第一部份：视频图像采集与读取
经典算法：视频智能采集、视频图像读取、图形用户界面（GUI）设计及视频图像转换。
探索问题：巡检机器人的环境信息采集。
第二部份：视频图像变换及融合。
经典算法：各类图像变换及图像操作、基于小波变换的图像融合、基于PCA的图像融合。
探索问题：视觉信息融合控制机器人。
第三部份：视频图像噪声及处理。
经典算法：均值滤波、中值滤波、小波阈值滤波、轮廓波变换、非局部均值滤波等。
探索问题：巡检机器人监控视频的优化。
第四部份：视频图像阈值及分割。
经典算法：边缘检测、灰度阈值分割、全局阈值分割、动态阈值分割、区域生长及分割等。
探索问题：扫地机器人清洁区域定位。
第五部份：图像特征计算与应用。
经典算法：Haar-like特征、Hog特征、LBP特征、SIFT特征等图像特征及其关键应用。
探索问题：无人驾驶公交车避障原理。
第六部份：运动目标检测及跟踪。
经典算法：帧间差分法及其改进和优化、改进的meanshift算法（借助形态学分割）等。
探索问题：智能安防-入侵检测与预警。
第七部份：目标定位及字符识别。
经典算法：图像目标定位、图像字符提取与识别、视频识别与轨迹分析。
探索问题：工业自动化-印刷质量检测。
第八部份：机器故障认知与检测。
经典算法：介绍如何用声音信息进行机器故障诊断-老方法新应用。
探索问题：工业自动化-机器安全告警。
第九部份：深度学习与人脸识别。
经典算法：卷积神经网络（CNN）数学原理、caffe框架及混合编程。
探索问题：深度学习与机器智能、脑认知。
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总部李老师
