激光跟踪多站分时测量毕业论文

激光跟踪多站分时测量毕业论文

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由于激光发散性很小，测距精度高，人们在几十年前就开始用激光干涉仪来测距离。进而用它测直线度和角度，特别在较长距离的测量中发挥了它的优势。但是激光干涉仪使用时要求找好准直，如果干涉镜或反射镜偏离了激光光轴，那么就出错，而且不能断光再续，必须重新再来，甚至中间有东西当一下光也是如此。这些限制了它在空间坐标测量中的应用，另一方面激光终究是一个测长的工具，要用来做空间测量则必须寻求其他的定位装置。中文名：激光跟踪仪外文名：Laser Tracker System 类    别：大尺寸测量仪器 适用领域：工业测量系统 基本内容 激光跟踪测量系统（Laser Tracker System）是工业测量系统中一种高精度的大尺寸测量仪器。它集合了激光干涉测距技术、光电探测技术、精密机械技术、计算机及控制技术、现代数值计算理论等各种先进技术，对空间运动目标进行跟踪并实时测量目标的空间三维坐标。它具有高精度、高效率、实时跟踪测量、安装快捷、操作简便等特点，适合于大尺寸工件配装测量。激光跟踪测量系统基本都是由激光跟踪头（跟踪仪）、控制器、用户计算机、反射器（靶镜）及测量附件等组成。激光跟踪测量系统的工作基本原理是在目标点上安置一个反射器，跟踪头发出的激光射到反射器上，又返回到跟踪头，当目标移动时，跟踪头调整光束方向来对准目标。同时，返回光束为检测系统所接收，用来测算目标的空间位置。简单的说，激光跟踪测量系统的所要解决的问题是静态或动态地跟踪一个在空间中运动的点，同时确定目标点的空间坐标。T-Probe在测头中心放置了反射镜，同时按一定的阵列分布了10个红外发光二极管，这样就反映了T-Probe的6个位置参数，进而根据给定的参数给出测头探针针头中心的坐标。这就可以用此探针来对被测对象进行测量。T-Probe的发明使隐蔽处测量成为可能，尤其是对方向姿态的测量大大扩展了激光跟踪仪的应用，例如可以用于机器人姿态的动态测量。T-Probe不但能进行单点测量亦可以扫描方式采集云点。T-Probe、T-san、T-Cam均可以和现有激光跟踪仪集成以扩展原有的功能。激光器要放在激光器的主机体内,全封闭,平衡设计，光束通过光纤传送，无反射镜（避免反射镜因经过运输而产生微小的位移就需要长的校准时间），光纤具有稳定性好,制造精度高，激光光路部分全程完全密封，可靠性好，响应速度快。在直角坐标系、圆柱坐标系及球坐标系中唯有球坐标系是只要求长度量的，其他两个角度量完全可以用现代精密的角度编码起器完成 内置综合气象站，能够测量环境温度、湿度、和气压，并自动补偿环境误差，保证设备的精度及稳定性. 控制器还可外接八个温度传感器（控制器上带八个接口）,可对测量现场或大工件附近温度的变化误差进行自动补偿。 强强组合 TrackerArm 对于大型零件中的局部复杂测量,可结合测量臂来对跟踪仪进行隐藏点的补充测量,完全脱离激光束真正意义上的6自由度测量,并且能实现在同一坐标系下生成测量数据.能实现干涉仪测量、干涉与绝对相辅测量和真正绝对测量的选择，独立的2路激光系统。在ADM（绝对测量）模式下，能够实现高精度，高效率的扫描测量。 为了保证机器的热稳定性，光学仪器、电子仪器和激光源不得集成在同一空间，并且在激光头部要有散热孔. 主机配备3个跟踪器安装复位器TMR,可同时放置3个(”,”,”)反射镜标靶,为了提高稳定性,此复位器必须是跟踪仪主要构件的一部分,不得使用螺栓固定。 其内置电子水平仪，可以自动进行水平面的测量，也可以实现对工件的调平。 现在的三大技术，即：精度的角度编码器、续光再续和激光催生了激光跟踪仪。激光跟踪仪是一台以激光为测距手段配以反射标靶的仪器，它同时配有绕两个轴转动的测角机构，形成一个完整球坐标测量系统。可以用它来测量静止目标，跟踪和测量移动目标或它们的组合。 FARO 激光跟踪仪x系列V2版本是一个便携式的接触式测量系统，使用激光技术，满足大范围工业领域的应用，准确地测量大规模零件和机械。它具有70米的测量范围，精度高达",结构坚固，完全适用于工厂环境。 此外,FARO激光跟踪仪 X 系列V2版本有许多独特的性能表现：XtremeADM超级绝对测量：经GPS校验的XtremeADM精度是老型号的两倍,为FARO先进的断点续接技术带来了更高的测量速度，使它成为精度最高，最通用最实用的ADM系统。 Instant-On快速热启动 : 激光器无须预热，X系列激光跟踪仪在几秒内即可预备测量。 X系列V2版本能在 -15°C (5°F) 到 50°C (122°F)范围内工作，即使在最苛刻的工作现场也能符合温度要求。 影响激光跟踪仪精度的因素 由于激光跟踪仪是利用激光测距，所以测距精度很高，但角度编码器随着距离的加大带来的位置误差亦很大，所以跟踪仪本身主要是角度误差。 在激光跟踪仪的应用中靶标对测量精度的影响亦不可忽视，通常靶标外形为球形，内部为3个互相垂直的反射镜（CCR）。若三个反射镜的角点和外球的中心不重合或3个反射镜面相互不垂直都会引起误差，因此在同一次测量中推荐使用同一个反射镜，同时反射镜不要绕自身光轴转动。激光本身受大气温度、压力、湿度及气流流动的影响，所以大气参数的补偿对此仪器的正常使用十分关键。 加工行业 它帮助制造、服务、工程以及质量控制等专业人员对大型工件进行测量、位置校准，完成工装，以及完成在现和过程加工。无论应用在哪里，它都是最有效,性价比最高的设备。激光跟踪仪在汽车、航空航天和通用制造领域工装设置、检测和机床控制与校准应用中得到普遍任何，其中以Leica居多，拥有全球1600多台的装机量。激光测量技术如今已开始广泛应用。FARO激光跟踪仪Xi系列V2版本精度更高，拓展了应用的操作温度范围。 FARO 激光跟踪仪Xi系列V2版本是一个便携式的接触式测量系统，使用激光技术，满足大范围工业领域的应用，准确地测量大规模零件和机械。它具有70米的测量范围，精度高达",并可以运行两种距离测量模式： XtremeADM超级绝对距离测量)和Interferometer(干涉测量),使其成为最精确最便捷的激光跟踪测量系统。 此外，FARO激光跟踪仪Xi系列V2版本有许多独特的性能表现： XtremeADM 超级绝对测量 经GPS校验的XtremeADM精度是老型号的两倍 , 为FARO先进的断点续接技术带来了更高的测量速度，使它成为精度最高，最实用的ADM系统。Smart Warm-up 快速预热 : 跟踪仪开机时自动预热，只需要老型号跟踪仪预热的一半时间即可加热到稳定温度。减少了停工时间，更快速地开始测量。 Self Comp 自校准: 无论应用于任何地点，跟踪仪具有的五分钟自校准程序能确保其最高的使用精度。 此系统使用标靶反光镜沿着测量工件表面移动，激光跟踪仪投射光束，实现三维测量。它配备了高精度的角度编码器和XtremeADM 超级绝对测量技术，实时报告反光镜即测量点的3D位置。 它帮助制造、服务、工程以及质量控制等专业人员对大型工件进行测量、位置校准，完成工装，以及在现和过程加工。无论应用在哪里，它都是最有效，性价比最高的设备。配备独有高端技术的FARO Xi系列的激光跟踪仪随时迎接您最极端的测量挑战。

激光——人类创造的神奇之光激光的最初中文名叫做“镭射”、“莱塞”，是它的英文名称LASER的音译，是取自英文Light Amplification by Stimulated Emission of Radiation的各单词的头一个字母组成的缩写词。意思是“受激辐射的光放大”。激光的英文全名已完全表达了制造激光的主要过程。1964年按照我国著名科学家钱学森建议将“光受激发射”改称“激光”。激光是20世纪以来，继原子能、计算机、半导体之后，人类的又一重大发明，被称为“最快的刀”、“最准的尺”、“最亮的光”和“奇异的激光”。它的原理早在 1916 年已被著名的物理学家爱因斯坦发现，但要直到 1958 年激光才被首次成功制造。激光是在有理论准备和生产实践 迫切需要的背景下应运而生的，它一问世，就获得了异乎寻常的飞快发展，激光的发展不仅使古老的光学科学和光学技术获得了新生，而且导致整个一门新兴产业的出现。激光可使人们有效地利用前所未有的先进方法和手段，去获得空前的效益和成果，从而促进了生产力的发展。激光的产生原理：受激辐射基于伟大的科学家爱因斯坦在1916年提出的一套全新的理论。这一理论是说在组成物质的原子中，有不同数量的粒子（电子）分布在不同的能级上，在高能级上的粒子受到某种光子的激发，会从高能级跳到（跃迁）到低能级上，这时将会辐射出与激发它的光相同性质的光，而且在某种状态下，能出现一个弱光激发出一个强光的现象。这就叫做“受激辐射的光放大”， 一段激活物质就是一个激光放大器。激光的特点：（一）定向发光普通光源是向四面八方发光。要让发射的光朝一个方向传播，需要给光源装上一定的聚光装置，如汽车的车前灯和探照灯都是安装有聚光作用的反光镜，使辐射光汇集起来向一个方向射出。激光器发射的激光，天生就是朝一个方向射出，光束的发散度极小，大约只有弧度，接近平行。1962年，人类第一次使用激光照射月球，地球离月球的距离约38万公里，但激光在月球表面的光斑不到两公里。若以聚光效果很好，看似平行的探照灯光柱射向月球，按照其光斑直径将覆盖整个月球。（二）亮度极高在激光发明前，人工光源中高压脉冲氙灯的亮度最高，与太阳的亮度不相上下，而红宝石激光器的激光亮度，能超过氙灯的几百亿倍。因为激光的亮度极高，所以能够照亮远距离的物体。红宝石激光器发射的光束在月球上产生的照度约为勒克斯（光照度的单位），颜色鲜红，激光光斑明显可见。若用功率最强的探照灯照射月球，产生的照度只有约一万亿分之一勒克斯，人眼根本无法察觉。激光亮度极高的主要原因是定向发光。大量光子集中在一个极小的空间范围内射出，能量密度自然极高。（三）颜色极纯光的颜色由光的波长（或频率）决定。一定的波长对应一定的颜色。太阳光的波长分布范围约在微米至微米之间，对应的颜色从红色到紫色共7种颜色，所以太阳光谈不上单色性。发射单种颜色光的光源称为单色光源，它发射的光波波长单一。比如氪灯、氦灯、氖灯、氢灯等都是单色光源，只发射某一种颜色的光。单色光源的光波波长虽然单一，但仍有一定的分布范围。如氪灯只发射红光，单色性很好，被誉为单色性之冠，波长分布的范围仍有纳米，因此氪灯发出的红光，若仔细辨认仍包含有几十种红色。由此可见，光辐射的波长分布区间越窄，单色性越好。激光器输出的光，波长分布范围非常窄，因此颜色极纯。以输出红光的氦氖激光器为例，其光的波长分布范围可以窄到2×10-9纳米，是氪灯发射的红光波长分布范围的万分之二。由此可见，激光器的单色性远远超过任何一种单色光源。（四）能量密度极大光子的能量是用E=hγ来计算的，其中h为普朗克常量，γ为频率。由此可知，频率越高，能量越高。激光频率范围*10^(14)Hz到*10^(14)Hz.激光能量并不算很大，但是它的能量密度很大（因为它的作用范围很小，一般只有一个点），短时间里聚集起大量的能量，用做武器也就可以理解了。目前激光技术及其应用研究内容包括：⑴超快超强激光：超快超强激光主要以飞秒激光的研究与应用为主，作为一种独特的科学研究的工具和手段，飞秒激光的主要应用可以概括为三个方面，即飞秒激光在超快领域内的应用、在超强领域内的应用和在超微细加工中的应用。其中飞秒激光超微细加工是当今世界激光、光电子行业中的一个极为引人注目的前沿研究方向。⑵新型激光器研究：激光测距仪是激光在军事上应用的起点，将其应用到火炮系统，大大提高了火炮射击精度。激光雷达相比于无线电雷达，由于激光发散角小，方向性好，因此其测量精度大幅度提高。由于同样的原因，激光雷达不存在"盲区"，因此尤其适宜于对导弹初始阶段的跟踪测量。但由于大气的影响，激光雷达并不适宜在大范围内搜索，还只能作为无线电雷达的有力补足。⑶激光医疗：激光在医学上的应用分为两大类：激光诊断与激光治疗，前者是以激光作为信息载体，后者则以激光作为能量载体。多年来，激光技术已成为临床治疗的有效手段，也成为发展医学诊断的关键技术。它解决了医学中的许多难题，为医学的发展做出了贡献。现在，在基础研究、新技术开发以及新设备研制和生产等诸多方面都保持持续的、强劲的发展势头。⑷激光化学：激光化学的应用非常广泛。制药工业是第一个得益的领域。应用激光化学技术，不仅能加速药物的合成，而又可把不需要的副产品剔在一旁，使得某些药物变得更安全可靠，价格也可降低一些。又如，利用激光控制半导体，就可改进新的光学开关，从而改进电脑和通信系统。激光化学虽然尚处于起步阶段，但其前景十分光明。目前全球业界公认的发展最快的、应用日趋广泛的最重要的高新技术就是光电技术。而在光电技术中，其基础技术之一就是激光技术。21世纪的激光技术与产业的发展将支撑并推进高速、宽带、海量的光通信以及网络通信，并将引发一场照明技术革命，小巧、可靠、寿命长、节能半导体(LED)将主导市场。光电技术将继微电子技术之后再次推动人类科学技术的革命和进步，激光产品已成为现代武器的"眼睛"和"神经"。激光的研究必将对相关领域进步起到巨大推动作用。

工程测量被广泛应用于测绘、国土规划、土建工程等多领域,包含普通测量、控制测量、地形测量、海洋测量、大地测量、道路测量、建筑测量、地下工程测量、桥梁工程测量、隧道工程测量等技能的专业技术。下面是我为大家整理的有关工程测量论文 范文 ，供大家参考。

《 工程测量在水电水利工程建设中的作用 》

摘要：工程测量可为水利工程建设提供准确的数据、资料，对水利工程建设具有重要意义，保持水利水电工程的安全运行，为人民生命财产安全提供着技术性的支持，对促进水利水电事业起着至关重要的作用。本文从以下几个方面对工程测量在水电水利工程建设中的重要作用进行了详细论述。

关键词：工程建设;工程测量;测量数据;作用

在水利水电工程中，测量是一项很重要的工作，它贯穿着水利水电工程建设全过程。经过准确、周密的测量后，水利工程可以顺利的按图施工，还可以为施工质量提供重要的技术支持与保障，更是质量检查的主要手段与 方法 。在规划设计水利工程时，需要进行地形资料的收集与整理，要提供提供中、小比例尺的地形图以及相关的信息，在进行建筑物的设计时需要注意，应该提供的是大比例尺地形图。所以，工程建设与工程测量是确保水利工程项目建设，能够取得成功的重要基础与关键。

1水电水利工程建设中工程测量重要性

(1)现今测量作为一门专业技术，以其能够将设备、建筑物等按照大小、形状、位置等不同设计要求在实地进行标定，以及够准确的采集和表示各种地貌及地物的几何信息等显著特点，被广泛应用到了各种工程建设之中。水利工程施工测量是保证工程施工测量过程处于受控状态,并严格按设计图纸、修改通知、技术规范和合同等的具体要求，进行控制测量的作业。通过资料和图纸进行规划和设计，同时选定最为经济、合理的方案，再通过测量与各项工程的施工相配合，并确保设计意图的正确执行。为满足竣工后工程在管理、使用、维修乃至扩建时的需要，还需编绘竣工图。工程测量数据还可为确定水利工程的堤坝高度、设计水利工程中的各项水工建筑等提供依据。

(2)水利工程结构定型的依据即工程测量，工程测量决定了水利工程的设计和定位，可以利用工程测量来确定水利工程基础、诊断水利工程问题，并且是诊断水利工程质量的最重要手段，各种测量数据可尽早的发现水利工程存在的问题，其意义十分重大。施工测量准备工作是保证整个工程施工测量工作顺利进行的重要环节，包括施工图纸的审核，监理单位提供的平面坐标点和高程点的交接及校核，施工测量方案的编制与数据的整理等。测量在高程放样方面可为模板施工提供准确的基准点，能够保证模板施工的平整度以及混凝土施工提供标高控制线，以确保其在施工后和平整度。工程测量可以为工程施工管理提供可靠的资料以及技术支持，并可对水利工程项目混凝土施工中混凝土种类的使用、混凝土厚度等提供精确的数据。

2水电水利工程测量存在的问题

(1)在水利工程建设要达到水利工程项目建设质量不断提升的目标，就需要进行详细的工程测量，并将工程测量的数据予以应用，以消除那些不可预见的因素确保工程质量。水利工程的施工质量对区域性经济发展和居民的生命安全有重要的影响，在水利水电工程建设阶段需要明确各个控制要点,满足工程实际测量体系的具体要求。在水利水电工程开工建设前期的测量工作，必须按照建设单位的建设规模和具体要求,以及按照项目所在地的自然条件和预期目的进行规模设计。否则将会出现测量数据的误差，就有可能导致水利工程在施工过程中出现严重的质量问题，甚至是引发重大的安全事故造成严重的经济损失，同时对社会方面也会增加严重的负面舆情。

(2)主体结构的施工过程中，要重视工程测量对多方面数据确定的影响，要做好水利工程的轴线、坡面的平整度、 渠道 的中线、大型水利工程建筑物垂直度控制以及主体标高控制等项工作，以防止出现、变形、偏位、渗漏等常见病害的发生，造成对水利工程质量的严重伤害，从而使水利工程项目在日常运行过程的安全性能受到影响。还要作好水工建筑物的变形观测，杜绝由于水工建筑物沉降、位移所引起的安全质量事故发生，以确保水利工程安全的稳定性。工程测量对水利水电工程建设有一定的指导性意义，因此需要结合施工工程设计形式的要求，对不同的设计环节进行分析,适应水利水电工程的建设需求。

3工程测量在水电水利工程建设中的管理与应用

(1)工程测量不但广泛的应用于建筑、土地测量等领域，其在水利工程建设也占据着重要的位置。工程测量能够为水利工程建设提供各项数据，可能保证水利工程建设基础的质量，从而确保整个水利工程项目的质量。随着计算机技术的飞速发展以及“互联网+”时代的到来，出现了地面测量、数字化测绘和RS、GIS、3S、GPS等，先进技术设备和集成测绘新技术的深入应用，使水利水电工程测量的手段和方法进行着快速的更新换代，同时也在不断的开拓着服务领域。这些测量方法最大的特点就是可对数据进行修正，能够让测量对象的参数得到及时修正，提升测量数据的精准度和连续性。

(2)在结合实际对测量工作进行合理的安排，有效提升测量精度，推动水利水电工程建设、促进区域经济健康发展的同时，还应该注重加强包括测量技术水平提高、责任意提升等施工管理人员综合能力素养方面的培养，这样有助于在具体的工作中，采取切实有效的 措施 与方法，以确保工程测量的准确性。需对具体管理人员以及施工人员的工程测量意识进行巩固与加强，通过培训等对他们的质量意识和责任意识进行不断完善，使其在工作能够做到按部就班、不出纰漏，按照流程根据施工图纸进行放样，确定控制高程，以为后面的施工奠定基础，从而加强工程质量。

(3)现阶段对大坝水底地形的测量，主要还是技术人员根据卫星定位技术与多波束探测仪之间的紧密配合来进行的。近年来，我国水利水电工程测量研究投入增多，发展很快，进步很大，取得了显著成绩，在此基础之上我们还应注意，要加强管理人员以及施工人员的测量意识，要进一步提高对测量工作的重视度，从而达到各个环节工程测量水平的全面提升。随着测量数据传播与应用的多样化、网络化及社会化和测量数据采集与处理的实时化、自动化及数字化，还有测量数据管理的标准化、规格化与科学化，水利水电工程测量技术一定会有一个辉煌的未来。

4结束语

工程测量精准的观测成果，为水利水电工程质量和人民生命财产的安全提供了坚实的保障。水利工程的规划、设计和施工以及运行管理等各环节、各阶段都离不开测量工作。工程测量工作要不断的 总结 工作 经验 ，提升专业素质，引用、掌握先进测量仪器，以满足不同时期水利水电工程的不同需求。

参考文献：

[1]杨玉平,杨玉华.论工程测量在水利水电工程建设中的重要性[J].江西测绘,2014,(4):53-54+57.

[2]李添萍.浅析水利水电工程质量检测的重要作用[J].青海科技,2010,(4):136-138.

《 建筑工程测量施工放样方法及应用 》

摘要:随着我国经济发展水平的不断提高，建筑行业得到了显著发展，建筑工程测量作为建筑工程的重要组成，在整个建筑施工前期阶段发挥着重要作用，需要不断对工程测量施工放样技术进行改进与创新才能满足建筑项目需求。本文将对建筑工程测量施工的放样方法与应用进行分析，从而表现做好测量放样处理对工程的重要性。

关键词:建筑工程测量施工放样方法技术探讨

建筑工程开展过程中对尺寸与施工范围有着严格要求与控制，这就需要应用测量放样技术，工程测量存在于整个施工阶段，对施工质量与施工开展有重要意义，需要对放样精度与测量结果反复对比，增强测量放样的精度。鉴于测量施工结果是施工依据与参照，一旦放样测量出现误差，将会影响立模、打桩、钢筋混凝土施工方方面面，在施工位置上容易出现偏差，对施工方带来损失。

1建筑工程测量施工放样概述

内涵

施工放样就是按照设计图标注的内容实地定标的过程。此过程需要使用到全站仪、测量仪器等设备，需要明确设计图纸上平面位置与高程，使用测量仪将实地位置标记出来，按照建筑物间几何关系将距离与特征确定出来，得到距离、高程、角度等数据，再结合控制点位置，在实际建筑中将建筑物特征点标定出来。

施工放样的主要方式

(1)平面放样。

施工放样分为平面位置放样与高程放样两种。平面位置放样较为常见的方法有直角坐标法、方向线交法以及交汇法，每一种方法基本操作方法都需要按照长度与角度进行;极坐标法则是使用数学极坐标原理将极轴确定为连线轴，将其中的某一极点作为放样控制坐标，将极点距离与放样极点连线方向到极点的夹角计算出来，将其作为放样参考[1]。通常，放样点距离控制点很近，需要极坐标与其保持120米距离，这样在测量时将更加方便，角度测量可以使用经纬仪或者测距仪，在使用电子测距仪时需要将控制点的距离延长，这样才能使放样作业更加方便、灵活;直角坐标法主要就是保持坐标轴的平行控制线，先沿横坐标放样，再沿控制线方向放样，只需将直角测设出来便可。

(2)高程放样。

几何水准测量法应用时需要先控制高程点，将控制点精度引入到施工范围内，使用方便固定与保存的方法，在水准点的保密上可以使用一次仪器完成高程放样。常规测量方法为:放样点附近到控制点存在高差，此时，需要使用较长钢尺对高程测设。具体施工中需要使用木桩将放样高程固定下来，使用红线对木桩侧面标记，需要结合具体情况注记高程。三角高程测量法:对水平距离与天顶距两点进行观测，将两点的高差计算出来，这种观测方法虽然简单，但受条件限制需对大地控制点高程测量。基本原理为:将地面两点设为a、b，站在a点观测b点标高，将竖向角度设为α，两点水平距离为S0，a点仪器高设为i1，i2作为标高，此时a、b两点间高差表示为:S0tgα，假设地球表面是一个平面结构，能利用上述公式将直线条件计算出来，大地测量时，还需要对地球弯曲与大气垂直折光度充分考虑[2]。为将三角高程测量精度提高，可以使用对向观测法，将两点高差推导出来。

建筑工程总定位放样方法

可以使用经纬仪将放样方向确定下来，再使用钢尺将测量距离，对地势较平坦的地区需要将定向设置在平缓点位置，再使用测距仪完成测量。曲线定位放线也是常用手段，分为直线、圆曲线等，先将圆曲线桩坐标设计出来，再对坐标加密处理，利用公式进一步对坐标测算。

2放样中注意的问题

放样工作中，有很多内容需要注意:首先，在主轴点放样中，可以使用三点交会法、三边测距法，不能仅使用两点测角定点法，需要选择至少三个方向，将校核点设定为第三点。如果使用测角定点，则要在观测时从四个方向出发，丈量好轮廓距离，不管使用哪种放样法，都需要与理论值对比，防止出现误差。在使用光电测距法放样定点式，现场至少选择一个放样点，丈量设计间距时，能够使校核作用增强。如果通过规则图放样使，则首先要考虑的是放样点间的几何关系，并反复检查几何关系，使用方向法放样时，在使用仪器时可以确定至少两个方向，对方位观察看是否合格，如果精度过低或者存在倾斜，要使用天顶距观测法，防止出现校核偏差。

3放样过程中的现场平差

现场平差就是指在现场放样，现场测量存在偏差消除时可以使用现场平差法。比如，在测放某一个方向时，需要先定点倒镜与正镜，最终将两个方向中点方向值确定下来。在建筑施工中，对测量放样精度有较高要求，分为严密性与松散性要求，从建筑物角度看，严密性与构件存在相关性，如果放样存在的误差较大，将使建筑质量降低。而建筑各部分间的联系则能体现松弛关系，这种情况下需要对建筑各部分有深入了解，将三维数据规定确定下来，也可以结合施工具体情况将放样影响度降低[3]。要想更深刻了解放样精度特征，需要使放样保持严密性，多对严密性进行考虑。如果针对松散构件，则要将误差分散开，确保总体工程质量不会受到影响。与现场平差不同的是，不是将误差全部消除，而是将其放样到质量相关的地方，对其进行吸纳。如果是精密性较高的建筑部位，则要从控制主轴线上实施放样工作，不用考虑控制网精度设计，在完成对主轴线测设后，就可以将建筑部位设定为主轴线基础，将主轴为基准才能确保建筑具备严密性，减少测设带来的精度误差，保证测设的严密性。在具体施工中，还能在主轴基础上将误差分散到建筑各个部分，防止误差过于集中。

4防范误差的对策

受多种因素的影响，测量经常出现误差，极大影响到了建筑施工的顺利开展，人员组成、操作以及施工管理都是重要的影响因素，必须切实做好这些内容的管理与防范才能减少误差。要想将测量放样误差减少，首先就要做好测量准备工作，反复校核设计图纸中的数据，并核实总平面数据与坐标，将基础图与平面图轴线位置确定下来，对符号与标高尺寸进行检查，确保各项数据、参数的准确，对总平面布设位置与分段尺寸进行设定，使分段长度与各段长度一致。其次，还要在人员组织分配上尽量选择技术精湛、有高度责任心的施工人员，将这些人员分为5组。在具体测量中，需要准备好测量仪器与工具，并调整好仪器的温度，增强仪器使用的效率与准确性。及时将测量结果记录下来，确保测量的数据能够更加真实、准确，并能在核对中及时发现问题、解决问题，必须经过两个人反复核对以后才能将最终结果确定下来，使用加减相消法能够及时发现错误。针对问题采取科学、有效的定位复测措施，完成定位以后，复测建筑平面几何尺寸与角度坐标，对建筑物图纸设计与标高是否相符进行核对，对建筑方向准确性进行检查，发现存在的问题。质量监督机构要定期对放样操作进行监督，将质量管理检查机构建设起来，采取自检、互检以及复检方法使放样精度得到保证。

5结束语

建筑工程测量施工是一个复杂且漫长的过程，是建筑施工中必不可少的组成，一个环节出现误差或者遗漏就会对整个施工质量造成影响，为施工单位带来损失。为此，加强放样管理，强化放样操作，做好校核平差工作显得非常重要。这有这样，才能将测量误差消除，确保建筑工程质量与测量精度。

参考文献

[1]邓志永，冯显征.建筑施工测量误差分析及对施工放样精度要求的探讨[J].建筑工程技术与设计，2014(22):779-779.

[2]袁俊利.采用传统测量技术进行复杂立交桥工程测量的方法和措施[J].建筑技术，2012，43(9):806-809.

[3]郝安华，贾涛.试论市政道路工程测量放样控制工作的要点与对策[J].商品与质量•建筑与发展，2014(5):

《 地铁工程测量技术及应用 》

摘要：在地铁工程项目中，地铁测绘工作及测量技术是项目建设的基础工作，它不仅贯穿于整个地铁工程建设始终，还对地铁工程质量产生重要影响。本文结合地铁测绘工作的实践经验，分析了常见的地铁工程测量技术，就具体的实践应用进行了分析探讨，以期对相关的地铁工程测绘工作有所启示作用。

关键词：地铁测绘;测量技术;地铁工程

伴随我国经济建设的蓬勃发展，各地城市交通建设也面临着全新的发展局面，作为城市交通的最基础建设之一，地铁工程与百姓生活密切相关，其工程质量自然也备受社会关注。地铁测绘工作是地铁工程的一项重要环节，它贯穿于整个地铁工程，从地铁工程开始筹划直到工程的后续运营，几乎都离不开测绘工作的支持。因此作为工程施工单位，需重视地铁工程测量技术的应用，保证测量的准确性，提高工程建设水平。本文结合具体工程实例，对上述问题进行探析，具有一定的参考价值。

1.地铁工程概述

为方便本次研究分析，本文选取了某地铁工程的具体实践建设作为研究参考对象。工程为某城市的地铁线路，是南北方向的主干线，线路全长约，其中地下线长约，地上线长约，该项工程是解决主城南北客运主流向出行需求的南北主轴线。结合本次地铁工程概述及以往的施工经验，总结本次地铁工程测绘工作和测量技术工作具有以下特点。首先，本次地铁工程项目属于城市地铁线路主干线，对城市交通影响较大;而且地铁项目投资大，工程建设周期长，因此地铁测绘工作要贯穿于整个项目始终，从地铁工程开始筹划直到工程的后续运营，都需要测量技术支持。其次，地铁工程界限规定严格，施工过程中存在的误差都必须受到严格控制，测量技术必须有精确性和可靠性的保障。最后，地铁测量工作必须抓好每一个细节，要通过测量技术的管理提高项目管理质量，对于施工过程中一些关键环节如铺轨基标测量、隧道施工方面测量等，都要做好严格把控，从整体上提高测量技术水平，为地铁工程打下良好的基础。

2.地铁工程测量技术分析

地铁测绘工作贯穿于整个地铁工程建设项目始终，具体包括工程勘测阶段、地铁施工图设计阶段、地铁施工测量阶段、地铁的运营期等几个方面。本文主要从施工阶段对地铁工程测量技术的应用进行分析，具体如下。

测量机器人的应用

测量机器人是本次地铁工程施工阶段的主要测量技术，其具体实质上属于一种智能型电子全站仪，它能够代替人工来进行一系列的测量工作，如自动搜索、跟踪、识别，此外它还能精确照准目标并获取角度、距离、三维坐标以及影像等信息，在实际工程中取得了良好的测量效果。该项技术的测量优势在于测量精度高，智能自动化，自动照准，锁定跟踪，遥控测量及自动调焦等。本次工程测量实例中应用了测量机器人，对于本次地铁工程测量的可靠性和效率都有明显提升，测量精度度高，测量与绘制工作可以一体化进行。在实际工程中发现，测量机器人有着良好的对数据实时分析处理能力，这对于提高本次工程数据处理能力，提升测量精度发挥了重要作用。此外，电子全站仪的应用实现了集成化管理，可以有效确保数据的共享交换，施工放样的质量和效率都大幅提升，安装误差控制在一个很小的范围内。

定向测量

传统的竖井定向测量手段均采用全站仪、垂准仪和陀螺经纬仪联合的方式，而在本次工程的具体实例中，应用了定向测量系统，在隧道盾构的情况下，利用自动化引导系统进行隧道开挖，而且定向测量能够实现实时显示，对于隧道轴线的点偏移值能够及时发现并处理，保证了隧道开挖的可靠性，提高了隧道开挖的精度程度，对于工程中所存在的误差值也能控制在理想的范围内。此外，在本次工程的地下顶管施工过程中，考虑到传统的施工手段技术(即人工测量)费时费力，施工效益低下，因此在本次实际施工中采用了顶管自动引导测量系统，由计算机远程控制测量机器人来自动完成作业，取得了非常理想的施工效果。

断面测量

在本次工程的断面测量上，施工单位综合采取了断面测量系统，该系统的具体内容包括了全站仪、数据采集器、计算机和觇牌等等。在隧道施工中的各个环节上，该断面测量系统取得了良好的实践效果，放样、测量、检测和计算等诸多环节上都没有出现问题。在隧道的初砌和开挖工作中，测量准确性得到了保证，同时测量效率提升，节约了大量的人力物力。本次施工发现，利用断面测量来保证隧道施工的测量工作，一方面可以大大提高施工进度，测量速度有保障;另一方面，在同等的施工时间内，测量精度可以控制在理想范围内，一般精度范围可控制在毫米，测量精准度大大提升。此外在本次施工工程中，还利用到了无反射和全自动棱镜三维断面测量，一方面保证了测量数据采集的高效性，另一方面由于实现了多断面共同测量，且操作简便高效，可靠性强，因此又进一步提高了测量效率。

无棱镜测量的应用

在本次的地铁工程施工中，还涉及到了无棱镜测量机器人的具体应用。该项技术通过辐射测量极坐标的方式，准确并高效地完成了一系列的工测量工作，具体包括了隧道掘进放样、断面测量、围岩净空位移量测等等，测量精确度高，测量效率好。该项测量技术进行了有针对性的创新，在工程中利用计算机自动处理，有效减少了工程成本，测量起来也十分方便。该项测量技术的一个典型特点是把设计图中的地铁相应物体的位置及大小都放到实地中，这种趋近于真实的参考参照，大大提高了本次工程的放样精确程度。此外，施工基坑监测系统能够实现对数据的及时分析管理，对于地铁基坑监测项目也具有非常高的可行性。

地铁施工铺设阶段

在地铁施工铺设阶段，本次施工也采用了测量机器人。该项技术的主要原理是应用到了无线传输技术，通过它将测量数据持续传输到机载计算机，然后再利用计算机实现对地铁铺设的精确控制。通过该项技术在本次工程施工中的应用，施工铺设的安全性与质量都得到了有效保障。同时在铺设精度得到有效控制的前提下，铺设成本大大降低，工程经济效益得到了有效保证。此外在施工路面扫描系统中，测量机器人也有很高的应用价值，可将监测目标分为圆棱镜，无棱镜和反射贴片三种。

竣工测量阶段

在本次项目的地铁工程竣工阶段，也需要进行大量的数据测量，这些测量的数据将作为竣工验收的参考，并做相应好存档工作。这些具体的测量内容包括了地铁结构的平面位置、埋深、线路等诸多方面。通过测量机器人的应用，可以实现对相关建筑物(包括附属结构)的尺寸测量、线路及高程测量等，提升了轨道测量精度，保障了地铁工程测量放样的顺利实现。

总结

综上所述，地铁测绘工作是一项系统且复杂的内容，它贯穿于整个工程始终，并对工程质量提供了强有力的保障。在当前各地城市交通建设不断发展的新时期，地铁工程自然占据了十分重要的位置，相关单位需要在保证工程质量的前提下，加强工程测量管理工作，强化对地铁工程测量技术的研究，保证测量各个环节的质量与水平，确保工程顺利开展并取得良好的综合效益，推动我国地铁交通事业的发展迈向一个新高度。

参考文献：

[1]张铁斌.地铁工程测量技术及应用分析[J].科技展望,2015,09:39.

[2]龚振文,龙晓敏,胡朝英.昆明地铁工程测量技术分析及测绘新技术应用[J].山西建筑,2013,33:208-210.

[3]程栋.地铁工程测量中平面联系测量的应用[J].科技展望,2015,35:35.

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行人检测跟踪论文

参考资料： 行人检测算法 行人检测是使用计算机视觉技术来判断图像或视频中是否存在行人。可以通过跟行人跟踪，行人重识别技术，来应用于人工智能系统，车辆辅助驾驶系统、智能交通等领域① 处理数据 ② 训练模型 ③ 输出目标位置① 外观差异大。包括视觉、姿态、服饰和附着物、光照、成像距离等。行人不同的运动姿态、角度，都会显示出不同的外观，而且成像距离远近不一，也会造成外观大小不同 ② 遮挡问题，在行人密集的地方，会发生行人被遮挡的问题，或者是被周围的建筑物遮挡住 ③ 背景复杂，有些物体的外观、造型、颜色、纹理等都比较接近人体，例如雕塑或人像广告牌、假人等。之前就有个新闻说红绿灯行人越线检测时，把公共汽车上的代言人广告中的代言人也检测了出来 ④ 检测速度，行人检测一般使用了比较复杂的模型，运算量相当大，要达到实时非常困难，一般需要大量的优化Faster R-CNN 文献[16]分析了Faster R-CNN在行人检测问题上的表现，结果表明，直接使用这种算法进行行人检测效果并不满意。作者发现，Faster R-CNN中的RPN网络对提取行人候选区域是相当有效的，而下游的检测网络表现的不好。作者指出了其中的两个原因：对于小目标，卷积层给出的特征图像太小了，无法有效的描述目标；另外，也缺乏难分的负样本挖掘机制。作者在这里采用了一种混合的策略，用RPN提取出候选区域，然后用随机森林对候选区域进行分类。这一结构如下图所示： DeepParts 文献[21]提出了一种基于部件的检测方案，称为DeepParts，致力于解决遮挡问题。这种方案将人体划分成多个部位，分别进行检测，然后将结果组合起来。部位划分方案如下图所示： 整个系统的结构如下图所示： RepLoss RepLoss[14]由face++提出，主要目标是解决遮挡问题。行人检测中，密集人群的人体检测一直是一个难题。物体遮挡问题可以分为类内遮挡和类间遮挡两类。类内遮挡指同类物体间相互遮挡，在行人检测中，这种遮挡在所占比例更大，严重影响着行人检测器的性能。 针对这个问题，作者设计也一种称为RepLoss的损失函数，这是一种具有排斥力的损失函数，下图为RepLoss示意图： RepLoss 的组成包括 3 部分，表示为： 其中L_Attr 是吸引项，需要预测框靠近其指定目标；L_RepGT 和 L_RepBox 是排斥项，分别需要当前预测框远离周围其它的真实物体和该目标其它的预测框。系数充当权重以平衡辅助损失。 HyperLearner 文献[25]提出了一种称为HyperLearner的行人检测算法，改进自Faster R-CNN。在文中，作者分析了行人检测的困难之处：行人与背景的区分度低，在拥挤的场景中，准确的定义一个行人非常困难。 作者使用了一些额外的特征来解决这些问题。这些特征包括： apparent-to-semantic channels temporal channels depth channels 为了将这些额外的特征也送入卷积网络进行处理，作者在VGG网络的基础上增加了一个分支网络，与主体网络的特征一起送入RPN进行处理： 其他的基本上遵循了Faster R-CNN框架的处理流程，只是将anchor参数做了改动。在实验中，这种算法相比Faster R-CNN有了精度上的提升。 从上面的回顾也可以看出，与人脸检测相比，行人检测难度要大很多，目前还远称不上已经解决，遮挡、复杂背景下的检测问题还没有解决，要因此还需要学术界和工业界的持续努力。

姓名：王梦妮 学号：20021210873 学院：电子工程学院 【嵌牛导读】本文主要介绍了无人驾驶中所需的行人跟踪算法 【嵌牛鼻子】无人驾驶 环境感知 计算机视觉 卡尔曼滤波 粒子滤波 均值漂移 【嵌牛提问】无人驾驶中所用到的行人跟踪算法有哪些 【嵌牛正文】行人跟踪一直是视觉领域的一个难点，实际应用环境复杂、遮挡以及行人姿态变化等外界因素都影响着行人跟踪算法的研究。行人跟踪算法模型主要分为生成模型和判别模型。（一）生成式模型 生成式模型是一种通过在线学习行人目标特征，建立行人跟踪模型，然后使用模型来搜索误差最小的目标区域，从而完成对行人的跟踪。这种算法在构建模型只考虑了行人本身的特征，忽略了背景信息，没有做到有效利用图像中的全部信息。其中比较经典的算法主要有卡尔曼滤波，粒子滤波，mean-shift等。 （1）卡尔曼滤波算法 卡尔曼滤波算法是一种通过对行人构建状态方程和观测方程为基础，计算最小均方误差来实现跟踪的最优线性递归滤波算法，通过递归行人的运动状态来预测行人轨迹的变化。 首先设定初始参数，读取视频序列。然后进行背景估计，产生初始化背景图像。然后依次读取视频序列，利用Kahnan滤波算法，根据上一帧估计的背景和当前帧数据得到当前帧的前景目标。然后对前景目标进行连通计算，检测出运动目标的轨迹。经典的卡尔曼滤波算法．只能对线性运动的行人实现跟踪，之后学者改进了卡尔曼滤波算法，能够实现对非线性运动的行人进行跟踪，计算量小，能实现实时跟踪，但是跟踪效果不理想。 （2）粒子滤波     粒子滤波的核心就是贝叶斯推理和重要性采样。粒子滤波可用于非线性非高斯模型，这是由于贝叶斯推理采用蒙特卡洛法，以某个时间点事件出现的频率表示其概率。通过一组粒子对整个模型的后验概率分布进行近似的表示，通过这个表示来估计整个非线性非高斯系统的状态。重要性采用就是通过粒子的置信度来赋予不同的权重，置信度高的粒子，赋予较大的权重，通过权重的分布形式表示相似程度。 （3）均值漂移（mean-shift）     Mean-shift算法属于核密度估计法。不必知道先验概率，密度函数值由采样点的特征空间计算。通过计算当前帧目标区域的像素特征值概率来描述目标模型，并对候选区域进行统一描述，使用相似的函数表示目标模型与候选模板之间的相似度，然后选择在具有相似函数值最大的候选模型中，您将获得关于目标模型的均值漂移向量，该向量表示目标从当前位置移动到下一个位置的向量。通过连续迭代地计算均值偏移矢量，行人跟踪算法将最终收敛到行人的实际位置，从而实现行人跟踪。 （二） 判别式模型 判别模型与生成模型不同，行人跟踪被视为二分类问题。提取图像中的行人和背景信息，并用于训练分类器。通过分类将行人从图像背景中分离出来，以获取行人的当前位置。以行人区域为正样本，背景区域为负样本，通过机器学习算法对正样本和负样本进行训练，训练后的分类器用于在下一帧中找到相似度最高的区域，以完成行人轨迹更新。判别式模型不像生成式模型仅仅利用了行人的信息，还利用了背景信息，因此判别式模型的跟踪效果普遍优于生成式模型。 （1）基于相关滤波的跟踪算法       核相关滤波(KCF)算法是基于相关滤波的经典跟踪算法，具有优良的跟踪效果和跟踪速度。这是由于其采用了循环移位的方式来进行样本生产，用生成的样本来训练分类器，通过高斯核函数来计算当前帧行人与下一帧中所有候选目标之间的相似概率图，找到相似概率图最大的那个候选目标，就得到了行人的新位置。KCF算法为了提高跟踪精度，使用HOG特征对行人进行描述，同时结合了离散傅里叶变换来降低计算量。 （2）基于深度学习的跟踪算法     近年来，深度学习在图像和语音方面取得了较大的成果，因此有许多科研人员将深度学习与行人跟踪相结合，取得了比传统跟踪算法更好的性能。DLT就是一个基于深度学习的行人跟踪算法，利用深度模型自动编码器通过离线训练的方式，在大规模行人数据集上得到一个行人模型，然后在线对行人进行跟踪来微调模型。首先通过粒子滤波获取候选行人目标，然后利用自动编码器进行预测，最终得到行人的预测位置即最大输出值的候选行人目标位置。2015年提出的MDNet算法采用了分域训练的方式。对于每个类别，一个单独的全连接层用于分类，并且全连接层前面的所有层都是共享，用于特征提取。2017年提出的HCFT算法使用深度学习对大量标定数据进行训练，得到强有力的特征表达模型，结合基于相关滤波的跟踪算法，用于解决在线进行跟踪过程中行人样本少、网络训练不充分的问题。此外，通过深度学习提取特征，利用数据关联的方法来实现跟踪的算法，其中最为著名的就JPDAF与MHT这两种方法。

从哪些方面验证需求的正确性 需求分析阶段的工作结果是开发系统的重要基础，大量统计数字表明，系统中 15% 的错误起源于错误的需求。为了提高质量，确保开发成功，降低开发成本，一旦对目标系统提出一组要求之后，必须严格验证这些需求的正确性。一般说来，应该从下述 4 个方面进行验证： （1） 一致性 所有需求必须是一致的，任何一条需求不能和其他需求互相矛盾。 （2） 完整性 需求必须是完整的，规格说明书应该包括用户需要的每一个功能或性能。 （3） 现实性 指定的需求应该是用现有的硬件技术和技术基本上可以实现的。对硬件技术的进步可以做些预测，对技术的进步则很难做出预测，只能从现有技术水平出发判断需求的现实性。 （4） 有效性 必须证明需求是正确有效的，确实能解决用户面对的问题。 验证需求的方法 1. 验证需求的一致性 当需求分析的结果是用自然语言书写的时候，除了靠人工技术审查验证系统规格说明书的正确性之外，目前还 没有其他更好的 “ 测试 ” 方法。但是，这种非形式化的规格说明书是难于验证的，特别在目标系统规模庞大、规格说 明书篇幅很长的时候，人工审查的效果是没有保证的，冗余、遗漏和不一致等问题可能没被发现而继续保留下来，以致开发工作不能在正确的基础上顺利进行。 为了克服上述困难，人们提出了形式化的描述需求的方法。当需求规格说明书是用形式化的需求 陈述语言书写的时候，可以用工具验证需求的一致性，从而能有效地保证需求的一致性。 2. 验证需求的现实性 为了验证需求的现实性，分析员应该参照以往开发类似系统的经验，分析用现有的软、硬件技术实现目标 系统的可能性。必要的时候应该采用仿真或性能模拟技术，辅助分析需求规格说明书的现实性。 3. 验证需求的完整性和有效性 只有目标系统的用户才真正知道需求规格说明书是否完整、准确地描述了他们的需求。因此，检验需 求的完整性，特别是证明系统确实满足用户的实际需要 （即，需求的有效性 ） ，只有在用户的密切合作下才能 完成。然而许多用户并不能清楚地认识到他们的需要 （ 特别在要开发的系统是全新的，以前没有使用类似系统的经验时，情况更是如此 ） ，不能有效地比较陈述需 求的语句和实际需要的功能。只有当他们有某种工作着的系统可以实际使用和评价时，才能完整确切 地提出他们的需要。 理想的做法是先根据需求分析的结果开发出一个系统，请用户试用一段时间以便能认识到他们的实际需要是什么，在此基础上再写出正式的 “ 正确的 ” 规格说明书。但是，这种做法将使成本增加一倍，因此实际上几乎不可 能采用这种方法。使用原型系统是一个比较现实的替代方法，开发原型系统所需要的成本和时间可以大大少于开发 实际系统所需要的。用户通过试用原型系统，也能获得许多宝贵的经验，从而可以提出更符合实际的要求。

行人检测与跟踪论文

参考资料： 行人检测算法 行人检测是使用计算机视觉技术来判断图像或视频中是否存在行人。可以通过跟行人跟踪，行人重识别技术，来应用于人工智能系统，车辆辅助驾驶系统、智能交通等领域① 处理数据 ② 训练模型 ③ 输出目标位置① 外观差异大。包括视觉、姿态、服饰和附着物、光照、成像距离等。行人不同的运动姿态、角度，都会显示出不同的外观，而且成像距离远近不一，也会造成外观大小不同 ② 遮挡问题，在行人密集的地方，会发生行人被遮挡的问题，或者是被周围的建筑物遮挡住 ③ 背景复杂，有些物体的外观、造型、颜色、纹理等都比较接近人体，例如雕塑或人像广告牌、假人等。之前就有个新闻说红绿灯行人越线检测时，把公共汽车上的代言人广告中的代言人也检测了出来 ④ 检测速度，行人检测一般使用了比较复杂的模型，运算量相当大，要达到实时非常困难，一般需要大量的优化Faster R-CNN 文献[16]分析了Faster R-CNN在行人检测问题上的表现，结果表明，直接使用这种算法进行行人检测效果并不满意。作者发现，Faster R-CNN中的RPN网络对提取行人候选区域是相当有效的，而下游的检测网络表现的不好。作者指出了其中的两个原因：对于小目标，卷积层给出的特征图像太小了，无法有效的描述目标；另外，也缺乏难分的负样本挖掘机制。作者在这里采用了一种混合的策略，用RPN提取出候选区域，然后用随机森林对候选区域进行分类。这一结构如下图所示： DeepParts 文献[21]提出了一种基于部件的检测方案，称为DeepParts，致力于解决遮挡问题。这种方案将人体划分成多个部位，分别进行检测，然后将结果组合起来。部位划分方案如下图所示： 整个系统的结构如下图所示： RepLoss RepLoss[14]由face++提出，主要目标是解决遮挡问题。行人检测中，密集人群的人体检测一直是一个难题。物体遮挡问题可以分为类内遮挡和类间遮挡两类。类内遮挡指同类物体间相互遮挡，在行人检测中，这种遮挡在所占比例更大，严重影响着行人检测器的性能。 针对这个问题，作者设计也一种称为RepLoss的损失函数，这是一种具有排斥力的损失函数，下图为RepLoss示意图： RepLoss 的组成包括 3 部分，表示为： 其中L_Attr 是吸引项，需要预测框靠近其指定目标；L_RepGT 和 L_RepBox 是排斥项，分别需要当前预测框远离周围其它的真实物体和该目标其它的预测框。系数充当权重以平衡辅助损失。 HyperLearner 文献[25]提出了一种称为HyperLearner的行人检测算法，改进自Faster R-CNN。在文中，作者分析了行人检测的困难之处：行人与背景的区分度低，在拥挤的场景中，准确的定义一个行人非常困难。 作者使用了一些额外的特征来解决这些问题。这些特征包括： apparent-to-semantic channels temporal channels depth channels 为了将这些额外的特征也送入卷积网络进行处理，作者在VGG网络的基础上增加了一个分支网络，与主体网络的特征一起送入RPN进行处理： 其他的基本上遵循了Faster R-CNN框架的处理流程，只是将anchor参数做了改动。在实验中，这种算法相比Faster R-CNN有了精度上的提升。 从上面的回顾也可以看出，与人脸检测相比，行人检测难度要大很多，目前还远称不上已经解决，遮挡、复杂背景下的检测问题还没有解决，要因此还需要学术界和工业界的持续努力。

姓名：王梦妮 学号：20021210873 学院：电子工程学院 【嵌牛导读】本文主要介绍了无人驾驶中所需的行人检测算法 【嵌牛鼻子】无人驾驶 环境感知 计算机视觉 SVM Adaboost算法 【嵌牛提问】无人驾驶中所用到的行人检测算法有哪些 【嵌牛正文】 在同样的交通路况下，无人车通过对自身运动状态及行驶环境信息进行分析，决策出最佳行驶策略和行驶方案代替驾驶员完成一系列驾驶行为，从而降低道路交通事故的发生率。而在无人驾驶中最为重要的技术便是环境感知，而在城市道路上有大量的行人出行，只有准确快速地检测出行人与对其进行跟踪，才能避免车撞人。 计算机视觉是研究赋予机器“人眼”功能的科学，通过多个传感器来获取一定范围内的色彩数据，用算法分析得到的数据从而理解周围环境，这个过程模拟了人眼以及大脑的处理过程，从而赋予机器视觉感知能力。现有的行人检测技术大多都是检测照片中的行人目标，这种照片的拍摄大多是拍摄的静止目标，图像的分辨率和像素点包含的语义信息都及其丰富，对应的算法在这样的图片上往往能取得理想的效果，但是用于无人车的“眼睛”，算法的鲁棒性就表现的非常差。这是因为在实际的道路环境中，摄像头需要搭载的车身上，在行进过程中跟随车以一定的速度移动，并且在实际道路中，行人目标往往是在运动的，由此提取出拍摄视频中的一帧就会出现背景虚化，造成像素点包含的语义信息大量减少，增加了行人检测的难度。 行人检测是计算机视觉领域的一个重要研究课题。在实际生活中，行人大多处于人口密集、背景复杂的城市环境中，并且行人的姿态各不相同，如何将行人从色彩丰富、形状相似的环境中快速准确地提取出来，是行人检测算法的难点。 行人检测算法分为两大类，一类是基于传统图像处理，另一类是基于深度学习的方法。近年来随着计算机计算速度的大幅提升，基于深度学习的方法有着越来越高的检测速度与检测精度，在行人检测领域应用越加广泛。 （一）基于传统图像处理的行人检测算法 使用传统的图像处理方法来做行人检测一般都是由两个步骤组成，第一就是需要手工设计一个合理的特征，第二就是需要设计一个合理的分类器。手工设计特征就是找到一种方法对图像内容进行数学描述，用于后续计算机能够区分该图像区域是什么物体，分类器即是通过提取的特征判断该图像区域属于行人目标还是属于背景。在传统的图像处理领域，手工特征有许多种，比如颜色特征、边缘特征(canny算子和sobel算子)以及基于特征点的描述子(方向梯度直方图)等。 学者们一致认为方向梯度直方图是最适合行人检测的人工特征，其主要原理是对图像的梯度方向直方图进行统计来表征图像。该特征是由Dalal于2005提出的，并与SVM分类器相结合，在行人检测领域取得了前所未有的成功。 传统的行人检测方法首先需要通过提取手工设计特征，再使用提取好的特征来训练分类器，得到一个鲁棒性良好的模型。在行人检测中应用最广泛的分类器就是SVM和Adaboost。SVM分类器就是要找到一个超平面用来分割正负样本，这个超平面的满足条件就是超平面两侧的样本到超平面的距离要最大，即最大化正负样本边界。下图即为线性SVM的示意图。Adaboost分类算法的主要原理不难理解，就是采用不同的方法训练得到一系列的弱分类器，通过级联所有的弱分类器来组成一个具有更高分类精度的强分类器，属于一种迭代算法。原理简单易于理解且有着良好的分类效果，唯一不足就是练多个弱分类器非常耗时。下图为面对一个二分类问题，Adaboost算法实现的细节。               （二）基于深度学习的行人检测算法     近年来，随着硬件计算能力的不断增强，基于卷积神经网络的深度学习飞速发展，在目标检测领域取得了更好的成绩。卷积神经网络不再需要去手动设计特征，只需要将图片输入进网络中，通过多个卷积层的卷积操作，提取出图像的深层语义特征。要想通过深度学习的方法得到一个性能良好的模型，需要大量的样本数据，如果样本过少，就很难学习到泛化能力好的特征，同时在训练时，由于涉及到大量的卷积操作，需要进行大量计算，要求硬件设备具有极高的算力，同时训练起来也很耗时。随着深度学习的飞速发展，越来越多基于深度学习的模型和方法不断被提出，深度学习在目标检测领域会有更加宽广的发展空间。 Ross Girshick团队提出了系列行人检测算法，其中Faster R—CNN 算法通过一个区域提议网络来生成行人候选框，在最后的特征图上滑动来确定候选框。Faster RCNN是首个实现端到端训练的网络，通过一个网络实现了特征提取、候选框生成、边界框回归和分类，这样的框架大大提高了整个网络的检测速度。 He Kaiming等人在2017年提出Mask R—CNN算法，该算法改进了Faster·R—CNN， 在原有的网络结构上增加了一个分支进行语义分割，并用ROI Align替代了ROI Pooling，取得了COCO数据集比赛的冠军。

行人重识别这个方向较为不错的，未来发展上限高。

行人重识别（Person re-identification）也称行人再识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。旨在弥补固定的摄像头的视觉局限，并可与行人检测/行人跟踪技术相结合，可广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。

由于不同摄像设备之间的差异，同时行人兼具刚性和柔性的特性 ，外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，使得行人重识别成为计算机视觉领域中一个既具有研究价值同时又极具挑战性的热门课题。

行人重识别的研究起始于二十世纪九十年代中期。研究者们借鉴、引入了一些图像处理、模式识别领域的成熟方法，侧重研究了行人的可用特征、简单分类算法。自2014 年以来，行人重识别技术的训练库趋于大规模化，广泛采用深度学习框架。随着高校、研究所以及一些厂商的研究持续深入，行人重识别技术得到了飞速的发展。

海外主要的行人重识别系统的研究机构有悉尼科技大学（UTS）、伦敦玛丽女王大学（QMUL）等；中国大陆及港澳台的主要有清华大学、北京大学、复旦大学、香港中文大学、西安交通大学、中国科学技术大学、中山大学，中科院自动化所等。

目标检测与跟踪论文

原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为  最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。  需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。

能不能给我发一份呢？

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 ：

订单跟踪毕业论文

物流专业的毕业论文当代物流企业的服务创新 当代物流企业的服务创新摘要:摘要:我国大部分物流企业仍然主要在提供运输、仓储等功能性物流服务，通过比拼功能服务价格进行市场竞争。要改变这种状况，一个重要方面就是要超越传统物流服务模式，在服务理念、服务内容和服务方 式上实现创新。首先，要认清一体化物流与功能性物流在服务性质、服务目标和客户关系上的本质区别， 树立全新的服务理念；其次，要在运输、仓储、配送等功能性服务基础上不断创新服务内容，实现由物流 基本服务向增值服务延伸，由物流功能服务向管理服务延伸，由实物流服务向信息流、资金流服务延伸， 为客户提供差异化、个性化物流服务；同时，要根据客户需求，结合物流企业自身发展战略，与客户共同 寻求最佳服务方式，实现从短期交易服务到长期合同服务，从完成客户指令到实行协同运作，从提供物流 服务到进行物流合作。关键词： 关键词：物流 一体化物流 服务 创新当代物流企业的服务创新 当代物流企业的服务创新传统运输、仓储企业向第三方物流企业转变的重要标志，是企业能否为客户提供一体化物流服务，是 否拥有结成合作伙伴关系的核心客户。从目前情况看，我国大部分物流企业仍然主要在提供运输、仓储等 功能性物流服务，通过比拼功能服务价格进行市场竞争。要改变这种状况，一个重要方面就是要超越传统 物流服务模式，在服务理念、服务内容和服务方式上实现创新。一、服务理念的创新我国的物流企业大都是从运输、仓储等功能性服务切入物流市场的。要发展一体化物流，首先要认清 一体化物流与功能性物流在服务性质、服务目标和客户关系上的本质区别，树立全新的服务理念。（一）一体化物流服务是提供综合管理多个功能的解决方案 根据美国物流管理协会（CLM）的定义，一体化物流（INTEGRATED LOGISTICS）是运用综合、系统的 观点将从原材料供应到产成品分发的整个供应链作为单一的流程，对构成供应链的所有功能（FUNCTION） 进行统一管理，而不是分别对各个功能进行管理；第三方物流（3PL）提供商是为客户提供多个物流服务， 最好是将这些服务一体化的企业。可以看出，现代物流企业以一体化物流服务为发展方向。由于物流功能 之间存在成本的交替损益（TRADE-OFF） ，因此，一体化物流服务不是简单地就功能服务进行报价，而是要 以降低客户物流总成本为目标制定解决方案，并根据优化的方案进行整体服务报价。美国物流专家 BOB DELANEY 将物流定义为“管理移动和静止的库存” ，认为真正的物流节省来自于通过库存管理和控制来降低 库存水平。比如将美国平均销售库存期从 个月降到 个月，就可以节省物流成本 250 亿美元。但 功能性物流公司只专注于自己提供服务的运输、仓储等功能领域的成本降低；而不能从整个供应链的角度 来“管理移动和静止的库存” 。因此，他们只能得到有限的成本节省，且很难持续；而不能提供优化整个 或大部分供应链的物流解决方案，最多只是提供次优方案。（二）一体化一体化物流项目是要让客户全面了解物流服务所带来的价值 一体化一体化物流项目是要让客户全面了解物流服务所带来的价值 一体化物流项目是要 从上世纪八十年代起，CLM 就一直在组织对企业物流绩效衡量和第三方物流价值的研究。根据最近的 抽样调查，在过去两年里，第三方物流企业的客户物流成本平均下降 ，物流资产下降 ，订货 周期从 天下降到 天，库存总量下降 ，说明第三方物流服务能从多方面提升客户价值。 实际上，货主企业的不同管理者对第三方物流价值的理解各不相同。运营总监（COO）做出将企业物 流运作外包给第三方物流的决策，常常只是依据第三方物流更具效率的服务价格与企业现有运作更高的成 本之间的差别优势；市场总监（CMO）则看重第三方物流在提升服务和送达现有和新增市场的能力，以便 提高销售额，与客户建立更好的长期关系；财务总监（CFO）愿意看到设施、设备甚至库存等资产从企业 财务平衡表上消失，释放资金用于更具生产性的活动，即刻和不断改进企业的资产回报；信息总监（CIO） 则常常因能够利用第三方物流的系统与技术资源，避免自建系统不断升级带来成本和麻烦而高兴。（三）一体化物流服务的客户关系是双赢的合作伙伴关系 既然一体化物流服务是管理的服务，目标是全面提升客户价值，那么一体化物流服务的收益就不应仅 仅来自功能性服务收费，而应该与客户分享物流合理化所产生的价值。因此，目前发达国家第三方物流服 务一般不按功能服务定价收费（TRANSACTIONAL PRICING） ，而是采用成本加成（COST PLUS）定价方法， 即第三方物流提供商与客户达成协议，按物流成本的一定比例加价收费或收取一定的管理费。这样做的好 处一是可以使第三方物流提供商减少对各功能服务分别报价的难度与风险，二是客户可以与第三方物流提 供商一起来分析物流成本，从而对自己的物流成本的了解更加清楚。 虽然我国现有的物流服务还没有摆脱传统的以运输费、仓储费为指标的结算方式，但物流企业在开发 一体化物流项目时，仍应避免与客户纠缠于就功能性服务收费进行讨价还价。要从客户物流运作的不足切 入，与客户共商如何改进，让客户先认识到物流企业的服务能带来的好处，再商谈合理的服务价格。实际 上，客户因为物流合理化而发展壮大，物流外包规模自然会相应扩大，双方合作的深度与广度也会随之增 加，物流服务的收益和规模效益必然会提高，服务内容的创新物流企业要在一体化物流服务市场的激烈竞 争中取得优势，就必须以客户为中心，充分发挥自身优势，在运输、仓储、配送等功能性服务基础上不断 创新服务内容，为客户提供差异化、个性化物流服务。二、服务内容的创新物流企业要在一体化物流服务市场的激烈竞争中取得优势， 就必须以客户为中心， 充分发挥自身优势， 在运输、仓储、配送等功能性服务基础上不断创新服务内容，为客户提供差异化、个性化物流服务。（一）由物流基本服务向增值服务延伸 传统物流服务是通过运输、仓储、配送等功能实现物品空间与时间转移，是许多物流服务商都能提供 的基本服务，难以体现不同服务商之间的差异，也不容易提高服务收益。一体化物流服务则应根据客户需 求，在各项功能的基本服务基础上延伸出增值服务，以个性化的服务内容表现出与市场竞争者的差异性。 运输的延伸服务主要有运输方式与承运人选择、运输路线与计划安排、货物配载与货运招标等，仓储 的延伸服务主要有集货、包装、配套装配、条码生成、贴标签、退货处理等，配送的增值服务主要有 JIT 工位配送、配送物品的安装、调试、维修等销售支持等。根据美国年度物流报告（STATE OF LOGISTICS REPORT） 2002 年第三方物流收入 650 亿美元， ， 比上年增长 ； 其中基于非资产的国内运输管理收入 195 亿美元，国际运输管理收入 166 亿美元；基于资产的专用合同运输收入 90 亿美元，仓储及其增值服务收 入 169 亿美元；物流软件收入 30 亿美元；可见基于非资产的增值服务是第三方物流服务收益的主要来源。 而根据中国物流与采购联合会与 MERCER 公司对我国第三方物流市场 1999 到 2001 年的收入分解，运输收 入占 53%，仓储收入占 32%，而物流信息与增值服务收入只占 15%，说明我国的物流增值服务有很大的增长 空间。 增值服务实际上是将企业物流外包的领域由非核心业务不断向核心业务延伸。一般来说，企业确定物 流外包领域时，首先选择运输、仓储、配送等非核心业务，然后逐步延伸到订单处理、组配、采购等介于 核心与非核心之间的业务，最后可能涉及售后支持等核心业务。随着与第三方物流合作关系的深入，企业 会不断扩大外包范围，最终只专注于研究与开发、生产、销售等最核心的环节。 （二）由物流功能服务向管理服务延伸 一体化物流服务不是在客户的管理下完成多个物流功能，而是通过参与客户的物流管理，将各个物流 功能有机衔接起来，实现高效的物流系统运作，帮助客户提高物流管理水平和控制能力，为采购、生产和 销售提供有效支撑。因此，在开发一体化物流项目时，要在物流管理层面的服务内容上做文章，包括客户 物流系统优化、物流业务流程再造、订单管理、库存管理、供应商协调、最终用户服务等，从而为客户提 供一体化物流解决方案，实现对客户的“一站式”服务。 MERCER 管理咨询公司副总裁 DAVID BOVET 指出，货主只有以更多的进取心和冒险精神看待物流外包， 才能发现其真正的价值；货主预期从第三方物流得到的关键增值利益来自供应链创新，通过创新提高企业 的竞争力和盈利性；而要做到这一点，货主与第三方物流提供商必须建立共有目标、共享利益与共担风险 的战略合作伙伴关系。比如 CTI 物流公司不仅为通用汽车（GM）管理零配件进厂物流，而且按 GM 的采购 订单从选定的供应商处采购零配件，组配后 JIT 配送到 GM 生产线，然后向 GM 收取包括采购费、物流运作 费和一定利润的总体服务费用。这样就使 CTI 分担了 GM 的零配件库存占用与损坏风险，激励 CTI 提高物 流效率和服务质量。所以，第三方物流提供商由物流功能服务向管理服务延伸，不仅可以为客户带来更大 的利益，而且可以密切与客户的合作关系。（三）由实物流服务向信息流、资金流服务延伸 由实物流服务向信息流、 物流管理的基础是物流信息，是用信息流来控制实物流；物流合理化的一个重要途径，就是 “用信 息替代库存” 。因此，一体化物流服务必须在提供实物流服务的同时，提供信息流服务，否则还是物流功 能承担者，而不是物流管理者。物流信息服务包括预先发货通知、送达签收反馈、订单跟踪查询，库存状 态查询、货物在途跟踪、运行绩效（KPI）监测、管理报告等内容。USCO 物流公司为 SUN 提供服务器维修 零配件物流信息平台，使 SUN 及其 50 多个供应链伙伴实时共享订单、送货和库存信息，取得消除中间环 节、降低库存、缩短交货期、提高客户服务水平的效果，被称之为第三方信息提供商（3PI） 。 APL 物流公司总裁 DICK METZLER 认为，物流外包影响供应链管理的最大因素是数据管理，因为用企业 及其供应链伙伴广泛接受的格式维护与提取数据以实现供应链的可视化是一个巨大的挑战，第三方物流提 供商不仅需要在技术方面进行较大投入，而且还需要具备持续改进、例外管理和流程再造能力。所以对技 术、人才和信息基础设施的投入已成为第三方物流提供商区别竞争对手的重要手段。 与此同时，第三方物流提供商还通过提供资金流服务，参与客户的供应链管理。如 UPS 并购美国第一 国际银行（FIRST INTERNATIONAL） ，将其改造成 UPS 金融部门（UPS CAPITAL） ，为其物流服务的客户提供 预付货款、信用担保、代收货款等增值服务，以加快客户的资金流转，释放客户的库存占用资本，降低客 户的进出口关税，从而实现了为客户提供实物流、信息流与资金流“三流合一”的完整的供应链解决方案。 中邮物流在与世界著名化妆品企业雅芳（AVON）的物流合作中，不仅提供了从产品库一直到专卖店的 “端到端”物流服务，而且实现了中邮物流信息系统与雅芳信息系统的实时对接，还依托中国邮政绿卡系 统和支付网关为雅芳提供网上代收货款服务，成为我国物流企业开创“三流合一”服务的成功案例。三、服务方式的创新 服务方式的创新（一）从短期交易服务到长期合同服务 功能性物流服务通常采用与客户“一单一结”的交易服务方式，物流企业与客户之间是短期的买卖关 系。而一体化物流服务提供商与客户之间建立的是长期合作关系，需要与客户签订一定期限的服务合同， 因而第三方物流又称为合同物流（CONTRACT LOGISTICS） 。 物流合同是第三方物流合作的基础，物流企业要特别重视与客户一起详细制定合同内容，包括服务性 质、期限和范围，建立 KPI，确定服务方式等。合同谈判中一些关键问题如 KPI 基准、服务费率、问题解 决机制、保险与责任等，要有明确约定，否则容易引起纠纷，甚至断送双方的合作。 第三方物流提供商寻求的是与客户长期合作，因而合同的签订只是合作的开始，要特别注意客户关系 的维护，不断深化与客户的合作。USCO 总裁 ROBERT AURAY 认为，第三方物流提供商与客户的合作要经历 一个从战术配合到战略交互的发展过程，包括：（1）满足客户需求：合作开始时，物流服务商要做到对客 户的服务要求具有良好的响应性，使客户感到容易合作，并保持客户服务质量；（2）超出客户期望值：随 着合作的深入，物流服务商要加强与客户的沟通，增强服务的主动性，特别要提高信息系统能力，努力使 物流服务超出客户的期望值；（3）参与和满足客户需求：在熟悉客户物流运作后，物流服务商应主动了解 客户新的物流需求，参与发掘客户物流改进机会，实现从战术配合向战略交互的转变；（4）赢得客户信任： 物流服务商努力与客户共同创造价值，最终赢得客户信任，双方建立起长期战略合作伙伴关系。（二）从完成客户指令到实行协同运作 传统物流是作业层面的功能性服务，通常只需要单纯地按照客户指令完成服务功能。而一体化物流服 务由于要参与客户的物流管理，运作与客户共同制定的物流解决方案，因而物流企业需要自始至终与客户 建立有效的沟通渠道，按照项目管理模式协同完成物流运作。 GEORGIATECH 的调查显示，客户不满意第三方物流的主要原因是服务商不能兑现服务与技术承诺，不 能实现成本降低目标和缺少战略改进；人们一般把这些不足归结于合作伙伴的选择过程，但实际上，更多 情况下问题出在没有管理好项目的实施。因此，在签订合同后，双方在互信的基础上，协同完成项目的实 施至关重要。 双方要各自设立项目经理， 并在相关功能上配备相应人员； 物流企业要详细了解客户的销售、 财务、IT、人力资源、制造和采购等各个部门的需求，与客户共同制定详细的实施方案；双方实施小组要 共同拟定绩效衡量指标以及奖惩办法， 商讨项目运作细节， 特别是对例外情况的处理。 在项目正式运行前， 还应进行试运行，以发现和解决存在的问题。 为保障项目的顺利运行，物流企业应当建立与客户双方物流人员联合办公制度，或成立由双方物流人 员联合组成的运作团队，以及时处理日常运作中的问题。为了保证物流服务的质量，双方应共同商定绩效 监测与评估制度，使合作关系透明化，通常应保持运作层每天的交流、管理层每月的绩效评估以及不定期 的检查与年度评估。（三）从提供物流服务到进行物流合作 传统物流企业一般是基于自己的仓储设施、运输设备等资产向客户提供功能性服务，而第三方物流提 供商主要是基于自己的专业技能、信息技术等为客户提供管理服务，因而常常会根据客户的需求和双方的 战略意图，探讨在物流资产、资金和技术方面与客户进行合作，以取得双赢的效果。1．系统接管客户物流资产：如果客户在某地区已有车辆、设施、员工等物流资产，而物流企业在该 地区又需要建立物流系统，则可以全盘买进客户的物流资产，接管并拥有客户的物流系统甚至接受客户的 员工。接管后，物流系统可以在为该客户服务的同时为其它客户服务，通过资源共享以改进利用率并分担 管理成本。 如东方海外物流公司系统接管旺旺集团在杭州的仓库， 将其改造为东方海外华东区域物流中心。2．与客户签订物流管理合同：与希望自己拥有物流设施（资产）的客户签订物流管理合同，在为客 户服务的同时，利用其物流系统为其他客户服务，以提高利用率并分担管理成本。这种方式在商业企业的 物流服务中比较常见，如和黄天百物流为北京物美商城提供的物流管理服务。3．与客户合资成立物流公司：第三方物流提供商对具有战略意义的目标行业，常常会根据客户需要， 与客户建立合资物流公司。既使客户保留物流设施的部分产权，并在物流作业中保持参与，以加强对物流 过程的有效控制；又注入了第三方物流的资本和专业技能，使第三方物流提供商在目标行业的物流服务市 场竞争中处于有利地位。这种方式在汽车、电子等高附加值行业较为普遍，如 TNT 物流与上海汽车工业公 司合资成立上海安吉天地物流公司。 物流企业要在激烈的市场竞争中脱颖而出，必须通过不断的服务创新来引导和满足客户需求，在目标 市场中提供区别于竞争对手的差异性服务。而要做到这一点，必须完整理解一体化物流服务的内涵，采用 现代物流技术和信息技术增强服务能力，建立具有丰富物流服务经验的管理团队，努力与客户结成战略合 作伙伴关系。小结从目前情况看，我国大部分物流企业仍然主要在提供运输、仓储等功能性物流服务，通过比拼功能服 务价格进行市场竞争。要改变这种状况，一个重要方面就是要超越传统物流服务模式，在服务理念、服务 内容和服务方式上实现创新。参考文献 [1] 李万秋， 《物流中心运作与管理》 ，北京，清华大学出版社，2003，P57、p62 [2] 苗敬毅， 《SWOT 分析在顾客满意度研究中的运用》 ，山西，统计出版社，2003，P23P89 [3] 宋华、胡左诰， 《现代物流与供应链管理〔M〕，北京，经济管理出版社，2000，P18P55、P75、p106 》

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毕业论文的意义

毕业论文（graduation study），按一门课程计，是普通中等专业学校、高等专科学校、本科院校、高等教育自学考试本科及研究生学历专业教育学业的最后一个环节，为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前总结性独立作业、撰写的论文。

从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行 科学研究探索的具有一定意义的论文。目的在于培养学生的科学研究能力；加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练；从总体上考查学生学习所达到的学业水平。

大学生要写好毕业论文，努力提高自己的写作水平，让写作这一社会主义物质文明和精神文明建设的重要工具在今后的工作中发挥出更大的作用。

我正好有一份 楼主留下邮箱地址 我给你发过去你参考一下 别忘了 到时候采纳哦！我的毕业论文就是写电子商务与物流之间的关系 本想找给你 这会找不到 两者应该是相辅相成的吧 没有物流，电子商务的发展就会被限制， 电子商务会促进物流的发展与健全 物流包括运输、保管、装卸搬运、包装、流通加工、配送以及信息等方面 具体的你可以搜索一下 电子商务的物流 摘 要：自从98年以来，在我国兴起了电子商务热潮，国内很多公司纷纷注册电子商务公司，正常的经济被打乱。直到去年电子商务热潮才过去，人们才实实在在的把目光投向了物流，应该说，物流在我国有很大潜力，据不完全的统计，从92年到98年，我国物流的发展为国家的流动资金节约了8000亿左右人民币，而且我国现在的物流成本占GDP20%之多，而发达国家仅只有10%左右，时代呼唤电子物流的产生。 关键词：电子商务 物流 信息流 商流 资金流 电子物流 第三方物流 第四方物流 一、电子商务中的物流产生 Internet的发明是近30年来最伟大的社会成就和科技成就，它正使人们的生活发生变化，也将引领一场商业领域的变迁与飞跃。基于Internet的电子商务可以说是21世纪经济的新亮点，但是就目前来说，这个亮点尚未闪耀光芒，或许只是一种经济发展的目标模式。无疑，电子商务是21世纪新的商务工具，它将像杠杆一样撬动传统产业和新兴产业，促进传统产业的嬗变，新兴产业的发展，而在这个过程中，现代物流与派送产业将成为这个杠杆的支点。 二、电子商务和物流的关系以及物流的重要性 电子商务同专业物流的关系如同企业与银行的关系。但是，由于电子商务公司同传统的公司比较具有更加容易建立、营运成本低的特点，其竞争将会更加激烈，估计将会发展为与物流融合，形成一个公司既有电子商务，也有物流，而各个公司之间如同现在一样，既有合作，又有竞争。垄断企业的规模会进一步扩大，其垄断不仅仅在某一行业，也可以是某一地区的商务，即产生商务垄断。 它的重要性来源于以下几下方面： （一）物流——实现电子商务的保证 1、物流保障生产 无论在传统的贸易方式下，还是在电子商务下，生产都是商品流通之本，而生产的顺利进行需要各类物流活动支持。生产的全过程从原材料的采购开始，便要求有相应的供应物流活动，将所采购的材料到位，否则，生产就难以进行；在生产的各工艺流程之间，也需要原材料、半成品的物流过程，即所谓的生产物流，以实现生产的流动性；部分余料、可重复利用的物资的回收，就需要所谓的回收物流；废弃物的处理则需要废弃物物流。可见，整个生产过程实际上就是系列化的物流活动。合理化、现代化的物流，通过降低费用从而降低成本、优化库存结构、减少资金占压、缩短生产周期，保障了现代化生产的高效进行。相反，缺少了现代化的物流，生产将难以顺利进行，那无论电子商务是多么便捷的贸易形式，仍将是无米之炊。 2、物流服务于商流 在商流活动中，商品所有权在购销合同签订的那一刻起，便由供方转移到需方，而商品实体并没有因此而移动。在传统的交易过程中，除了非实物交割的期货交易，一般的商流都必须伴随相应的物流活动，即按照需方（购方）的需求将商品实体由供方（卖方）以适当的方式、途径向需方（购方）转移。而在电子商务下，消费者通过上网点击购物，完成了商品所有权的交割过程，即商流过程。但电子商务的活动并未结束，只有商品和服务真正转移到消费者手中，商务活动才告以终结。 在整个电子商务的交易过程中，物流实际上是以商流的后续者和服务者的姿态出现的。 没有现代化的物流，如何轻松的商流活动都仍会退化为一纸空文。 （二）物流是电子商务概念的重要内容 自从98年开始，电子商务就成为一个热门的话题，特别是与电子商务沾得上一点边的企业上市筹资，都获得成功。而为什么至从去年以来，电子商务就慢慢开始降温了呢？最主要的还是一个物流和配送的瓶颈问题。 从国内电子商务运行的分析，我国电子商务行业、并不乐观，所谓的电子商务其实也只能说是一块区域电子商务，打个比方吧，我现在在宁波，我如果利用电子商务形式购买商品的话，如果购买本地的东西，电子商务可能的确可以实现，效果、优势可能马上可以体现出来；但试想一下，我如果购买的是新疆商品，而且不是很多，就一个小玩具，能实现吗？能实现的话，是真正的实惠吗？优势还有吗？这就是一个物流瓶颈问题。 从电子商务降温以来，之后就开始了物流热，物流作为一个年轻的行业，发展潜力很大。国家领导人也一再强调发展物流行业是中国经济新增长点，降低物流成本也是企业的第三利润泉，还有就是把物流行业的发展作为十五规划的一个方面。在这样一个政府支持的软环境下，物流的发展空间会更大。 不管从我国流通成本在GDP的比重看，还是流通成本占用流动资金的多少来看，物流的发展对我国都是一种全新的挑战。 （三）物流是实现“以顾客为中心”理念的根本保证 从原始买卖到如今的电子商务，其中最大改变就是电子商务不受时间、地点的限制。电子商务可以把所有的商品买卖虚拟成一个大的商场，在任何时间、地点都可以买到世界上任何一种商品。电子商务的出现，在最大程度上方便了最终消费者。他们不必再跑到拥挤的商业街，一家又一家地挑选自己所需的商品，而只要坐在家里，在Internet上搜索、查看、挑选，就可以完成他们的购物过程。但试想，他们所购的商品迟迟不能送到，或商家所送并非自己所购，那消费者还会选择网上购物吗？网上购物的不安全性，一直是电子商务难以推广的重要原因。不管是B TO B，还是B TO C，我作为消费者、顾客、买了商品，是不是商品能安全迅速地送到我的手中？这才是我最关心的问题，这当中就需要解决物流及配送等问题。一句话：电子商务的发展需要物流做基础，物流是实现“以顾客为中心”理念的根本保证。

跟单流程分析论文范本：一、引言 外贸跟单按业务进程可分为前程跟单、中程跟单和全程跟单三大类。前程跟单是指“跟”到出口货物交到指定出口仓库为止；中程跟单是指“跟”到装船清关为止；全程跟单是指“跟”到货款到账，合同履行完毕为止。跟单员按业务性质分又可分为外贸跟单和订单跟单（生产跟单）。特思利有限公司是一家出口箱包的流通型外贸公司，2007年公司共签订合同26份，合同总金额万美元。其中,饰品包出口合同万美元，同比增长,化妆包出口万美元，同比增长。其出口国家以德国为主，还有西班牙、美国、香港等地，出口产品以中高档箱包为主，其服务的主要客户为超市采购商。其出口产品按用途分主要分为：时尚包、化妆包及一些礼品包；按材料分主要分为PVC包、无纺布包、皮（革）包。 二、跟单在出口贸易中的重要性 外贸企业的生存与发展，都是以订单为主线条的，作为订单的跟进者，跟单员的工作跨越了整个企业运作体系的每一个环节，是整批货的最高的管理者。在国际贸易中， 一旦签订了出口合同，就要严格按合同要求的品质及其他条款交货，才能赢得客户，才能在国外市场上占有一席之地。 1．有利于促进外贸企业经营管理有序化 从系统论的角度看，外贸业务的各个分工不是孤立的，是一个有方向性的动态过程。在生产性跟单中，生产企业的选择与原料的采购、工艺流程与技术、生产进度与质量监控、投入与产出；在业务性跟单中，“船、货、证、款”的平衡，装运、保险、报检、报关、结汇的操作与监控，都涉及到系统的层次性和有机联系。外贸跟单是外贸企业维护产品和服务的生产链和供应链的完整，反映外贸企业运行系统意志、促进外贸企业经营管理有序化，保证企业经营机制和风险防范机制有效运行的重要组成部分。 2．有利于外贸业务进程中的风险控制 外贸合同的履行涉及到两个或两个以上的国家或地区，涉及众多的环节；产品质量要求、技术标准和法律体系复杂；市场波动、行情变化、外汇风险等时常出现。尽管从形式上看，外贸跟单的任务是落实合同或信用证条款、对生产安排、组织货源、质量管理、报关报验、装运结汇等过程进行全程监控，但从性质上看，外贸跟单的所有任务集中到一点，就是对业务进程中现实的或潜在的风险进行有效的控制。无论是前程跟单、中程跟单还是全程跟单，任何一个环节的问题处理不当均可能酿成风险或损失。跟单员不可能只是被动地执行合同条款，而要面对客观现实，主动地、积极地、迅速地解决可能产生的问题，规避业务进程中的各种风险。 3．有利于交流信息和处理信息 从信息论的角度看，外贸跟单工作就是在履行合同中充分利用各种有利条件和信息源，及时收集来自生产、物流、海关、商检、银行等各部门的信息，处理和化解各种矛盾或不利因素，对各个业务环节做好科学的统筹安排的过程。也就是说，在履行每一笔合同中，能够在物与物、人与人、人与物之间有效交流信息和处理信息是外贸跟单的基本功能和任务。 （还没贴完哦） 三、外贸跟单流程解析 外贸跟单是从争取国外客户的定单开始的，即业务跟单。跟单员应定期将本企业现有的最新款的箱包目录寄给相应客户。对于客户要求报样、报价的款式，跟单员应妥善处理。及时做好跟进工作。以特思利贸易公司箱包出口为例，具体包括以下几方面： 1．样板试制与接单 样品试制一般包括两个内容：第一是根据客户寄过来的箱包样板或款式图片进行样品试制，一般前者称为实样制作，后者称为确认样制作；第二是根据客户的修改意见以及生产的可行性研究进行实物标样试制，也叫试样。跟单员收到客户拟在工厂仿制的箱包样品或需开发的新款式箱包图片时，首先需认真审查客户来的样品或图片作全方位的分析，包括所要的技术条件和要求分析，列出该产品的款式、规格、包装以及所需的材料、工艺等条件，并做好记录。在通知工厂打样时，样品的生产数量一般每款比客户要求数量多做2～3个，1～2个留样，一个由跟单员保留。样品在生产过程中，如客户提出要做部分修改，应立即根据样板的生产情况和技术条件并经业务经理或总经理来确定能否作修改，如确定修改，应立即通知相关部门。待样品生产好后，跟单员需认真检验，主要是对生产出的箱包样板与客户样品或图片、色卡审核，鉴定其外观造型、材料组合是否符合客户要求；鉴定其尺寸规格及材料、工艺等质量是否符合要求。样品制好后，根据客户的地址快递寄出样品。并写邮件通知客户，样品已寄出，同时追踪大货定单的下达。 接单也即合同签订，当定单下来之后，根据定单的数量，必须对整个生产进度做一个预估，对款式样等进行确认，只有等收到客户确认之后方可生产。审单即审核合同，审核内容主要包括定单的来源和所订箱包的款式、型号、材料、数量、质量、单价、总价、交货期限、交货方式、付款方式等。审单完毕，根据定单和工厂相关资料，向客户开出形式发票。 2. 物料采购、检验、入库的跟踪 接到客户的定单后，跟单员及可通知工厂购买箱包材料及辅料，主要是面料及拉链、扣子等。物料到达厂后，跟单员通知质检并亲自检验。首先对材料的品种、规格、数量进行审核。其次是对材料的质量检验。主要是检查材料是否符合客户订单要求，颜色是否准确。物料检验完毕后通知入库，并通知生产部门以便尽快的安排生产。在编制生产计划时，必须清楚准确地把客户定单中包的款式、简图、型号、数量、包装要求、货期等注明，一般给工厂的货期比实际的货期提前几天，目的是给工厂交货留些余地，以防生产安排或进度上什么意外而导致交货延迟。 3. 生产过程跟踪 生产过程跟单主要是跟踪箱包加工的每个工艺质量情况与跟进定单的生产进度、完成情况。为此，跟单员必须时常深入生产车间检查在半成品、成品的质量是否按定单要求生产，以及生产流程中有无脱节、停滞等不良现象，同时根据最新的生产排程，查看定单完成情况，紧紧跟进生产进度是否能满足定单的交货期。发现问题及时处理，特别是货期未能满足定单的交货期时，应马上同生产主管协商，确保准时交货。另外，在生产过程中，跟单员发现什么有误，或者需要补充的应立即以书面形式通知相关部门。箱包生产过程跟踪主要包括箱包材料裁剪跟踪，印刷工艺跟踪，缝制工艺跟踪，后整理与包装跟踪。 4. 催开与审查信用证 在进出口贸易中，公司一般力争信用证付款。在按信用证付款时，买方按约定的时间开出信用证是其履行合同的前提条件，否则卖方无法安排生产和组织货源。在正常情况下，买方信用证最迟应在货物装运期前15d（有时30d）开到卖方手中，但实际业务中，国外客户在遇到市场发生变化或资金短缺时，往往拖延开证，因此跟单员应经常检查开证情况并及时催促客户开证。跟单员在收到信用证以后,应立即作如下的审查：审查信用证的种类、开证申请人和受益人、信用证的金额及采用的货币、信用证的到期地点、装运期和有效期、规定开立汇票的内容、船舶和分批装运要求与要求提供装运的单据以及货物的品名、品质、规格、数量、包装、单价、金额、保险等是否与合同一致。 5. 出货跟踪、催单结汇 出货前三四天就应该联系出货事宜。首先告诉船运公司具体出货时间，同时传真出口货物装箱单。装箱单应明确列出此次出货产品的品名、规格、数量、净重、毛重、包装尺寸、体积、箱号、唛头。其中毛净重应计算准确，它涉及报关出口时的顺利与否。包装尺寸一般来说是指出口的外箱尺寸，尺寸的准确性涉及计算整批货的体积计算。出口货物的唛头多数由客户提供，有正唛头和侧唛头，装箱上的唛头必须照订单打。出货前一天，跟单员须到成品仓库清点数量，防止多出、少出或漏出。另外，还应抽查内外包装是否按装箱单要求包装。到出货日跟踪货柜车是否到厂，最好拿到货柜司机的联系电话直接打电话询问，以便通知工厂何时装货。货物在装船出运后，跟单员应及时按照信用证、合同和其他单据的内容正确地编制各种单据，并在信用证规定的有效时间内交银行结汇。出口单据有很多，催单工作最重要的是催提货单。货物装运出口，就应该催货代公司开出提货单。经核对无误的提货单方可作为客户的收货凭据。在收到正确的提货单后，应连同其他单据一起送到银行审单、寄单。 四、跟单过程中应注意的问题 1. 跟单过程中要及时沟通 沟通，不管是在订单跟进或为人处事中都是极其重要的一个手段。这里要说的沟通是确认订单前所有的细节。细节要分成两个部分。一是业务人员方面的，即业务人员可以根据产品方面及跟单方面的知识来确认的细节。二是客户方面的，即需要客户确认的细节。这两方面的把握也是体现业务人员跟单能力的重要因素。在订单跟进过程中，业务人员需养成即时反馈及沟通的习惯。把生产过程中遇到的问题和生产进度及时向自己的直属上级或客户报告，让他们做到心里有数。客户发出的信息能及时的得到你的反馈，这样才可以让客户放心。 2. 对客户做出的承诺要遵守 守诺是业务开展的基础，也是为人处事之道。除了业务人员必须守诺，还要让公司最高领导人守诺。而为了遵守承诺，最好的办法就是少做承诺，在给客户承诺之前，先去确认一个满足承诺的条件是否可行。而一旦做了承诺，就一定要做到。如果做不到，就要诚心地向客户道歉，不要去辩解或推卸责任。然后想办法来弥补。当出现不确定因素时，向直属上级征求建议后再确认给客户，以保证每一个承诺的实现。并与上级沟通处理结果的原因。了解订单生产排程，定期对订单产品质量进行跟进。 3. 对工厂、工人要以礼相待 工厂是产品的直接生产地，工人是产品的直接生产者，与工厂、工人搞好关系对整批货的生产起者决定性的作用。在平时的交流、沟通时，一定要注意措辞及语气，要以礼相待。在遇到问题时，我们应及时向工厂的负责人反映，负责人会和工人们沟通，碰到解决不了的货工厂不配合的，可以向自己的上级反映，千万别发生正面的冲突。 4. 工作时应注意的商务礼仪 在沟通、跟进过程中做到尊重客户。从每一个微小的细节为客户提供最完善的服务，降低公司与客户的贸易风险。在与每一个客户沟通过程中，维护公司形象。将客户的反馈建议集中反馈到市场部，作为公司将来规划的借鉴。 这将会为公司带来整体利益，也更有利于客户的开发。在货物跟进过程中，跟单员都是在外工作的，一定要维护好公司的形象，对工人要以礼相称，以和为贵。工作时要一丝不苟，每一天上班时明确当天的工作，下班前回想今天工作情况，确保完成最重要和最紧的工作。公司收到的每一封客户询价都是公司大量广告宣传投资的结果，不认真跟进客户是对公司资源的浪费。 五、总结 在国际贸易中，一旦签订了出口合同,就要严格按合同要求的品质及其他条款交货，才能赢得客户，才能在国外市场上占有一席之地，监督货物质量的重任压在了跟单员的身上。跟单员是整批货物最直接管理者，应对整批货从客户下单，材料采购，生产跟踪，安排出货，催款结汇整个过程全程跟踪，保证货物的质量和交期。期间要做好与客户、工厂的沟通工作，使订单的生产有计划、有步骤的落实。在小企业中，跟单员身兼数职，既是内勤员，又是生产计划员，物控员，还可能是采购员。可以说，在一个工厂里，相对而言，除跟单员外，几乎所有的工作都是执行性质的，唯跟单员工作是计划性、管理性的。