AI遇見應用興趣引領未來人工智能基礎與應用

項目四探索人工智能

的行業應用任務一智能制造：走進“無人工廠”時代人工智能基礎與應用

項目四探索人工智能的行業應用目錄教學目標教學要求內容概覽相關知識4.1.1什么是“智能制造”？何謂智能制造的核心？ 4.1.2什么是“燈塔工廠”？ 4.1.3人工智能在制造業中的應用 練習與思考 人工智能基礎與應用

項目四探索人工智能的行業應用任務一智能制造：走進“無人工廠”時代【教學目標】1.掌握智能制造的內涵、技術組成及應用場景2.了解燈塔工廠的典型代表及成效3.了解智能制造基本的產業崗位要求和智能制造工程技術人員的定義4.掌握圖像分類算法模型創建、訓練、校驗、發布的原理及流程5.掌握本任務實訓項目所用到代碼積木的功能、使用方法、編程邏輯及語法1.知識點智能制造燈塔工廠機器視覺識別2.技能點智能硬件組裝與調試圖像分類算法模型訓練代碼積木編程與運行3.重難點通過學習本任務知識點以及完成“智能機械手臂物體分揀”實訓項目，切實地感受人工智能技術給制造行業帶來的技術革新，從而思考人工智能技術與自身所學專業的結合，為將來在專業領域應用人工智能技術做鋪墊?！窘虒W要求】【內容概覽】任務一智能制造：走進“無人工廠”時代4.1.3人工智能在制造業中的應用智能制造背后的“神秘”崗位應用案例：機器視覺識別用于智能檢測機器視覺識別在智能分揀中的應用場景4.1.2什么是“燈塔工廠”？世界經濟論壇于2018年推出，指率先打造出一批標桿級的智能工廠，引領第四次工業革命發展潮流的智能工廠4.1.1什么是“智能制造”？智能制造的內涵核心要素：材料、裝備、工藝、測量、維護、建模兩個判斷特征：（1）是否能夠學習人的經驗，從而替代人來分析問題和形成決策；（2）能否從新的問題中積累經驗，從而避免問題的再次發生目標：降本（降低成本）、減存（減少庫存）、提質（提升質量）、增效（增加效率）復合型技術技能人才：智能制造工程技術人員、工業互聯網工程技術人員、虛擬現實工程技術人員等產業發展趨勢：精益化、自動化、信息化、智能化工業機器視覺系統構成：硬件設備和軟件算法視覺定位應用、視覺檢測應用、物體分揀應用應用流程：圖像獲取—圖像處理與分析—智能判斷決策與執行智能車間的基本構成流程：生產車間、傳感器、無線網絡、工業大數據、信息化應用、自動化控制并逐步智能化關鍵技術：人工智能技術、信息網絡技術、虛擬制造技術、人機一體化哪些方面體現智能化？-裝備、生產、管理、服務、產品智能化【相關知識】制造企業重點部署的人工智能應用領域初步了解德國工業4.0、美國“工業互聯網”、日本精益制造、中國制造2025智能制造并不僅僅是一個技術體系，更重要的是對智能的理解、對制造系統核心要素的理解和重新定義。智能制造的核心要素：材料、裝備、工藝、測量、維護、建模一、什么是“智能制造”？何謂智能制造的核心？（一）智能制造的內涵智能制造6大核心要素制造系統是否智能的兩個特征：（1）是否能夠學習人的經驗，從而替代人來分析問題和形成決策。（2）能否從新的問題中積累經驗，從而避免問題的再次發生。智能制造系統運行的邏輯是：發生問題→模型（或在人的幫助下）分析問題→模型調整5個要素→解決問題→模型積累經驗，并分析問題的根源→模型調整5個要素→避免問題。一、什么是“智能制造”？何謂智能制造的核心？（一）智能制造的內涵智能制造系統運行邏輯圖智能制造的系統流程一、什么是“智能制造”？何謂智能制造的核心？（二）智能制造的基本流程及技術組成在智能制造的整個系統和流程中，每個環節中都涉及了很多的細分技術及具體應用。我們重點認識如下四項技術：1.人工智能技術其應用主要有三個方面：智能裝備，包括自動識別設備、人機交互系統、工業機器人以及數控機床等具體設備；智能工廠，包括智能設計、智能生產、智能管理以及集成優化等具體內容；智能服務，包括大規模個性化定制、遠程運維以及預測性維護等具體服務模式。一、什么是“智能制造”？何謂智能制造的核心？（二）智能制造的基本流程及技術組成2.信息網絡技術信息網絡技術是制造過程中各個環節的智能集成，隨著5G時代的來臨，對開啟萬物互聯、人機深度交互提供了重要的技術支撐。3.虛擬制造技術可以在產品設計階段就模擬出該產品的整個生命周期，從而更有效、更經濟、更靈活的組織生產。4.人機一體化一種混合智能。一方面突出人在制造系統中的核心地位，同時在智能機器的配合下，更好地發揮人的潛能，使得人機在不同的層次上各顯其能相輔相成。一、什么是“智能制造”？何謂智能制造的核心？（二）智能制造的基本流程及技術組成背景：2018年9月由麥肯錫與世界經濟論壇聯合出版的報告中，評選出了目前世界上第一批先進的“燈塔工廠”名單，共9家，代表了全球先進的智能制造企業。其中5家位于歐洲，1家位于北美，3家位于中國。定義：“燈塔工廠”是指率先大規模地運用先進的技術與創新管理方式，打造出一批標桿級的智能工廠，引領第四次工業革命發展潮流的智能工廠。目標：降本（降低成本）、減存（減少庫存）、提質（提升質量）、增效（增加效率）。二、什么是“燈塔工廠”？全球燈塔工廠網絡

工業富聯燈塔工廠——成效如何？富士康工業互聯網：從過去的代工廠到如今首屈一指的工業4.0企業，作為首批入選的“黑燈工廠”，在降本減存提質增效方面取得很好成效。二、什么是“燈塔工廠”？工業富聯燈塔工廠——人工智能如何應用？狀態：工業富聯的深圳熄燈工廠已基本做到熄燈狀態下的無人自主作業云物大智新技術在熄燈工廠的典型應用過程：通過物聯網獲取數據；云計算為海量工業數據提供強大的承載能力；大數據對海量數據進行挖掘和分析，實現工業大數據到信息的轉換；人工智能對工業大數據進行學習，并不斷修復改進；實現裝備、生產、管理智能化，最終實現產品和服務智能化。二、什么是“燈塔工廠”？人工智能在制造業的應用目標傳統制造業正朝著精益化、自動化、信息化、智能化方向邁進，亟需懂得行業新技術、新工藝、新規范和新流程的智能制造工程技術人員、網絡工程師、自動化工程師等各類各層次的復合型技術技能人才。三、人工智能在制造業中的應用（一）智能制造背后的崗位變化智能制造亟需復合型技術技能人才

智能制造產業崗位要求三、人工智能在制造業中的應用（一）智能制造背后的崗位變化

認識智能制造工程技術人員誕生背景：2020年3月，人社部向社會發布未來緊需的16個新職業之一。定義：指從事智能制造相關技術的研究、開發，對智能制造裝備、生產線進行設計、安裝、調試、管控和應用的工程技術人員。主要工作領域分為9項：（1）分析、研究、開發智能制造相關技術；（2）研究、設計、開發智能制造裝備、生產線；（3）研究、開發、應用智能制造虛擬仿真技術；（4）設計、操作、應用智能檢測系統；（5）設計、開發、應用智能生產管控系統；（6）安裝、調試、部署智能制造裝備、生產線；（7）操作、應用工業軟件進行數字化設計與制造；（8）操作、編程、應用智能制造裝備、生產線進行智能加工；（9）提供智能制造相關技術咨詢和技術服務。三、人工智能在制造業中的應用（一）智能制造背后的“神秘”崗位機器視覺識別在制造業的作用：主要用于完成定位、識別、檢測、測量等任務，可以讓機器代替人眼做測量和判斷，讓機器替人去完成復雜、枯燥的工作。目前機器視覺在半導體及3C電子制造、汽車制造、包裝等行業已有廣泛應用。機器視覺識別帶來的價值：提高生產的自動化程度，讓不適合人工作業的危險工作環境變成可能，讓大批量、持續生產變成現實，大大提高生產效率和產品精度。三、人工智能在制造業中的應用（二）機器視覺識別在智能檢測中的應用流程機器視覺分為工業視覺、計算機視覺兩類。工業機器視覺系統主要分為：硬件設備和軟件算法兩部分。硬件設備主要包括光源系統、鏡頭、攝像機、圖像采集卡和視覺處理器；軟件核心算法主要包括傳統的數字圖像處理算法和基于深度學習的圖像處理算法。三、人工智能在制造業中的應用（二）機器視覺識別在智能檢測中的應用流程機器視覺的應用流程是如何實現的？（1）首先是將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統；（2）根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號；（3）圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。三、人工智能在制造業中的應用（二）機器視覺識別在智能檢測中的應用流程了解智能分揀的簡要工作流程，并充分思考機器視覺識別的應用：1.視覺定位應用要求機器視覺系統能夠快速準確地找到被測零件并確認其位置，這也是視覺定位在機器視覺工業領域最基本的應用。2.視覺檢測應用利用機器代替人眼來作各種測量和判斷，被廣泛應用于自動化生產線系統，主要幫助企業實現零缺陷的質量目標。工作原理：實時動態地拍攝物體的圖像，對其進行檢測并轉化為數據供系統處理和分析，確保符合其設定的質量標準，不符合質量標準的對象會被跟蹤和剔除。3.物體分揀應用物體分揀應用是在識別、檢測之后的一個環節，通過機器視覺系統將圖像進行處理，根據輸出信號決定機械控制單元，實現分揀。在機器視覺工業應用中常用于物料分揀、零件表面瑕疵自動分揀等。三、人工智能在制造業中的應用（三）機器視覺識別在智能分揀中的應用場景【練習與思考】任務描述基于前面對智能制造行業現狀需求以及人工智能技術在智能制造行業應用場景的學習了解，依托人工智能實訓平臺進行硬件組裝、硬件聯調、數據采集、模型訓練、編程運行等一系列實訓過程，可完成機械手臂智能分揀場景模擬，將色塊物料隨機放到傳送帶，傳送帶將色塊物料運輸到電動轉盤，攝像頭調用算法模型識別色塊物料顏色，機械手臂根據識別反饋，抓取不同顏色的色塊物料分類到相應區域。任務目標通過機械手臂智能分揀實訓項目實踐主要到達以下目標：深入了解人工智能+機械手臂智能分揀應用場景的設計與實現；能夠針對顏色分類算法模型需求，完成數據標注、模型訓練等；清楚智能開發板、機械手臂、攝像頭、色塊物料等硬件的結構與原理；能夠創建一個自己的人工智能實訓項目，并完成軟硬件環境的聯調；掌握基本的編程邏輯、語法，通過圖形化編程實現實訓項目預設目標；能夠從智能制造行業實際場景中，應用人工智能思維發現問題、解決問題。場景應用實訓任務：機械手臂智能分揀【練習與思考】討論題：1.通過PLC自動機械手臂的任務實訓，我們切實感受到硬件自動化和機器視覺識別給生產帶來的智能。請深入思考機器視覺識別在各生產環節的具體應用及呈現形式？為什么在這些環節引入，準備解決什么問題？2.結合自已所學的專業，查閱資料并分析未來可能出現的智能制造崗位群及新職業要求，與現在的能力要求有什么最大的差別，在哪些方面需要持續學習提升？任務二從歲月飛向未來——別了，快遞員！人工智能基礎與應用

項目四探索人工智能的行業應用目錄教學目標教學要求內容概覽相關知識4.2.1什么是“智慧物流”？究竟“智慧”在哪？ 4.2.2人工智能在物流行業的典型應用場景有哪些？4.2.3人工智能技術如何賦予AGV更多“智慧” 練習與思考 人工智能基礎與應用

項目四探索人工智能的行業應用任務二從歲月飛向未來——別了，快遞員！1.了解智慧物流的概念和應用技術2.了解人工智能技術在無人倉儲、最后一公里的應用場境3.掌握AGV（無人搬運小車）的構成、原理及工作流程4.掌握無人派送實訓項目算法模型創建、訓練、校驗、發布的原理及流程5.掌握本任務實訓所用到代碼積木的功能、使用方法、編程邏輯及語法【教學目標】1.知識點智慧物流供應鏈分揀機器人無人配送AGV小車2.技能點智能硬件組裝與調試算法模型創建與發布代碼積木編程與運行3.重難點通過學習本任務知識點，重點掌握人工智能如何實現智能化分揀服務及在物流配送中的應用；通過無人派送實訓項目，親身感受AGV小車的基本原理、路徑規劃及控制設置，主動探索身邊更多的智能物流應用，并思考未來人工智能技術在物流領域還有哪些拓展?！窘虒W要求】【內容概覽】任務二從歲月飛向未來——別了，快遞員！4.2.3AGV的應用與工作流程圖像識別技術與AGV小車AGV小車的關鍵組成AGV小車的工作流程4.2.2人工智能在物流行業的典型應用場景倉儲進入無人時代——智能分揀（分揀機器人、無人機、無人車、無人艙等）4.2.1什么是“智慧物流”？定義：指通過智能硬件、人工智能、物聯網、大數據等多種技術與手段，提升整個物流系統的智能化、自動化水平無人配送：配送機器人、無人機快遞等，解決最后一公里用攝像頭攝取圖片，進行圖形識別，確定最優路徑，并引導小車行走的一種引導方法AGV小車管理監控系統路線分析、最優路徑規劃及確定、自動智能控制全過程應用技術：倉內技術、最后一公里技術、智能數據底盤（大數據技術、人工智能技術、物聯網技術）AGV小車路徑規劃：分為靜態路徑規劃和動態路徑規劃【相關知識】人工智能+物流技術體系智慧物流是指通過智能硬件、人工智能、物聯網、大數據等多種技術與手段，提高物流系統分析決策和智能執行的能力，提升整個物流系統的智能化、自動化水平。智慧物流強調信息流與物質流快速、高效、通暢地運轉，從而實現降低社會成本，提高生產效率，整合社會資源的目的。一、什么是“智慧物流”？究竟“智慧”在哪？智能設備重組物流生產要素所謂“智慧物流”就是從支撐物流的3大基本要素（基礎設施、生產工具和勞動力）進行優化、改善，甚至替代。所以支撐“智慧物流”的技術可分為：智慧物流應用技術和智慧數據底盤技術。1.智慧物流應用技術（1）倉內技術：主要有機器人與自動化分揀、可穿戴設備、無人駕駛叉車、貨物識別四類技術。（2）干線技術：干線運輸主要是無人駕駛卡車技術，無人駕駛卡車將改變干線物流現有格局。（3）最后一公里技術：主要包括無人機技術與3D打印技術兩大類。（4）末端技術：主要是智能快遞柜。一、什么是“智慧物流”？究竟“智慧”在哪？2.智慧數據底盤技術智慧物流的應用技術在實際場境中得以廣泛應用，離不開支撐其應用的數據底盤技術：物聯網、大數據及人工智能。物聯網與大數據互為依托，前者為后者提供部分分析數據來源，后者將前者數據進行業務化，而人工智能則是基于兩者更智能化的升級。一、什么是“智慧物流”？究竟“智慧”在哪？作為人工智能技術在智慧物流的應用技術之一，倉內技術，它的應用將為物流行業提供諸多巨變。到2021年，全球倉儲和物流機器人的市場規模預計將達到224億美元，將有十分之一的成熟經濟體中的倉庫工人被人工智能機器人所取代。二、人工智能在物流行業的典型應用場景（一）倉儲進入無人時代京東智能物流體系智能分揀工作流程什么是無人配送？目前主要是指配送機器人和無人機快遞。配送機器人根據目的地自動生成合理的配送路線，在行進過程中避讓車輛和障礙物，到達配送機器人停靠點后就會向用戶發送短信提醒通知收貨，用戶可以通過人臉識別直接開箱取貨。無人機快遞是通過無線遙控設備和自備的程序控制裝置操縱無人駕駛的低空飛行器運載包裹，自動送達目的地。二、人工智能在物流行業的典型應用場景（二）人在家中坐，貨從天上來圖像識別AGV小車是模擬人通過眼睛來識別環境，通過大腦分析，并進行走行的方法。是建立在用攝像頭攝取照片圖形，通過計算機圖形識別軟件進行圖形分析和識別，找出小車體與已設置路徑的相對位置，從而引導小車走行的一種引導方法。倉儲業是AGV最早應用的場所。AGV機器人在倉庫內構建了強大的機器人矩陣方陣，通過高效的任務編排、調度算法優化、高精度二維碼定位導航技術和良好的人機交互體驗，調度多臺機器人同時工作，實現機器人之間，機器人和人之間的無縫對接。三、人工智能技術如何賦予AGV更多“智慧”（一）圖像識別技術與AGV小車1.AGV小車管理監控系統這是一個復雜的軟、硬件系統，硬件由服務器、管理監控計算機、網絡通訊系統以及相關接口等組成，軟件由相關的數據庫管理系統、管理監控調度軟件等組成。其主要功能是管理、監控和調度AGV小車執行搬運作業任務。通過接受控制中心的指令并執行相應的指令，同時將本身的狀態（如位置、速度等）及時反饋給控制中心。AGV控制器內置腳本編程，可以讓AGV有更多擴展應用，完成一些復雜或者特殊的應用，如搭載機械臂，復雜任務邏輯處理等。三、人工智能技術如何賦予AGV更多“智慧”（二）AGV小車的關鍵組成2.AGV小車路徑規劃AGV小車路徑規劃在整個智能控制系統中具有重要作用，分為單臺AGV的控制和多臺AGV系統的控制。同時，還分為靜態和動態兩種環境的路徑規劃。靜態環境下的路徑規劃，又稱離線路徑規劃，是指AGV小車工作環境的全部信息已知。動態環境中的路徑規劃，是假定在環境信息未被完全掌握的情況下，機器人是通過怎么樣的路徑感知環境。三、人工智能技術如何賦予AGV更多“智慧”（二）AGV小車的關鍵組成AGV小車在靜態環境下運行1.路線分析。AGV小車接收到貨物搬運指令后，根據靜態還是動態環境進行路徑分析，確定AGV當前坐標及前進方向，中央控制器進行矢量計算、路線分析。2.最優路徑規劃及確定。通過AGV的控制器進行路線分析后，從中選擇最佳的行駛路線。3.自動智能控制全過程。選擇好最佳路線后，自動智能控制AGV小車在路上的行駛、拐彎和轉向等，到達裝載貨物位置準確停位、裝貨完成后。然后AGV小車啟動向目標卸貨點“奔跑”，準確到達位置后停住然后完成卸貨，并向控制計算機報告其位置和狀態。隨之AGV小車啟動跑向待命區域，直到接到新的指令后再作下一次任務。三、人工智能技術如何賦予AGV更多“智慧”（三）AGV小車的工作流程【練習與思考】任務描述基于前面對智慧物流行業現狀需求以及人工智能技術在智慧物流行業應用場景的學習了解，依托人工智能實訓平臺進行硬件組裝、硬件聯調、數據采集、模型訓練、編程運行等一系列實訓過程，可完成無人派送場景模擬，將需要派送的物品放置在AGV無人小車上，攝像頭調用路線檢測模型識別路線圖，小車根據識別反饋，沿著指定的路線行駛，在行駛途中設置紅綠燈障礙，攝像頭再次調用顏色分類模型識別紅綠燈狀態，小車根據識別反饋，依據紅路燈交通規則行駛，最終小車將物品運送到指定地點。任務目標通過無人派送實訓項目實踐主要達到以下目標：深入了解人工智能+無人派送應用場景的設計與實現；能夠針對LED三色燈顏色分類算法模型需求，完成數據標注、模型訓練等；清楚智能開發板、AGV無人小車、攝像頭、LED三色燈等硬件的結構與原理；能夠創建一個自己的人工智能實訓項目，并完成軟硬件環境的聯調；掌握基本的編程邏輯、語法，通過圖形化編程實現項目預設目標；能夠從智慧物流的其他具體場景中，應用人工智能思維發現問題、解決問題。場景應用實訓任務：無人派送【練習與思考】討論題：1.說一說，人工智能技術在智慧物流最后一公里方面有哪些突破和應用，瓶頸在哪里？2.AGV小車中都應用到了哪些人工智能技術，分別解決了什么問題？3.AGV小車解決了物流中無人派送的難題，那么其他行業中是否對“無人派送”也有市場需求？具體的應用有哪些？任務三“智慧之眼”——讓安防更加智能人工智能基礎與應用

項目四探索人工智能的行業應用目錄教學目標教學要求內容概覽相關知識4.3.1什么是“智慧安防”？ 4.3.2人工智能在安防行業的典型應用場境4.3.3讓安防更加智慧：走進智能視頻識別技術 練習與思考 人工智能基礎與應用

項目四探索人工智能的行業應用任務三“智慧之眼”——讓安防更加智能1.掌握人工智能在安防行業的典型應用場境2.了解人工智能技術在智能車牌識別、智慧工地等應用原理和流程3.掌握智能視頻識別技術的基本原理和分類4.進行“安全帽佩戴識別”AI實訓【教學目標】1.知識點智慧安防AI+智慧工地車輛識別技術智能視頻識別技術2.技能點掌握“口罩佩戴智能識別”實訓操作3.重難點通過學習本任務知識點，重點了解人工智能技術在安防行業的典型應用場景及原理，如何在人、車、物等方面進行智能監控和事前預警；難點是理解智能視頻識別技術如何令計算機“代替”人進行“智能監控”，并充分思考作為一名人工智能訓練師，在哪些工作和生活場境可以進行安全規則方面的標注及持續訓練?！窘虒W要求】【內容概覽】任務三“智慧之眼”——讓安防更加智慧4.3.3智能視頻識別技術什么是智能視頻識別技術？智能視頻識別技術有哪些分類？4.3.2AI+安防典型應用場境智能車牌識別4.3.1AI+安防發展方向集中在：人臉識別、車輛識別、行人識別、行為識別、結構化分析、大規模視頻檢索等人臉識別技術應用計算機圖像視覺技術的一個分支，是一種基于目標行為的智能監控技術視頻分析類（找出目標，并檢測目標的運動特征屬性）智能視頻圖像應用廣泛，如：公安、交通、樓宇、金融、商業、民用等領域AI+建筑工地主要應用：車身顏色、形狀識別、車牌識別、運動車輛檢測及跟蹤、闖紅燈抓拍等主要應用：身份驗證（門禁系統、考勤系統、考試系統等）和身份識別（海關、機場、公安識別等）人臉識別的關鍵技術：人臉檢測、關鍵點定位、人臉歸一化、特征提取識別流程：圖像預處理、車牌定位、車牌校正、字符分割和字符識別等環節面向場境：“人的不安全行為”“物的不安全狀態”“工地綜合管理”三大核心問題應用舉例：智慧工地大腦，包括：數據看板、實名制考勤系統、施工升降機安全監控系統、環境監測子系統、車輛出入管理子系統等主要原理：目標識別、智能分析、追蹤行為視頻識別類（人臉識別、步態識別與車牌識別等）視頻改善類（圖像優化處理，增加視頻的可監控性能）【相關知識】人工智能+安防產業鏈分析人工智能技術之所以在安防行業應用得如火如荼，其根本原因是具備了人工智能落地的條件：一是擁有大量的數據。安防行業部署的攝像機7x24全天候車輛、人臉采集，為智能化應用帶來更準確、更優質的數據；二是智能化技術的提升，為視頻圖像的目標檢測和跟蹤技術應用的再次升級提供了豐厚的技術基礎。一、什么是“智慧安防”？安防行業作為智慧城市的安全之門，同時也擔負著智慧城市中視頻圖像識別的“智慧之眼”，經過多年高速發展，已形成一個龐大的產業。在經歷數字化、網絡化發展后，安防行業在人工智能技術助推下向智能化深度發展。人工智能+安防技術升級一、什么是“智慧安防”？從應用場景來看，人工智能+安防已應用到社會的各方面，如公安、交通、樓宇、金融、商業、民用等領域。車輛識別技術主要是對汽車監控圖像進行分析和處理，自動對汽車車牌號進行識別與管理，可廣泛應用在停車場、高速公路電子收費站、公路流量監控等場合。目前，圖像識別技術主要應用于車身顏色識別、車身形狀識別、車牌識別、運動車輛檢測及跟蹤、闖紅燈抓拍等。二、人工智能在安防行業的典型應用場景（一）火眼金睛：智能車牌識別基于圖像識別技術，以車牌識別為例，其基本原理和流程為：車輛通過檢測位置時會觸發檢測裝置，進而啟動數字攝像設備獲取車牌的正面圖像；將圖像上傳至計算機管理系統，通過軟件算法對車牌上的漢字、字母、數字等符號進行自動識別。二、人工智能在安防行業的典型應用場景（一）火眼金睛：智能車牌識別識別軟件為整個系統的核心部分，主要包括圖像預處理、車牌定位、車牌校正、字符分割和字符識別等環節。圖像預處理是指在對圖像進行識別處理之前，需要對圖像進行色彩空間變換、直方圖均衡、濾波等一系列預處理，以消除環境影響；車牌定位是對車牌圖片進行形態學處理，結合車牌特征獲得車牌的具體位置；車牌校正則是指對拍攝的車牌照片進行角度的校正，從而消除拍攝角度傾斜的影響；字符分割是指通過投影計算獲取每一個字符的寬度，進而對車牌分割，以獲得單一字符；字符識別是指采用模板匹配對每一個字符進行識別，得出車牌識別結果。二、人工智能在安防行業的典型應用場景（一）火眼金睛：智能車牌識別人臉識別技術通過采用攝像機或攝像頭，采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關處理技術，通常包括：人臉檢測、人臉跟蹤、人臉五官定位、人臉歸一化、特征提取、分類器訓練和比對匹配，以達到識別不同人身份的目的，被廣泛地應用在安全、認證等身份鑒別領域。二、人工智能在安防行業的典型應用場景（二）罪惡無處可循：人臉識別技術廣泛應用人臉識別技術在安防系統中的應用主要分為身份驗證和身份識別兩種模式。一是身份驗證。這類應用主要是門禁系統、考勤系統、教育考試系統等。二是身份識別。在海關、機場、公安等場合和部門廣泛應用，對待查人員身份進行有效識別，能夠有效識別確認被拐人口、在逃不法分子等人員信息。二、人工智能在安防行業的典型應用場景（二）罪惡無處可循：人臉識別技術廣泛應用人臉識別的關鍵技術包括：人臉檢測：判斷輸入圖像中是否存在人臉；如果存在人臉，返回人臉所在的位置；關鍵點定位：確定人臉中眼角、鼻尖和嘴角等關鍵點所在的位置，為人臉的對齊和歸一化做準備；人臉歸一化：根據關鍵點的位置，采用相似變換，將人臉對齊到標準臉關鍵點，并裁剪成統一大小；特征提?。豪煤Ａ繑祿?，訓練卷積神經網絡；將人臉圖像表示成具有高層語義信息的特征向量。二、人工智能在安防行業的典型應用場景（二）罪惡無處可循：人臉識別技術廣泛應用在人工智能技術的助推下，傳統建筑施工管理逐步走向智能化、人性化安全管控。主要針對問題：工地場景下“人的不安全行為”“物的不安全狀態”“工地綜合管理”三大核心問題，實現對人員、機械、材料、環境的全方位實時監控，變被動“監督”為主動“預警”。二、人工智能在安防行業的典型應用場景（三）AI+建筑工地：傳統施工管理走向智能化

以一個綜合建筑場境為例：智慧工地大腦：總部數據的集成地，主要展示總項目（工地）數量、工人數量、物資設備數目、工地環境狀況（正常與超標比率）、安全帽佩戴率排名等。子系統包括：項目部數據看板、安全生產系統、視頻聯網系統、施工升降機安全監控系統、環境監測子系統、車輛出入管理子系統、塔吊安全監控子系統等，讓智能視頻分析在人員、物料、車輛、環境等方面的安防監控有了具體依托和系統應用。二、人工智能在安防行業的典型應用場景（三）AI+建筑工地：傳統施工管理走向智能化智能視頻識別技術是計算機圖像視覺技術在安防領域應用的一個分支，是一種基于目標行為的智能監控技術。其主要原理為：智能視頻分析首先將場景中背景和目標分離，識別出真正的目標，去除背景干擾（如樹葉抖動、水面波浪、燈光變化）；使用智能分析技術，用戶可以根據實際應用，在不同攝像機的場景中預設不同的報警規則；分析并追蹤在攝像機場景內出現的目標行為，一旦目標在場景中出現了違反預定義規則的行為，系統會自動發出報警。三、讓安防更加智慧：走進智能視頻識別技術（一）什么是智能視頻識別技術？從技術層面來說，智能視頻識別技術包括：前端攝像機的感知功能、智能分析的自學習和自適應功能、視頻數據的深入挖掘功能。在前端攝像機的感知方面，人工智能使視頻監控得以通過機器視覺和智能分析識別出監控畫面中的內容；識別完成后，通過后臺的云計算和大數據分析來做出判斷，并采取相應行動；在視頻數據的挖掘方面，可以利用不同的計算方法，將大量視頻數據中不同屬性的事物進行檢索、標注和識別等，以實現對大量視頻數據中內容的快速查找和檢索，大大降低人工成本，提高數據挖掘的效率。三、讓安防更加智慧：走進智能視頻識別技術（一）什么是智能視頻識別技術？1.視頻分析類主要是在監控圖像中找出目標，并檢測目標的運動特征屬性。周界入侵檢測、目標移動方向檢測；目標運動、停止狀態改變檢測；目標出現與消失檢測；人流量、車流量統計；自動追蹤系統；系統智能自檢功能等。三、讓安防更加智慧：走進智能視頻識別技術（二）智能視頻識別技術有哪些分類？2.視頻識別類包括人臉識別、步態識別與車牌識別，其主要技術是在視頻圖像中找出局部中一些畫面的共性。人臉識別系統；步態識別系統；車牌識別系統；照片比對系統；工業自動化上的零件識別即機器視覺系統等。三、讓安防更加智慧：走進智能視頻識別技術（二）智能視頻識別技術有哪些分類？3.視頻改善類主要是針對一些不可視、模糊不清，或者是對振動的圖像進行部分優化處理，以增加視頻的可監控性能。紅外夜視圖像增強處理；車牌識別影像消模糊處理；光變與陰影抑制處理；潮汐與物體尺寸過濾處理；視頻圖像穩定系統等。三、讓安防更加智慧：走進智能視頻識別技術（二）智能視頻識別技術有哪些分類？【練習與思考】任務描述基于前面對人工智能技術在智慧安防行業應用場景的學習了解，依托人工智能實訓平臺進行硬件組裝、硬件聯調、數據采集、模型訓練、編程運行等一系列實訓過程，可完成新冠疫情期間口罩佩戴識別場景模擬，通過前端攝像頭實時檢測鏡頭范圍內的相關場所人員，并返回顯示識別結果，針對未佩戴口罩識別結果，通過音響進行語音廣播提醒。任務目標通過口罩佩戴智能識別實訓項目實踐主要到達以下目標：深入了解人工智能+口罩佩戴識別應用場景的設計與實現；能夠針對口罩佩戴識別算法模型需求，完成數據標注、模型訓練等；清楚智能開發板、攝像頭、音響/AI盒子等硬件的結構與原理；能夠創建一個自己的人工智能實訓項目，并完成軟硬件環境的聯調；掌握基本的編程邏輯、語法，通過圖形化編程實現實訓項目預設目標；能夠從智慧安防行業實際場景中，應用人工智能思維發現問題、解決問題。場景應用實訓任務：口罩佩戴智能識別【練習與思考】討論題：1.想一想，海量視頻數據如何轉換為我們所需要的信息是一個復雜的過程，我們能不能對目標圖像進行規則定義和標注？試著選一至兩段視頻來提取目標，并進行標注。2.請思考未來在你的職業中，需要一名與安防相關的人工智能訓練師，怎么訓練？可以想象你或者在酒店工作、在建筑工地工作、在藥廠工作等等，有哪些安全規范的具體要求，如何用智能安防替代，怎么標注規則？請試著挑選一兩個應用場境設計。任務四智慧醫療：健康有AI來守護人工智能基礎與應用

項目四探索人工智能的行業應用目錄教學目標教學要求內容概覽相關知識4.4.1AI+醫療健康有哪些應用領域？ 4.4.2智慧醫療是夢想還是現實，離我們遠嗎？4.4.3當人工智能遇到傳統中醫 練習與思考 人工智能基礎與應用

項目四探索人工智能的行業應用任務四智慧醫療：健康有AI來守護1.初步了解人工智能技術在醫療領域的應用領域2.了解達芬奇醫療機器人如何助力醫生完成復雜難度的外科手術3.掌握圖像識別和深度學習在影像輔助診斷中的重要作用4.了解人工智能技術在傳統中醫診脈的應用【教學目標】1.知識點AI+醫療健康醫療機器人IBMWatson智能診脈2.技能點掌握“智能診脈”實訓操作3.重難點通過學習本任務知識點，重點了解人工智能在醫療健康領域的應用；以智能脈診儀為案例，去探索人工智能技術與中醫的結合，如何發揮所長；并思考在新冠疫情的防控及診治工作中，人工智能技術起到怎樣的作用？未來的大健康產業中，還將發揮什么樣的重要作用?！窘虒W要求】【內容概覽】任務四智慧醫療：健康有AI來守護4.4.3當人工智能遇到傳統中醫“慢郎中”如何變成“急先鋒”“診脈”也能智能化4.4.2智慧醫療應用場境案例醫療機器人4.4.1AI+醫療健康應用領域智能診療、醫學影像智能識別、醫療機器人、智能健康管理、藥物智能研發智能推醫療診斷互聯網+醫療健康蘊含大量崗位需求，中醫的“治未病”思想將廣泛應用集中醫“脈學”和人工智能技術為一體的智能診脈機器典型代表：達芬奇機器人，廣泛適用于泌尿科、心血管外科等，已完成300多萬例手術醫學圖像處理：影像分類、目標檢測、圖像分割及影像檢索深度學習應用：機器自主搜索醫療數據庫，提供診斷建議，可極大提升影像輔助診斷的準確率核心技術：基于人工智能的人機交互、高清三維立體圖像、高端自動化控制技術利用人工智能技術深度挖掘中醫背后的規律，傳承優秀經驗技術原理：脈搏傳感數據采集、脈象識別、脈搏信息可視化、遠程診斷、數據建檔及個性化服務【相關知識】人工智能在醫療領域的應用場景未來人工智能在醫療領域將在至少以下5個方面影響我們的生活.一、AI+醫療健康有哪些應用領域？1.智能診療將人工智能技術應用于疾病診療中，計算機可以幫助醫生進行病理、體檢報告等的統計，通過大數據和深度挖掘等技術，對病人的醫療數據進行分析和挖掘，自動識別病人的臨床變量和指標。2.醫學影像智能識別人工智能通過大量學習醫學影像，可以幫助醫生進行病灶區域定位，減少漏診誤診問題。一、AI+醫療健康有哪些應用領域？人工讀片人工智能讀片主觀性無法避免較為客觀知識遺忘無遺忘較少信息輸入即可快速建模建模需要更多信息輸入信息利用度低信息利用度極高重復性低重復性高定量分析難度大定量分析難度低知識經驗傳承困難知識經驗傳承容易耗時、成本高成本低人工智能讀片與人工讀片的比較3.醫療機器人機器人在醫療領域的應用非常廣泛，比如智能假肢、外骨骼和輔助設備等技術修復人類受損身體，醫療保健機器人輔助醫護人員的工作等。4.智能健康管理根據人工智能而建造的智能設備可以監測到人們的一些基本身體特征，及時識別疾病發生的風險，提醒用戶注意自己的身體健康安全。5.藥物智能研發依托數百萬患者的大數據信息，人工智能系統可以快速、準確的挖掘和篩選出適合的藥物。這一技術將會縮短藥物研發周期、降低新藥成本并且提高新藥的研發成功率。一、AI+醫療健康有哪些應用領域？達芬奇機器人，其設計理念是通過使用微創的方法，實施復雜的外科手術。由外科醫生控制臺、床旁機械臂系統、成像系統三部分組成。手術臺機器人有三個機械手臂，每個手臂各司其職且靈敏度遠超于人類，可輕松進行微創手術等復雜困難的手術。終端控制端可將整個手術二維影像過程高清還原成三維圖像，由醫生進行監控整個過程。極大地提高了手術精準度，使手術更為完美。二、智慧醫療是夢想還是現實，離我們遠嗎？（一）醫療機器人大顯身手從核心關鍵技術來看，達芬奇機器人主要包括：（1）基于人工智能技術的人機交互設計實現了醫生在主控臺的精準性與控制性。（2）3D高清影像技術形成了三維立體圖像，手術視野圖像被放大10~15倍，提供真實的16：9比例的全景三維圖像。（3）高端自動化控制技術實現了可自由運動的機械臂腕部，完成一些人手無法完成的極為精細的動作，觸及范圍更廣，手術切口也可以開得很小。二、智慧醫療是夢想還是現實，離我們遠嗎？（一）醫療機器人大顯身手據統計，醫療數據中有超過90%來自醫學影像。如何對影像進行判斷，將直接取決于醫生的經驗和認知，醫學圖像解釋受到醫生主觀性、醫生巨大差異認知和疲勞的限制。運用人工智能技術識別、解讀醫學影像，幫助醫生定位病灶，輔助診斷，可以有效彌補其中的缺口，減輕醫生負荷，減少醫學誤判，提高診療效率。因此，圖像識別和深度學習在影像輔助診斷中至關重要。二、智慧醫療是夢想還是現實，離我們遠嗎？（二）深度學習助推醫療診斷圖像識別技術的應用：（1）計算機對搜集到的圖像進行預處理、分割、匹配判斷和特征提取一系列的操作；（2）計算機輔助檢測幫助進行醫學圖像分析，實現對人體器官、軟組織和病變體的分割提??；（3）進行三維重建和三維顯示，輔助醫生對病變體進行定性甚至定量的分析，從而大大提高醫療診斷的準確性和可靠性。目前，醫學圖像處理主要集中表現在影像分類、目標檢測、圖像分割及影像檢索四個方面。二、智慧醫療是夢想還是現實，離我們遠嗎？（二）深度學習助推醫療診斷深度學習技術的應用與傳統的機器學習方法相比，最大的區別在于：操作者無需定義特征，只需輸入原始數據，機器將通過輸入的圖像數據與輸出的目標之間來自主尋找最有代表性的特征，從患者病歷庫以及其他醫療數據庫搜索數據，最終提供診斷建議。目前來看，人工智能技術將極大提升影像輔助診斷的準確率，相較于放射醫師，對臨床結節或肺癌診斷的準確率高出50%，可以檢測整個X光片面積0.01%的微骨折，對某一器官的特定病例進行判斷、篩查和診斷，可達到主任醫生級水平。二、智慧醫療是夢想還是現實，離我們遠嗎？（二）深度學習助推醫療診斷背景：2018年4月，國務院辦公廳發布《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》，其中提出推進“互聯網+”人工智能應用服務。支持中醫智能輔助系統應用，提升基層中醫診療服務能力。開展基于人工智能技術、醫療健康智能設備的移動醫療示范，實現個人健康實時監測與評估、疾病預警、慢病篩查、主動干預。中醫診斷是對疾病信息的提取，“望聞問切”就是一種提取方式，這種信息收集過程，單靠人工是不完整和不規范的。未來，將大數據進行收集梳理，再輔助人工智能分析后，學生可同時請教一大批數據化的“古今名醫”，利用人工智能技術深度挖掘中醫背后的規律，傳承他們經驗中最優秀的部分。三、當人工智能遇到傳統中醫（一）“慢郎中”如何變成“急先鋒”？一方面要有精通中醫診脈的醫生通過多年的實踐收集數據，形成經驗；二是基于壓力傳感及仿人體皮膚觸覺傳感技術，通過中醫脈象識別算法；三是通過3D脈學圖譜技術，將患者的脈搏信息可視化傳遞給患者和醫生，形成一份完整的健康報告；四是采用互聯網技術實現信息的時時診斷。三、當人工智能遇到傳統中醫（二）“診脈”也能智能化？脈診儀是一款集中醫“脈學”和人工智能技術為一體的智能診脈機器。具有“智能化、便攜化”特點，方便個人和家庭時時診脈。其采用的技術與難度也是復合性的?！揪毩暸c思考】任務描述基于前面對智慧醫療行業現狀需求以及人工智能技術在智慧醫療行業應用場景的學習了解，依托智能脈診儀設備及平臺，進行硬件聯調、平臺操作等一系列實訓過程，用戶可以自主完成左右手脈象測量、查看個人測脈報告、查看養生建議、線上智能開藥方等流程，對于日常的個人健康監控與養生具有實際的輔助作用。任務目標通過智能診脈實訓項目實踐主要達到以下目標：深入了解人工智能+智能診脈應用場景的設計與實現；清楚智能脈診儀等設備的結構與原理以及中醫脈象診斷基礎知識；了解智能脈診儀數據指標及數據采集、數據處理、數據分析的過程與原理；掌握智能脈診儀與平臺的聯調、操作，完成自主完成左右手脈象測量等流程；能夠從智慧醫療的其他具體場景中，應用人工智能思維發現問題、解決問題。場景應用實訓任務：智能診脈【練習與思考】討論題：1.通過智能脈診儀的實訓任務，想一想，現在我們身邊有哪些智能醫療健康應用的場境和工具，手機APP里面有很多小應用，睡眠是否健康，心理是否有壓力，這是怎么測試到的，通過什么原理？2.未來不用去醫院，能否在社區、家庭等借用中醫智能輔助系統，實現個人健康實時監測與評估、慢病防治等？對現有的醫療體系有什么支持和補充？深度思考“互聯網+醫療”人工智能應用服務可能帶來的職業變化，大健康時代的來臨，有哪些新職業的出現和新崗位能力要求？健康管理師和護士有差別嗎？任務五智慧環保：地球衛士新生代人工智能基礎與應用

項目四探索人工智能的行業應用目錄教學目標教學要求內容概覽相關知識4.5.1什么是“智慧環?！?？如何實現？ 4.5.2人工智能在環保行業的典型應用場景 練習與思考 人工智能基礎與應用

項目四探索人工智能的行業應用任務五智慧環保：地球衛士新生代1.掌握人工智能在環保領域的典型應用場景2.了解人工智能在垃圾分類、水域及空氣污染監測防治中的具體應用3.進行“垃圾智能分類”AI實訓【教學目標】1.知識點人工智能在環保領域的應用智慧環保垃圾智能分類河道漂浮物智能監測大氣污染防治智能化2.技能點掌握“垃圾智能分類”AI實訓操作3.重難點通過學習本任務知識點，重點了解人工智能技術在環保領域的典型應用場景及原理，如何在環境監測、污染防治等方面發揮價值；難點是理解各類人工智能識別技術在“智慧環?！敝械木C合應用，結合過往學習內容充分思考具體應用場景下的創新與改進之處，并付諸實踐?！窘虒W要求】【內容概覽】任務五智慧環保：地球衛士新生代4.5.2AI+環保的典型應用場景垃圾處理：分揀機器人大顯身手4.5.1“智慧環?！钡陌l展“數字環?！毕颉爸腔郗h?！鞭D型的變化：全球高科技企業紛紛加入其中，了解“智慧地球”“AIforEarth”等計劃綠水長流：水域漂浮物智能監測垃圾分揀機器人：包括垃圾初步過濾、垃圾掃描、垃圾快速識別、揀選機械臂、分類后垃圾傳輸模塊水域監測系統運作原理：前端監視系統-圖像采集、智能識別系統-圖像識別、智能分析預警系統及信息推送無人機助力智慧監控：發現污染源、獲取污染源的圖像數據、數據與圖像疊加顯示、污染源全方位監控智能垃圾桶：通過計算機視覺、機器學習算法進行垃圾分類，核心是訓練機器識別不同的垃圾蔚藍天空：空氣質量監測智能化“智慧環保”的支撐手段環境傳感器、監測攝像頭+無人機、環保裝備智能化與物聯網化、云服務技術、環境大數據中心“綠色地平線”項目：廣泛集合環境數據，應用機器學習+大氣模型+模擬預測工具，多維分析實現實時監測+高精準預測環保設備智能化的硬實力與環境大數據獲取、分析的軟實力缺一不可【相關知識】智慧環保應用領域智慧環保旨在通過人工智能、物聯網、云計算等新技術的推動，實現物體信息智能化識別、定位、跟蹤、監控與管理，最終實現數據的實時獲取、更新與智能化決策管理。在人工智能技術的賦能下，智慧環保不再是紙上談兵，智慧水務、智慧環衛、智慧能源、智慧分類等都逐步成為現實。技術的崛起不僅推動各種環保設備的智能化、信息化，為環保行業提供“硬實力”，與此同時，人工智能還通過賦能無人機、機器人等科技產品，對大氣、土壤、水資源等進行關鍵信息收集與處理，從而為環保帶來以大數據形式呈現的“軟實力”。一、什么是“智慧環?！?？如何實現？概括來看，智慧環保整個鏈條包括感知數據、傳輸計算、決策應用。環境傳感器：環保方面環境傳感器應用廣泛，可有效感知外界環境的細微變化，包括土壤溫度、空氣溫濕度、雨量、光照、風速風向等。監測攝像頭+無人機：在人工智能視覺技術、無人機技術的支持下，智能化、可視化環境監測在環境治理中發揮著“耳目喉舌”的作用。環保裝備智能化與物聯網化：遠程化設計、智能化系統、一體化控制的環保裝備能將做到“環?！迸c“效率”兩不誤，保證高效運行和節能降耗。云服務技術智能化：記錄、存儲原始數據，并進行加工、深度挖掘，為決策提供可靠依據。同時，環保設備管理、網絡狀態、遠程維護等都是云服務特定的內容。環境大數據中心：借助大數據采集技術，將大量環境質量指標信息傳輸到中心數據庫，進行深度智能分析和建模，實時監測環境治理效果，預測變化趨勢。一、什么是“智慧環?！?？如何實現？垃圾分揀機器人的主要工作任務是完成垃圾的精準分類。