智能感知工程专业培养方案？

一、智能感知工程专业培养方案？

1.培养目标 紧密围绕人工智能、智能制造等国家战略需求,以培养优秀的社会主义建设者和接班人为根本任务,通过价值引领、知识探究、能力建设、人格养成“四位一体”的育人理念,培养学生坚定理想信念,具有社会责任感、团队交流合作、创新精神和实践能力。实施与通识教育相融合的宽口径专业教育,使学生在熟练掌握传感、测量等专业知识的基础上,具备综合运用物理学和人工智能技术进行多元信息融合和跨媒体感知分析设计的能力。培养具备解决智能感知领域复杂工程问题能力的高素质、宽基础、综合性高端人才。

2.

规范与要求 坚持贯彻党的教育方针、树立远大理想、具有社会使命感和责任感、践行社会主义核心价值观;围绕学校“价值引领、知识探究、能力培养、人格养成”四位一体的人才培养理念,以及工程专业认证毕业要求对学生的学习和行为进行规范。

二、元隆智能驾驶方案？

元龙智能驾驶方案。采用智能控制定速巡航的驾驶方案最好。

三、智能光电感知是什么？

　　

　　人工智能，英文缩写为AI。该学科力图了解自然界人类智能的本质，并开发出一种能与人类智能相似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、自然语言处理等。

　　人工智能的概念提出虽早，但早期的发展比较缓慢。在上世纪70年代用神经网络算法验证了许多数学命题，掀起了人工智能的第一次研究热，此时研究者确信符号方法最终可以成功创造出强功能的人工智能机器。从1967年开始出版不定期刊物《机器智能》，从1970年开始出版期刊《人工智能》，从1969年开始每两年举行一次人工智能国际会议（IJCAI）。虽然在20世纪80年代，有一段时间人工智能的发展似乎受到了很大挫折，但到了90年代以后，又获得了迅速发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，无论在理论和实践上都已自成体系。

　　进入本世纪以来，一方面在设计高级计算机时广泛应用人工智能的成果，另一方面又利用超级微处理机实现人工智能，大大加速了人工智能的研究和应用。人工智能的研究领域已经涉及许多方面，尤其是人机围棋大战中AlphaGo多次打败人类的结果连续出现，有关人工智能的话题便在学术界和产业界引起了广泛热议。由此，各国政府和企业都纷纷提出了人工智能的发展研究计划。此时，人们认为人工智能便是21世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一了。

　　有研究者认为，人工智能的发展主要分为三个层次，即运算智能、感知智能和认知智能。所谓运算智能，是指计算机快速计算和记忆存储的能力。所谓感知智能，是指通过各种传感器获取信息的能力。所谓认知智能，是指机器具有理解、推理等能力。这种分类方法是否合理我们不予讨论。笔者认为，关于人工智能发展的研究，应主要着重智能感知和智能决策两个方面。

　　所谓智能感知，不仅包括通过各种传感器获取外部信息的能力，也包括通过记忆、学习、判断、推理等过程，达到认知环境和对象类别与属性的能力。所谓智能决策，是指在对环境和对象智能感知的基础上，为达到某种目的，经过再次记忆、学习、判断、推理等过程，给出行为决策的能力。

　　

　　智能感知的五块构件

　　1、可靠性和可用性

　　利润紧张使生产停工成为任何制造环境的敌人。难以看到的物体，不均匀的形状，透明的，半透明的，或者像玻璃，塑料，薄膜和箔这样的高度反射的物体可能会带来可靠性的挑战。全球制造商已经用光电传感器做出了反应，这些传感器可以简单地检测任何物体，几乎在任何工业自动化应用中都是如此，尽管存在诸如灰尘或光线差等环境挑战。

　　2、灵活性

　　现代快速消费品的许多生产都是由批量生产驱动的。每次产品转换时，手动更改机械设置和传感器参数会造成停机和生产停工。智能传感器，如代码读取器和视觉系统，可以在线检测产品变化，并在很少或不中断的情况下自动触发对新参数设置的更改。更快速和更频繁的生产转换帮助制造商满足客户对产品多样性、本地或定制订单的需求。

　　3、产品跟踪和可追溯性

　　在制造商尽一切努力确保产品质量的同时，召回也不可能完全被排除。严格的法规控制着生产、加工和包装的所有阶段的可追溯性，而且在不断减少的时间框架内进行召回的压力越来越大。通过RFID标签、视觉系统和条形码阅读器收集的数据，工业4.0支持的组织可以快速响应并实时检索重要数据。

　　4、减少库存和便于更换

　　通常情况下，传感器需要更换，而制造商的响应方式是尽可能快速、方便地安装、调试或替换设备。在Industry4.0中，生产团队最大的优势之一可能是传感器设置和参数可以轻松地从PLC下载到新的传感器，以便快速更换和调试。同时，智能传感技术可以减少存储中需要保存的传感器的数量和类型，从而降低库存成本。

　　5、诊断与状态监测

　　在工业4.0中，控制系统与传感器完全连接为一个独立的可定位的实体，因此生产过程可以访问所有的诊断功能。传感器即将到达生命的尽头吗？需要打扫吗？会持续到下一次的生产转换吗？通过传感器自监测和精确通知控制系统需要更换哪种传感器的能力的结合，生产团队在监控过程中具有更大的灵活性。故障前通知可以在故障发生之前防止故障发生，传感器诊断可以集成到灵活的、基于需求的维护计划中。

四、智能感知与控制是什么

智能感知与控制是什么？这是一个广泛讨论的话题，涉及到人工智能、机器学习、自动化控制等多个方面。在现代科技发展的大背景下，智能感知与控制作为一个综合性概念，正逐渐成为许多领域的关键技术之一。

智能感知

智能感知是指通过传感器、数据采集等技术手段，让机器能够感知周围环境的状态和变化。这种感知不仅仅局限于单一的信息获取，更侧重于对数据的分析、理解和应用。通过智能感知，系统可以实现对外界环境的感知和识别，从而为后续的决策和控制提供基础。

智能控制

智能控制是指借助人工智能、机器学习等技术手段，使机器或系统能够自主学习、自适应和自主决策，以实现对系统或设备的智能化控制。智能控制系统能够通过不断学习和优化，提高控制策略的准确性和效率，从而适应复杂多变的工作环境。

智能感知与控制的结合，就是让系统具备在感知的基础上进行智能决策和控制的能力。这种技术的应用范围非常广泛，涵盖了工业控制、智能交通、智能家居、医疗健康等诸多领域。

智能感知与控制在工业领域的应用

在工业领域，智能感知与控制的应用正不断拓展和深化。传统的工业生产往往依靠人工操作和监控，容易受到人为因素和外界干扰的影响，导致效率低下和质量不稳定。

而引入智能感知与控制技术后，工业系统能够实现自动化监测、数据分析和智能控制，大大提高生产效率和产品质量。比如，通过在生产线上部署传感器，实时监测设备状态和生产参数，系统能够根据数据分析提前预警故障，并调整生产参数以优化生产过程。

此外，智能感知与控制还可以实现生产过程的智能化调度和优化，提高生产资源的利用效率，降低能耗和成本。通过机器学习算法的应用，系统能够根据实时反馈不断优化控制策略，并适应不同工况下的生产需求。

在工业4.0的大背景下，智能感知与控制已经成为工业智能化改造的重要技术支撑。通过数字化、网络化和智能化技术手段的整合，工厂能够实现生产过程的智能化管理和控制，提高生产效率和灵活性。

智能感知与控制在智能交通领域的应用

智能感知与控制在智能交通领域的应用也引起了广泛关注。随着城市交通拥堵和安全问题的日益凸显，智能交通技术作为解决方案备受瞩目。

智能感知技术可以通过车载传感器、交通监控摄像头等设备对道路交通情况进行实时监测和分析，提供交通流数据并预测交通状况变化。而智能控制技术则可以根据数据分析结果调整交通信号，优化交通流量，缓解拥堵情况。

基于智能感知与控制技术的智能交通系统还可以实现车辆自动驾驶、智能导航、交通管控等功能，提高交通运行效率，减少交通事故发生率。通过智能化的交通管理手段，城市交通系统能够更加智能、高效地运行，提升出行体验和交通安全水平。

智能感知与控制在智能家居领域的应用

智能感知与控制在智能家居领域的应用不断涌现，改变着人们的生活方式和居住环境。通过智能感知技术，智能家居设备能够感知用户的行为和环境变化，实现智能化的家居管理和控制。

比如，智能家居系统可以通过感知用户的起居习惯和用电需求，自动调整照明、空调、智能家电等设备的工作状态，提升生活舒适度的同时降低能耗。通过智能控制技术，用户还可以通过手机App或语音助手实现远程控制和智能化管理，实现智慧家居的梦想。

智能家居设备之间的互联互通也是智能感知与控制在智能家居领域的一个重要应用方向。通过设备之间的数据共享和智能控制，智能家居系统可以实现设备自动协同工作，提供更加个性化、智能化的服务。

智能感知与控制在医疗健康领域的应用

在医疗健康领域，智能感知与控制技术的应用也日益普及和深化。通过穿戴式传感器、医疗设备的智能化改造，医疗机构能够实现对患者健康状况的实时监测和远程管理。

智能感知技术可以帮助医务人员实时获取患者的生理参数、疾病数据等信息，进行个性化的诊断和治疗方案制定。而智能控制技术则可以根据患者数据分析结果，调整治疗方案并提供健康管理建议。

通过智能感知与控制技术的应用，医疗机构可以提高医疗服务的精准度和效率，实现远程医疗、智能诊疗等功能，为患者提供更加便捷、高效的医疗服务。

总的来说，智能感知与控制作为前沿技朝领域,在多领域持有重要地位。随着科技的不断进步和应用场景的不断拓展，智能感知与控制将为未来社会带来更多的便利和惊喜。

五、什么是感知智能？

感知智能既视觉，听觉，触觉等感知能力

六、adas环境感知方案？

1.传感器融合

因为传感器有各自的优缺点，所以需要融合来扬长避短。摄像头与毫米波雷达是ADAS中最常用的传感器是。

摄像头 - 优势：目标识别能力强，可以对车辆，自行车，行人等目标进行分类。劣势：距离信息不是直接测量得到的。特别是在恶劣天气和光照环境环境下距离信息不准确。

毫米波雷达 - 优势：直接测量目标的位置和速度。受到天气及环境的影响小。劣势: 于雷达的信号较为稀疏，不便通过雷达进行目标识别。这些性质正好与摄像头形成互补。

信息融合又可分为目标级融合和信号级融合。

目标级融合: 每个传感器先各自处理原始信号生成目标。在目标的基础上进行融合。- 优势: 对控制器的算力和通信传输要求低。劣势: 是传感器在独立处理信号时会有信息丢失。

数据级融合: 在原始数据级就进行融合。- 优势：信息丢失少，精度高，劣势：对控制器的算力和通信传输要求高。

在架构设计时需要找到精度和算力分布的平衡点。

L2级别ADAS采用前视摄像头和雷达目标级融合的方案。雷达输出target信号，摄像头为类似mobileye的智能摄像头，输出track信号。

模块分为数据有效性验证，时间补偿，雷达聚类，目标匹配，新目标生成，航迹追踪，目标管理等子模块：

2.雷达聚类

毫米波雷达通过分析雷达反射的回波进行目标的定位测速。雷达底层信号处理回波通过快速傅里叶变换fft，反射点，恒虚警处理cfar，关键点。这些步骤一般在内雷达部件内部完成。

雷达输出的信号分为：target，object，track。target信号为未经过聚类的反射点。由于回波反射，特别是在旁边车辆，隧道，或者有路边栅栏的情况，回波多次反射噪音较大。一个目标也会出现多个target信号。

object为聚类之后的目标点。置信度高于object。track是object进行追踪后，带有ID，置信度最高, 但因为目标稳定追踪后才会输出，所以新目标出现会有延时。

-目标聚类

雷达target聚类得到object。雷达target先需要进行目标进行滤除。

因为不知道雷达簇的个数，并且对算法实时性要求高，一般采用基于距离或密度的聚类。如eclidean clustering和dbscan。

在簇核心的选择上可以选择反射能量大的点，或者以上次聚类的结果做为核心。在距离参数上，除了空间距欧式离外，或者采用马氏距离。雷达只能提供径向距离和速度，不

七、智能感知的特点？

智能感知技术特点:

1.自动插入结束标记、右大括号和值引用。

2.上下文相关的快捷菜单，列出与代码中的当前点兼容的代码，并且可以插入这些代码

3.上下文相关的屏幕提示，列出与代码中的当前点兼容的变量、函数或参数。

3.代码超链接，单击这些指向类、外部 CSS 文件和脚本函数的超链接或引用可以打开或转到这些项的来源。

八、智能感知的概念？

感知智能即视觉、听觉、触觉等感知能力。人和动物都具备，能够通过各种智能感知能力与自然界进行交互。

感知智能是指将物理世界的信号通过摄像头、麦克风或者其他传感器的硬件设备，借助语音识别、图像识别等前沿技术，映射到数字世界，再将这些数字信息进一步提升至可认知的层次，比如记忆、理解、规划、决策等等。而在这个过程中，人机界面的交互至关重要。

九、智能感知的意义

智能制造经常提的那一套说法，第一步就是智能感知。这个东西说多了，有时候就容易忽视其中内在的本意，所以说，想细究智能感知这个事情。

（1）感知的核心是对生产异常或问题的感知

制造运行是一个系统性关联的运行，一般意义上来说，很难说制造系统运行能够按照我们预定的方式持续稳定的完成运行，其中必然会出现各种各样的突发事件或者生产扰动。所以我感觉所谓的感知，很大程度上是对生产异常的感知。

（2）智能性主要体现在时间和关联两个维度

如果等到生产异常发生了，制造系统感知到这种异常，其实这是一种事后的。在这种情况下，我们一般按照一个既定的流程进行处理，其实就可以，这个其实称不上什么智能的。因此，从时间维度上面来说，智能感知的智能性应该体现在事先。

从制造运行各个环节所产生的这种状态。一般来说都是相对孤立的，或者说我们是一个一个上来的。但是由于制造系统的运行是属于关联性比较强的那种方式，因此这些独立环节之间的状态关联，综合起来对于制造系统运行可能会产生影响。因此，相对于单一环节单一状态的显式感知，这种多环节多状态关联的隐式感知是智能性的集中体现。

（3）智能感知需要系统性的思维

一般来说我们做事情都是希望这个事情在自己的一个严谨严密的体系下面，也就是说是希望能够预先知道要感知哪些东西。虽然现在有所谓的大数据分析，能够发现一些之前难以明显感知到的那种规律或者规则，但这个毕竟可操作性不强。我认为这个方面的系统性思维主要体现为可靠性制造运行整体思维。

应该立足于形成制造系统运行的可靠性思维，建立业务运行的关联因素图谱，可以采用各种现成的分析工具，甚至可靠性工程中那种FMEA、故障分析树及其求解方法（例如求解最小割集等），都可以拿来用。

十、什么是智能视觉感知？

智能视觉感知是让视觉系统中融合AIS数据，雷达数据和电子海图数据，为船舶自主航行提供感知能力，让动力系统数据和感知数据自由交互，为船舶在海上自由航行提供安全保障。

作为一个兼容性极强的平台，智能视觉感知系统还可以接入雷达、声呐、AIS、GPS等用于海上导航的各类工具系统。

针对海事领域，快速发现并满足游船游艇、商船、工作艇、渔船、游轮及其他多种船型的各种需求。

智能视觉感知能够在任何状况下进行辅助导航，侦测其它船舶，协助船外搜索，确保海港和公开水域(反海盗)的船只安全，以及清晰掌控黑暗中的一切行动。

智能视觉感知在海洋环境中的应用高效实用，能够满足以下客户需求：

港口、航道以及沿海安全、海事安全、海上非法入境侦测、海上执法、反海盗与威胁探测、渔船队保护、船舶跟踪与观察、搜索救援行动、环境保护。

即便是雷达系统无法探测到的物体，如帆船、木船及漂浮物等，均难逃“火眼”。