统，就能实时得出所通过的车辆是否超载，对公路养护和道路交通安全有相当大的实用意义。 关键词： 超载监测; 视频识别; OpenCV; 动态称重 超载车辆的危害很大，主要表现在加速道路损坏和危害道路交通安全，人们都深知其危害性，所以治理超载一直是公路监管部门的工作重点。传统的自动超载信息系统都是使用统一标准，对所有车辆都应用同一个整车重量划分是否超载，这样会遗漏部分实际上已经超过该车型核载的超载车辆。实际上，这部分车辆对道路交通同样造成严重影响。鉴于此，本系统首先识别出车辆的车型，再查询得到该车型的核载重量，对比实测重量，便得知是否超载。理论上能够适用于所有车型。 利用摄像机较长的视域，附加设计了一个测速系统，能方便地得出超速数据，以便作为超速监测和供给动态称重系统作参考。 1 系统构成 系统方案 系统主要工作过程为：车辆驶入摄像机监视范围，视频流通过以太网传输到后台处理系统，处理系统通过处理视频识别出车辆的车型，然后根据车型从数据库中查出相应的核载重量;同时，安装在地面的动态称重设备测出车辆的实际载重。两个数据对比即可得出车辆是否超载。系统流程如图1所示。 为了加快处理速率，在程序设计过程中多处使用了多线程并行处理。 OpenCV及其分类器介绍 传统的图像处理软件大多为Matlab，用于开发算法最为快捷，但是其处理速度慢，难以跟上视频处理的需求，所以选用了Intel牵头开发的开源计算机视觉库(OpenCV)。新版的OpenCV已经在易用性上已经接近Matlab，再加上其开源性，很多算法均已公开，加快了开发进程。另外，目前OpenCV已经提供C，C++，Python等语言接口，且支持Windows，Linux，Android和IOS等主流平台，资源相当丰富。对于计算机平台，OpenCV支持多线程并行计算和图形处理器(GPU)计算，这将能大大加快计算速率，用其开发本系统的demo是首选。 图1 系统流程图 为了从视频流中识别出车型，需要使用分类器[1]。所谓分类器，是利用样本的特征进行训练，得到一个级联分类器。分类器训练完成后，就可以应用于目标检测。分类器的级联是指最终的分类器是有几个简单分类器级联组成。每个特定的分类器所使用的特征用形状、感兴趣区域中的位置以及比例系数来定义(如图2所示)。 图2 特征分类 首先使用弱分类器分出货车和客车等车型，然后再分出大中小型货车，最后再精确分类，获得准确的车型。新版本的OpenCV已经支持多种特征的分类器，如SVM，LBP，PBM等。因为系统实时性要求较高，这里选取训练和分类速率都较高的LBP特征分类器。 训练分类器 使用分类器的需要首先训练，即让分类器“认识”目标，为了训练分类器，需要准备样本，样本包括正样本和负样本。正样本即包含目标的灰度图片，而且每张图片都要归一化大小，负样本则不要求归一化，只需要比正样本大即可(使得可以在负样本中滑动窗口检索)。 OpenCV提供了专门的工具用以整理训练样本的原始数据，只需准备好正、负样本，归一化然后转成灰度图，再使用两个描述文件分别记录这些样本集合，然后输入程序即可整理出原始数据。为了准备正样本，借助OpenCV提供的HighGUI模块，在此专门编写了一个GUI截图工具，界面如图3所示。为了能从不同角度识别车辆，准本正样本时需要准备从一定角度范围描述车辆的样本。 图3 GUI截图工具界面 接下来就是训练分类器，这部分工作直接关系到系统的鲁棒性。同样，OpenCV提供了专门工具训练分类器，既有旧版也有新版，为了有更多特性，在此选择新版本的训练程序。 由于这是基于统计的方法，要对大量数据进行处理，如果选择Haar特性，训练周期会比较长，不利于系统的搭建，所以选择用LBP特性训练分类器。从机器性能方面考虑训练时间，使用英特尔线程构建模块(TBB)重新编译OpenCV，就能得到多核加速，且有利于接下来的程序性能。分类器分为三级，分别为：货车、客车分类器，大、中、小型货车分类器和具体车型分类器。由于客车按载客数区分是否超载，车辆总重不会对公路造成严重损坏，所以本系统无需对客车作出具体车型区分。但若然具体管理部门需要统计车型信息，可以进一步加上客车车型分类器。实际使用时，由于要应对车辆车身的喷漆变化或者小范围合法改装等情况，分类器的分类除了在系统筹建的时候大规模训练外，在系统运行时也应继续训练分类器，增加统计数据，使得识别结果更加精确。 识别车型及获得核定载重 训练好分类器后，最直观的测试方法是直接输入测试视频，检查识别效果。新版本OpenCV提供一个C++类CascadeClassifier，该类封装了基本的目标识别操作，使得只需要使用该类的实例加载训练好的XML文件，然后逐帧检测即可。若发现目标，结果将会存放在C++标准模板库(STL)容器vector中。但直接对每帧图像使用CascadeClassifier：：detectMultiScale方法将会大大加重系统的工作量并且在多车辆的情况下无法区分开各车辆，为此，首先需要发现车辆，然后区分不同的车辆目标，再对每一个目标单独进行分类识别。 具体的主要操作的顺序为： (1) 系列的图像预处理操作，降低图像噪音。 (2) 图像差分，发现车辆轮廓[2]，得到运动掩码。图像差分有两种主要方式，分别是帧间差分和背景差分。帧间差分速度快，但容易产生空洞，且无法分离出缓慢运动的车辆;背景差分速度慢，但分离效果好。考虑到如果车辆是缓慢进入测速区，则称重数据可靠性高，而且没有超速，进入识别点的效果好，所以选择帧间差分，这里使用能有效减小前景空洞的三帧差分算法[2]。 (3) 结合运动掩码更新历史运动图像、计算历史运动图像的梯度。 (4) 分割运动目标，得到一辆一辆的车，并跟踪。为区分开图像中的每一辆车，需要对其进行标记，这里使用的方法为： [Mkx，y=ID ifMk-1x，y≠0&k-1≠10 ifMk-1x，y=0 ] 式中：Mk(x，y)为分割出来的单独车辆目标的第k帧感兴趣区域矩形。这种方法虽然鲁棒性较好，但是因为重复计算量大，运算速度有限，所以在确定每辆车的ID后，使用OpenCV提供的更为快速的Camshift算法[3]继续跟踪。 (5) 计算每辆车的运动方向。这部分关系到运动目标筛选，在部分场合，摄像机的视野可能会涉及逆向车道。在这种情况下，可以通过筛选符合主要行驶方向的车辆来排除其他车辆或无关运动目标的干扰。 (6) 车辆进入测速区，开始测速。 (7) 车辆离开测速区，结束测速并计算速度。使用TBB进行并行分类识别车型。由于OpenCV新版矩阵结构Mat的所有操作使用原子操作，大大减轻了多线程编程的工作量，所以这里使用多线程并行操作是最佳选择。 (8) 根据所安装动态称重系统的车速要求，判断是否需要引导车辆到检测站进行检查。 获得实际载重 在视频分析中发现车辆后，对比动态测重模块中测得的实际载重。这里需要把应用场合分为两种情况：高速测重和低速测重，至于高低速的阀值，这根据不同动态称重系统的性能而定[4]，在系统安装时根据动态称重系统参数设置即可。由于目前高速测重技术的精度未达到作为证据的要求，所以在高速测重的场合，所得车重数据只能作为初步判断，若初步发现车辆超载，需要进一步引导车辆到大型地磅再次静态测量，并作其他处理。在低速测重场合，测得的动态数据可靠，可直接作为证据使用。所以系统的运行需要测速模块的配合。 无论高速场合与低速场合，本系统都能实现视频测速功能，可以直接用作超速抓拍系统，降低了公路部门的重复投入成本。 测速方法 测速测量车辆通过测速区所用的时间，然后用测速区长度除以时间而粗略估计得到。考虑到摄像机视域限制，设定的测速区域并不长，只有20 m左右，而且速度是用于参考载重信息是否有效的，所以无需太精确，因而可认为车辆是直线经过测速区域的。测速区的长度需在系统安装时手工进行长度映射。另外，确定通过测速区域的时间差使用帧率和帧计数得出，这样在多线程处理的情况下，可以排除系统时钟和处理速率的干扰，得出准确时间差。 2 测量结果 为快速测试系统性能，直接使用测试视频替代摄像机输入。使用微软Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 编写一个即时处理程序，界面如图4所示。 图4 运行在Windows平台上的系统 测试使用一台Intel Core i5M处理器(主频 GHz+智能变频技术)、6 GB内存、 操作系统 为Windows 7 64 b的普通 笔记本 计算机，测试代码尚未使用图形处理器(GPU)计算，但代码在识别部分应用了TBB进行多核并行加速计算。 测试视频共两段，分别在两个不同的场景拍摄，第一段只有一辆公交车，场景较为简单;第二段则是多车多人环境，并且有车辆并行的情况，场景较为复杂，干扰较多。 第一段视频主要用于测试系统的极限性能，在测试开始前，先用转码工具把同一段视频转成不同帧率和分辨率的几段视频，其中视频的宽高比不变。输入视频测试后的结果如表1所示。 视频原始长度为6 s，双斜线为该场景的称重和测速区域。 测试结果表明：系统能实时处理标清视频流，但对高清视频还需进一步优化。 第二段视频主要测试系统的车型识别能力，测试数据如图5所示。 表1 输入视频测试后结果 图5 多车并行时能够准确区分 第二段视频夹杂较多无关目标，如行人、抖动的树枝横向行驶的车辆等，其中双白线之间区域为本场景的称重测速区域。 通过测试，可以看出无关目标能被全部排除，体现了车辆筛选很好的鲁棒性。视频中共通过9辆汽车，所有车辆均本正确识别车型。 3 结 语 通过测试数据可以看出，本系统提出的车型识别算法能适应不同场景和一定的环境变化，具有较高的效率和鲁棒性。随着计算机及其他数字信号处理(DSP)设备的信息处理能力不断提高，应用实时视频处理技术促进智能交通的能力将更大更稳定。若本系统能真正应用在智能交通系统上，有望对遏制道路超载超速现象做出贡献。 参考文献 [1] LIENHART Rainer， MAYDT Jochen. 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科学技术是人类强有力的武器，是推动社会生产力发展的重要力量。科技的每一次发展都是人类文明史上的飞跃，都是人类划时代的胜利。在原始社会和奴隶社会初期，正是由于青铜器的铸造和铁器的使用，才使得社会财富成倍增长，引起社会形态的变化；在18世纪的工业革命中，正是由于蒸汽机技术的广泛应用，才使工业革命进入了一个崭新的阶段，从而使资本主义世界的财富翻了一番，人类文明社会进入一个新的历史时期；在第二次世界大战后， 正是由于以使用电器为主的第三次科学技术革命的影响，才极大地促使了战后资本主义国家的经济复苏和社会主义国家经济的大幅度增长，促使了社会财富的迅速增加和人民生活的根本改善，人类的生活也进入了一个崭新的阶段，人类文明得到统一，人类素养得到了大幅度的提高。说道绅士这个词大家都不陌生，这个叫法起源于英国，是鸦片战争时传入中国的新兴词汇，是人类文明的一种反映，随着当时欧洲国家相继开始的工业革命以及文化的传播人类文明得到发展，人类的素养得到了提高。十九世纪是人类文明的变革时期，当留着辫子，穿着大长袍，见了大人物就喊老爷，行跪拜之礼的中国被外来侵略者打开国门的时候一些有识之士即刻认识到中国的落后和科技技术的匮乏，他们迫切希望改变中国的命运，这其中还包括孙中山先生，正是他发明了中国的西装中山装，同时还改革了中国的礼仪，废除了当时老爷，大人的叫法改称先生，两者见面行握手礼„„等等这些礼仪被沿用至今。礼仪改革，是人类文明的进步，同时也是人类素养的提升。科技的发展带动了人类精神的超越。天文望远镜和显微镜的发明使人的思想跳出地球，到达浩瀚宇宙的同时又开始从微观认识自己。不止如此，科技的发展拓展了教育的深度和广度，使人类摆脱愚昧，为全面发展提供了认知基础。还有科技衍生的各种交流手段和娱乐活动，都极大地丰富了人的精神生活，使人类的精神素养得到很大的提升。是什么推动了人类历史的发展？是什么推动人类文明的进步？是什么推动人类素养的提高？ 我说，这便是科技，是科技的发展才推动了人类的进程；是科技的发展才使人类有着这崭新又美好的生活；是科技的发展创造了人类这个充满礼仪和素养的文化之邦。在古代，人们迷信鬼神，认为人的一生是天定的，生老病死是天来掌控的； 在现代，人们通过科技的发展，证明了迷信思想是不可取的，要通过自己的双手创造自己的生活。在古代，许多人得了重病，大夫也无能为力，只能眼睁睁地看着病人痛苦地死去.可现在，通过科技的发展，大部分疑难杂症已能成功治愈，人们不用为生病而烦恼。……以上所举的例子难道不是人类文明的进步，人类素养的提高的直接证据吗？我们是幸福的，我们是幸运的，我们赶上了一个科技高速发展的时代，一个充满高科技的时代，一个文明有素养的时代。这是我们的祖先在进化时选择了发展，选择了进步，选择了提高自己的能力，也包括了所有人的不懈努力，他们刻苦钻研，不懈努力，才换回我们今天这个文明，文化，文雅的礼仪之邦。现代科学技术正以前所未有的速度改变着世界的面貌，影响着人们的生活。丰足的衣、食，舒适的住、行，千百年来一直是人类最基本的追求。现代科学技术的发展，使人们的愿望逐步变成现实，让人们的生活跳动科技的音符。1900年全世界人均寿命仅为45岁，而今天这一数字正提高到66岁。联合国人口署已经把老年人的年龄界限定在“85岁以上”。人类寿命的大幅度延长，身体素养的提高，得益于20世纪医学的迅猛发展和生活水平的显著提高。 科学技术是第一生产力，高新技术及其产业促进了国民经济的发展，可以说高新技术及其产业已成为当代科技发展的火车头科学技术改变人们的思想观念，科学技术使劳动工具得到不断改善和更新，可以提高劳动者素质，可以使劳动对象得到充分利用。科技的发展对人类的全面发展有促进作用，全面提高人类的素养，包括身体素养、知识技能、审美素养的均衡发展是我国始终坚持科学发展观的原因之一，全面提高国民的素质、加强精神文明建设，跟上时代科技的潮流。这是我们党，我们国家始终坚持的发展路线，也是我国进行科教兴国的原因。因为科技的发展使我们的物质文明得到了空前绝后的发展。GDP的每次突破中都有科技的汗马功劳。如果没有科技，人类将重返那个落后愚昧的时代，连日常温饱都无法保证。古人曾经说过“没有温饱，何来素养。”正是由于科技的进步，生产力的发展，人类生产水平的提高，人类的素养才得到了提升。素养：由训练和实践获而得获得的技巧或能力。《汉书*李寻传》 ：“马不伏历，不可以趋道；士不素养，不可以重国。”《后汉书*刘表传》 ：“越有所素养者，使人示之以利，必持众来。”人类素养的含义包括：思想政治素养，文化素养，业务素养，身心素养等各个方面。还包括人生观价值取向。素养被认为的分为三类八种：三类素养是指自然素养，心理素养和社会素养。八种素养是指:政治素养，业务素养，思想素养，道德素养，审美素养，劳技素养，身体素养和心理素养。素质和素养的区别： 素养：第一，修习涵养。第二，平素所供养。后天培养形成的。素质：第一，人的生理上生来具有的特点。第二，事物本来具有的性质。 第三，完成某种活动所必需的基本条件。在高等教育领域中素质应是第三个定义：那就是大学生从事社会实践活动所具备的能力。正方例子：科技发展了能让我们获得更多知识，从而学习更多技能，自然素养也就提高了1.发达国家和发展中国家.2农村的人进城务工.3.文化交流，获得知识的途径.4.宣传正能量的途径增多了， 总体是提高了；你说的是宣传教育方法不当导致，不是科技发展快的问题，而是科技发展还不够快. 5.过去只能做飞天梦，但现在实现了飞天梦.6.过去只能依靠迷信来解释一些日常现象，总是靠天吃饭，但现在有了探究事物本质的能力，人类可以依靠自己改善生活，而不是一味地靠天.7.过去医学科技不发达，死亡率高、出生率低，但现在依靠科技获得了真正的治疗能力.8.过去人们只知道四书五经，现在有更广的眼界，更多样的技能，甚至连小孩都能开发软件，这就是科技发展带来的素养提高.反方例子：1.硬件跟上了，但是软件还没有升级。这里的硬件就是生活水平，软件是人的思想道德水平，硬件容易跟上，但是软件的提升就不是一朝一夕的事情了.畸形的因素，必然有畸形的产物.这是因与果的关系.2.为图省事或为谋取暴力，无法抵抗诱惑. 3.急于求成成为了一种习惯.