《视觉物联网技术》课程教学大纲

《视觉物联网技术》教学大纲一、课程基本信息课程名称视觉物联网技术VisualInternetofThingsTechnology课程编码CST421521020开课院部计算机科学与技术学院课程团队计算机组成原理教学团队学分2.0课内学时40讲授16实验24上机0实践0课外学时40适用专业物联网工程授课语言中文先修课程程序设计（C/C++）、数字图像处理课程简介（限选）《视觉物联网技术》是物联网工程专业的一门专业选修课程。视觉物联网技术是物联网技术的重要组成部分，视觉物联网是通过对视觉感知范围内的人、车或其他物件等目标进行身份识别，并利用网络化特点对大范围中的目标标签进行关联，有效地分析目标标签物体的实时状态，感知各类异常事件，具有广泛的应用前景。本课程将介绍视觉物联网中涉及到的图像的采集及压缩编码、视觉与人的识别技术、视频监控技术、视觉物联网的传输协议及视觉物联网应用实例等内容。本课程的应用性和实践性很强，课程学习时应注意理论与实践相结合。通过本课程的学习，学生将掌握基本的视觉物联网技术基础，具有针对视觉物联网系统的分析与设计能力，并为后续的相关开发打下坚实基础。“VisualInternetofThingsTechnology”isaspecializedelectivecourseofInternetofThingsEngineering.VisualIoTtechnologyisanimportantpartoftheInternetofthingstechnology,VisualIoTistechnologywithinthescopeofvisualperceptionofpeople,vehiclesorotherobjectssuchastargetidentification,andusethenetworkcharacteristicsassociatedlabelsonawiderangeoftargets,effectiveanalysistargetlabelreal-timestateoftheobject,perceptionofvariouskindsofabnormalevents,haswideapplicationprospect.Thiscoursewillintroducevisiontechnologyinvolvedinimageacquisitionandcompressioncoding,visualandpeople'sidentificationtechnology,videomonitoringtechnology,visualtransmissionprotocolofInternetofthingsandInternetofthingsvisionapplications,etc.Theapplicationandpracticabilityofthiscourseshouldbecombinedwiththetheoryandpractice.Throughlearningofthiscourse,studentswilllearnbasicvisualiottechnologybase,analysisanddesignabilityforvisualiotsystem,andlayasolidfoundationforthesubsequentrelateddevelopment.负责人大纲执笔人审核人二、课程目标序号代号课程目标OBE毕业要求指标点任务自选1M1目标1：理解并掌握视觉物联网的基础知识，能运用视觉传感器、视频编解码、自动识别、目标跟踪等视觉物联网相关知识,针对视觉物联网中的具体问题，完成视觉物联网系统或相关模块的分析与设计，为毕业要求指标点1.3的达成提供支持。是1.31.32M2目标2：熟悉基于视觉物联网应用系统的开发过程及开发工具，能够针对特定需求，探索解决方案，培养创新意识，为毕业要求指标点3.3的达成提供支持。是3.33.33M3目标3：能够根据具体目标要求设计应用方案，构建软硬件系统，并通过信息综合得到合理有效的验证结论，具备对视觉物联网领域的复杂问题分析、设计及实现的能力。为毕业要求指标点5.2的达成提供支持。是5.25.2三、课程内容序号章节号标题课程内容/重难点支撑课程目标课内学时教学方式课外学时课外环节1第一章第一章视觉物联网技术基础本章重点难点：视觉物联网的定义、视觉物联网基本结构////21.11.1视觉物联网的技术与特点视觉物联网定义；视觉物联网研究内容及特点；中国视觉物联网技术发展成就；专题讨论：科技创新与中国发展。M11讲授1资料查阅31.21.2视觉物联网基本组成结构视觉物联网基本结构；视觉传感器节点结构M11讲授1资料查阅41.31.3视觉物联网研究现状视觉物联网关键技术；研究现状；发展方向；M1,M21讲授1资料查阅5第二章第二章视觉与自动识别技术本章重点难点：指纹识别原理；虹膜识别原理；人脸识别原理；////62.12.1指纹识别算法与研究指纹识别概述；图像预处理；特征提取与分类识别；M11讲授、讨论1自学72.22.2虹膜识别算法与研究虹膜识别原理；图像预处理；特征提取与分类；M12讲授2自学82.32.3人脸识别算法与研究人脸识别概述；人脸识别发展；人脸检测；人脸识别算法；M12讲授2自学92.42.4机器人视觉技术双目视觉系统原理；机器人视觉导航原理；视觉定位技术；M1,M22讲授2自学10第三章第三章视频监控技术本章重点难点：背景建模；运动提取；////113.13.1视频监控系统视频监控技术的发展；设计方案；M11讲授1自学123.23.2背景建模与运动提取视频序列特点；复杂背景下分割算法研究；帧间差分法；混合高斯背景模型；光流法；M12讲授2自学13第四章第四章视觉物联网应用实例本章重点难点：人数统计原理；智能监控算法；////144.14.1基于视频的人数统计系统系统架构；关键算法；程序设计；M2,M31讲授1自学154.24.2基于非法侵入的智能监控系统系统架构；关键算法；程序设计；M2,M32讲授2自学16实验1实验1：Jetson平台图像与视频的读写显示实验Jetson平台开发环境配置；OpenCV图像及视频的读写、显示实验M1,M34实验4实验报告17实验2实验2：人脸检测算法实验人脸检测算法编程及测试；基于人脸检测的人数统计编程实例；M1,M34实验4实验报告18实验3实验3：人脸识别算法实验人脸特征提取算法验证实验；基于深度学习的人脸识别编程实例；M1,M34实验4实验报告19实验4实验4：双目视觉基础实验双目摄像机开发环境搭建；双目立体匹配算法编程实验；M1,M34实验4实验报告20实验5实验5：目标检测与跟踪实验帧间差分法及背景差分法目标检测算法编程及对比实验；M3,M24实验4实验报告21实验6实验6：机器人视觉综合实验基于双目视觉的目标定位及机器人物体抓取实验；M3,M24实验4实验报告四、考核方式序号考核环节操作细节总评占比1平时作业1.每章布置1-2道题目。2.成绩采用百分制，根据作业完成准确性、是否按时上交、是否独立完成评分。3.考核学生对基础知识的掌握能力，学生综合运用所学知识分析问题、解决问题的能力。题型主要有编程、算法题。10%2实验1.本课程24个学时实验，共6次实验。2.成绩采用百分制，根据实验完成过程及实验报告情况评分。3.考核学生对视觉物联网技术的应用能力，针对具体问题，能够根据用户需求确定设计目标，从技术角度优选解决方案，正确安全开展实验并获得有效结论。20%3随堂测试1. 安排1-2次随堂测试，成绩采用百分制，多次测试以平均分作为最终成绩。2. 随堂测试主要考核基础知识和理论知识的掌握程度，针对视觉物联网技术，能够掌握基本概念、算法原理、系统构成等基础知识。3. 测试题以填空题、简单题、问答题为主。20%4大作业本课程要求面向视觉物联网领域，利用提供的视觉处理软硬件开发平台，针对具体应用问题，设计相应的视觉处理应用系统，并进行汇报答辩，提交大作业设计报告。50%五、评分细则序号课程目标考核环节大致占比评分等级1M1平时作业20%A-按时提交作业，对知识点理解无误。B-按时提交作业，对上述知识点理解存在少量错误。C-按时提交作业，对上述知识点理解存在一定量错误。D-不按时提交作业，或对上述知识点理解存在大量错误。2M1随堂测试20%（见随堂测试评分标准）3M1实验30%A-按时提交实验报告，算法理解清楚及程序设计正确，实验过程熟练，实验结论无误，实验报告规范。B-按时提交实验报告，算法理解清楚及程序设计正确，实验过程基本熟练，实验结论无误，实验报告基本规范。C-按时提交实验报告，算法理解清楚及程序设计有少量错误，实验过程不太熟练，不能全部完成实验，实验报告不太规范。D-发生安全事故，或不能按时提交实验报告，算法理解错误及程序设计错误，实验过程不熟练，不能独立完成实验，实验报告不规范。4M1大作业30%（见大作业评分标准）5M2随堂测试10%（见随堂测试评分标准）6M2实验30%A-按时提交实验报告，算法理解清楚及程序设计正确，实验过程熟练，实验结论无误，实验报告规范。B-按时提交实验报告，算法理解清楚及程序设计正确，实验过程基本熟练，实验结论无误，实验报告基本规范。C-按时提交实验报告，算法理解清楚及程序设计有少量错误，实验过程不太熟练，不能全部完成实验，实验报告不太规范。D-发生安全事故，或不能按时提交实验报告，算法理解错误及程序设计错误，实验过程不熟练，不能独立完成实验，实验报告不规范。7M2大作业60%（见大作业评分标准）8M3实验60%A-按时提交实验报告，算法理解清楚及程序设计正确，实验过程熟练，实验结论无误，实验报告规范。B-按时提交实验报告，算法理解清楚及程序设计正确，实验过程基本熟练，实验结论无误，实验报告基本规范。C-按时提交实验报告，算法理解清楚及程序设计有少量错误，实验过程不太熟练，不能全部完成实验，实验报告不太规范。D-发生安全事故，或不能按时提交实验报告，算法理解错误及程序设计错误，实验过程不熟练，不能独立完成实验，实验报告不规范。9M3大作业40%见大作业评分标准评分等级说明：[A,B,C,D,E]=[90-100,80-89,70-79,60-69,0-59];[A,B,C,D]=[90-100,75-89,60-74,0-59];[A,B,C]=[90-100,75-89,60-74,0-59];[A,B]=[80-100,0-79]六、教材与参考资料序号教学参考资料明细1图书|视觉物联网,彭力,电子工业出版社,2016.03,ISBN:978-7-121-28313-0.2图书|OpenCV3计算机视觉：Python语言实现,乔.米尼奇诺,机械工业出版社,2016.08,ISBN:978-7-111-53975-9.七、实验项目信息序号项目名称实验室名称门牌号组人数学时实验类别要求实验类型上机1实验1：Jetson平台图像与视频的读写