下载文档原格式
人工智能实验室建设方案随着人工智能技术的日益发展，建立一个实验室来研究和开发人工智能技术已经成为许多组织和高校的必然选择。
那么如何建立一个高效、稳定的人工智能实验室呢？下面就分步骤探讨一下建设方案。
第一步：确定实验室的目标和定位在确定人工智能实验室的建设方案前，需要先明确实验室的目标和定位。
人工智能实验室一般需要承担赋予新物理和新信息技术以人工智能和自动化等能力的研究和开发任务。
为此，需要根据实验室所在的行业和领域，确定实验室的目标和发展方向，以确保实验室建设的有效性。
第二步：确定实验室的硬件设施人工智能实验室的建设需要先确定必要的硬件设施，包括计算机硬件、软件平台、网络设备、服务器、存储设备等，保证实验室的稳定运行和数据存储。
计算机硬件是人工智能实验室的核心基础设施，需要选择适合实验室需求的计算机配置（CPU、GPU、内存、硬盘容量等）。
软件平台方面，可以选择一些开源的人工智能框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras 等，以及一些流行的编程语言，如Python和C++。
网络设备要选择高质量的交换机和无线路由器，以确保实验室的高速稳定网络连接。
服务器和存储设备要选择容量相应的设备，避免出现数据丢失的情况。
第三步：确定实验室的软件环境在确定实验室的计算机硬件设施后，接下来需要确定实验室的软件环境。
软件环境包括操作系统、数据库、应用程序等。
操作系统根据实验室的需求选择不同的版本和类型，常用的有Windows、Linux和macOS。
数据库需要根据实验室的需求选择合适的类型，如关系型数据库和NoSQL数据库等。
应用程序要选择适合实验室研究的人工智能工具和算法，比如神经网络、机器学习、自然语言处理等。
第四步：确定实验室的人才队伍为了保证实验室的高效运作，需要有一支优秀的人才队伍。
人才队伍包括教授、博士生、硕士生、工程师、研究员等。
他们需要有丰富的人工智能研究经验和严谨的工作态度。
在招聘过程中，需要重点考察应聘者的计算机科学、数学、机器学习等相关学科背景和技能。
实训室建设方案实训室建设方案1. 引言1.1 背景介绍1.2 目的和目标1.3 本文档结构2. 实训室规划和设计2.1 室内布局设计2.2 设备和硬件配置2.3 网络和通信设施2.4 安全和保障措施3. 实训室软件和工具3.1 开发平台选择3.2 数据集和算法库3.3 编程语言和开发工具3.4 设备管理和自动化控制4. 实训室使用流程和管理 4.1 预约和排班系统4.2 实训资源管理4.3 实训项目管理4.4 操作规范和安全培训5. 实训室教学和培训5.1 实训课程设置5.2 教师培训和人才培养 5.3 学生实训教学计划5.4 教学评估和绩效考核6. 实训室合作与交流6.1 产学研合作项目6.2 实训资源共享平台 6.3 外部机构合作伙伴6.4 学术会议和研讨活动7. 实训室维护和监控7.1 硬件设备维护7.2 软件和系统更新7.3 故障排除和应急处理7.4 性能监测和优化8. 实训室评估和改进8.1 实训室效果评估8.2 用户反馈和满意度调查8.3 持续改进和创新9. 附件- 实训室平面图- 设备清单- 软件工具清单- 实训课程大纲注释：- 实训室：指为学生提供实际操作和实践训练环境的场所。
- 开发平台：一种综合性的软硬件集成平台，用于开发和运行相关项目。
- 数据集和算法库：收集和整理的用于训练和学习的数据集和算法库。
- 编程语言和开发工具：用于编写和调试程序的编程语言和开发工具。
- 预约和排班系统：用于学生预约实训室使用时间和教师排班的系统。
- 实训资源管理：管理实训室的设备、软件和教材等资源。
- 实训项目管理：管理学生的实训项目，包括项目设置、进展管理和成果评估等。
- 外部机构合作伙伴：与实训室合作的企业、研究机构等外部机构。
- 故障排除和应急处理：处理实训室设备故障和突发情况的应急措施。
- 性能监测和优化：监测实训室设备和系统的性能，并进行优化和升级。
- 实训室效果评估：评估实训室的教学效果和实训成果。
高校人工智能实验室建设方案引言随着人工智能技术的迅猛发展，高校人工智能实验室的建设变得越来越重要。
本文将就高校人工智能实验室的建设方案进行全面、详细、完整且深入的探讨，分析其必要性、目标、设施要求、课程设置以及师资培养等方面。
一、建设目标高校人工智能实验室的建设目标主要包括以下几个方面：1. 推动科学研究成立人工智能实验室是为了推动高校教师、研究人员在人工智能领域的科学研究。
通过实验室的建设，提供先进的实验设备和平台，激发教师、研究人员的研究兴趣，推动科学研究的发展。
2. 培养学生人工智能技能高校人工智能实验室的另一个重要目标是培养学生的人工智能技能。
通过实验室的建设，为学生提供学习和实践的机会，培养学生的创新能力和解决问题的能力，以应对未来人工智能时代的挑战。
3. 产学研结合高校人工智能实验室的建设还需要与产业界和科研机构紧密结合。
通过与企业的合作，将实际问题引入实验室，加强学术研究与实际应用的结合，提高科研成果的转化率。
二、建设要求为了实现上述目标，高校人工智能实验室的建设需要满足以下几个要求：1. 先进设备人工智能实验室需要配备一流的硬件设备。
如高性能计算机、云计算平台、大数据存储和处理设备等，以支持大规模的实验和数据处理需求。
2. 开放平台人工智能实验室应该建设一个开放的平台，为不同学科和研究方向的教师、研究人员提供合作交流的机会。
通过设立交流会议和研讨会，促进不同领域的交叉合作和资源共享，提高研究水平。
3. 多样课程人工智能实验室应该建设多样化的课程体系，覆盖人工智能的各个领域。
既包括基础课程，如机器学习、数据挖掘等，也包括前沿课程，如深度学习、自然语言处理等。
通过多样的课程设置，满足学生的不同需求，培养全面发展的人才。
三、实验室设施1. 实验室硬件设备•高性能计算机集群•云计算平台•大数据存储和处理设备•GPU服务器•物联网设备2. 实验室软件环境•开源人工智能开发工具，如TensorFlow、PyTorch等•数据库管理系统，如MySQL、MongoDB等•数据分析工具，如R、Python等•编程语言支持，如Python、Java等3. 实验室网络环境•高速网络连接•VPN接入•安全防护措施四、课程设置1. 人工智能基础课程•机器学习基础•数据挖掘与分析•统计学习方法•人工智能导论2. 前沿人工智能课程•深度学习与神经网络•计算机视觉与图像识别•自然语言处理与文本挖掘•机器人控制与智能系统3. 应用人工智能课程•数据科学与大数据分析•智能推荐与个性化推送•人工智能与医疗健康•人工智能与智慧城市五、师资培养1. 师资构建高校人工智能实验室的师资队伍应该由具有人工智能领域科研和实践经验的教师和研究人员组成。
AI人工智能实验室整体规划建设方案近年来，随着人工智能领域的不断发展壮大，越来越多的企业和机构开始成立AI人工智能实验室，以实现在该领域的技术研究和创新。
而对于一个AI实验室的建设和规划，一定要考虑到多方面因素，使其达到最佳状态。
一、确定实验室的方向与定位在确定实验室的建设方案时，首先需要明确实验室的方向与定位，以确保其在未来的发展中能够有一个明确的目标和发展方向。
比如，可以将实验室定位为某一特定领域的AI技术研究，或者是从事基础性研究或应用型开发等方面进行探索。
二、搭建实验室硬件与软件基础设施实验室的技术实现离不开硬件和软件的支持，因此建设实验室需要搭建稳定的硬件设施和优秀的软件资源。
硬件设施主要包括计算机、GPU 服务器等，并需要为实验工作人员提供舒适的工作环境；而软件资源则可以包括各种开发工具、数据集和模型等。
三、引入优秀的研究人才研究人才是AI实验室长期发展的关键因素。
因此，建设过程需要加强与优秀高校和研究机构的交流与合作，积极引入高水平的研究团队和个人，打造一个以人才为核心驱动的实验室。
四、设立清晰的研究目标和量化的成果指标建设AI实验室需要先明确研究目标，制定相应的研究计划和时间表，并根据研究方向和目标，设定清晰的成果指标。
这些指标应具有一定的可操作性和可量化性，以便于对实验室的研究成果进行检验。
五、加强团队协作和实验流程管理研究团队之间协作高效是实验室成功的关键。
为了提高研究团队的协作性，建议搭建专门的信息平台，以便让不同成员之间可以高效地分享信息和资源；同时，实验室需要建立标准化的实验流程管理制度，以提高研究工作的效率和质量。
总体来看，AI实验室的规划建设需要从方向定位、基础设施建设、引入人才、设定研究目标和流程管理等方面进行科学和周全的设计、安排和统筹，定期评估和优化，确保实验室能够取得更好的研究成果，最终实现成功发展。
大数据人工智能一体化实验室建设方案
一、实验室建设的基本思路
1.确定实验室研究方向：大数据人工智能一体化。
2.建设实验室管理制度：确立实验室的职责、权利和义务，明确实验
室的财务、人事管理、安全控制和科研管理等各项规章制度。
3.实验室的设备配置：依据实验室研究方向，合理配置以大数据和人
工智能研究为基础的硬件设备、技术服务和管理软件。
4.组建研究团队：组织团队集结大数据与人工智能相关研究的相关技
术人员，配备合理的科研头衔，并统一实施薪酬和福利政策。
二、实验室建设的具体实施
1.实验室空间：该实验室须拥有有效容量的、健康、安全、安静的实
验空间，以及通讯设备等必要的环境设施，以满足实验室研究和培训需求。
2.硬件设备：实验室研究方向主要为大数据与人工智能，必备硬件设
备包括计算机、服务器、存储设备、电子设备统筹协调，采取企业化管理，建立规范的资产管理制度。
3.技术服务：实验室必备软件包括专业的大数据应用系统、专业的数
据库系统、分析工具等，须采取企业级管理，按照统一规范管理，以确保
安全、稳定性和有效性。
4.人员：实验室必备技术人员。
机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室建设方案目录1机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室 ................................. - 3 -1.1总体规划............................................................ - 3 -1.2实验设备............................................................ - 3 -1.2.1机器视觉教学平台................................................ - 3 -1.2.2智能监控实训平台............................................... - 19 -1机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室1.1总体规划机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室主要用于对机器视觉与图像处理、计算机视觉、图像处理、边缘计算等核心课程的知识点学习，能够服务于相关课程的实验和实训需求。
核心课程主要针对学科基础技术的培养，掌握对机器视觉与图像处理、计算机视觉、图像处理、边缘计算的配置、维护和开发，接入等知识。
核心课程采用全模块化的教学产品进行实验，具备优良的教学实验特性：全模块化的设计、开放式的硬件接口、开源的实验代码、完整的教学资源、贴心的售后服务。
1.2实验设备1.2.1机器视觉教学平台AI机器视觉教学平台（AI-HNP）是中智讯公司开发的一款面向人工智能相关专业的综合型实验设备，主要满足：Python程序设计、机器视觉、嵌入式Linux系统、边缘计算、人工智能中间件、智能+产业实践等课程的实验和实训，是基于新工科和工程教育思维和专业改革而设计的实验平台。
AI机器视觉教学平台打破了传统以硬件平台来定义实验的困局，创新性的从专业学科建设角度来重新定义产品，从市场调研定制专业人才培养方案，从人培方案和技术架构来设计适合国情校情的教学大纲，让课程来定义实验，让实验来定义设备，能够配合专业教材完成人工智能相关专业核心课程实验。
人工智能实验室2021年1月武汉唯众智创科技有限公司人工智能实验室建设方案一、专业背景人工智能（Artificial Intelligence），它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能的实际应用有：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
如今处于风口上的人工智能产业界，受到了众多企业的追捧。
截至2019年6月，中国人工智能企业超过1200家，位居全球第二。
但我国人工智能行业并未摆脱人才稀缺的发展短板，专业人才稀缺严重。
根据猎聘发布的《猎聘2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》，中国人工智能人才缺口超过500万。
为了满足人工智能产业界对人才的迫切需求，国家相继出台了多项政策方针，引导高校尽快设置人工智能相关专业，加大人工智能人才培养力度。
2019年3月，35所高校获批建设人工智能本科专业。
2019年10月18日在教育部发布的《普通高等学校高等职业教育(专科)专业目录》2019年增补专业中，增补了人工智能技术服务专科专业。
根据教育部《普通高等学校高等职业教育（专科）专业设置管理办法》，在相关学校和行业提交增补专业建议的基础上，教育部组织研究确定了2019年度增补专业共9个，自2020年起执行。
在高等职业教育行业目录中，正式宣布人工智能技术服务专业诞生，专业代码610217。
该专业建设以人工智能技术与应用素质培养为基础，以人工智能技术与应用能力为培养主线，将人工智能技术服务专业技能知识和职业资格认证相结合，构建专业的理论教学体系和实践能力培养体系。
高校人工智能实验室建设方案一、引言随着人工智能技术的不断发展和应用，高校人工智能实验室的建设成为推动科研和教育创新的重要举措。
本文旨在提出一套高校人工智能实验室的建设方案，以满足教学和研究的需要，并促进学生和教师的能力提升。
二、实验室建设目标1. 提供良好的硬件设施：实验室应配备先进的计算机和服务器设备，以支持高性能计算、大数据分析和深度学习等应用。
2. 搭建完善的软件环境：实验室需要配置适当的人工智能开发工具和软件平台，如Python编程环境、TensorFlow和PyTorch等深度学习框架。
3. 建立科研与产业合作机制：实验室要积极开展与企业和科研机构的合作，促进人工智能技术的产业化和应用落地。
三、实验室建设方案1. 硬件设施建设（1）计算设备：配置高性能计算机和服务器，满足实验室内各类人工智能算法和模型的需求。
（2）存储设备：建立大容量的数据存储系统，存放实验数据和各类模型训练所需的数据集。
（3）网络设备：提供高速、稳定的网络连接，方便实验室内外数据的传输和共享。
2. 软件环境建设（1）开发工具：安装和配置适用于人工智能开发的集成开发环境（IDE），如PyCharm等，以提高开发效率。
（2）深度学习框架：配置常用的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch，供研究人员和学生使用。
（3）数据库管理系统：搭建并配置关系型数据库和非关系型数据库，方便存储和管理实验数据。
3. 科研与产业合作（1）建立合作机制：与企业、科研机构和社会组织等建立合作框架，共享资源和技术，推动人工智能技术的应用。
（2）技术交流与培训：定期举办技术交流会议、研讨会和培训班，提高实验室成员的技术水平和合作能力。
（3）创新创业支持：为有创新创业意愿的实验室成员提供支持，包括科研项目的申报、孵化器资源的提供等。
四、实验室管理与运营1. 实验室管理体系（1）实验室负责人：设立专职实验室负责人，负责实验室的日常管理和运营。
机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室建设方案目录1机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室 ................................. - 3 -1.1总体规划............................................................ - 3 -1.2实验设备............................................................ - 3 -1.2.1机器视觉教学平台................................................ - 3 -1.2.2智能监控实训平台............................................... - 19 -1机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室1.1总体规划机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室主要用于对机器视觉与图像处理、计算机视觉、图像处理、边缘计算等核心课程的知识点学习，能够服务于相关课程的实验和实训需求。
核心课程主要针对学科基础技术的培养，掌握对机器视觉与图像处理、计算机视觉、图像处理、边缘计算的配置、维护和开发，接入等知识。
核心课程采用全模块化的教学产品进行实验，具备优良的教学实验特性：全模块化的设计、开放式的硬件接口、开源的实验代码、完整的教学资源、贴心的售后服务。
1.2实验设备1.2.1机器视觉教学平台AI机器视觉教学平台（AI-HNP）是中智讯公司开发的一款面向人工智能相关专业的综合型实验设备，主要满足：Python程序设计、机器视觉、嵌入式Linux系统、边缘计算、人工智能中间件、智能+产业实践等课程的实验和实训，是基于新工科和工程教育思维和专业改革而设计的实验平台。
AI机器视觉教学平台打破了传统以硬件平台来定义实验的困局，创新性的从专业学科建设角度来重新定义产品，从市场调研定制专业人才培养方案，从人培方案和技术架构来设计适合国情校情的教学大纲，让课程来定义实验，让实验来定义设备，能够配合专业教材完成人工智能相关专业核心课程实验。
智能化实验室施工方案一、背景随着科技的不断发展和实验室需求的不断增加，智能化实验室的建设变得越来越重要。
智能化实验室通过引入各种先进的设备和技术，提高实验室的运行效率和安全性。
本文将介绍智能化实验室的施工方案，包括实验室建设的步骤、所需设备和技术，以及施工过程中需要注意的事项。
二、施工步骤1. 确定实验室的需求在施工之前，首先需要明确实验室的需求，包括实验室的功能、使用场景、设备需求等。
根据不同的实验室需求，可以制定相应的施工方案。
2. 设计实验室的布局根据实验室的需求，设计实验室的布局，包括实验室的大小、工作台的设置、通风设备的位置等。
合理的实验室布局可以提高工作效率和安全性。
3. 进行实验室的装修根据设计图纸，进行实验室的装修工作，包括安装地板、墙壁、天花板等，确保实验室的结构和装修质量。
4. 安装实验室设备根据实验室的需求，安装各种实验室设备，包括实验台、实验仪器、通风设备等。
在安装过程中，需要注意设备的安全性和使用要求。
5. 进行实验室的电路布线根据实验室设备的需要，进行实验室的电路布线工作，包括插座的设置、电源线的敷设等。
在布线过程中，需要注意安全和稳定性。
6. 安装智能化设备和系统为了实现智能化实验室的目标，需要安装智能化设备和系统，包括智能实验台、远程监控系统等。
这些设备和系统可以提高实验室的自动化程度和运行效率。
7. 进行实验室安全检查在施工结束后，需要进行实验室的安全检查，确保实验室的安全性符合相关要求。
这包括检查实验室设备的安全性、防火设备的应用、紧急出口的设置等。
三、所需设备和技术1. 实验台和实验仪器实验室需要配备适当的实验台和实验仪器，以满足实验的需求。
实验台应该具有高度可调节和多功能的特点，以适应不同实验的要求。
实验仪器的选择应根据实验室的需求和预算来确定。
2. 通风设备和安全设施实验室需要配备适当的通风设备和安全设施，以确保实验室的安全性和舒适性。
通风设备可以有效地排除实验室中的有毒气体和有害物质，保证实验室内空气的清新。
边缘智能-边缘计算-嵌入式人工智能实验室建设方案
目录
1边缘智能-边缘计算-嵌入式人工智能实验室 ...................................... - 3 -
1.1总体规划............................................................ - 3 -
1.2实验设备............................................................ - 3 -
1.2.1智能分拣安防摄像头.............................................. - 3 -
1边缘智能-边缘计算-嵌入式人工智能实验室
1.1总体规划
边缘智能-边缘计算-嵌入式人工智能实验室主要用于对边缘智能、边缘计算、嵌入式人工智能等核心课程的知识点学习，能够服务于相关课程的实验和实训需求。
核心课程主要针对学科基础技术的培养，掌握对边缘智能、边缘计算、嵌入式人工智能的配置、维护和开发，接入等知识。
核心课程采用全模块化的教学产品进行实验，具备优良的教学实验特性：全模块化的设计、开放式的硬件接口、开源的实验代码、完整的教学资源、贴心的售后服务。
1.2实验设备
1.2.1智能分拣安防摄像头
智能分拣安防摄像头是机器视觉技术在边缘计算设备上的典型应用，与传统云端智能服务不同，该摄像头内置神经网络芯片，可以本地运行卷积神经网络等模型，自动根据模型在实时视频流中检测人像并进行匹配识别，一旦匹配后可以自动进行目标跟踪。
智能分拣安防摄像头产品特性如下：
⏹基于神经网络芯片实现边缘计算智能
⏹提供机器视觉人脸检测和识别模型功能
⏹提供实时视频流人像检测和人员统计功能
⏹提供目标人员检测匹配和跟踪功能
⏹全部源代码开放和详细的实验指导书
智能分拣安防摄像头可以完成丰富的实训项目：
●实训项目一：人脸识别
1）基本介绍
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，通常采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸。
相比其他生物特征识别方法，人脸识别具有其自身的优势：
非侵扰性
人脸识别无需干扰人们的正常行为就能较好地达到识别效果，无需担心被识别者是否愿意将手放在指纹采集设备上，他们的眼睛是否能够对准虹膜扫描装置等等。
只要在摄像机前自然地停留片刻，用户的身份就会被正确识别。
便捷性
采集设备简单，使用快捷。
一般来说，常见的摄像头就可以用来进行人脸图像的采集，不需特别复杂的专用设备。
图像采集在数秒内即可完成。
友好性
通过人脸识别身份的方法与人类的习惯一致，人和机器都可以使用人脸图片进行识别。
而指纹，虹膜等方法没有这个特点，一个没有经过特殊训练的人，无法利用指纹和虹膜图像对其他人进行身份识别。
非接触性
人脸图像信息的采集不同于指纹信息的采集，利用指纹采集信息需要用手指接触到采集设备，既不卫生，也容易引起使用者的反感，而人脸图像采集，用户不需要与设备直接接触。
可扩展性
在人脸识别后，下一步数据的处理和应用，决定着人脸识别设备的实际应用，如应用在出入门禁控制、人脸图片搜索、上下班刷卡、恐怖分子识别等各个领域，可扩展性强。
正是因为人脸识别拥有这些良好的特性，使其具有非常广泛的应用前景，也正引起学术界和商业界越来越多的关注。
人脸识别已经广泛应用于身份识别、活体检测、唇语识别、创意相机、人脸美化、社交平台等场景中。
2）技术历程
3）技术原理
人脸识别技术处理流程包括人脸图像的采集和预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别，流程图如下：
人脸图像的采集和预处理：包括人脸图像的批量导入或调用摄像机或摄像头在设备的可拍摄范围内自动实时抓取人脸图像并完成采集工作。
人脸图像的预处理是在系统对人脸图像的检测基础上，对人脸图像做出进一步的处理，以利于人脸图像的特征提取。
一般人脸图像的预处理包括光线、旋转、切割、过滤、降噪、放大缩小等操作，使人脸图像无论是从光线、角度、距离、大小等方面均能够符合人脸图像的特征提取的标准要求。
人脸检测：人脸检测是人脸识别中的重要组成部分，一般是指应用一定的策略对给
出的图片或者视频来进行检索，判断是否存在着人脸，如果存在则定位出每张人脸的位置、大小与姿态的过程。
一张包含人脸图像的图片通常情况下可能还会包含其他内容，这时候就需要在一张人脸图像之中，精准的定位出人脸的位置和大小，在挑选出有用的图像信息的同时自动剔除掉其他多余的图像信息，来进一步的保证人脸图像的精准采集。
目前人脸检测方法可分为三类，分别是基于肤色模型的检测、基于边缘特征的检测、基于统计理论方法，其中基于统计理论的方法应用比较广泛。
人脸特征提取：人脸特征提取是提取用于人脸识别的特征，人脸特征通常可分为人脸视觉特征、人脸图像像素统计特征等，而人脸图像的特征提取就是针对人脸上的一些具体特征来提取的。
特征简单，匹配算法则简单，适用于大规模的建库；反之，则适用于小规模库。
特征提取的方法一般包括基于知识的提取方法或者基于代数特征的提取方法。
以基于知识的人脸识别提取方法中的一种为例，因为人脸主要是由眼睛、额头、鼻子、耳朵、下巴、嘴巴等部位组成，对这些部位以及它们之间的结构关系都是可以用几何形状特征来进行描述的，也就是说每一个人的人脸图像都可以有一个对应的几何形状特征，它可以帮助我们作为识别人脸的重要差异特征，这也是基于知识的提取方法中的一种。
人脸识别：人脸识别是将采集的人脸图像特征与数据库中存储的人脸图像特征进行匹配，并根据预先设定的阈值，如果匹配程度超过此阈值，则判定初步匹配成功，并将匹配成功的人脸图像及其身份信息输出的过程。
活体鉴别：生物特征识别的共同问题之一就是要区别该信号是否来自于真正的生物体，比如，指纹识别系统需要区别带识别的指纹是来自于人的手指还是指纹手套，人脸识别系统所采集到的人脸图像，是来自于真实的人脸还是含有人脸的照片。
因此，实际的人脸识别系统一般需要增加活体鉴别环节，例如，要求人左右转头，眨眼睛，开开口说句话等。
4）实训列表
实训1：基于特征脸算法的人脸识别控制门禁
实训2：基于局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）人脸识别的地铁闸机控制
实训3：基于Fisherface算法的人脸识别考勤
实训4：基于深度学习的人脸识别
实训5：目标人员检测和跟踪
实训6：实时视频流人像检测和人员统计
实训项目二:目标检测
1）基本介绍
目标检测是机器视觉领域的核心问题之一，其任务是找出图像中所有感兴趣的目标物体，确定它们的标识、位置和大小等属性。
由于各类物体有不同的外观、形状、姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是机器视觉领域最具有挑战性的问题。
2）技术原理
传统的目标检测通常采用如Haar小波分析算法和局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP ）算法来提取图像特征，然后采用有监督式机器学习分类算法，进行图像类别匹配和识别，实现目标物体检测的目的。
随着深度学习的崛起，目标检测现在一般采用深度学习算法模型进行处理，即使在嵌入式和物联网等边缘计算场景中，深度学习算法也在准确率和实时性方面全面超越传
统的目标检测算法。
基于深度学习算法模型进行目标检测时，一般采用以下三种模型：
⏹Faster R-CNNs神经网络模型
⏹You Only Look Once(YOLOv2和YOLOv3)模型
⏹Single Shot Detectors(SSDs)模型
3）处理流程
机器视觉中采用传统机器学习方法进行目标检测的处理流程通常包括创建训练样本、特征提取、构建并训练分类器、分类器目标检测、优化分类器几个步骤；采用深度学习方法，则特征提取和构建分类器这一步合并成一步，即采用深层神经网络（Deep Neural Network，DNN）实现图像特征提取。
4）实训列表
实训1：基于Haar特征提取算法和AdaBoost分类算法的目标检测
实训2：基于深度学习YOLOv3模型目标检测的智能安防系统
实训3：基于深度学习SSD模型目标检测的智能家居系统。
