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每一个检测任务都有其特有的检测难点，比如背景复杂，目标尺度变化大，颜色对比度低等挑战，这就导致某个检测算法在检测任务A上可能表现SOTA，但在检测任务B上表现得可能不尽如人意。因此，分析研究每一个检测任务存在的难点与挑战至关重要，这有利于我们针对不同的检测难点设计出不同的技术以解决该项问题，从而使得我们提出的算法能够在特定的任务上表现SOTA。 目标检测任务可能存在的检测难点与挑战: （1）待检测目标尺寸很小，导致占比小，检测难度大 （2）待检测目标尺度变化大，网络难以提取出高效特征 （3）待检测目标所在背景复杂，噪音干扰严重，检测难度大 （4）待检测目标与背景颜色对比度低，网络难以提取出具有判别性的特征 （5）各待检测目标之间数量极度不均衡，导致样本不均衡 （6）检测算法的速度与精度难以取得良好平衡 不同尺度，不同形状物体的检测是目标检测面临的主要挑战之一，而多尺度检测技术是解决多尺度问题的主要技术手段。目标检测发展的几十年来，多尺度检测技术的演变经历了以下过程： （1）Feature pyramids and sliding windows(2014年前) （2）Detection with object proposals(2010-2015年) （3）Deep regression(2013-2016年) （4）Multi-reference detection(2015年后) （5）Multi-resolution detection(2016年后) 如下图5展示了多尺度检测技术的演变历程： 边框回归(The Bounding Box regression，BB)是目标检测非常重要的技术。它的目的是根据初始设定的anchor box来进一步改进修正预测框的位置。目标检测发展的几十年来，边框回归技术的演变经历了以下过程： （1）Without BB regression(2008年之前) （2）From BB to BB(2008-2013年) （3）From feature to BB(2013年后) 如下图展示了边框回归技术的演变历程 目标检测领域中每一个目标都被周围背景所包围，而我们对于一个目标的认知会根据其周围的环境作出判断，于是我们将目标周围的环境信息称作上下文信息。上下文可以作为网络判断目标类别和定位的重要辅助信息，可大大提高网络检测的精度。为网络提取上下文信息有以下三种常用的方法： （1）提取局部上下文信息用于目标检测 （2）提取全局上下文信息用于目标检测 （3）上下文信息交互提取高效上下文信息用于目标检测 如下图展示了上下文信息提取技术的演变历程： 目标检测的过程中在同一目标的位置上会产生大量的候选框，这些候选框相互之间可能会有重叠，此时我们需要利用非极大值抑制找到最佳的目标边界框，消除冗余的边界框。非极大值抑制算法的流程如下： （1）根据置信度得分进行排序； （2）选择置信度最高的比边界框添加到最终输出列表中，将其从边界框列表中删除； （3）计算所有边界框的面积； （4）计算置信度最高的边界框与其它候选框的IoU； （5）删除IoU大于阈值的边界框； （6）重复上述过程，直至边界框列表为空。 近年来非极大值抑制算法逐渐发展成为以下三条路线： （1）Greedy selection （2）Bounding box aggregation （3）Learning to NMS 如下图展示了非极大值抑制算法的技术演变历程： 目标检测的训练过程本质上还是一个样本数据不平衡的学习过程，因为检测算法中需要用到很多检测框，而真正包含目标的检测框占比却极少。在网络训练过程中，大量简单的负样本(背景)会主导学习方向而不利于网络往正确的方向加以优化，因此这需要采取一定的策略来解决这一问题。难分负样本挖掘(Hard Negative Mining, HNM)技术正是解决训练过程中的数据不平衡问题的一项关键技术。 难分负样本挖掘技术的演变主要经历了以下过程： （1）Bootstrap （2）HNM in deep learning based detectors 如下图展示了难分负样本挖掘技术的演变历程：
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
2.1 指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
2.2 人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
2.3 文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.
[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.
[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.
[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K K.Information Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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血清肿瘤标志物联合检测在肺癌诊断中的问题综论文
【 摘要 】 目的 探讨血清肿瘤标志物癌胚抗原（CEA）、细胞角蛋白19片段（CYFRA21-1）、神经元特异性烯醇化酶（NSE）、鳞状细胞癌相关抗原（SCCA）联合检测在肺癌诊断中的临床应用价值。方法 68例肺癌患者为肺癌组， 65例健康体检者为对照组， 采用微粒子化学发光法检测血清中CEA、CYFRA21-1、NSE、SCCA含量， 并比较肿瘤标志物单独或联合检测肺癌的灵敏度、特异度和准确度。结果 肺癌组血清CEA、CYFRA21-1、NSE、SCCA含量均明显高于对照组（P<0.05）， 4种肿瘤标志物联合检测的灵敏度为81%， 准确度为86%， 明显高于单独检测， 差异具有统计学意义（P<0.05）。结论 血清CEA、CYFRA21-1、NSE、SCCA检测在肺癌诊断中具有临床应用价值， 联合检测可提高诊断的灵敏度和准确度， 且具有较好的特异度， 有助于提高肺癌的检出率。
【关键词】 肺癌；肿瘤标志物；联合检测
目前， 肺癌的发病率和死亡率均位于我国恶性肿瘤之首[1]。肺癌早期发现和治疗具有重要的临床意义。血清肿瘤标志物不仅可用于肿瘤诊断， 并且对肿瘤分期、疗效及预后判断有重要的临床价值[2]， 但单项检测肿瘤标志物具有局限性， 本文通过检测CEA、CYFRA21-1、NSE、SCCA这4种肿瘤标志物在肺癌患者血清中的表达， 探讨肿瘤标志物在肺癌诊断中的应用价值及联合检测的意义。现报告如下。
1 资料与方法
1. 1 一般资料 选择2011年7月～2013年12月在本院住院治疗的肺癌患者68例为肺癌组， 男39例， 女29例， 平均年龄（67.2±14.9）岁， 经病理组织学检查确诊为鳞癌的27例， 腺癌24例， 小细胞肺癌17例， 同期健康体检者65例为对照组， 男37例， 女28例， 平均年龄（67.6±15.1）岁。两组一般资料比较， 差异无统计学意义（P>0.05）， 具有可比性。
1. 2 检测方法 采集受检者清晨空腹静脉血4 ml， 及时分离血清， 采用微粒子化学发光法， 用深圳新产业PLUS200仪器及配套试剂检测CEA、CYFRA21-1、NSE、SCCA水平， 严格按仪器标准操作规程及试剂说明书操作， 检测当日室内质控均再控。正常参考区间分别为CEA 0～5 ng/ml， CYFRA21-1 0～7 ng/ml， NSE 0～10 ng/ml， SCCA 0～2.5 ng/L。
1. 3 阳性判定标准 单项检测时以结果大于正常参考区间上限为阳性， 联合检测时4种肿瘤标志物中有一项为阳性即判定为阳性。
1. 4 统计学方法 采用SPSS13.0统计软件进行数据分析。计量资料以均数±标准差（ x-±s）表示， 组间比较采用t检验；计数资料以百分率（%）表示， 组间比较采用χ2检验。以P<0.05为差异有统计学意义。按照标准公式计算肿瘤标志物对肺癌诊断的灵敏度、特异度和准确度。灵敏度=真阳性/（真阳性+假阴性）×100% ；特异度=真阴性/（真阴性+假阳性）×100%；准确度=（真阳性+真阴性）/（真阳性+假阳性+真阴性+假阴性）×100%。
2 结果
2. 1 4种血清肿瘤标志物含量比较 肺癌组血清CEA、CYFRA21-1、NSE、SCCA含量均明显高于对照组， 差异均有统计学意义（P<0.05）。见表1。
2. 2 不同病理组织类型肺癌患者4种血清肿瘤标志物阳性率比较 CEA在肺腺癌中的阳性率高于鳞癌和小细胞肺癌（P<0.05）；cyfra21-1在3种肺癌中的阳性率均较高， p="">0.05）；NSE在小细胞肺癌中的阳性率高于鳞癌和腺癌（P<0.05）；SCCA在鳞癌中的阳性率高于腺癌和小细胞肺癌（P<0.05）。4项联合检测的阳性率均高于单项检测。见表2。
2. 3 4种肿瘤标志物单项和联合检测用于诊断肺癌的灵敏度、特异度和准确度 4种肿瘤标志物单独用于诊断肺癌时， 灵敏度最高的是CYFRA21-1（56%）， 最低的.是CEA （29%）， 4种指标联合检测后灵敏度可达81%， 4种肿瘤标志物联合检测的灵敏度、准确度均明显高于各项单独检测， 差异有统计学意义（P<0.05）。联合检测后特异度略有下降， p="">0.05）。见表3。
3 讨论
肺癌是一种恶性肿瘤。近年来， 虽然临床肿瘤诊断和治疗学有着很大的进展， 但肺癌的死亡率仍然居高不下[3]， 肺癌的诊断除影像学、细胞学和组织病理学以外， 肿瘤标志物的检测也是一种主要方法。肿瘤标志物主要是指在血液、体液及组织中可检测到的与肿瘤相关的物质， 这些物质达到一定的水平时能揭示某些肿瘤的存在， 肿瘤标志物在肿瘤发生明显影像学改变之前就可以通过血清学方法检测出来， 为肿瘤的早期诊断、早期治疗提供了一个新的途径。由于肺癌组织病理的多样性， 同种病理组织细胞的异质性和肿瘤生物学行为的复杂性， 多种肿瘤标志物联合检测不失为一种能有效提高肺癌检出率的手段[4]。
CEA属于非器官特异性肿瘤相关抗原， 也是最早被发现的肿瘤标志物之一， 在肿瘤的发生和转移过程中有十分重要的作用[5]。肿瘤状态时， 癌细胞分泌CEA进入血液和淋巴循环， 因此肿瘤患者血清中CEA含量可见不同程度的升高。本研究表明， 肺癌患者血清CEA水平明显高于健康对照组， 并且在肺腺癌中的阳性率达到75%， 在鳞癌和小细胞肺癌中的阳性率较低， 分别为26%和24%， 因此CEA可作为肺腺癌的辅助性诊断指标之一。
NSE是一种糖酵解酶， 为烯醇化酶的同工酶， 存在于中枢、周围神经组织和神经外胚层起源的恶性肿瘤中， 小细胞肺癌是一种神经内分泌起源的肿瘤， NSE作为小细胞肺癌的血清肿瘤标志物具有较高的敏感度和特异度[6]。本研究结果显示NSE在小细胞肺癌中的阳性率为71%， 在鳞癌和腺癌中的阳性率较低， 分别为22%和25%， 也证明了NSE在鳞癌和腺癌的诊断中意义较低， 可作为小细胞肺癌的辅助性诊断指标之一。
CYFRA21-1是细胞角蛋白19的片段， 为正常及恶性的上皮细胞支架蛋白， 主要分布在单层上皮细胞， 在上皮组织来源的肿瘤组织中的含量明显增高， 是非小细胞肺癌较敏感的肿瘤标志物[7]。本研究观察到CYFRA21-1在肺鳞癌中的阳性率为78%， 其次是肺腺癌， 阳性率为54%， 在小细胞肺癌中的阳性率很低， 与文献报道一致。
SCCA为鳞状细胞癌相关抗原， 是用单克隆技术从肿瘤相关抗原TA4提纯出的一个糖蛋白片段， 本研究观察到SCCA在肺鳞癌中的阳性率为67%， 在腺癌和小细胞癌中的阳性率均较低。
本研究结果显示4种肿瘤标志物在肺癌患者血清中的含量均明显高于健康对照组， 差异具有统计学意义（P<0.05）， 表明这4种肿瘤标志物的检测在肺癌的临床诊断中均有一定的应用价值。但单项检测的阳性率均不高， CEA仅在肺腺癌中阳性率较高， NSE可作为小细胞肺癌的辅助性诊断指标之一， CYFRA21-1在肺鳞癌中的阳性率较高， SCCA是具有较好特异度的鳞癌标志物。而这4种肿瘤标志物联合检测后在各组织类型的肺癌中均具有较高阳性率。研究也表明， 它们作为单一诊断指标应用于临床具有一定的特异性， 但灵敏度和准确度均不理想， 联合检测后提高了灵敏度和准确度， 有利于肺癌的早期诊断和治疗。
参考文献
[1]代敏， 任建松， 李霓， 等.中国2008年肿瘤发病和死亡情况估计及预测 . 中华流行病学杂志， 2012， 33（1）：57-61.
[2]Hu W， Chen H， Shi Z， et al. Dual signal amplification of surface plasmon resonance imaging for sensitive immunoassay of tumor marker. Anal Biochem， 2014， 4（453）：16-21.
[4]陈建忠， 顾利江. 肺癌患者血清CEA、NSE、CA19-9、VEGF检测的临床意义.中国现代医生， 2011， 49（8）：28-29.
[5]Canbay E， Ishibashi H， Sako S， et al. Preoperative carcinoembryonic antigen level predicts prognosis in patients with pesudomyxoma peritonei treated with cytoreductive surgery and hyperthermic intraperitoneal chemotherapy. World J Surg， 2013， 37（6）：1271-1276.
[6]Pujol JL ， Boher JM ， Grenier J， et al. Neuron specitic enolase and prognosisof non-small cell lung cancer： prospective study in 621 patients. Lung Cancer， 2001， 31（3）：221-228.
在建筑工程中，精确的工程测量对于工程建设来讲是不可忽视的部分，而受到内外因素的作用，工程测量会出现精度不足，这会制约工程测量的发展，并直接对工程建设造成影响。下面是我带来的关于工程测量 毕业 论文的内容，欢迎阅读参考!
试谈建筑工程测量常见错误
摘要:本文根据工程测量技术特点，针对建筑工程测量的任务及作用，对建筑工程测量工作过程中比较常见的错误及对测量过程中，避免出现错误的有效 措施 进行了分析。
关键词:工程测量测量技术;原因;措施
1工程测量技术特点
工程测量是一个过程操作，是施工质量的根本所在。在整个施工阶段，工程测量起到了非常重要的作用。众所周知，测量放线为工程施工开辟了道路，提供了方向。准确、周密的测量工作不但关系到一个工程是否能顺利按图施工，而且还给施工质量提供重要的技术保证，为质量检查等工作提供 方法 和手段。
2建筑工程测量的任务及作用
2.1要明确建筑工程测量的任务
建筑工程测量是测量学的一个重要组成，它研究建筑工程在勘测、设计、施工和管理各阶段进行的各项测量科学、工作理论和方法的科学。其主要任务为把工程建筑地区各种地面物体的位置和形状，以及地面的起伏状态，用各种图例符号，依照一定的比例尺绘制成地形图，或者用数字表示出来，为工程建筑的规划设计提供必要的图纸和资料。反过来，也可以根据施工的需要把图纸上已设计好的建(构)筑物的平面位置和工程的设计要求，以一定的要求在现场标定出来，作为施工依据，并在工程施工过程中进行一系列的测量工作，以衔接和指导各工序间的施工.同时在施工过程中对建(构)筑物进行变形观测，为设计、施工提供重要的科学依据。
2.2要认识测量工作的作用
建筑工程测量它服务于建筑工程建设的每一个阶段，贯穿于建筑工程的始终。从场地平整、建筑物定位、基础施工，到建筑物构件的安装等，都需要进行施工测量，才能使建筑物、构筑物备部分的尺寸、位置符合设计要求。
3建筑工程测量工作过程中比较常见的错误
3.1轴线定位错误
在测量工作过程，轴线定位的错误会给工程造成严重的影响，会使整体建筑物的定位产生错误，导致规划布局以及前期的设计工作全部否定，造成极大的经济损失和社会影响。
3.2特征点定位错误
造成错误的因素较多，因建筑物特征点测量定位的过程比较繁琐，出现各种各样的错误在施工中很常见，如在基础开挖之前发现问题，通常都可以补救，如在基础开挖后发现问题，则处理和补救比较困难。总之，无论怎样，造成的经济损失将较大。
3.3造成测量放样错误的原因
造成测量错误的原因很多，主要可分为要几种:
(1)用地红线、建筑红线与设计图纸的相关位置错误。有的工程项目，为了赶施工进度，建筑施工单位在施工图纸还没有进行审核的情况下就开始进行施工，这样往往会出现建筑物放样整体移位的错误。因为设计资料的错误，从而导致测量放样的错误。
(2)坐标转换产生的错误。征地红线通常采用的是1954年北京坐标系或地方独立坐标系，而施工设计图通常采用的是施工坐标系，所以在建筑物放样前，必须对相关坐标进行转换计算，转换计算过程中，很容易出现错误。因为坐标计算错误，从而导致测量放样的错误。
(3)因设计总平面图与建筑施工图不一致而产生的错误。建筑物放样时，测量人员根据设计总平图放样轴线点，而施工图有时会出现和设计总平图不一致的情况。放样过程中，经常出现这类错误，所以这点要引起我们的高度重视。
(4)现场放样时，计算错误及距离丈量错误。因为建筑基础施工受天气、场地及其他因素的影响，可能会要求实时测量定位，由于时间紧，任务重，往往会出现计算错误，距离丈量错误等。(5)因测量仪器等设备故障而产生的错误。测量仪器出现故障，计算器的功能设置不当或损坏，在测量计算前没有校核都可能造成错误。
4测量过程中，避免出现错误的有效措施
4.1明确建筑物定位测量的内容
建筑物的定位是根据设计所给定的条件，把建筑物四周外廓主轴线交点(称角桩)，测设到地面上，作为测设建筑物桩位轴线的依据，通常被称为建筑物定位测量。
4.2熟悉设计资料
在测量放样之前，首先要熟悉设计资料，对设计资料的注记及相关距离等进行校核，包括用地红线、建筑红线、建筑物相对关系的校核;相邻建筑物相对关系的校核;建筑物本身尺寸标注的校核等。
4.3编制桩位测量放线图及 说明书
在熟悉资料的基础上，为便于桩基础施工测量，在作业前需编制桩位测量放线图和说明书。(1)确定定位轴线。为便于施测放线，对平面成矩形，外形整齐的建筑物通常以外廓墙体中心线作为建筑物定位主轴线，对平面成弧行，外形不规则的复杂建筑物则是以十字轴线和圆心轴线作为定位主轴线。用桩位轴线作为承台桩的定位轴线。(2)根据桩位平面图所标定的尺寸，建立和建筑物定位主轴线相互平行的施工坐标系统，通常应以建筑物定位矩形控制网西南角的控制点当做坐标系的起算点，其坐标要假设成整数。(3)为避免桩位点测设时的混乱，要根据桩位平面布置图对所有桩点进行统一编号，桩点编号应由建筑物的西南角开始，从下而上，从左到右的顺序编号。
4.4建筑物的定位
根据设计所给定的定位条件不同，建筑物的定位主要可以分为以下几种不同形式:(1)根据原建筑物定位;(2)根据建筑物施工方格网定位;(3)根据城市建设规划红线定位;(4)根据道路中心线(或路沿)定位;(5)根据三角点或导线点定位。
4.5建筑物定位矩形网测量
对建筑物定位矩形网测量，根据复杂程度、工程大小不同，一般采用下列方法:(1)定位桩法。若需要测设A、B、C、D建筑物时，需要根据设计所给定的条件，先测设出A1和B1两点，再根据A1、B1测设出C1、D1两点，然后，以A1、B1、C1、D1定位矩形网为基础测设出ABCD建筑物所有的桩位轴线。这种方法适用于一股民用建筑以及精度要求不高的中小型厂房的定位测量。(2)主轴线法。大型厂房或复杂的建筑物，由于对定位精度要求高，采用定位桩法很难保证建筑物定位要求。因为主轴线法测设要求严格，精度高，误差分配均匀，但是工作量大，一般适用于大型工业厂房或复杂建筑物的定位测量。
4.6建筑物桩位轴线及承台桩位测设
(1)桩位轴线测设的质量控制。建筑物桩位轴线测设是在建筑物定位矩形网测设完成后再进行的，以建筑物定位矩形网为基础，采取内分法，用经纬仪定线精密量距法进行桩位轴线引桩的测设。针对复杂建筑物圆心点的测设通常采用极坐标法测设。在桩位轴线测设完成后，要及时对桩位轴线间长度以及桩位轴线的长度进行检测，要求实量距离和设计长度之差，不应超过相关规范允许的误差。在桩位轴线检测满足设计要求后方能进行承台桩位的测设。
(2)建筑物承台桩位测设的质量控制。建筑物承台桩位的测设是以桩位轴线的引桩为基础进行测设的，根据地上建筑物的需要，桩基础设计分群桩和单排桩。规范规定3～20根桩为一组的称为群桩。1～2根为一组的称为单排桩。群桩的平面几何图形分为正方形、长方形、三角形、圆形、多边形和椭圆形等。测设时，可根据设计所给定的承台桩位与轴线的相互关系，选用直角坐标法、线交会法、极坐标法等进行测设。对于复杂建筑物承台桩位的测设，往往设计所提供的数据不能直接利用，而是需要经过换算后才能进行测设。在承台桩位测设后，应打入小木桩作为桩位标志，并撒上白灰，便于桩基础施工。在承台桩位测设后，应及时检测，包括本承台桩位间相对关系的检测，以及相邻承台桩位间相对关系的检测，检测结果均应符合相关规范的要求。
4.7检验校正
建筑物放样前，必须对测量仪器进行检验校正，这是保证建筑物放样精度关键。
5结束语
建筑工程测量是一门实践性很强的专业技术。技能训练是提高实践技能的重要环节，在测量中必须明确测量工作的任务和作用。只有熟知各种注意事项，进行正确的指挥，才能达到事半功倍的效果，并要养成认真、负责、严格，实事求是的科学态度和工作作风，要具有吃苦耐劳的奉献精神和团结协作的集体观念。
试谈工程测量课程教学改革
摘要:随着科学技术的进步,工程测量技术快速发展、测量产品不断翻新,现有的工程测量教学模式已经无法满足企业对人才的需求。因而,相应的 教学方法 、内容需要随之革新,与之呼应。本文基于非测绘专业的工程测量课程体系现状,对当前非测绘工程专业工程测量教学中存在的诸多问题进行分析,并结合该院的教学实践,初步改革探讨了教学内容、教学方法、考核方式以及师资队伍建设等方面,提出了解决当前问题的一些切实可行的做法。力求通过各个环节的完善,提高我院工程测量课程的教学质量,改进教学效果,满足市场对人才的要求。
关键词:工程测量教学改革教学实践
工程测量课程是一门实践性很强的主干课程,其理论与实践并重,更加突出技能培养。目前,该院除了面向测绘专业开设之外, 其它 专业,如:土 木工 程、勘察技术与工程、工程管理、地质学、地球物理学、资源勘查工程、地下水科学与工程等非测绘专业都开设了这门重要的专业基础课。伴随着空间科学以及信息技术的快速进步,测绘领域也开始应用一些新的理论和方法,给传统教学内容、教学方法和考核方式带来了巨大的挑战。因此,亟需重新认识和改革《工程测量》课程教学,使教学质量不断得到提升。
1课程要求与分配内容与学时
(1)通过《工程测量学》的实验教学和理论教学,需要学生达到以下几点:①对工程测量的基本技能、基本原理的掌握;②对常用测量仪器的使用方法和基本性能的掌握;③主要掌握测量、计算、大比例尺地形图的测绘、用图及一般工程的施工放样。(2)其具体教学内容与学时分配包括:绪论(2学时);水准测量(10学时);角度测量(10学时);距离测量(2学时);测量误差的基本知识(4学时);控制测量(4学时);全站仪与全球卫星系统(6学时);地形图测绘(2学时);地形图应用(2学时);施工测量(4学时)。
2教学过程中存在的问题
2.1教材内容陈旧
同过去相比,当前各高校使用的工程测量教材内容有了明显的改进,不过“重理论轻实践”的问题还存在,很少涉及到工程测量数据处理和项目实例等方面。再就是,虽然某些新仪器、新方法在教材中有所体现,但是教材内容远远不能满足实践所需。缺少测绘新技术和实用内容,直接影响了掌握全新现代测绘知识人才的培养。
2.2教学内容多,课时少
从20世纪90年代以来,测绘科学获得了空前的发展,课堂上要讲授的理论知识越来越多。然而,不断探索和改革高校教学模式的同时,普遍压缩了工程测量学教学课时数[1]。在较少的教学时间内完成工程测量课程教学任务,导致很多必要的实验不能够开展。
2.3太过单调的课程考核方式,科学性欠缺
理论与实践紧密结合是工程测量这门课最主要的特点。在理论和实践考试时,传统的考核方式通过学生平时表现、卷面成绩以及 实习 报告 等进行综合评定,但学生平时的作业、实习报告等抄袭现象普遍存在,考核太过形式化,不能很好地反映出教学效果。
2.4学生上课积极性不够
90后的大学生们主动性较为缺乏。上课出勤率低、积极性不高、对所学知识缺乏内在追求的强烈动力。此外,工程测量这门课教学内容多、课时少这一问题又需要授课教师在有限的时间里不断补充新的授课内容。因此,如何提高学生课堂学习效率,激发学生学习热情成了一个亟需解决的问题。
3《工程测量》课程改革措施
3.1结合专业特点确定教学内容侧重点
目前,很多专业如资源勘查、土木工程、地质工程等都开设了工程测量这门课程。因此,在进行教学内容安排时应结合专业特点,有重点、有取舍的进行工程测量基础知识的教授。比如,土木工程专业应侧重于对于角度、高程、距离及点位的施工放样测量和线路测量,以及测量新技术在土木工程测量中的应用部分的讲授;地质及资源勘查专业应以地形图测绘和应用等内容为侧重点[2],而对于内业计算的要求可以适当降低。
3.2重视实践教学
作为一门服务于工程的应用学科,工程测量与工程施工的许多内容关系密切。所以,工程测量课程教学中重要的教学环节就是《工程测量》实习,可以让学生综合应用所学的知识。经过实习,学生对所学知识理解得更加深入和透彻,达到独立进行施工放样、高程控制、地形测绘等基本测量技术的目的,是加深理论教学、培养学生综合能力的一种重要途径。不过,测量实习教学还有很多的不足,主要包括设计的实习内容和工程建设结合的不是很好、实习课时太短、测量仪器不够先进等。因此,需要不断加大对实习设备的投入力度,使仪器使用率提高,引导学生通过课余时间加强对实习内容的训练。
另外,加强校企合作,设立一些实际的实践基体,或是让学生到生产一线去实习锻炼。学生可以通过寒暑假到企业去实习,这样就会学到施工放样、数字测图等工程测量施工中一些重要的实践内容。通过实践学习,学生才能更好地理解和掌握理论知识,从而很好地提高自身的综合能力水平。对于非测绘专业的学生来说,培养专门从事测绘任务和测绘科研人才的是其目的,而是让学生学习工程测量学的基本知识、基本理论,从而掌握各种常规测绘仪器和测量方法,因此在学校里面建立实习基地较为合适。对各专业的实验实习内容的区别进行重点考虑,对学校现有资源进行充分利用,使校内测量实习基地建立的更加合理、高效,以便实验实习的教学效果得到更好的提高[3]。
3.3教学方法改革实践
工程测量教学的主要形式是课堂教学和课间实习相结合。在教学方法上,应重点培养学生的实际工作能力。“填鸭式”、“满堂灌”等教学模式已经不再适合工程测量教学,这就需要教师在教学过程中,针对教学内容和对象的不同,不断改进教学方法,从而提高学生的学习兴趣和启发学生思维。
3.3.1理论教学方法改革实践
面对教学内容不断增加,而测量课时太少的问题,需要教学方法以及教学技巧灵活多变,从而使课堂教学质量得到提高。例如,在上课的时候,老师除了使用黑板书写外,还可以多借助现代多媒体技术进行教学。现在测量仪器品种甚多,更新迅速,而多数院校经费不足于购买一些品牌的测量仪器。遇到这样的情形,就可以通过网络或者是仪器厂家获得相关的新仪器图片以及介绍,让学生对此有所了解。此外,工程测量课程教学中,如测量仪器操作等内容的讲授比较抽象,对从未接触过仪器的学生,讲授内容一般难以理解。如果把一些理论课直接搬到实验室去上,可以使学生能够对测量仪器的基本构造和基本操作方法更好地掌握。
比如说,对水准仪的基本构造和操作进行介绍时,可以一边讲授基本知识,一边让学生以小组为单位,近距离观察仪器的构造并简单进行操作。此外,还可以将以往学生所做的实训操作时最容易犯错的一些地方播放出来进行强调,避免学生犯错。结合实际工程,对测图和放样部分组织学生去参观测量,从而激发他们的学习兴趣。而对于“仪器的检验与校正”一课,通常做法是通过教师讲解以及录像解说,让学生进行了解。但由于教师单方面讲授时间过长,导致课堂气氛沉闷,学生听课效果不佳。如果可以利用已淘汰的陈旧仪器,让学生进行实际操作,将对提高学生课堂兴趣及提高教学质量有很大帮助。
3.3.2实践教学方法改革实践
作为实践性很强的专业技术基础课,工程测量必须要有丰富的实践教学,将理论联系实际,才能达到教学目的。但客观上测量实习是很辛苦的,非测量专业学生对测量实践大多不是很重视,只是应付了事,起不到很好的效果。为确保实训教学的效果,应该将测量仪器操作技能作为该门课程期末考核的重点。为了激发学生的学习兴趣,还可以将测量实习工作与大学生测绘大赛活动相结合,通过各种方法,使学生对完整的工作情境以及过程深有体会,并通过提出、分析和解决问题来实现对知识和技能的关联。同时,还可以结合实训内容,组织学生到实际工地进行实践操作,以提高解决实际问题的能力。此外,为了方便学生有更多的机会接触仪器,要把测量实验室建成开放性实验室,本校学生可凭学生证,在指定的时间内借领仪器[4]。
3.4完善期末考核制度
科学合理的考核方法将极大地激发学生学习的主动性,使学生能够充分地融入到工程测量课程的学习中来,保证教学质量。通常工程测量的期末考核较偏重于笔试部分,但由于一般笔试考核内容大多以教材为中心,促使学生只注重对理论知识的学习,不重视实际操作能力的练习。所以,应该加大对平时表现和实践操作在考核中的比例,使学生不仅要掌握知识,还要懂得如何灵活运用所学知识,从而提高他们的动手操作能力。在具体的动手能力测试中,加入仪器构造、计算等方面的内容,将基础知识和动手能力有机结合。
3.5师资队伍建设的改革
在教学活动中发挥主导作用的是老师,其直接影响到教学效果的好与否。当前测绘理论的不断完善,测量仪器、设备的推陈出新要求教师不得不紧跟快速发展的测绘科学技术新形势。该院大多数从事工程测量教学的青年教师多数是没有走出校门的,必要的工程实践 经验 较为缺乏。有必要定期派一定数量的教师去施工单位进修,来提高自身水平[5]。此外,要广泛开展教研、教改及学术交流等活动,发挥骨干教师及老教师的“传、帮、带”作用,促进教师教学水平的提高。
4结语
工程测量课程的教学,是着重培养学生解决实际工程问题的课程。随着测绘新技术的迅速发展,就要求任课教师深入探讨工程测量教学改革。通过对教学内容的调整、教学方法的改进、考核制度的完善、实践教学的加强等系列教学改革举措,有利于学生学习和解决实际问题能力的进一步提高,最终培养出具有实践创新能力的高素质人才。
角点是图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作用。对灰度图像、二值图像、边缘轮廓曲线的角点检测算法进行综述,分析了相关的算法,并对各种检测算法给出了评价。角点检测特征点； 综述中图法分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1001-3695(2006)10-0017-03Survey on Corner DetectionZHAO Wen?bin, ZHANG Yan?ning(Key Lab. of Shanxi Province Computer Graphics, College of Computer, Northwestern Polytechnical University, Xi’an Shanxi 710072, China) Abstract:Corner is important feature in the analysis and understanding of images or computer graphics. This paper attempt to summarize corner detection method in gray?level image, binary image and curve of edge, also to compare with many property of corner detection algorithm.Key words:Corner Detection; Feature Point; Survey角点没有明确的数学定义,但人们普遍认为角点是二维图像亮度变化剧烈的点或图像边缘曲线上曲率极大值的点。这些点在保留图像图形重要特征的同时,可以有效地减少信息的数据量,使其信息的含量很高,有效地提高了计算的速度,有利于图像的可靠匹配,使得实时处理成为可能。其在三维场景重建、运动估计、目标跟踪、目标识别、图像配准与匹配等计算机视觉领域起着非常重要的作用。角点检测算法可以说各种各样。一般使用者仅仅要求得到一个准确的角点检测结果或该检测算法易于编程实现,满足实际后续匹配等应用需要。本文对角点检测按检测目标进行分类,对各种类下的检测算法逐一进行归纳分析。
你好，希望我们可以帮你。相关资料在知网，万维网能查到资料。论文不会写，最关键的是要把心态放正，一步步来，多看点范文，看看别人怎么写的，食品安全与检测方面论文是我们特长，我们的服务特色：支持支付宝交易，保证你的资金安全。3种服务方式，文章多重审核，保证文章质量。附送抄袭检测报告，让你用得放心。修改不限次数，再刁难的老师也能过。
食品快速检验检测技术以其简捷性和便携性两大优势得到了快速发展。 下面是我为大家整理的食品快速检测技术论文，希望你们喜欢。
食品的快速检验检测技术
摘要：食品安全已成为社会关注的焦点问题。文章介绍了目前常用的食品安全快检技术，并展望了其发展方向。
关键词：食品安全 快检 技术综述
引言
食品安全(food safety)是指食品无毒、无害，符合应当有的营养要求，对人体健康不造成任何急性、亚急性或者慢性危害。俗话说“民以食为天”，食品安全关系到人民群众的身体健康和生命安全，关系到社会和谐稳定，而近年来食品安全问题层出不穷，加了吊白块的面粉，有毒的大米，注了水的鸡肉，掺了石蜡的火锅底料，硫酸泡过的荔枝，以及假酒假烟假蜂蜜劣质奶粉充斥着市场，真让老百姓担心起这片“天”。因此，对食品的生产、加工和销售环节实施监测监控势在必行，食品安全分析检测技术应运而生。
传统的食品安全分析检测技术主要是指化学分析法和大型仪器检测法，相对成熟。但它们的操作只能局限于实验室，操作复杂，耗时长，不能满足对食品质量安全实时监督掌控的需求，尤其在突发事件时，快速检验检测技术以其简捷性和便携性两大优势得到了快速发展。
1、食品快速检验检测技术的研究现状
1.1 化学速测技术
化学速测技术主要是根据待测成分的某些化学性质，将样品与特定试剂发生水解、氧化、磺酸化或络合等化学反应，通过与标准品的颜色比较或特定波长下的吸光度比较，以获得检测结果，通常也成为化学比色分析法。
利用普通化学原理的速测法主要包括检测试剂和试纸，随着检测仪器的不断发展，国内外均已有与测试剂相配套的微型光电比色计。针对试纸检测的仪器也有报道，如硝酸盐试纸条[1]，主要是将硝酸盐还原为亚硝酸盐，在弱酸性条件下与对氨基苯磺酸重氮化后，和N-1-盐酸萘乙二胺偶合形成紫红色染料，试纸变色，插入检测仪读数即可。德国默克公司生产的与试纸联用的光反射仪技术相对成熟，国内尚无商品化仪器问世。
利用生物化学原理的速测法主要应用于微生物的检测，商品化成品以美国3M公司的PerrifilmTM Plate系列微生物测试片为代表，在检测金黄色葡萄球菌时，只需要测试片与确认片配套使用即可。测试片有上下两层薄膜组成，下层的聚乙烯薄膜上印有网格，便于计数，同时覆盖着含有特异性显色物质和抗生素的培养基，若样品中含有金黄色葡萄球菌，无须增菌，直接接种纸片培养24h后便可观察到显示出特殊颜色的菌落;确认片与测试片相似，只是含有不同的特异性显色物质，将有疑似菌落的测试片影印到确认片后，培养1-3h即可观察，不需进行繁琐的生理生化鉴定。而常规的Baird-Parker平板计数法耗时长达78h。
1.2 酶抑制速测技术
酶抑制速测技术主要用于食品中农药残留和重金属的快速检测。这些物质可通过键合作用造成酶的化学性质和结构的改变，产生的酶-底物结合体会发生颜色、吸光度或者pH值的变化，通过测定这些变化以达到定性或定量检测的目的。根据检测方式的不同，可分为试纸法、pH计法和光度法。相比而言，试纸法成本低、操作简单，更易于推广。它主要是将酶和底物分别固定在两张试纸片上，当样品中有待测组分时，会对酶产生抑制作用，两张试纸片接触后，酶和底物结合便会发生显著地颜色变化，比较适合农贸市场和超市等一些食品集散地的实时安全监管。由于该方法的检出限和保存性等方面的局限，只适用于初筛检测[2]。
1.3 生物传感器速测技术
生物传感器技术是利用生物感应元件的专一性，按照一定的规律将被测量转换成可用信号，使这种信号强度与待测物浓度形成一定的比例关系，具有快速、灵敏、高效的特点，是目前食品安全检测技术的研究热点，广泛应用于食品中农药残留、兽药残留等方面的检测，与传统的离线分析技术相比，它更适应于在复杂的体系内进行快速在线连续监测，在现场快速检测领域有着不可逾越的优势，按照传感器类型又可分为免疫传感器、酶传感器、细胞传感器、组织传感器、微生物传感器等等。
免疫传感器是在抗原抗体结合免疫反应的基础上发展起来的生物传感器。利用压电免疫传感器检测食品中常见肠道细菌时，通过葡萄球菌蛋白A将肠道菌共同抗原的单克隆抗体宝贝在10MHz的石英晶体表面，以大肠菌群为例，响应值可达10-6-10-9。
1.4 免疫速测技术
免疫速测是利用抗原抗体的专一、特异性反应建立起来的方法，根据选用的标记物可分为放射免疫检测、酶免疫检测、荧光免疫检测、发光免疫检测、胶体金免疫检测等。酶联免疫吸附检测法是应用较为广泛的一种免疫速测技术。它将酶标记在抗体/抗原分子上，形成酶标抗体/抗原即酶结合物，抗原抗体反应信号放大后，作用于能呈现出颜色的底物上，可通过仪器或肉眼进行辨别。目前，黄曲霉毒素酶联免疫试剂盒已广泛应用于食品检测中。
1.5 分子生物学速测技术
聚合酶链式反应(PCR)是近年来分子生物学领域中迅速发展并运用的一种技术，在食品检测中主要用于微生物的检测。它利用是否能从待测样品所提取的DNA序列中扩增出与目标菌种同源性的核酸序列来判定是否为阳性，该方法从富集菌体、提取遗传物质、PCR扩增到电泳、测序鉴定，可控制在24h，而致病菌的传统培养检测至少需要4-5天。
随着研究的逐深入，由PCR技术派生出的实时荧光PCR法、DNA指纹图谱法、免疫捕获PCR法、基因芯片法等也逐步得到了应用。基因芯片技术可以在很小的面积内预置千万个核酸分子的微阵列，利用细菌的共有基因作为靶基因，选用通用引物进行扩增，利用特异性探针检测这些共有基因的独特性碱基，从而区分出不同的细菌微生物。该法特异性强、敏感性高，可实现微生物检测的高通量和并行性检测。
2、食品快速检验检测技术的发展方向
食品安全快检法以其简捷性和便携性两大优势得到了快速发展，但缺点也显而易见，需要完善的地方依然很多：
2.1 简单 速检验检测技术往往是由一些非专业技术人员使用，因此，检测方法采样、处理、检测、分析等各个环节简单、易行是该方法的一大发展趋势。
2.2 准确 检法前处理简单，势必导致待测样品纯度不高，基体干扰大。因此，在今后方法的研究中，应更多关注与如何避免假阳性结果，尤其是在分子生物学速测法中，增强靶基因的特异性、引物的特异性、排除死菌体造成的假阳性应得到进一步探索。
2.3 便携 着微电子技术、智能制造技术、芯片技术的发展，检测仪器应向微型化、集约化、便携化方向发展，以满足更多的现场、实时、动态的检测要求。
2.4 经济 测成本的高低直接决定着检测技术能否得到广泛的推广和应用，如何在确保又好又快的检测基础上，尽最大可能的降低成本也是今后的研究方向。
2.5 标准化前，我国尚未制定出与食品安全快速检测技术相关的标准和规范，这也阻碍了快检法的推广和应用。随着技术的提高和检测中对快检法的需要，应及时制定出相关标准规范以增强快检结果的认可性和权威性。
参考文献
[1]房彦军，周焕英，杨伟群。试纸-光电检测仪快速测定食品中亚硝酸盐的研究【J】解放军预防医学杂志，2004，22(17)：18-21
[2]易良键。食品安全快速检测方法的应用和研究【J】中国信息科技，2012，3：46
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食品卫生安全(摘要〕 食品安全问题举国关注，世界各国政府大多将食品安全视为国家公共安全，并纷纷加大监管力度。2004年9月1日，国务院发布了《国务院关于进一步加强食品安全工作的决定》，决定采取切实有效的措施，进一步加强食品安全工作。食品安全涉及多部门、多层面、多环节，是一个复杂的系统工程。从当前来看，应尽快建立健全：食品安全法律体系；统一协调、权责明晰的监管体系；食品安全应急处理机制；完整统一的食品安全标准和检验检测体系；食品安全风险评估评价体系；食品安全信用体系；食品安全信息监测、通报、发布的网络体系；中介及研究单位的推动体系等九大体系，促进食品安全水平的全面提高。〔关键词〕 食品安全； 体系建设；监管民以食为天。食品是人类赖以生存和发展的最基本的物质条件。在我国国民经济中，食品工业已成为第一大产业。根据有关资料显示，1993年至1998年，我国食品工业总产值由3430亿元增至6000亿元，平均每年递增12％。2003年我国食品工业总产值更是首破12000亿元，远远超过汽车工业总产值9400亿元的水平。但是全球及我国接连不断发生的恶性食品安全事故却引发了人们对食品安全的高度关注，也促使各国政府重新审视这一已上升到国家公共安全高度的问题，各国纷纷加大了对本国食品安全的监管力度。2003年4月16日，我国国家食品药品监督管理局正式挂牌，标志着我国食品安全工作迈入了综合监管与具体监管相结合的新阶段，也表明了我国政府与时俱进、切实抓好食品安全工作的决心。然而，此后有关食品安全的负面消息依然不断，通过新闻媒体的深入追踪报道，我们知道了阜阳劣质奶粉、重庆火锅石蜡底料、太仓劣质肉松、山东"掺肥"龙口粉丝……。据媒体报道，《中国青年报》社会调查中心新近完成的一项有关食品安全的调查显示，近期频发的食品安全事件引起了公众的广泛关注，82％的公众表示，这些事件"肯定会" 引发自己对周围食品安全问题的担心，13％的人表示"可能会"。我国目前的食品安全监管较发达国家而言，起步较缓、问题较多，造成我国食品安全问题屡禁不绝的重要原因还是在于我国食品安全缺乏完整的保障体系。我们认为，在今后较长的一段时间里，我国应当把在整体上建立我国食品安全的保障体系作为食品安全工作重点和战略目标来实现。一、基本建立和逐步完善我国食品安全法律体系据我们初步统计，1949年至今，我国部级以上机关所颁布的有关食品安全方面的法律、法规、规章、司法解释以及各类规范性文件等多达840篇。其中基本法律法规107篇、专项法律法规683篇、相关法律法规50篇；文革前（1966年5月前）7篇、改革开放前（1978年12月前）1篇、改革开放后（1978年12月后）832篇。国务院于1979年8月28日发布了《中华人民共和国食品卫生管理条例》（现已失效），全国人大常委会于1982年11月19日发布了《中华人民共和国食品卫生法（试行）》（现已失效），全国人大常委会于1995年10月30日发布了现行有效的《中华人民共和国食品卫生法》（以下简称"《食品卫生法》"），这3个法律规定从法律层面上相继构成了我国改革开放后食品安全法律体系的核心，对我国的食品安全起到了重要的、不可替代的作用。但随着经济社会及科学技术的快速发展和人们对食品安全问题认识的不断深化，我国目前的食品安全法律体系有些方面已经不能适应当今食品安全形势的发展需要，作为食品安全法律体系的核心，《食品卫生法》对体系内其他法律法规、规范性文件的指导作用也有所降低。主要原因包括：第一，《食品卫生法》等法律法规所调整的范围过于狭窄。《食品卫生法》第四条规定："凡在中华人民共和国领域内从事食品生产经营的，都必须遵守本法。"从此条可以看出，《食品卫生法》的"食品"概念是狭义的，并没有包括种植、养殖、储存等环节中的食品以及与食品相关的食品添加剂、饲料及饲料添加剂的生产、经营或者使用。而食品安全问题本身涵盖了从农田到餐桌的全过程，法律应当反映出食品在这个过程中的整个生物链条，仅对食品生产经营阶段中发生的食品安全法律关系进行调整使得该法出现了较大的法律监管盲区，从而造成了政府部门对饲料中加入瘦肉精、农药大量残留、滥用抗生素、食品储存污染等诸多问题的监管滞后和监管不力。第二，《食品卫生法》确定的执法主体职责与现实情况有所脱节。根据该法第三条的规定："国务院卫生行政部门主管全国食品卫生监督管理工作。国务院有关部门在各自的职责范围内负责食品卫生管理工作。"而1998年机构改革之后，我国食品监管主要由国家食品药品监督管理局、公安部、农业部、商务部、卫生部、国家工商行政管理局、国家质量监督检验检疫总局、海关总署等多个部委共同按职能分段监管，已形成了食品安全多部门的监管体制。2004年9月1日颁布的《国务院关于进一步加强食品安全工作的决定》再次对有关部委的职责分工加以调整和明确。《食品卫生法》关于执法主体职责的内容应当顺应现实的改变做出相应的调整。第三，食品安全法律体系的内容比较单薄，对经济社会和科技发展所导致的食品安全的新情况、新问题大多尚未涉及。和经济发达国家的食品安全法规相比，我国缺少一系列保障食品安全的重要制度。例如食品安全应急处理机制、食品安全风险评价制度、食品安全信用制度以及食品安全信息发布制度等。同时，我国食品安全法律体系对"食品安全"等最重要最基本的概念尚未有明确的法律定义。第四，食品安全法律责任的规定不严、衔接不顺、内容不全。以食品安全法律体系的核心《食品卫生法》为例，对违反该法规定，食品生产经营过程不符合卫生要求的，责令改正，给予警告，可以处以五千元以下的罚款；拒不改正或者有其他严重情节的，吊销卫生许可证。食品卫生是食品安全最基本的要求，对违反卫生规定的当予重罚。然而根据该法，在一般违法情况下，除了责令改正和警告之外，五千元以下的罚款落在执法机关的自由裁量范围之内，且不说罚款的上限太低，如此"可以"也为追究违法者的行政责任创造了迂回的空间，极有可能连区区五千元以下的罚款也不了了之。类似的规定总和起来，执法不力也就难免了。再如，《食品卫生法》第三十九条规定：违反本法规定，生产经营不符合卫生标准的食品，造成严重食物中毒事故或者其他严重食源性疾患，对人体健康造成严重危害的，依法追究刑事责任。而根据《刑法》第一百四十三条的规定，生产、销售不符合卫生标准的食品，只要足以造成严重食物中毒事故或者其他严重食源性疾患的，即构成犯罪，依法应予追究刑事责任。两者相比较可以看出，在同一罪名上，《食品卫生法》要求违法行为具有人身伤害后果才构成犯罪，而《刑法》则强调当违法行为具有危害人身健康的危险性时即构成犯罪。两者尺度的不统一，往往会造成行政执法部门在对待"足以造成严重食物中毒事故或者其他严重食源性疾患的"上述违法行为时，仅仅因为危害结果尚未发生，就依据《食品卫生法》做出不移交司法部门追究当事人刑事责任的决定，用行政处罚代替刑事追究。法律衔接的不统一给了违法食品业主以喘息的可能，削减了法律的惩处力度，也为司法机关再度追究当事人的刑事责任造成了时间上的拖延。其主要原因是《食品卫生法》修订在前，《刑法》修订在后，这段时期内无论是食品安全问题还是国家对食品安全的关注程度均有加重之势，《刑法》的修订是顺应了当时食品安全的要求。可见《食品卫生法》的滞后性已经显现。第五，现行食品安全法律体系中尚欠缺对食品安全监管机关及其工作人员的监管职责的落实和失职责任的追究机制。综上，在建立我国食品安全法律体系的过程中，应当首先抓紧组织修订《食品卫生法》。在是否将《食品卫生法》修改为《食品安全法》的问题上，还有不同意见。我们认为，食品卫生仅是食品安全问题中的一部分，无论是从法律的名称还是从法律本身的内容考虑，食品安全法律体系都应围绕"食品安全"这一核心加以建设。建议方法有二：一种是把《食品卫生法》更名为《食品安全法》，作一次全面修订和补充；另一种是重新制订一部《食品安全基本法》，作为食品安全领域的"母法"，其基本内容至少应当包括如下方面： （1）目的：综合促进和保障食品安全。（2）定义：明确"食品"、"食品安全"等名词的法律涵义。（3）食品安全监管范围：国家对食品安全实行从农田到餐桌的全过程监管。（4）监管体制：以法律的形式提出我国食品安全基本监管框架和各方职能。（5）食品安全监管原则：确保人民身体健康，注重科学依据，控制和预防并重，公开、客观、公正，等等。（6）社会其他各阶层的食品安全责任。以食品生产经营企业为主，还包括与食品相关的行业、食品行业协会以及消费者等。（7）应急处理。（8）标准检测，含市场准入。（9）安全风险评价。（10）信用体系。（11）食品安全信息网络。（12）宣传教育。（13）行业协会、研究机构的推动。（14）法律责任。强调监管主体的违法责任、做好与《刑法》的衔接、对违法食品生产经营者设置严厉罚则。法律的尊严是执行出来的，而不是制定出来的。无论多严密、多完善的法律，还必须经由各级政府职能部门的正确施行，才能真正发挥其保障食品安全的强大规范作用。如果行政执法部门不严格执法或者出于各种原因错误地理解和适用了食品安全法律法规，那么就算这些法律法规再完善，也不能产生预期的效果。在现今的食品安全监管中，执法不力的问题不容回避。从我们了解并研究的一些案例看，有不少食品安全事故是由于失职或渎职等执法不力造成的，再加上地方保护主义，食品安全事故频发也就不足为怪了。因此，"有法不依，执法不严，违法不究"成为我国食品安全监管部门执法中的一个顽症，究其原因，不外乎是执法人员对法律法规的理解和运用能力不强、碍于情面和各方压力办"人情案"以及部分执法人员以权谋私、地方保护等等。要做到依法行政，就必须注重对执法人员的法律培训和思想道德教育、制订严密的工作纪律和内部审批程序、完善行政执法人员责任追究机制、建立大案要案领导集体决定制度，不断强化执法和执法监督，使法律法规落到实处。二、建立和完善统一协调、权责明晰的食品安全监管体系我国现今的食品安全监管体制在延续历史做法的同时，更要向管理体制卓有成效的国家学习，使监管体制相对协调集中，逐渐开创我国科学、协调的食品安全监管新模式。长期以来，我国对食品实行多头管理，一方面执法中各部门职责交叉、都可以执法，另一方面则出现模糊或真空地带，给不法分子造成可乘之机。这样就出现了我国食品安全"都管但都管不好"的局面，也为一些部门权力寻租制造了借口。2003年3月10日，国务院宣布在原国家药品监督管理局基础上组建国家食品药品监督管理局，其意图很明显，在政出多门的情况下，希望国家食品药品监督管理局能起到协调作用。但由于管理构架、职责划分、行政成本以及部门协调等诸多原因，想要在短时间内解决食品安全监管体制的问题，尚不容乐观。有学者认为，应改变多头管理，向相对集中统一的方向发展。我们认为，由于食品的产业链太长，我国的地域范围大，生产力发展水平极不平衡，不可能也不必要将食品安全的监管统一在一二个部门。当前，应重点解决食品监管职责过于分散的状况，将对食品安全监管的职能相对集中，权责进一步明晰，并通过建立一种有效率和权威的协调机制提高监管效率，降低行政成本。第一，可以考虑在现行的部际食品安全联席协调会议的管理架构上有所突破，如成立国务院食品安全委员会，以统一协调、管理涉及国家食品安全的相关部门，彻底改变目前相关行政部门各自为政、协调不力、重复管理、执法软弱的局面。国务院食品安全委员会由国务院总理或副总理出任主任，国家食品药品监督管理局、农业部、卫生部、质检局、工商总局、公安部、商务部、海关总署等相关部委领导或主管领导均成为该委员会成员（关系较为重大的正部级单位的一把手可作为委员会副主任）。委员会秘书长（或常务副主任）及委员会的办事机构或秘书处可以设在某个部委（局、办），承担该委员会的具体工作。食品安全委员会的主要职责有：（1）审议食品安全的有关法规或实施细则；（2）研究确定加强食品安全的重大政策；（3）审议全国食品安全工作的总体发展规划、计划；（4）确定需要向国务院汇报的重大议题；（5）督促规划、计划和有关重大工作的落实；（6）协调部门、地方间的食品安全工作，组织重大事故的查处；（7）指导各部门、各地区及全社会支持并参与食品安全宣传，推动食品安全健康发展。此外，各省市自治区和直辖市应当成立与国务院食品安全委员会相对应的机构。第二，进一步探索多种管理模式，将对品种的管理和"划段"管理结合起来，对能够集中的管理链条和跨度不太大的品种可由一、二部门管理起来。对于需要"划段"的管理，要明确边界和衔接的方式方法，特别是信息的沟通和共享，职能上尽可能避免交叉。三、建立较为完善的食品安全应急处理体系目前，我国在对食品的安全监管中尚未建立起较为完善的食品安全应急处理制度。从现实来看，一旦发生了食品安全事故，往往是监管部门事后仓促应对，相关部门匆匆召开联席会议，确定彼此的职责、工作分工和工作步骤。这种事后的应急处理方式已经不能及时控制原因日趋复杂的食品安全事故，也不能满足公众对政府高效处理此等事故的期望，更可能发生部门之间的互相推诿以及信息沟通的迟缓与不力。建立并不断完善食品安全应急处理机制，不仅有助于上述问题的解决，还可以加强食品安全执法部门的队伍建设。食品安全方面的应急管理过程由三阶段（事故发生前、发生中和发生后）组成，在每一个阶段，都需要建立相应的应急管理机制。应急管理机制的建立应当围绕5个主要环节进行：应急信息收集、应急预防准备、应急演习、损害控制处理以及事后恢复。因此，需要建立应急计划系统、应急训练系统、应急感应系统、应急指挥中心（包括决策者与智囊、应急处理小组和应急处理专家）、应急监测系统和应急资源管理系统。事故发生前的管理活动要努力将事故化解在爆发前。事故发生中的管理活动要注意将危害控制在最小范围内。事故发生后的管理活动重在恢复原状，汲取教训。目前，北京、安徽、淮南、沈阳等地纷纷出台了或即将出台食品安全重大事故应急预案。 不可否认，应急预案在及时控制和减轻消除食品突发事故的危害、保障人民群众的生命安全和身体健康方面能够发挥一定的积极作用。但是，食品安全应急预案不同于食品安全应急处理机制，结合前面分析，它们的主要区别是："预案"应对事后，"机制"管理事前、事中以及事后，成一系统；"预案"具有可变性，"机制"具有长期性和稳定性；"预案"以事先沟通为保障，"机制"以制度建设为保障；"预案"强调分工和职能，"机制"强调协作和职责；"预案"各地做法不一，"机制"则应全国统一，便于上令下达，下情上报。建议在各地现有的应急预案的基础上，逐步总结国内外相关经验，在国家层面上形成较为完善的、系统的食品安全应急处理机制，在全国统一执行。建立食品安全应急处理机制的前提是有法可依。因此，国家在建立食品安全应急机制的同时，应抓紧出台相关的法律法规，明确应急机制各部门及其负责人的法律责任，对主观上故意瞒报、不作为、隐瞒信息等行为，都必须追究法律责任。四、完善统一全面的食品安全标准和检验检测体系1. 尽快完善食品安全标准体系由于订标工作缺乏有效的统一协调机制，我国现有的食品安全标准在实施中暴露出不少相互矛盾的问题，比如质量标准、检验检测标准或方法不同、含量限度要求不同等，这不仅让相关食品加工生产者颇为头疼，也使得政府部门在对不少食品的监管上陷入了尴尬的境地。比如前一时期，政府有关部门在对全国黄花菜市场进行清理的过程中发现：我国没有专门针对黄花菜含硫量的鉴定标准，只能参照卫生部关于干菜类食品的卫生标准执行。按此标准，黄花菜的含硫量不能超过0.035毫克／千克。沈阳市卫生监督所正是根据这一数据对24.5吨的"毒黄花菜"进行了查处，从而引发了社会各界对"毒黄花菜"问题的广泛关注。但是，国家农业部颁布的《无公害脱水蔬菜标准》（NY5184-2002）规定二氧化硫残留量的卫生指标是不得超过100毫克/千克。由于两个政府部门对黄花菜含硫量数值的规定差之千里，造成黄花菜农们无所适从，黄花菜的生产厂商们叫苦不迭，某些执法部门盲目执法，政府的监管效率也大打折扣。这一问题最终引起了国务院总理的高度重视，2004年8月9日，卫生部发布2004年第16号公告，扩大了焦亚硫酸钠和硫磺的使用范围和使用量，制定了黄花菜中二氧化硫残留标准不得超过200毫克/千克的新规定，至此黄花菜的含硫量标准终于统一。综上所述，我国的诸多食品安全标准以及标准的检验检测方法已经到了全面清理、修改和完善的阶段。目前，我国食品相关标准分为国家标准、行业标准、地方标准和企业标准共四级标准，其中，国家标准和行业标准均有1000余项。当前，我国食品标准体系存在的主要问题是，总体水平偏低，国家标准、行业标准、地方标准之间存在着交叉、矛盾或重复，重要标准短缺，标准的前期研究薄弱，部分企业标准低于相应的国家标准或行业标准，部分标准的实施状况较差，甚至强制标准也未得到很好的实施。我国的食品安全标准和发达国家及国际组织相比接轨程度不够，从而导致标准的可信度在国际上不高。1961年召开的第十一届粮农组织大会和1963年召开的第十六届世界卫生大会均通过了创建食品法典委员会（CAC）的决议， 现今食品法典已成为全球消费者、食品生产和加工者、各国食品管理机构和国际食品贸易唯一的和最重要的基本参照标准。虽然我国1986年就已正式成为CAC成员国，但对食品法典的研究、评估与应用工作开展的并不十分理想。CAC标准都是以科学为基础制定出来的，如能在当前食品安全标准体系建设中选择适合我国国情的食品标准，通过参照遵循这些标准，将国内食品标准尽快与CAC标准接轨，既可避免重复性工作，又可节省大量财力。近期，国家质量监督检验检疫总局和国家标准化委员会根据《国务院关于进一步加强食品安全工作的决定》的要求，开始组织实施食品标准的制订及修订，这一重要的基础工作的开展将对提高我国食品安全水平有着非常重要的作用，将会大大提高我国食品安全水平。2. 加大对食品检测检验研究和应用的投入在实行从农田到餐桌管理的食品安全保障体系中，检测工作应当紧随标准的修订不断完善。检测工作作为食品原料、生产加工过程、运输以及市场销售等环节中内部自我监控和外部监督检查的重要手段，直接影响食品的质量和安全。随着食品中安全卫生指标限量值的逐步降低，对检测技术提出了更高的要求，检验检测应向高技术化、速测化、便携化以及信息共享迈进。设置系统的食品检测机构并使之逐步社会化、建立科学的检测质量保证体系以及加强检测技术储备和人员储备是从总体上提高我国食品检测能力的重要举措。"十五"期间，国家对食品安全检测检验的研究投入了一定的资金，但从客观要求来看，"十五"期间还应进一步加大投入，特别是对于快速检测技术研究的投入，并尽快将研究成果转化成具体应用。食品安全标准和检验检测体系的统一完整，将为我国大力开展的食品市场准入制度和对食品安全一系列的监管提供有力的技术支持。