人工智能机器人展会-拓展训练游戏 人工机器

记者：大家好，随着计算机和人工智能技术的应用和普及，我们的生活时刻在发生着变化，计算机的科技成果也在影响着我们生活的方方面面。 今天我们请来了北京工商大学人工智能学院的陈修新副教授，为我们深入了解计算机和人工智能技术在现代社会的应用。 下面请陈教授向大家简单介绍一下自己。

陈秀欣：大家好。 我叫陈秀欣。 北京工商大学人工智能学院副教授，硕士生导师。 拥有十多年电子信息工程专业课程教学经验。 从事图像/视频信息处理和人工智能技术研究近两年。 十年来，多次作为指导员带领学生参加国际、国内机器人比赛和计算机模拟比赛，并取得了优异的成绩。 目前我的主要研究方向是计算机视觉和人工智能技术，并致力于该领域的发展。 将先进的科研成果应用到实际系统中。

记者：陈教授，您曾多次带领学生参加机器人比赛。 能给我们简单介绍一下机器人比赛吗？ 参加机器人大赛需要掌握哪些知识？

陈修新：2013年以来，我带领学生参加了国际水下机器人大赛、中国机器人大赛、全国计算机仿真大赛等国际、国内比赛，并取得了不错的成绩。 近年来，人们越来越关注机器人比赛，国家也越来越重视少儿编程。 今年，教育部将集科学、技术、工程、艺术、数学于一体的世界机器人大赛等STEAM相关赛事列入2020年全国中小学生竞赛活动清单。 2021 学年。 而且，家长们也开始重视对孩子的编程教育。 乐高课程中的许多课外培训课程在幼儿园班级提供简单的机器人编程课程。 编程课程变得更加年轻化。 编程可以说是计算机发展在教育上的一种体现。 通过机器人比赛，不仅培养了学生的动手能力和创新能力，更培养了他们的思维。 通过教育与兴趣相结合，调动学生参与活动的积极性，培养德才兼备的品质，全面提高学生的综合素质。 参加机器人比赛需要掌握基本的计算机知识和编程能力人工智能机器人展会，其中编程能力最为重要。 只有通过编程，机器人才能完成我们指定的动作和功能。

记者：除了机器人竞赛，计算机和人工智能技术的发展给您的研究领域带来了哪些变化？

陈修新：我从事计算机视觉相关的研究近20年。 计算机和人工智能技术的发展确实推动了图像和视频处理方法的进步，也就是我们常说的算法。 以前，计算机视觉处理主要依赖于传统的图像处理技术，如颜色、纹理、形状特征和一些边角特征等。虽然这些传统技术可以解决一些实际问题，如指纹识别、车牌识别等。结果对于图像任务不是特别理想。 例如，在人脸识别中，传统的图像处理技术无法达到令人满意的效果。 近年来，随着以深度神经网络为基础的深度学习技术的出现人工智能机器人展会，人工智能技术得到了飞速发展，搭载深度学习技术的图像处理技术也取得了前所未有的巨大成就。 目标检测、识别、分割等领域都达到了以前传统方法无法达到的效果。 最新的算法可以准确检测出图像中包含的人、车、动物、椅子、水杯等各种目标，并能准确检测出检测到的目标。 识别与细分，极大地促进了机器人导航、智能视频监控、工业无损检测、人脸检测与识别等应用领域的发展。

记者：您的研究方向在哪些领域有很好的应用成果？

陈修新：以往传统的图像处理技术在我们生活中有很多实际应用，比如数字水印、停车场车牌自动识别、高速公路ETC自动收费系统、探地雷达钢筋识别等。随着人工智能技术和深度学习技术，我们的团队基于深度学习技术，结合企业实际需求，在图像中的物体检测和识别方面取得了一系列研究成果，针对当前桥梁外观损伤检测和外观缺陷检测对工业零件的外观损伤和缺陷检测进行了深入的研究，在桥梁和工业零件的外观损伤和缺陷检测方面取得了大量的理论研究成果和实际应用效果。 例如，桥梁破损检测可以及时发现桥梁的外观破损，进而为桥梁维修提供依据，确保桥梁在使用中的安全。

记者：除了您上面提到的桥梁外观损伤检测和工业构件缺陷检测领域，您的研究领域还有哪些计算机视觉技术在我们日常生活中的常见应用？

陈修新：目前计算机视觉技术在实践中的应用越来越多，比如最近流行的无人驾驶汽车，基于人工智能技术的机器视觉方法是其关键技术之一。 现在还有各种各样的美颜和脸贴APP，都是用到了计算机视觉和人工智能技术。

记者：谢谢陈教授给我们带来计算机和人工智能技术的相关介绍。 期待未来与您分享更多的科研成果。 谢谢陈教授。