智能识别系统实现实训

导 言 1
单元1　智能识别系统解决方案设计 6
学习情境1.1　编写智能识别系统解决方案 6
1.1.1　智能识别系统基本概念 9
1.1.2　智能识别系统的基本结构与工作原理 11
1.1.3　常见的智能识别系统类型 14
1.1.4　智能识别系统建设主要工作内容 16
单元2　使用数字成像设备获取图像数据 23
学习情境2.1　使用高清摄像机采集需要的图片 23
2.1.1　图像数据基本概念 28
2.1.2　数字化成像设备及其工作原理 28
2.1.3　使用高清摄像机为智能图像识别系统抓拍需要的图片 30
学习情境2.2　使用高清摄像机采集需要的视频 43
2.2.1　视频及其基本属性 46
2.2.2　视频的采集与输出 46
2.2.3　视频质量 47
2.2.4　影响视频质量的因素 48
2.2.5　接收摄像机采集的视频数据 49
学习情境2.3　三维图像数据采集 59
2.3.1　三维图像基本概念 62
2.3.2　常见三维图像传感设备种类及其成像原理 64
2.3.3　三维人脸识别技术与应用 66
2.3.4　使用三维人脸照相机采集三维人脸数据 67
2.3.5　如何衡量三维图像数据质量 71
2.3.6　Python编程实现三维图像数据的接收、显示和保存功能 72
单元3　搭建智能图像识别系统数据分析与应用支撑平台 87
学习情境3.1　分析需要配置的服务器类别 88
3.1.1　认识服务器 93
3.1.2　服务器主要组件和关键技术参数 93
3.1.3　服务器操作系统 99
3.1.4　基于技术架构及用途的服务器分类 101
3.1.5　服务器应用部署架构 102
3.1.6　如何制订智能识别系统的服务器配置方案 104
学习情境3.2　确定需要配置的服务器数量及其技术参数 110
3.2.1　服务器性能评价指标 113
3.2.2　基于综合性能和外观差异的服务器分类 114
3.2.3　影响服务器配置方案的关键因素：用户的业务需求 116
学习情境3.3　优化服务器配置方案 122
3.3.1　影响服务器配置方案的关键因素：系统建设成本 124
3.3.2　如何完成服务器的选型 124
单元4　开发智能图像识别应用软件 129
学习情境4.1　人脸识别应用软件需求分析与设计 130
4.1.1　人脸识别系统工作原理 132
4.1.2　软件需求分析 133
4.1.3　软件概要设计 136
学习情境4.2　实现人脸数据采集与管理功能模块 142
4.2.1　软件详细设计 145
4.2.2　用户界面开发 148
4.2.3　利用三维图像采集设备SDK进行二次开发 149
学习情境4.3　实现人脸识别功能模块 155
4.3.1　软件接口基本概念 158
4.3.2　认识RESTful架构 159
4.3.3　为什么采用RESTful架构来设计软件接口 159
4.3.4　人脸识别服务平台API接口的特点 161
单元5　智能图像识别系统集成与部署 172
学习情境5.1　人脸识别应用系统软件集成 173
5.1.1　软件集成 176
5.1.2　软件集成测试 178
学习情境5.2　人脸识别应用系统硬件设备集成 184
5.2.1　硬件设备集成基本概念 186
5.2.2　硬件设备集成工作内容及流程 187
5.2.3　制订合理的集成工作方案 188
5.2.4　集成测试报告 189
5.2.5　局域网 191

学习情境5.3　人脸识别应用系统部署与试运行 198
5.3.1　智能图像识别系统的部署与试运行 200
5.3.2　系统部署工作方案的编制 202
5.3.3　智能图像识别系统的系统测试 203
单元6　智能图像识别系统运行维护 207
学习情境6.1　开展人脸识别系统日常巡检工作 208
6.1.1　系统日常巡检工作的目的和主要内容 210
6.1.2　智能识别系统日常巡检工作方法与工作流程 211
6.1.3　了解人脸识别系统日常巡检工作具体要求 212
学习情境6.2　做好人脸识别系统故障诊断和排除 216
6.2.1　系统故障诊断与排除工作目的 219
6.2.2　系统故障处理基本工作流程与工作方式 219
6.2.3　人脸识别系统常见故障处理 220
6.2.4　学习编写人脸识别系统运维手册 221
附录　《智能识别系统实现实训》1 X对照表 226