传统的行人检测方法综述论文

传统的行人检测方法综述论文

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食品检测与食品安全姓名： 姓名：卢周舟 学号： 学号：43208419 得分： 得分： 摘要： 由于我国处于社会主义初级阶段， 我国食品相关行业生产力水平远远达不到发达 摘要： 国家水平，而且食品企业诚信意识不强（尤其是民营、私营企业） 、食品消费价值水平低下、 安全意识观较差，种种原因，造成了我国食品安全问题仍十分严峻。食品安全控制已成为当 务之急。主要针对食品中的添加剂、毒素、有害微生物等对人身体有害或可能要害的成分进 行食品检测。随着科技的进步，食品检测在未来面临着更多的机遇和挑战。 关键词： 关键词：食品安全，食品检测，添加剂，毒素，农药残留，微生物，基因芯片，免疫学 技术，仪器分析 引论 民以食为天，毋须置疑，食品安全问题关系到每个人的健康，影响着社会的稳定发展和 不断进步。如若不能把好食品安全关，势必造成重大人身安全事故，造成社会秩序的紊乱， 最终影响执政党的地位和形象， 阻碍社会经济的快速发展。 运用高科技实施高质量的食品检 测工作势在必行！ 1 我国食品安全问题概述 当前形势下，我国颁布了《食品卫生法》和《农产品质量安全法》等相关法律，用以规 范食品安全相关问题，并在省市地区各级政府建立了食品安全管理条例。2010 年以来，我 国食品安全状况相对以前来说，有着明显的提升。在 2010 年上半年的食品抽样检测中，其 合格率超过了 90%，并且保持着进出口食品高合格率。然而，由于我国处于社会主义初级阶 段， 我国食品相关行业生产力水平远远达不到发达国家水平， 而且食品企业诚信意识不强 （尤 其是民营、私营企业） 、食品消费价值水平低下、安全意识观较差，种种原因，造成了我国 食品安全问题仍十分严峻，具体表现为：1）微生物污染食源现象严重。毋庸置疑的是，致 病性微生物所导致相关疾病是当前食品安全面临的首要问题， 就我国而言， 大部分的食物中 毒都是由于致病性的微生物而引发。 致病性微生物在我国常见的一般有以下几种： 沙门氏菌、 肠出血性大肠杆菌、 单核细胞增生李斯特氏菌， 微生物污染食源的现象每年都呈上升的趋势。 2）施肥以及农药导致食品安全问题。毫无疑问，中国是个农业大国，大米、小麦以及蔬菜 种植过程中，大量使用化肥、农药以及生长调节剂，往往使食品在源头就被污染，大面积、 大剂量地使用化肥、农药，会导致食物中硝酸盐积累增加，世界卫生组织公布的食物致癌物 质中，亚硝酸盐是最为主要的，其对人体的伤害是巨大的。当前农药残存也是构成食品安全 问题的重要因素，有机蔬菜是当前最为火热的话题。3）由于生产经营者的法律意识淡薄， 更有良知缺乏的问题，致使食品生产加工领域假冒伪劣问题突出。4）食品添加剂滥用问题。 食品在加工过程中，不可避免投入各种添加剂，来迎合不同人体口感要求，然而，不法加工 组织肆意添加防腐剂、色素以及各种化学保鲜物质，导致食品安全隐患大大升高，如媒体报 [1] 道中涉及的三氯氰胺奶粉案以及地沟油案。 食品安全事件频发 检测责任与机遇并存 食品产业链上的各个环节， 都相当关注安全及质量问题， 包括如何加强企业本身的食品 安全意识以及道德观念。随着《中华人民共和国食品安全法》的颁布实施，食品安全在食品 行业管理中的重要性日益显现， 并受到了社会各界的广泛关注。 食品安全已经成为当今社会 焦点话题。 食品安全与品质检测水平是构建和完善中国食品安全保障体系的重要环节和技术支撑。 食品安全正日益上升为全民重视的高度。无论是国内生产的食品，还是国外的泊来品，都应 该有一整套可操作的检测、监控程序。特别是当某个食品出现问题时，职能部门更应该在第 一时间介入调查，以科学公正的态度，拿出令人信服的检测结果和评估报告，如此一来，既 维护了商家的利益，又保护了消费者的利益。 国内食品检测的暴露漏洞 食品检测是进、出市场的最后一关，可是在一些地方或有或无，形同虚设，暴露了食品 检测存在“短腿”。我国许多企业的关键检测仪器和设备检测能力差，检测灵敏度低，检测 技术落后，食品安全问题主要集中在微生物超标，农兽药残留超标，食品添加剂超标，有毒 有害物质超标，检出有害生物等传统检验项目中。 防堵食品安全监管漏洞刻不容缓。目前中国虽然建立了由质检、工商、食药监、医疗卫 生等部门组成的食品监督体系， 但上述部门的工作制度在一定程度上已经程式化， 检查之前 事先通知，或者让商家主动送检，这种做法难以检出问题。 据悉，现行的食品安全监管体制实行的是分段监管，涉及到农业、林业、渔业、质监、 工商、 卫生、 食品药品、 出入境检验检疫等多个部门，食品检验机构分散、 低水平重复建设、 重复检测、检测信息不能共享等问题随之衍生。因此，整合“检测计划、检测经费、检测信 息、 检测能力”四项就成了食品安全工作的重中之重， 但是关于如何整合却没有现成的经验 可供借鉴。 食品安全控制已成为当务之急 随着经济的发展，农业生产中大量使用化肥、农药、兽药，地球的生态环境正在遭受着 前所未有的破坏，食品的质量和安全受到威胁，进而威胁人类自身的健康和安全?此外，化 学添加剂、转基因等技术的应用，也增加了人们对食品安全问题的忧虑。因此，食品安全控 制已成为当务之急。 食品安全涉及食源性危害关键检测技术和实验室检测能力， 发达国家在食品安全卫生控 制方面呈现两个明显趋势:一是安全卫生指标限量值逐步降低;二是检测技术日益趋向于高 技术化、系列化、速测化和便携化。因此，在我国“十一五”规划中已将提高企业的自检自 控能力列为发展目标之一，对食品生产企业严格实施食品安全市场准入制度，从企业保证 “菜篮子”产品质量安全的必要条件抓起，采取生产许可，出厂强制检验等监督措施?在促 进食品出口方面推行从养殖场， 种植基地等原产地到出口离境的全过程监管， 帮助和监督出 口生产企业按照进口国的要求进行生产和管理，确保出口产品质量，对进口的食品，利用食 品安全控制技术与方法，加大检测力度，确保进口食品符合国家的安全卫生要求，使我国的 [2] 食品质量安全保障体系得到大幅度的提高，全面提升我国食品产业的质量水平。 2 食品检测的主要内容 食品添加剂的检测 食品添加剂是指为改善食品品质和色、 香、 味以及为防腐和加工工艺的需要而加入食品 中的化学物质或天然物质。目前，全世界发现的各类食品添加剂有 14000 多种。截止 1999 年我国允许使用的食品添加剂有 l587 种。食品添加剂是食品工业的基础原料，对食品的生 产工艺、产品质量、安全卫生都起到至关重要的作用。 但是违禁、滥用以及超范围、超标准使用添加剂，都会给食品质量、安全卫生以及消费 者的健康带来巨大的损害。 食品添加剂的种类和数量越来越多， 对人们健康的影响也就越来 越大。 随着研究的不断改进和发展， 原来认为无害的添加剂， 近年来发现还可能存在慢毒性、 致癌作用、致畸作用及致突变作用等各种潜在的危害，因而更加不能忽视。 食品加工企业必须严格遵照执行食品添加剂的卫生标准，加强卫生管理，规范、合理、 安全地使用添加剂，保证食品质量，保证人民身体健康。食品添加剂的分析与检测，则对食 品的安全起到了很好的监督、保证和促进作用。 譬如硝酸盐和亚硝酸盐是肉制品生产中最常使用的发色剂。 在微生物作用下， 硝酸盐还 原为亚硝酸盐，亚硝酸盐在肌肉中乳酸的作用下生成亚硝酸，而亚硝酸极不稳定，可分解为 亚硝基，并与肌肉组织中的肌红蛋白结合，生成鲜红色的亚硝基肌红蛋白，使肉制品呈现良 好的色泽。 但由于亚硝酸盐是致癌物质——亚硝胺的前体， 因此在加工过程中常以抗坏血酸 钠或异构抗坏血酸钠、烟酰胺等辅助发色，以降低肉制品中亚硝酸盐的使用量。我国《食品 添加使用卫生标准》(GB2760—1996)规定：亚硝酸盐用于腌制肉类、肉类罐头、肉制品时的 最大使用量为 ／kg， 硝酸钠最大使用量为 ／kg， 残留量(以亚硝酸钠计)肉类罐头 不得超过 ／kg，肉制品不得超过 ／kg。亚硝酸盐可通过盐酸萘乙二胺法测定当 量，硝酸盐可经沉淀蛋白质、除去脂肪后，将样品提取液通过镉柱，使其中的硝酸根离子还 原成亚硝酸根离子。 2．2 食品中常见毒素和几种典型毒素的性质和检测方法 在日常生活中，我们每天都会接触到由不同公司，不同地方生产的食品。但在近几年， 国内经常出现食品质量问题。五年前，肯德基的鸡翅被发现加入了工业染料苏丹红。随后， 问题咸蛋又发现含有工业染料苏丹红。不法商人用 “瘦肉精”喂养猪只，令食用的猪肉里 含有对人体心脏有害的“瘦肉精” 。市场用孔雀石绿养鱼，令鱼类中含有有害物质孔雀石绿。 去年，又发现三鹿奶粉中非法添加有害物质三聚氰胺。 食品安全不但发生在国内，而且在我们身边也经常发生。 2007 年暨南大学珠海学院就 发生了一起严重的食物中毒事件， 不少师生感到身体不适。 学生因为进食不干净食物发生肠 胃炎的事件时有发生。质量不安全食品也在市场上泛滥。 因此，食品质量问题不得不引起人们关注。 食品中常见毒素有霉菌毒素， 动物性天然毒素和植物性天然毒素。 其中食品中常见的霉 菌毒素有黄曲霉毒素，展青霉毒素，单端孢霉烯族化合物，玉米赤霉烯酮，杂色曲霉素，棒 曲霉素，岛青霉毒素和其他霉菌毒素。常见的动物性天然毒素有动物肝脏中的毒素，河豚毒 素，岩蛤毒素，螺累毒素和组胺。常见的植物性天然毒素有氰苷，红细胞凝集素，皂苷，龙 [3] 葵碱，秋水仙碱，棉酚和毒蘑菇。 譬如黄曲霉毒素是黄曲霉(Aspergillus flavus) 和寄生曲霉()等的代 谢产物,主要存在于霉变的花生、 谷物、 果仁和大米等食物中,食用油等制品中也经常发现黄 曲霉毒素。 它是由黄曲霉和寄生曲霉代谢产生的一组化学结构类似、 致毒基团相同的化合物, 目前已分离鉴定出 18 种,主要是黄曲霉毒素 B1、B2、G1、G2 以及由 B1 和 B2 在体内经过 羟化而衍生成的代谢产物 M1、M2 等,B1 为毒性及致癌性最强的物质。B1 是二氢呋喃氧杂 萘邻酮的衍生物,即含有一个双呋喃环和一个氧杂萘邻酮(香豆素) ,前者为基本毒性结构, [4] 后者与致癌有关。 黄曲霉毒素对人类健康的危害主要是由于人们食用被黄曲霉毒素污染的 食物,途径有二,其一是由受黄曲霉毒素(主要为 B1) 污染的植物性食物摄入,其二是经饲料 而进入奶或乳制品(包括乳酪、 奶粉等) 的黄曲霉毒素(主要为 M1) 。 黄曲霉毒素 B1 的半数 致死量为 0. 36 mg/ kg 体重,属特剧毒的毒物范围(动物半数致死量 10 mg/ kg ,它的毒性 比氰化钾大 10 倍,比砒霜大 68 倍) ,它引起人的中毒主要是损害肝脏,发生肝炎、肝硬化、 [5] 肝坏死等。因此，黄曲霉素的检测方法在食品检测中极为重要。 国内外有关黄曲霉素 B1 的检测方法主要有:薄层色谱法、酶联免疫测定法、高效液相 色谱法和荧光光度法。试验采用了免疫亲和柱对饲料中黄曲霉素 B1 进行净化,对高效液相 [6] 色谱荧光检测方法进行了研究,为监控饲料中黄曲霉素 B1 提供了简便可行的方法。 食品中有害微生物 现代食品行业， 有很多有害的微生物严重危害食品的品质和人们的健康， 甚至会引起一 些严重的疾病。而随着经济的迅速发展，对各类食品的需求也日益增大，因有害微生物引起 的各类食物中毒事件也逐渐增多。然而，使用传统的检测方法即非选择性和选择性增菌、生 长法及血清学鉴定虽然比较准确，但费力、耗时，一般需 4—7 d 才能完成。此外，低水平 的病原菌污染，食品加工后导致菌体的“致伤”及食品其它成分的干扰等因素，使得传统的 检测方法受到了一定的限制。 因此，需及时发现致病菌，控制污染及其可能对人体健康产生的危害。分子生物学技术 的发展使得许多食品工作者得以寻求更为快速有效的方法来检测病原菌， 以期增加敏感性和 显著地减少检测时间。其中，PCR 技术是比较有效，也是应用得最为广泛的一种检测方法之 [7] 一。 3 食品安全检测发展方向分析 随着用硫磺熏制毒辣椒、毒粉丝案，用病死猪肉加工肉馅案，用罂粟壳加工卤肉案，劣 质奶粉导致大头娃娃案，三氯氰胺以及苏丹红等一个个食品安全事件被媒体揭露,一个个重 要的问题摆在眼前： 如何有效加强食品安全检测？食品安全检测技术趋势如何？为了保障我 国食品安全,政府启动并实施了一系列食品安全保障体系建设的重大举措:制订了一系列与 食品安全相关的法律和法规,发布了一系列涉及食品安全的国家标准和行业标准,初步建立 了我国食品安全保障体系,而其技术支撑就是食品安全检测技术和仪器。 基因芯片检测技术趋势 早前 Anthony 等人建立了一个在短时间内通过测定致病性微生物含量的方法来快速检 测食品安全性能，其通过 158 例经血培养鉴定为阳性的样品进行检测，其有效合格率达到 80%。Carl 等针对四种细菌（大肠埃希菌、痢疾杆菌、伤寒杆菌、空肠弯曲菌）的单一研究， 而推出了基因检测法，此法大力提高了检测的精度，而且节省检测时间，可操作性强。其主 要方法是：从水以及食品中，分离出相关的致病性微生物或者是其他微生物，通过沙门菌、 志贺菌和大肠埃希菌的标准菌株作对照,比较观察相关细菌的特征，从而得出相关微生物的 致病因子。基因芯片检测技术与常规检测方法、PCR 检测方法相比较而言，其检测细菌的种 类广泛，检测的合格率高达 99%，检测时间大大缩短。基因芯片技术一般而言，其检测时间 为四个小时，传统的 PCR 技术需要八个小时。基因芯片检测技术的发展，大力变革了食品安 全检测相关理念，尤其是对前转基因食品的安全检测。因为当前形势来看，对于转基因食品 的安全问题，争议很大，而且现今仍没有通行的检测方法，但是基因芯片检测技术可以对转 基因食品进行精确地检测。 利用分析当前通用的基因报告以及各种基因特意片段， 将其制成 [8] 芯片样品，然后与被检测的食品进行简单杂交，即可准确判定转基因食品的特征性能。 免疫学技术 免疫学技术是利用抗原和抗体直接的反应， 加之免疫相关技术来检测细菌。 免疫学技术 的优点是可直接选择细菌，而不需要对细菌进行分离，直接通过免疫法进行细菌的筛选。因 为抗原与抗体间的反应种类很多，所以，免疫学方法也不统一，当前在食品安全检测中，常 常用到的是免疫磁珠分离法、免疫力检测试剂条、免疫乳胶试剂、免疫酶技术、免疫深沉法 或免疫色谱法等。免疫法具备非常高的精确度，被检测食品可通过增菌后，在短时间中便能 检测到，而且更为突出的一点便是，抗原与抗体之间的反应时间相当短。在免疫磁珠分离大 方法中，能迅速采集以及浓缩大量的食品中的微量细菌，并分析其危害性，可以有效预防 TDH 阳性副溶血性弧菌所带来的食物中毒。而胶体金免疫层析法能准确地检测出沙门氏菌， 通过抗体的置入能有效形成免疫层析条， 组织此类细菌的相关危害， 为当前食品安全检测提 [9] 供了良好的前景。 农药残存检测技术趋势 目前绝大多数色谱农药残留的检测都是通过选择性的检测器：电子俘获检测器（ECD） 、 氮磷检测器（NPD） 、火焰光度检测器（FPD） 、荧光检测器、质谱(MSD)以及近几年发展起来 的免疫分析检测方法。ECD 主要用于检测有机氯、菊酝类等含卤素的农药，灵敏度非常高； NPD 主要用于检测含氮、磷的有机磷、氨基甲酸脂类等农药；FPD 主要检测有机磷类农药； 荧光检测器主要用于液相色谱仪的氨基甲酸酝类农药的衍生化检测。 近年来， 随着农药事业 的发展，农药残留检测的验证技术需要重新认识。MSD 是验证分析最常用的技术，也可以用 于定量分析，但价格昂贵、技术要求高。自从出现毛细管色谱柱后，二维色谱发展很快。使 用不同的两个仪器或使用一个具有双柱（不同极性） 、双通道、双检测器的仪器，一次取样 可同时获得两组信息。美国 FDA、欧共体等都是先采用此法作定性检测的。此法比较适合中 国实际， 具有广阔的应用前景， 刘长武等人研究出二维色谱快速检测数十种农药的检测方法。 美国已经报道利用快速扫描技术在大约 1h 定性定量检测几百种不同类型的农药。色谱等仪 器分析技术对于检测技术人员和仪器要求较高， 但可以对于农药残留进行定性定量分析、 可 以检测几种甚至几百种已知和未知的农药，检测灵敏度高，可以提供科学准确、公正的检测 数据，作为仲裁依据。作为一种实验室快速检测技术，可以与现场快速检测技术结合，发挥 [10] 各自优势，增加监督管理的力度。 转基因食品检测技术 对于转基因食品， 尚无统一的定义。 可以理解为含有转基因生物成分或者利用转基因生 物生产加工的食品。 转基因食品， 也可以是多种不同的转基因生物及非转基因生物的混合物。 目前转基因食品主要来源于转基因植物。 对转基因产品的安全性， 一直是世界各国及联合国 等国际组织关心的焦点问题，2000 年联合国通过了“生物安全议定书” ，得到了全世界绝大 多数国家的认可，并已生效。该议定书中最重要的措施之一就是对转基因产品要进行检验， 以明确其种类， 确定是否是已批准的或已获得许可的转基因产品， 以防止一些具有风险的转 基因产品任意扩散，造成不可挽回的损失。总的来说转基因食品检测方法主要有 3 种： (1) 核酸检测方法， 它包括了聚合酶链式 Fxj~PCR、 连接酶链式反应(LCR、 指纹图谱法 RFLP， AFLP 及 RAPL 等)、 探针杂交法等； (2)蛋白质检测方法， 包括蛋白质单向电泳、 蛋白质双向电泳、 [11] Westem 杂交分析及 ELISAl(3)酶活性检测方法等。 基因芯片技术可以解决大数量基因检测问题，是一种更有效、快速，特别是高通量的检 测方法。基因芯片又称 DNA 微阵列，是指将许多特定的寡核甘酸片段或基因片段作为探针， 有规律地排列固定于支持物上形成的 DNA 的分了阵列。 芯片与待测的荧光标记样品的基因按 碱基配对原理进行杂交后， 再通过激光共聚焦荧光检测系统等对其表面进行扫描即可获取样 品信息。我国开发的转基因产品检测芯片基本上能实现：确定是否是转基因产品、是哪种转 基因产品、 是否是我国已批准的转基因产品。 目前研制的芯片能检测国内外已批准商品化转 基因作物物种：大豆、玉米、油菜、棉花、马铃薯、烟草、西红柿、木瓜、西葫芦、甜椒等； 含有启动子、终止子、筛选基因与报告基因等通用基因位点用作筛选是否是转基因产品，含 有并包括抗虫、耐除草剂、雄性不育与育性、恢复基因等各物种特定的目的基因，及品种特 异的边界序列用于确定是哪种转基因品种。 仪器分析的趋势 随着社会经济的不断发展,各个国家在食品安全卫生控制方面,正在逐步降低安全卫生 指标限量值,这对食品安全检测技术提出了更高的要求。一方面食品安全检测技术日益趋向 于高技术化、系列化和智能化,使检测仪器朝着高灵敏度和高选择性的复杂仪器体系发展, 分析方法的联用成为仪器分析的一个热点;另一方面,现场检测仪器在小型便携化的同时,向 专业化、速测化、自动化和智能化、信息化纵深发展。高灵敏度、高选择性的新型动态分析 检测和无损检测方法及多元参数的检测技术成为检测技术的发展趋势。 生物传感器技术、 生 物芯片技术和电子鼻等仿生感觉技术必将发挥越来越大的作用。 所以目前的食品现场快速检 测主要呈现 5 大趋势：(1)由于高新技术的应用，检测能力不断提高，检测灵敏度越来越高， 残留物的超痕量分析水平已达到 10-7g；(2) 在保证检测精度的前提下， 食品检测所需时 间越短越好。检测速度不断加快，智能化芯片和高速电子器件与检测器的使用，使食品安全 检测周期大大缩短；(3)选择性不断提高，高效分离分段、各种化学和生物选择性传感器的 使用，使在复杂混合体中直接进行污染物选择性测定成为可能；(4)由于微电子技术、生物 传感器、智能制造技术的应用，检测仪器向小型化、便携化方向发展，使实时、现场、动态、 快速检测正在成为现实。 ）目前市场上的食品安全快速检测技术产品大多是进口产品或 （5 国外技术生产的产品， 检测成本很高。检测产品国产化，研究生产具有我国自主知识产权 的食品安全快速检测技术产品是大势所趋。 针对我国的特殊国情， 目前我国基层单位很多速测技术的应用还只处于定性或半定量水 平， 易用型的小型化仪器的应用是目前和今后快速检测技术的发展趋势。 另外食品样品复杂 多样，前处理烦琐费时，建立快速检测方法的同时进一步完善样品的前处理方法，研制适合 的小型前处理装置，对于缩短现场快速测定时间及提高测定的准确性具有重要的意义 参考文献： 参考文献： 【1】张经华 北京市理化分析测试中心食品安全检测 能力建设 与应用 【2】 2010-8-6 中国设备网 2 【3】暴铱,郭磊,陈佳,林缨,谢剑炜. 生物毒素检测技术研究进展.分析化 3 学,2009,37(5);764-771 【4】李书国,陈辉,李雪梅,任媛媛. 粮油食品中黄曲霉毒素检测方法综述. 粮油食品科 4 技,2009,17(2);62-65 【5】丁平，侯亚莉，程晓伟。高效液相色谱法测定饲料中黄曲霉素 B1。饲料研究，2006， 5 9：61-63 【6】黎健豪 食品中常见毒素和几种典型毒素的性质和检测方法 6 【7】叶云，容元平 PCR 技术检测食品有害微生物的应用 7 【8】蒋士强 1 我国食品安全保障体系建设和检测技术的现状[ J ] 1 分析仪器, 2008, (3) : 8 1 - 61 【9】解立斌, 黄建, 霍军生. 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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。

每个学校对毕业论文的一个检测标准都不一样，用的软件也不一样，一般就是查重率会有较严格的标准，查重率一般会控制在10~15%，有一些学校甚至会在10%以下，所以具体要看你们学校的要求。标准都不一样，用的软件也不一样，一般就是查重率会有较严格的标准，查重率一般会控制在10~15%，有一些学校甚至会在10%以下，所以具体要看你们学校的要求

中国传统音乐研究方法综述论文

我国传统艺术的遗产极其丰富并且辉煌。传统艺术绘画、书法、音乐、舞蹈、戏曲、园林、建筑、雕塑、工艺美术、传统美食等等，都有几千年的积累，都有伟大的创造，都透着五千年文明古国深厚的文化底蕴。这是中华民族的宝贵财富，也是全人类的宝贵财富。中国传统艺术以其浓郁的乡土气息、淳厚的艺术内涵和生动的历史痕迹，越来越受到世界人民的喜爱和欣赏，成为人类共同的文化“大餐”。中国绘画的历史最早可追溯到原始社会新石器时代的彩陶纹饰和岩画，原始绘画技巧虽幼稚，但已掌握了初步的造 传统艺术型能力，对动物、植物等动静形态亦能抓注主要特征，用以表达先民的信仰、愿望以及对于生活的美化装饰。先秦绘画己在一些古籍中有了记载，如周代宫、明堂、庙祠中的历史人物、战国漆器、青铜器纹饰，楚国出土帛画等，都己达到较高的水平。秦汉王朝是中国早期历史建立的中央集权制大国，疆域辽阔，国势强盛，丝绸之路沟通着中外艺术交流，绘画艺术空前发展与繁荣。尤其是汉代盛行厚葬之风，其墓室壁画及画像砖画像石以及随葬帛画，生动塑造了现实、历史、神话人物形象，具有动态性、情节性在反映现实生活方面取得了重大成就。其画风往往气魄宏大，笔势流动，既有粗犷豪放，又有细密瑰丽，内容丰富博杂，形式多姿多彩。魏晋南北朝时期战争频仍，民生疾苦，但是绘画仍取得了较大的发展，苦难给佛教提供了传播的土壤，佛教美术勃然兴起。如新疆克孜尔石窟，甘肃麦积山石窟，敦煌莫高窟都保存了大量的该时期壁画，艺术造诣极高。由于上层社会对绘事的爱好和参与，除了工匠，还涌现出一批有文化教养的上流社会知名画家，如顾恺之等。这一时期玄学流行，文人崇尚飘逸通脱，画史画论等著作开始出现，山水画、花鸟画开始萌芽，这个时期的绘画注重精神状态的刻画及气质的表现，以文学为题材的绘画日趋流行。隋唐时国家统一，社会相对稳定，经济比较繁荣，对外交流活跃，给绘画艺术注入了新的机运，在人物画方面虽然佛教壁画中西域画风仍在流行，但吴道子、周昉等人具有鲜明中原画风的作品占了绝对优势，民族风格日益成熟，展子虔、李思训、王维、张缲等人的山水画、花鸟画己工整富丽，取得了较高的成就。在中国，绘画的真实性在12世纪宋朝时已发展到高峰，尤以郭熙的《早春图》为写实主义的巅峰，以后就开始转向主观情趣的抒发，自王维被盛赞诗中有画，画中有诗後，文人画悠久的传统便延续至今。又自北宋後，中国绘画渐 传统艺术趋注重笔墨情趣的形式主义，举例而言文徵明的画即意不在山水的描绘而是藉由山水来堆砌各种运笔的手法。到15世纪的明朝末年，清朝初期时，画家已经开始向表现自我方向转化，不注重客观世界的描绘，而是，八大山人、扬州八怪、任伯年、吴昌硕等都有很强的自我风格，而不再计较再现自然的真实性。 现代画家如齐白石、张大千等更体现出大家风范，他们画的不一定真实，但任何人也模仿不出他们画的精髓!五代两宋之后，中国绘画艺术进一步成熟完备一，出现了一个鼎盛时期，朝廷设置画院，扩充机构编制，延揽人才，并授以职衔，宫廷绘画盛极一时，文人学士亦把绘画视作雅事并提出了鲜明的审美标准，故画家辈出，佳作纷呈，而且在理论上和创作上亦形成了一套独的体系，其内容、形式、技法都出现了丰富精采、多头发展的繁荣局面。 绘画发展至元、明、清，文人画获得了突出的发展。在题材上，山水画、花鸟画占据了绝对的地位。文人画强调抒发主观情绪，“不求形似”、“无求于世”，不趋附大众审美要求，借绘画以示高雅，表现闲情逸趣，倡导“师造化”、“法心源”，强调人品画品的统一，并且注重将笔墨情趣与诗、书、印有机融为一体，形成了独特的绘画样式，涌现了众多的杰出画家、画派，以及难以数计的优秀作品。中国绘画是中国文化的重要组成部分，根植于民族文化土壤之中。它不单纯拘泥于外表形似，更强调神似。它以毛笔、水墨、宣纸为特殊材料，建构了独特的透视理论，大胆而自由地打破时空限制，具有高度的概括力与想象力，这种出色的技巧与手段，不仅使中国传统绘画独具艺术魄力，而且日益为世界现代艺术所借鉴吸收。传统艺术 - 音乐国乐、新音乐、中国音乐、中国传统音乐的内涵和外延各不相同。 传统艺术中国传统音乐可分五类 中国传统音乐简介：我们在许多民乐CD中都可看到“国乐”二字，这“国乐”指的是从古代流传下来，在近代又有所发展的属于“国粹”的音乐，可见“国乐”的创作时间指的是古代；“新音乐”指的是那些学习过西方音乐的人所写的音乐，如学堂乐歌，可见新音乐的创作时间是在1840年鸦片战争之后。“中国音乐”则不仅指古代传承下来的音乐，也指中国人按西方理论创作和改编的音乐。“中国传统音乐”是指中国人运用本民族固有方法、采取本民族固有形式创造的、具有本民族固有形态特征的音乐，不仅包括在历史上产生、流传至今的古代作品，还包括当代作品。可见，传统音乐包括“国乐”但不包括“新音乐”，但它们都是“中国音乐”。传统音乐是我国民族音乐中一个极为重要的组成部分，传统音乐与新音乐的区别并不在于创作时音的先后，而是在于其表现形式及风格特征。如二胡独奏曲《二泉映月》、《渔舟唱晚》虽是近代音乐作品，但其表演形式属中华民族所固有，所以也是传统音乐。相反，学堂乐歌、钢琴独奏曲《牧童短笛》等因其音乐形态特征借鉴了西方音乐，故不是传统音乐。传统音乐的划分最早见于中国音乐研究所编写的《民族音乐概论》，分为五大类：歌曲、歌舞音乐、说唱音乐、戏曲和器乐，但大多院校在教学中把歌舞音乐并入民歌，于是就变成四大类：民歌、民族器乐、曲艺（即“说唱”）音乐、戏曲音乐。实际上，“民族音乐”、“传统音乐”和“民间音乐”又是三个不同的概念：“民族音乐”包括传统音乐和新音乐；而“民间音乐”只是传统音乐的一个类别。且我国的民族音乐是非常丰富的，除了民间音乐，还包括宫廷音乐、宗教音乐和文人音乐。杜亚雄先生则将中国传统音乐分类如下：民间音乐、文人音乐、宗教音乐、宫廷音乐；其中民间音乐包括民间歌曲、民间器乐、民间歌舞、戏曲音乐和说唱音乐；文人音乐包括古琴音乐、诗词吟诵调、文人自度曲；宗教音乐包括佛教音乐、道教音乐、基督教音乐、伊期兰教音乐、萨满教及其它宗教音乐；宫廷音乐包括祭祀乐、朝会乐、导迎及巡幸乐、宴乐。 传统艺术 - 戏曲戏曲是中国传统的戏剧形式。是包含文学、音乐、舞蹈、美术、武术、杂技以及表演艺术各种因素综合而成的。它 传统艺术的起源 历史悠久，早在原始社会歌舞已有萌芽，在漫长发展的过程中，经过八百多年不断地丰富、革新与发展，才逐渐形成比较完整的戏曲艺术体系。虽说它的渊源来自民间歌舞、说唱、滑稽戏三种不同艺术形式，但区别一个剧种所显示的最大的特色，首先仍表现在它来自不同声腔系统的音乐唱腔。这些音乐唱腔则是以所产生地区的语言、民歌、民间音乐为依据，并兼收其他地区音乐而产生的。各个剧种的剧中人物大部分由生、旦、净、丑等不同脸变化的角色行当充任。表演上着重运用以生活为基础提炼而成的程式性动作，和虚拟性的空间处理。讲究唱、念、做、打等艺术，表演运输和富裕舞蹈性，技术性很高，构成有区别其他戏剧而成为完整的戏曲艺术体系。据不完全统计，我国各民族地区的戏曲剧种，约有三百六十多种，传统剧目数以万计。中华人民共和国成立后又出现许多改编的传统剧目，新编历史剧和表现现代生活题材的现代戏，都受广大观众热烈欢迎。比较流行著名的剧种有：京剧、昆曲、越剧、豫剧、湘剧、粤剧、秦腔、川剧、评剧、晋剧、汉剧、潮剧、闽剧、祁剧、河北梆子、安庆黄梅戏、湖南花鼓戏……等等五十多个剧种，尤以京剧流行最广，遍及全国，不受地区所限。中国古代戏剧因以“戏”和“曲”为主要因素，所以称做“戏曲”。中国戏曲主要包括宋元南戏、元明杂剧、传奇和明清传奇，也包括近代的京戏和其他地方戏的传统剧目在内，它是中国民族戏剧文化的通称。

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有不止一篇，选择其一给您，大约5000字不过，希望您主要是借鉴，通过自己的思考，融会贯通，加以修改，增加属于您自己的东西=====================关于中国古代音乐史学“知识创新"的思考中国古代音乐史学作为一门人文学科，面对新世纪“知识创新”的学术潮流，如何寻求它的时代定位，已经成为每一位新世纪古代音乐史学工作者深入思考的时代课题。中国古代音乐史学这一学科的成熟与发展，是综合文学、史学、音乐学学科知识而实现的。如黄翔鹏先生提出的“曲调考证”方法及其成果就是以历史学、文字学、考古学、民族学、人类学和乐器学、音乐形态学、古谱学、古音韵学等多种知识资源的创造性运用与整合为基础的，其所表现出的“知识创新”意识不言而喻。笔者以为，面向21世纪的中国古代音乐史学的发展，在“知识创新” 的潮流中可能会出现如下一些趋势：1．“知识更新周期”将会进一步缩短。在21世纪人类文明的发展进程中，历史节奏将表现出较前代越来越迅疾的趋向，生产发展越来越迅速，经济往来越来越频繁，科学发明越来越密集，历史节奏的这种急骤演进，是与知识经济时代生产关系诸因素的推动分不开的。在这样的社会背景24 <音乐研究>季刊中，新的音乐史学研究成果的生产周期相应缩短，越来越多经历过重构的知识成果呼唤着社会的检验；新的音乐史实的发展演变也迫切要求得到描述和展示。刘再生先生在论述20世纪中国古代音乐史研究时曾有统计：“自1922年第一部叶伯和的《中国音乐史》诞生至本世纪90年代，中国音乐史著作总共出版了四、五十种之多，平均每两年就有一部著作问世。”①即使如此，目前我们仍感到已出版的史著中所能囊括的史学新成果还不敷应用之需要。例如出版于1985年的《中国音乐词典》至今未能得以修订，而1992年出版的《中国音乐词典•续编》中的许多人物词条，情况也已经发生了许多变化，它们均已不大适应当前的应用(近闻人民音乐出版社已出资赞助该词典的修订，我们期待新版《中国音乐词典》的尽早面世)。此外，在经过20多年的学科发展之后，音乐史学界该当有普遍吸纳综合创新成果的史著问世了。2． 随着知识体系的立体化发展，知识传播途径向着数字化、网络化方面呈多元发展的趋势。迅速发展的网络技术可以使我们在研究中产生的古代音乐史学成郭树群果，立体化地快捷传遍千家万户。所谓立体化，是指成果的图、文、形、声融为一体的电子展示方式。那些以音乐图像学、考古学、乐律学、文献学、民俗学、民族学交叉研究而产生的音乐史学成果，如今可以很容易地在网络上融合为一种面貌全新的音乐学知识载体，供人们利用。据已发表的我国数字化图书馆技术信息，北京数字方舟技术有限公司推出的关于信息源加工、存储、检索的产品，每分钟可以全自动扫描录入图书资料160页(双面)，每天可处理图文50万页，而且采用了国际通用的先进图像压缩技术。这对于我们所期待的音乐学知识电子化、立体化前景的实现，无疑充满了一种振奋的激情。在过去的日子里，我们也注意到，中国古代音乐史学领域已出现了一些很受欢迎的电子读物。例如王子初、冯光生、韩宝强主编的《曾侯乙编钟》(光盘)，修海林参与主编的《中国古典音乐欣赏》(系列CD盘)，方建军研制开发的《金石之乐：中国音乐考古资料计算机管理系统》(D刘再生《横看成岭侧成峰．远近高低各不同— —20世纪中国古代音乐史研究》，《中国音乐学)1999年第4期。数据库软件等。3． 以文字为载体的文本教材呈需求多样化的发展趋势。面向21世纪的音乐教育将向着全社会的终身教育方向发展。各级各类人才对音乐学知识的需求更多地来源于各种不同类型的教科书。为此中国音乐史学教材文本的多样化，将是音乐史学工作者予以关注的。各种类型的音乐史学课程教材，应当注意体现新的特点。有人将其归纳为：(1)要体现一种历史的兼容性(即应充分体现中华民族在中国古代音乐史学领域已经达到的认识成果)；(2)要体现一种时代的涵容性(即应涵容中国古代音乐史学提出的新问题和获得的新成果)；(3)还应体现逻辑的展开性(即应注意以中国古代音乐史学概念发展的逻辑体系实现历史与逻辑的统一)。①4．面对21世纪，“文化的整合”、“知识的重构”恐怕是常议不衰的话题。就中国古代音乐史学来看，在这种观念的冲击下，我以为加强基础理论研究仍然是应对这种文化涌潮的重要方面。中国古代音乐史学在我国人文学科的大家庭中，无疑应属于“年轻的一代”，其具有突破意义的发展，当在2O世纪8O年代以后，即许多史家所认可的近代音乐史学发展的“第三阶段”。学科发展历史的浅近，使其作为一门学科的稚嫩仍在所难免。因此，对于基础理论研究的深入拓展，就犹显必要。例如就中国音乐文献学、“曲调考证”一类研究而言，其创新和突破都还存在着基础理论研究尚显薄弱的问题。首先在中国古代音乐文献学学科范畴，虽已取得了前所未有的进展，但在中国传统文献学的框架体系内，如何突出音乐文献学的特点；在音乐文献学的学科理论研究，音乐文献的编纂、出版，音乐文献的目录、版本研究等方面，都与中国传统文化中的文献学研究存在着一定的差距。就“曲调考证”的研究方法而论，如果对于中国乐律学、中国古代音乐、中国古代文化的基础研究做的更系统一点，恐怕黄翔鹏先生的研究也不会显得那样艰难，以致发出愚公移山式的慨叹：“反正先生做不完的，学生接着做嘛，我做不完还有下一辈⋯ ⋯”②鉴于中国古代音乐史学的这种实际状况，在“知识创新”的新世纪里，中国古代音乐史学基础理论研究的拓展，恐怕还会出现蓄势增强的状况。面对21世纪中国古代音乐史学的种种发展趋势，史学工作者能否具有应对能力，这也不能不是我们通过回顾和展望而予以回答的。首先，我们看到在过去的一个世纪里，特别是在世纪末的近3O个年头中，中国古代音乐史学工作者在守护传统史学研究方法的跋涉中，在新研究领域的开拓、创新中，已经取得了丰硕的成果。以文献资料类著作言，冯文慈先生点注的《律学新说》《律吕精义》，丘琼荪先生的《历代乐志律志校释》(第一、二分册)、萧炼子的《宋书乐志校释》、王昆吾和任半塘的《隋唐五代燕乐杂言歌词集》、金千秋的《全宋词中的乐舞资料》、吉联抗先生的《中国古代音乐论著译著丛书》、修海林的《中国古代音乐史料集》、中国艺术研究院音乐研究所资料室编的《中国音乐书谱志》《中国音乐研究所藏中国音乐音响目录》，郭树群、陈其射、王子初、李成渝合编的《中国乐律学百年论著综录》、还有尚待出版的《历代乐志律志校释》(第三、四、五分册)、《古乐书钩沉》《汉文佛经中的音乐史料》《乐府诗集笺校》等等，它们勾勒出中国古代音乐史学研究的文献学框架。以研究成果类的专著而言，王子初的《苟勖笛律研究》、崔宪的《曾侯乙编钟钟铭校释及其律学研究》是直指中国古代音乐史学重要难题的攻关之作；而冯文慈的《中外音乐交流史》、陶亚兵的《中西音乐交流史稿》、郑祖襄的《中国古代音乐史学概论》、修海林的《中国古代音乐教育》则属于填补空白的开拓性学术著作；此外具有开拓意义的学术专著还有丘琼荪的遗著《燕乐探微》、李纯一的《中国上古出土乐器综论》、吴钊的《追寻逝去的音乐踪迹— — 图说中国音乐史》等。王子初等主编的《中国音乐文物大系》多卷本，则以新的音乐史料系统为今后的研究提供了重要支持。特别是新近出版的黄翔鹏先生的《乐问》，更以时代的学术创新风范为中国古代音乐史学的“知识创新”提供了广阔天地。同时，我们还不能忘记托起这些重要专著的则是数以千计的具有创新意义的学术论文。它们共同构成了21世纪中国古代音乐史学① 孙正聿《教材建设新理念》，《光明Et报))2000年9月27 Et。② 郑祖襄《把“没有音乐的音乐史”变为有可听作品的音乐史》，《中国音乐学)1999年第2期。2001年3月第1期25“知识创新”的基石。就学术的发展来看，虽然交叉学科的发展为中国古代音乐史学学术研究提供了广阔的创新空间，但作为一门学科的存在，却不能被学术发展趋于综合的潮流所替代或置换。近期，许多学者注意到了这种倾向。郑祖襄先生谈到：“中国古代历史及其文化的独特性决定了中国古代音乐史学是一门不可替代的独立学科。”① 修海林先生谈到：“音乐史作为严格的历时科学，其主要的任务，仍然是在历时性的叙述中，依着纵向的历史发展脉络，追溯古今，在久远漫长的文化变迁中叙述音乐的发展。”② 冯文慈先生则在提及了解我国古代音乐文献时，要打开历史的视野，“对音乐文化的观念持有符合我国实际的辩证发展目光，注意避免以现代的音乐文化观念切割历史，特别是不能以现代西方的音乐观念来圈套我国历史。”固在这世纪之交的学术发展中，这种学科的自主意识为中国古代音乐史学的创新发展如何走稳自己的路，起到了时代的定位作用。修海林先生近期的文章《在历时中展开共时— — 为中国音乐史研究开拓新路径的感想》，使我们对于中国古代音乐史学的“知识创新”得到新的启示。它要求中国古代音乐史学工作者“随时注意到各个历史时期的诸多剖面”；要注意“音乐与社会的政治、经济、文化活动方面诸因素在共时性文化空间中的相互影响和制约”；而我们以往则“比较重视对纵向发展的历时性描述，以及揭示其中的某种规律，但是对于历史上处于某一共同状态下音乐生26 <音乐研究)季刊活剖面的分析，对其中某一类音乐文化模式的研究却用力不足。”④显然，这一新途径具有以知识重构为特点的创新意义。此外，项阳先生近年的力作《中国弓弦乐器史》，在文化人类学、文化地理学、音乐考古学等不同层面上，营造了中国弓弦乐器不同历史时段共时性的文化发展空间，中国弓弦乐器历时性发展的史实因此而更为充实、丰富；洛秦先生主张音乐史学与民族音乐学的沟通，为古代音乐史学研究开拓了新的思路；这些学者的努力都为中国古代音乐史学的“知识创新”提出了新的思考。20世纪末叶，中国古代音乐史学领域还经历着研究人才的新老交替过程。作为中国音乐史学第三发展阶段的见证人，我们看到了中国古代音乐史学界前辈学者杨荫浏以及吉联抗、蓝玉崧、夏野、金文达先生以宏富的知识财富，为学科的发展做出了全部的贡献；我们也承受了黄翔鹏先生闪烁着创新精神的学术甘露，并令人震撼地目睹了他由于事业未竟而难以泯灭的心灵之窗，也依然在接受着尚健在的前辈师长惠及后学的心灵滋润；当然，我们也经历着新一代学术带头人崛起在新的学术起点上的激动。如果说中国古代音乐史学领域第一代学人的学术起步还是空谷足音，那么第二代学人的努力就使得学科建设及其成果具备了相当的规模，而第三代学人的成长，则已处于规模初具完备的专业教育体系之中。值得注意的是，目前已具备博士学位学习资格的第三、四代学人已基本走出了单一师承关系的教育途径，相当一些人具有跨学科研究的知识结构与能力，这样他们在知识结构上明显地趋于全面，在治学方法上则更为丰富。特别是在经历了90年代初商品经济大潮的冲击，这一代学者相继寻找到自己恰当的社会定位，他们的学术潜能正在良好的拓展环境中孕育、催化。为此，我们有理由相信，在新的世纪里，中国古代音乐史学“知识创新”的良好前景，正将由这一代学人描绘。正如蓝玉崧先生数年前讲的“芳林新叶催陈叶，流水前波让后波。”中国古代音乐史学之林，将会在这蔚为壮观的新老传承和交替中，在群体的互为支持中，根深叶茂，惠及人间。(作者附言：本文不是中国古代音乐史学研究成果的综述，所涉人物及成果是依思路所至而提及的、本人认为能够说明“知识创新”论点的一些例证，偏颇或疏漏在所难免，敬请学界同行指正。)作者单位：天津音|乐学院①郑祖襄著<中国古代音乐史学概论)，人民音乐出版社1998年10月版。(墓)( 修海林‘在历时中展开共时—— 为中国音乐史研究开拓新路径的感想)，<中国音乐)2000年第2期。③冯文慈《中国古代音乐文献目录概要(上)》，‘中央音乐学院学报)2000年第3期。

丁明 个起子是不是？

传统的目标检测论文

姓名：牛晓银；学号：20181213993；学院：计算机科学与技术 转自： 【嵌牛导读】：目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割。随着计算机技术的发展和计算机视觉原理的广泛应用，利用计算机图像处理技术对目标进行实时跟踪研究越来越热门，对目标进行动态实时跟踪定位在智能化交通系统、军事目标检测及医学导航手术中手术器械定位等方面具有广泛的应用价值。 【嵌牛鼻子】：目标检测、检测模型、计算机视觉 【嵌牛提问】：你知道或者用过哪些目标检测算法？ 【嵌牛正文】： （一）目标检测经典工作回顾 本文结构 两阶段模型因其对图片的两阶段处理得名，也称为基于区域（Region-based）的方法，我们选取R-CNN系列工作作为这一类型的代表。 R-CNN: R-CNN系列的开山之作 论文链接：  Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 本文的两大贡献：1）CNN可用于基于区域的定位和分割物体；2）监督训练样本数紧缺时，在额外的数据上预训练的模型经过fine-tuning可以取得很好的效果。第一个贡献影响了之后几乎所有2-stage方法，而第二个贡献中用分类任务（Imagenet）中训练好的模型作为基网络，在检测问题上fine-tuning的做法也在之后的工作中一直沿用。 传统的计算机视觉方法常用精心设计的手工特征(如SIFT, HOG)描述图像，而深度学习的方法则倡导习得特征，从图像分类任务的经验来看，CNN网络自动习得的特征取得的效果已经超出了手工设计的特征。本篇在局部区域应用卷积网络，以发挥卷积网络学习高质量特征的能力。 R-CNN将检测抽象为两个过程，一是基于图片提出若干可能包含物体的区域（即图片的局部裁剪，被称为Region Proposal），文中使用的是Selective Search算法；二是在提出的这些区域上运行当时表现最好的分类网络（AlexNet），得到每个区域内物体的类别。 另外，文章中的两个做法值得注意。 一是数据的准备。输入CNN前，我们需要根据Ground Truth对提出的Region Proposal进行标记，这里使用的指标是IoU（Intersection over Union，交并比）。IoU计算了两个区域之交的面积跟它们之并的比，描述了两个区域的重合程度。 文章中特别提到，IoU阈值的选择对结果影响显著，这里要谈两个threshold，一个用来识别正样本（如跟ground truth的IoU大于），另一个用来标记负样本（即背景类，如IoU小于），而介于两者之间的则为难例（Hard Negatives），若标为正类，则包含了过多的背景信息，反之又包含了要检测物体的特征，因而这些Proposal便被忽略掉。 另一点是位置坐标的回归（Bounding-Box Regression），这一过程是Region Proposal向Ground Truth调整，实现时加入了log/exp变换来使损失保持在合理的量级上，可以看做一种标准化（Normalization)操作。 小结 R-CNN的想法直接明了，即将检测任务转化为区域上的分类任务，是深度学习方法在检测任务上的试水。模型本身存在的问题也很多，如需要训练三个不同的模型（proposal, classification, regression）、重复计算过多导致的性能问题等。尽管如此，这篇论文的很多做法仍然广泛地影响着检测任务上的深度模型革命，后续的很多工作也都是针对改进这一工作而展开，此篇可以称得上"The First Paper"。 Fast R-CNN: 共享卷积运算 论文链接： Fast R-CNN 文章指出R-CNN耗时的原因是CNN是在每一个Proposal上单独进行的，没有共享计算，便提出将基础网络在图片整体上运行完毕后，再传入R-CNN子网络，共享了大部分计算，故有Fast之名。 上图是Fast R-CNN的架构。图片经过feature extractor得到feature map, 同时在原图上运行Selective Search算法并将RoI（Region of Interset，实为坐标组，可与Region Proposal混用）映射到到feature map上，再对每个RoI进行RoI Pooling操作便得到等长的feature vector，将这些得到的feature vector进行正负样本的整理（保持一定的正负样本比例），分batch传入并行的R-CNN子网络，同时进行分类和回归，并将两者的损失统一起来。 RoI Pooling 是对输入R-CNN子网络的数据进行准备的关键操作。我们得到的区域常常有不同的大小，在映射到feature map上之后，会得到不同大小的特征张量。RoI Pooling先将RoI等分成目标个数的网格，再在每个网格上进行max pooling，就得到等长的RoI feature vector。 文章最后的讨论也有一定的借鉴意义： multi-loss traing相比单独训练classification确有提升 multi-scale相比single-scale精度略有提升，但带来的时间开销更大。一定程度上说明CNN结构可以内在地学习尺度不变性 在更多的数据(VOC)上训练后，精度是有进一步提升的 Softmax分类器比"one vs rest"型的SVM表现略好，引入了类间的竞争 更多的Proposal并不一定带来精度的提升 小结 Fast R-CNN的这一结构正是检测任务主流2-stage方法所采用的元结构的雏形。文章将Proposal, Feature Extractor, Object Classification&Localization统一在一个整体的结构中，并通过共享卷积计算提高特征利用效率，是最有贡献的地方。 Faster R-CNN: 两阶段模型的深度化 论文链接： Faster R-CNN: Towards Real Time Object Detection with Region Proposal Networks Faster R-CNN是2-stage方法的奠基性工作，提出的RPN网络取代Selective Search算法使得检测任务可以由神经网络端到端地完成。粗略的讲，Faster R-CNN = RPN + Fast R-CNN，跟RCNN共享卷积计算的特性使得RPN引入的计算量很小，使得Faster R-CNN可以在单个GPU上以5fps的速度运行，而在精度方面达到SOTA（State of the Art，当前最佳）。 本文的主要贡献是提出Regional Proposal Networks，替代之前的SS算法。RPN网络将Proposal这一任务建模为二分类（是否为物体）的问题。 第一步是在一个滑动窗口上生成不同大小和长宽比例的anchor box（如上图右边部分），取定IoU的阈值，按Ground Truth标定这些anchor box的正负。于是，传入RPN网络的样本数据被整理为anchor box（坐标）和每个anchor box是否有物体（二分类标签）。RPN网络将每个样本映射为一个概率值和四个坐标值，概率值反应这个anchor box有物体的概率，四个坐标值用于回归定义物体的位置。最后将二分类和坐标回归的损失统一起来，作为RPN网络的目标训练。 由RPN得到Region Proposal在根据概率值筛选后经过类似的标记过程，被传入R-CNN子网络，进行多分类和坐标回归，同样用多任务损失将二者的损失联合。 小结 Faster R-CNN的成功之处在于用RPN网络完成了检测任务的"深度化"。使用滑动窗口生成anchor box的思想也在后来的工作中越来越多地被采用（YOLO v2等）。这项工作奠定了"RPN+RCNN"的两阶段方法元结构，影响了大部分后续工作。 单阶段（1-stage）检测模型 单阶段模型没有中间的区域检出过程，直接从图片获得预测结果，也被成为Region-free方法。 YOLO 论文链接： You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection YOLO是单阶段方法的开山之作。它将检测任务表述成一个统一的、端到端的回归问题，并且以只处理一次图片同时得到位置和分类而得名。 YOLO的主要优点： 快。 全局处理使得背景错误相对少，相比基于局部（区域）的方法， 如Fast RCNN。 泛化性能好，在艺术作品上做检测时，YOLO表现比Fast R-CNN好。 YOLO的工作流程如下： 1.准备数据：将图片缩放，划分为等分的网格，每个网格按跟Ground Truth的IoU分配到所要预测的样本。 2.卷积网络：由GoogLeNet更改而来，每个网格对每个类别预测一个条件概率值，并在网格基础上生成B个box，每个box预测五个回归值，四个表征位置，第五个表征这个box含有物体（注意不是某一类物体）的概率和位置的准确程度（由IoU表示）。测试时，分数如下计算： 等式左边第一项由网格预测，后两项由每个box预测，以条件概率的方式得到每个box含有不同类别物体的分数。 因而，卷积网络共输出的预测值个数为S×S×(B×5+C)，其中S为网格数，B为每个网格生成box个数，C为类别数。 3.后处理：使用NMS（Non-Maximum Suppression，非极大抑制）过滤得到最后的预测框 损失函数的设计 损失函数被分为三部分：坐标误差、物体误差、类别误差。为了平衡类别不均衡和大小物体等带来的影响，损失函数中添加了权重并将长宽取根号。 小结 YOLO提出了单阶段的新思路，相比两阶段方法，其速度优势明显，实时的特性令人印象深刻。但YOLO本身也存在一些问题，如划分网格较为粗糙，每个网格生成的box个数等限制了对小尺度物体和相近物体的检测。 SSD: Single Shot Multibox Detector 论文链接： SSD: Single Shot Multibox Detector SSD相比YOLO有以下突出的特点： 多尺度的feature map：基于VGG的不同卷积段，输出feature map到回归器中。这一点试图提升小物体的检测精度。 更多的anchor box，每个网格点生成不同大小和长宽比例的box，并将类别预测概率基于box预测（YOLO是在网格上），得到的输出值个数为(C+4)×k×m×n，其中C为类别数，k为box个数，m×n为feature map的大小。 小结 SSD是单阶段模型早期的集大成者，达到跟接近两阶段模型精度的同时，拥有比两阶段模型快一个数量级的速度。后续的单阶段模型工作大多基于SSD改进展开。 检测模型基本特点 最后，我们对检测模型的基本特征做一个简单的归纳。 检测模型整体上由基础网络（Backbone Network）和检测头部（Detection Head）构成。前者作为特征提取器，给出图像不同大小、不同抽象层次的表示；后者则依据这些表示和监督信息学习类别和位置关联。检测头部负责的类别预测和位置回归两个任务常常是并行进行的，构成多任务的损失进行联合训练。 相比单阶段，两阶段检测模型通常含有一个串行的头部结构，即完成前背景分类和回归后，把中间结果作为RCNN头部的输入再进行一次多分类和位置回归。这种设计带来了一些优点： 对检测任务的解构，先进行前背景的分类，再进行物体的分类，这种解构使得监督信息在不同阶段对网络参数的学习进行指导 RPN网络为RCNN网络提供良好的先验，并有机会整理样本的比例，减轻RCNN网络的学习负担 这种设计的缺点也很明显：中间结果常常带来空间开销，而串行的方式也使得推断速度无法跟单阶段相比；级联的位置回归则会导致RCNN部分的重复计算（如两个RoI有重叠）。 另一方面，单阶段模型只有一次类别预测和位置回归，卷积运算的共享程度更高，拥有更快的速度和更小的内存占用。读者将会在接下来的文章中看到，两种类型的模型也在互相吸收彼此的优点，这也使得两者的界限更为模糊。

论文原文：

YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：

如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：

每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：

其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。

每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）

举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：

在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:

等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。

得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。

1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。

2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。

3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。

4、损失函数公式见下图：

在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：

解决方法：

只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。

作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。

然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。

作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}= 。

作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为，学习速率延迟为。Learning schedule为：第一轮，学习速率从缓慢增加到（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持速率到75轮；然后在后30轮中，下降到；最后30轮，学习速率为。

作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。

YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：

1、 YOLO检测物体非常快

因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。

2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives

不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。

3、 YOLO可以学到物体的泛化特征

当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。

尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：

1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。

2、YOLO容易产生物体的定位错误。

3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。

作为计算机视觉三大任务（图像分类、目标检测、图像分割）之一，目标检测任务在于从图像中定位并分类感兴趣的物体。传统视觉方案涉及霍夫变换、滑窗、特征提取、边界检测、模板匹配、哈尔特征、DPM、BoW、传统机器学习（如随机森林、AdaBoost）等技巧或方法。在卷积神经网络的加持下，目标检测任务在近些年里有了长足的发展。其应用十分广泛，比如在自动驾驶领域，目标检测用于无人车检测其他车辆、行人或者交通标志牌等物体。

目标检测的常用框架可以分为两类，一类是 two-stage/two-shot 的方法，其特点是将兴趣区域检测和分类分开进行，比较有代表性的是R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN；另一类是 one-stage/one-shot 的方法，用一个网络同时进行兴趣区域检测和分类，以YOLO（v1,v2,v3）和SSD为代表。

Two-stage的方式面世比较早，由于需要将兴趣区域检测和分类分开进行，虽然精度比较高，但实时性比较差，不适合自动驾驶无人车辆感知等应用场景。因而此次我们主要介绍一下SSD和YOLO系列框架。

SSD与2016年由W. Liu et al.在 SSD: Single Shot MultiBox Detector 一文中提出。虽然比同年提出的YOLO（v1）稍晚，但是运行速度更快，同时更加精确。

SSD的框架在一个基础CNN网络（作者使用VGG-16，但是也可以换成其他网络）之上，添加了一些额外的结构，从而使网络具有以下特性：

用多尺度特征图进行检测 作者在VGG-16后面添加了一些特征层，这些层的尺寸逐渐减小，允许我们在不同的尺度下进行预测。越是深层小的特征图，用来预测越大的物体。

用卷积网络进行预测 不同于YOLO的全连接层，对每个用于预测的 通道特征图，SSD的分类器全都使用了 卷积进行预测，其中 是每个单元放置的先验框的数量， 是预测的类别数。

设置先验框 对于每一个特征图上的单元格，我们都放置一系列先验框。随后对每一个特征图上的单元格对应的每一个先验框，我们预测先验框的 维偏移量和每一类的置信度。例如，对于一个 的特征图，若每一个特征图对应 个先验框，同时需要预测的类别有 类，那输出的大小为 。（具体体现在训练过程中） 其中，若用 表示先验框的中心位置和宽高， 表示预测框的中心位置和宽高，则实际预测的 维偏移量 是 分别是：

下图是SSD的一个框架，首先是一个VGG-16卷积前5层，随后级联了一系列卷积层，其中有6层分别通过了 卷积（或者最后一层的平均池化）用于预测，得到了一个 的输出，随后通过极大值抑制（NMS）获得最终的结果。

图中网络用于检测的特征图有 个，大小依次为 ， ， ， ， ， ；这些特征图每个单元所对应的预置先验框分别有 , , , , , 个，所以网络共预测了 个边界框，（进行极大值抑制前）输出的维度为 。

未完待续

参考： chenxp2311的CSDN博客：论文阅读：SSD: Single Shot MultiBox Detector 小小将的知乎专栏：目标检测|SSD原理与实现 littleYii的CSDN博客：目标检测论文阅读：YOLOv1-YOLOv3（一）

作者的其他相关文章： 图像分割：全卷积神经网络（FCN）详解 PointNet：基于深度学习的3D点云分类和分割模型 详解 基于视觉的机器人室内定位

论文检测系统安全性的方法

大部分人在进行论文时，通常更倾向于免费检测系统，因为可以节省论文查重的成本，毕竟论文需要多次查重。如果查重的成本非常高，那么很少有人能承受住这个查重费用，论文需要不断修改检测，所以前期使用的免费检测系统对于学生来说还是非常有帮助的。1、很多人说起免费，总觉得不靠谱，免费，绝对不好用。其实真实情况可能并非如此，因为很多免费的东西也可以实现很好的使用功能，比如专业和正规平台推出的免费查重系统，只要大家了解查重系统的功能，选择适合自己的检测系统，就可以了。2、使用免费查重系统可以保证整个检测流程的成本得到合理控制，使用免费检测系统前期性价比较高，尤其是对于论文初稿检测，通过专业平台可以保证其功能性，数据资源库也是比较全面的，对后续检测有帮助。3、通过免费论文检测系统，可以更大程度的节约论文检测的成本，尤其是在论文前期发现会非常有利，避免给大家造成太大的成本压力。所以在选择免费论文检测的时候，自然要根据实际情况来判断。不是所有的免费论文检测系统都不值得信赖，但是那些知名的初稿查重系统还是非常靠谱的，因此，在选择时有必要确定这些细节。只有这样才能有针对性地选择合适的免费论文检测系统，避免对大家的使用造成不必要的影响。

1、首先要做的是选择一个可靠的论文检测系统，比如知网，paperfree，这些都是值得我们信赖的。但需要注意的是，知网不对个人开放，我们使用知网查重一般是学校提供的入口；但paperfree等查重系统可以随时多次进行查重。2、选择论文检测网站后，可以在选择的检测网站注册或者直接登录账号，然后就可以点击查重入口查重了。不过需要注意的是，如果选择的查重系统中有查重版本的区别，那么应该选择自己所需要的查重版本。3、之后输入论文的相关信息，点击上传论文。上传论文时，注意论文文档的格式是否正确。比如论文检测系统要求word文档，就不要上传成PDF格式，因为对查重结果也有很大影响。4、论文检测的时间一般是10到30分钟，查重结束后，我们可以下载论文检测报告。5、拿到论文检测报告后，我们要做的就是根据检测报告的内容对论文进行有针对性的修改，修改完成后，再次查重，步骤也与上述内容一致。

查重用知网就行了，万方什么的不都可以。至于安全，只要你查重，人家想知道，总归会知道。

想必大家都知道论文完成后还有一个很重要的步骤，就是查重论文。学校和杂志对论文都有明确的查重标准，不同层次的论文重复率有不同的要求。那么，让我们和小编一起看看哪个软件可以检测最近的论文？现在我们市场上有很多论文检测系统，这些论文检测系统可以检测最近的论文，现在我们来详细介绍一下。第一个软件是学校内部查重系统，有很多高校都有自己选定的查重系统，在最终定稿查重时要求学生提交论文查重报告。论文查重检测率也相当准确，覆盖的资源也相当丰富。缺点是他的费用太贵，对于还是学生的同学来说可能负担不起。假如每一次都用内部查重系统查重，整篇论文写下来要查重七八次也是一笔很大的开销。第二个软件是Paperfree，是目前最安全、最快捷、最权威的论文检测软件。它涵盖了毕业论文查重、大学生抄袭率查重职称评定、相关学术成果查重等多种查重功能。他还与大多数机构合作。个人认为这个软件性价比会更高，因为它的收费比较便宜，对于还是学生的同学来说是负担得起的。因此在选择查重软件的时候，也要考虑这个软件的查重准确率是否符合我们的需求，以及他的查重价格。目前，我们市场上所有的论文检测系统都可以检测我们最近的论文。

食品检测方法编述论文

现在，生物技术的发展更是突飞猛进，这必将促成生物检测方法的不断补充和完善。 下面是我为大家整理的食品生物技术论文，希望你们喜欢。

食品检测中的生物技术分析

摘要：近年来，食品安全问题得到了全社会的关注，食品检测技术得到了更多的重视，生物技术等新兴的食品检测技术也因此而得到了广泛的应用。文章在简要介绍生物技术的基础上，详细阐述了生物技术在食品检测中的应用，以期为生物技术的发展与应用提供新的思路。

关键词：食品检测生物技术应用

食品安全问题是由于食品中含有毒、有害物质，对人体健康产生危害而造成的公共卫生问题。近年来，食品安全问题已成为人们普遍关注的社会热点问题，引起了政府和公众的广泛重视。目前，国内的食品安全问题的产生既有政府监管不严、制度体系不完全的原因，也有食品检测技术不够科学先进的原因。随着食品工业的快速发展，对食品检测技术提出了更高的要求，传统分析方法难以满足当前食品检测的需要，灵敏度高、特异性强、简便快捷的生物技术逐渐在食品检测领域大放异彩，文章将对此进行详细论述。

一、生物技术概述

生物技术是利用生物有机体及其组成部分，或是利用其组织、细胞、酶来合成、转化、降解，从而实现生产产品等目的的技术。生物技术在食品领域的应用已经有几百年的历史，从最初的面包、酱油生产，如今已延伸到食品领域的各个方面，得到了长足的发展和不断的完善。现代生物技术是建立在细胞生物学等学科基础之上的高科技技术，包括细胞工程、酶工程、基因工程、发酵工程等诸多类技术。细胞工程是以动物、植物细胞及细胞融合技术为基础的一类生物技术，主要用于食品生产;酶工程是通过特定细胞酶来控制食品生产过程中的物质转化;基因工程是通过重组基因来改造食品生物特性，起到生产特殊产品的作用;食品发酵技术如今已发展为发酵工程学，用于预定食品及成分的生产。

二、生物技术在食品检测中的应用

生物技术在食品检测中的应用，表现在食品中微生物、转基因成分等对人体有毒有害物质的检测。例如借助细菌学、血清学方法可以检测食品中是否含有致病菌，但是这些传统生物技术方法操作繁琐，耗时较长，目前应用更多的是操作简便、快捷且精准的生物芯片、胶体金免疫层技术、PCR技术、酶联免疫吸附法、基因探针等生物技术。

1.生物芯片的应用

生物芯片技术是建立在现代生物化学、物理化学、计算机科学等诸多学科交叉的基础上的，检测原理是利用生物分子间的抗原、抗体等亲和反应或碱基对互补杂交，检测、分析样品中的成分。由于生物芯片技术可在小面积内对多种生物分子进行并行检测分析，分析量很大，因而检测效率较高，检测结果具有很好的可比性。

生物芯片包括基因芯片和蛋白质芯片。基因芯片是将基因探针固化在检测工具表面，利用软件分析检测工具与样品间发生的基因杂交信息，从而检测出遗传信息。基因芯片可同时进行定性定量检测，能够快速检测分析大量序列的杂交信息。蛋白质芯片的原理则是利用生物分子间的特异性结合来测定样品成分，具体操作与基因芯片技术类似。基于基因芯片和蛋白质芯片的原理及特点，生物芯片技术通常用于转基因食品、原料、病原微生物的检测。

2.胶体金免疫层技术的应用

一直以来，胶体金免疫层技术在医学领域得到了广泛的应用，近年来逐渐应用于食品检测领域。胶体金免疫层技术具有操作简单、耗时较短等优势，一般需要定性分析或半定量分析，主要用于有害微生物、药物残留、违禁药物的检测。该技术用于有害微生物的检测较多，例如检测食品中是否含有大肠杆菌、沙门氏菌、霍乱弧菌等致病菌，较为常见的检测方法是双抗体夹心法;用于药物残留的检测是通过制得的抗体抗原与药物残留反应来分析食品中是否含有黄曲霉毒素、磺胺类药物、氯霉素等残留;用于违禁药物的检测一般是利用竞争免疫层析法来分析食品中是否含有罂粟碱、吗啡等物质。目前国内应用胶体金免疫层技术仍处于初级阶段，尚未投入广泛的应用，还有待新型免疫层析产品的开发、研制。

技术的应用

PCR技术是上世纪八十年代产生的一种技术，借助体外扩增DNA来实现转基因食品以及病原微生物的检测。传统PCR技术早于1992年便用于病原菌的检测，但直到近年来才得到广泛应用，目前可用于检测沙门氏菌、肠出血性大肠杆菌、金黄色葡萄球菌等。但在实际应用中，传统技术存在一些缺陷，无法定量检测，而且存在死细菌的环境下检测结果不准确，难以检测微生物毒素，因此在传统技术的基础上经过一系列改进和技术融合产生了多种改进的PCR技术，包括实时定量的PCR技术、PCR―DGGE技术、巢式及半巢式PCR技术等。定时定量的PCR技术是在传统技术中加荧光基团来实现实时检测，能够做定量分析，主要应用于检测外源基因污染、病原微生物、掺假量等，例如检测葡萄中的曲霉菌、肉骨粉中的牛羊源成分。PCR―DGGE技术在传统PCR技术基础上结合变性梯度凝胶电泳技术，不仅特异性强，而且敏感度高。巢式及半巢式PCR技术通过设计两对或1对半引物来降低假阳性结果的产生，使检测下限大幅度下降，检测结果通常无需其他方法再验证。

4.酶联免疫吸附法的应用

酶联免疫吸附法是利用免疫或酶促反应来进行食品检测，具有操作简便、特异性强、耗时短、灵活、可批量检测的优势。酶联免疫吸附法用于有毒有害物质的检测比常规培养法耗时少三至四天，而且无需特殊设备支持，结果易于观察辨别，样品易于保存，例如有研究用该法检测牛奶中的沙门氏菌敏感性100%、特异性，检测时间不超过3天，因而广泛应用在黄曲霉毒素等毒素检测、残留药物检测、过敏原检测、生理活性物质检测、转基因食品检测等领域。

探针技术的应用

DNA探针技术利用碱基对结合原理制成DNA探针，能够检测样品中的碱基序列，从而判定样品基因序列。由于该技术操作简便，而且检测结果精确度高，应用十分广泛，通常用于大肠杆菌、金黄色葡萄球菌等检测。DNA探针技术主要有异相杂交和同相杂交两种技术，其关键在于针对检测目标构建相应的DNA探针，只有DNA探针的基因序列具有针对性和特异性，方能取得理想的检测结果。

三、结语

近年来，随着生物技术的发展和进步，其在食品安全领域发挥了越来越重要的作用，在食品检测的各个方面得到了广泛的应用。然而虽然生物技术普遍具有成本低、操作简便、效率高、特异性高等优势，但是在实际应用中各种生物检测技术均存在自身的局限性，需要结合实际需要灵活选择、搭配。为了更好的提高食品检测水平，解决食品安全问题，还需要开发新的生物检测技术和方法，对现有技术方法不断进行优化，这需要相关领域的专家学者持续不懈的努力

参考文献

[1]谢修志.生物技术在食品检测方面的应用[J].生物技术通报.2010(1).

[2]唐亚丽.生物芯片技术及其在食品营养与安全检测中的应用[J].食品与机械，2010(5).

[3]刘彦辉.浅议生物技术在食品检测方面的应用[J].黑龙江科技信息，2011(16).

[4]胡朝晖.生物传感技术在食品生物安全检测中的应用[J].现代生物医学进展，2009(17).

[5]吴彤.现代生物技术在食品检测领域中的应用[J].大众标准化，201l(S1).

[6]张奇志.DNA探针和PCR技术在食品检测中的应用[J].广东农工商职业技术学院学报.2007(23).

[7]刘辉，杨利平，张滨.PCR及其改进技术在食品检测中的应用[J].食品与机械.2008(4).

[8J水小溪，蔡乐，赵宝华.ELISA技术在食品安全检测中的应用[J].生命科学仪器，

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食品包装检验的目的与方法分析

食品包装材料不是食品本身，但包装材料会直接或间接地接触食品，并且包装材料很多，其组成的成分也比较复杂，在食品的运输及贮藏过程中很容易造成食品污染。以下是我为您整理的食品包装检验的目的与方法分析论文，希望能对您有所帮助。

摘 要： 随着社会经济的快速发展，人们的生活水平也得到了提高。人们对食品安全问题也更加重视，因此应加强食品包装检验管理工作，保证食品安全性。文章主要介绍了食品包装检验管理工作的重要性，并阐述了食品包装检验的方法。

关键词： 食品包装 重要性 方法 检验管理

随着食品工业的发展，人们更加关注食品包装。食品的营养与安全卫生是人们对食品的基本要求。并且随着食品包装新材料、新工艺的应用，人们对食品包装的要求也更高。因此相关人员应做好食品包装检验管理工作，避免食品质量问题的发生。

一、食品包装检验的目的和意义

食品包装材料不是食品本身，但包装材料会直接或间接地接触食品，并且包装材料很多，其组成的成分也比较复杂，在食品的运输及贮藏过程中很容易造成食品污染。并且我国是食品加工大国，使用的包装材料的种类和数量都很多，因此相关工作人员必须严格做好食品包装检验管理的工作，严格把关。

食品包装的作用主要是保护食品安全卫生、方便运输、促进食品销售，包装的材料主要有纸、木、金属、竹、塑料、陶瓷、玻璃、化学纤维等。目前塑料包装是各种食品包装中应用最为广泛的一种，塑料包装的化学性质比较稳定，并且重量轻，便于加工和运输。但塑料包装存在很多安全问题，因此对塑料食品包装要更为严谨地进行检测。我国对食品包装的监管主要有备案管理、报检、通关及检验，应保证进出口食品包装的检验的科学性和合理性。

二、食品包装检验的方法

进行备案

食品包装的相关厂商信息都需要在质量监督检验等部门进行备案，并且要提交全面有效的书面材料。其中生产企业在申请备案时，应确保其包装是固定生产厂商生产的，同时商家需要提供包装生产企业的基本情况、质量保证体系的评价等材料，以进行风险评估，保证食品包装质量安全可靠，外观、卫生、安全等经过严格的检验都符合食品材料的相关标准要求。而在相关食品包装备案管理过程中，生产企业在申请备案时需要保证企业有较为健全的质量检验部门，并配合一些符合相关要求的检测设备和专业的.检验人员。企业的原材料库和成品库的墙壁、地面等应注意保持卫生、清洁，货物的存放应按批次、种类等有序存放，同时库内不能出现害虫、鼠类等，不能有污染物及有害物品出现。

企业的生产车间必须保证卫生清洁，并且内部清洁卫生，没有半成品堆放的现象，不会出现影响食品安全及卫生的问题。企业的生产设备应保证能够正常运行，不会造成食品的污染。食品的运输工具应保持干燥卫生，并具有能够防止食品受潮、防止有毒有害物质污染食品的设备。企业还应具有完善的，能够高效正常运行的质量管理体系。对于一些被首次用于食品包装如助剂、印油等辅助材料应进行详细的检验。同时要保证食品包装质量具有很强的稳定性，经过相关的检疫机构检测出其符合相关标准要求。

通力合作

在检查食品包装过程中需要各部门通力合作。生产企业、使用单位以及相关部门和广大消费者需要团结一心，各尽其职，保证食品包装检验管理工作有序进行。

食品包装生产企业需要紧抓生产过程，采取多种手段管理相关人员的工作，充分掌握食品包装生产的各个环节，并通过加强管理，对出厂产品进行强制检验，严把产品的质量关。当然，食品包装生产企业需要树立长远目标，不局限在蝇头小利上，选择高质量的原料，从源头上解决食品包装的质量问题，从根本上保证食品包装的质量。而食品包装袋的使用单位需要认真检查每一批购进的食品包装袋，把有问题的包装袋退回到生产单位，并要求生产单位给予补偿。同时，食品包装袋的使用单位需要严格按照《食品安全法》的规定，拒绝无证的生产企业，并加强对获证生产企业的进一步了解，在了解的基础上还需要加强检验意识，通过多次检验和核对保证在食品包装袋的使用环节不出现任何的问题。

而相关部门需要与广大消费者一起充分利用自己的监督权利，监督食品包装生产企业和食品包装袋使用单位的行为，以此保障食品包装袋的质量。相关部门需要利用《食品安全法》进行食品包装质量的宣传贯彻，同时还需要加大对食品包装生产企业和使用单位的监管力度，不定期采取抽查和排查手段，不漏过一丝一毫，让生产企业和使用单位从思想上重视食品包装检验管理工作，从而加大检查力度，保证食品包装袋的质量。

对于一些不合格的企业和使用单位，相关部门需要采取强制性手段，通过给予警告和处罚等形式，淘汰不合格企业，或者让不合格的企业停业整顿，提高自身的管理效率。对广大消费者来讲，消费者需要提高自身意识，在选择商品时注意观察商品信息，正确购置产品，增加自我保护意识，并及时举报一些违法犯罪企业和使用单位，以此杜绝不合格产品流通等。

总之，食品包装的质量对人们的健康有着重要的影响，应加强对食品的监督检验，保证食品包装产品的质量。坚决杜绝不合格食品包装产品的销售，确保食品包装的安全性和食品的质量，为人们提供安全的食品包装。

参考文献：

[1]王海翔.浅议我国食品包装检验管理工作的重要性[J].中外食品工业，2013，07(9)：56-57.

[2]温少优.食品包装容器、材料检验监管工作问题探讨[J].口岸卫生控制，2012，06(1)：30-31.

食品安全监管的科学模式探索 [2009-08-02 06:56] 摘要：食品安全直接关系着广大人民群众的身体健康和生命安全，同时还影响着国民经济的发展和社会稳定的维护。然而，近年来食品安全事件在全国范围内频频发生，显示我国食品安全正处于风险高发期和矛盾凸现期。如何实现对食品安全科学、有效的监管，保障人民群众的饮食安全，受到社会各界前所未有的关注和重视。剖析了我国食品安全监管中存在的诸多问题，积极探索符合实际、切实有效的科学监管模式。 关键词：食品安全；监管模式 食品安全事件的层出不穷，牵动着无数人民群众的神经。食品安全成为连续多届“两会”的焦点议题，却一直未能取得显著成效。诚然，食品安全监管是一项复杂、系统的任务，离不开公众参与意识、企业诚信自律等多方因素的配合与协作。这些辅持力量的缺失是导致食品安全危机不容忽视的原因。但现行食品安全监管体制存在的重大缺陷才是根本症结所在。 1我国食品安全监管现状和问题 我国面临的食品安全隐患 （1）源头污染。食品原料在种植和养殖过程中污染问题严重。我国种植和养殖业的现状多以农户为单位，分散面广，监管难度大，非法使用违禁农药和有毒有害添加剂的现象难以有效遏制，致使农产品的农药残留超标严重。一方面因农药、兽药引起的食物中毒事件时有发生，如食用被有机磷农药喷过的水果、蔬菜食品中毒和瘦肉精食物中毒；同时也为使用这些农产品原料加工的食品埋下了安全隐患。此外，环境污染也是不容忽视的污染因素。 （2）加工、贮存等过程中的污染。由于我国食品工业发展的时间较短，现有的食品加工基础设备落后，大多数企业规模小，仍采用传统或手工作坊式生产，食品生产加工过程的机械化和规范化程度低，从业人员卫生意识差等因素，使得食品在加工、贮存过程中受到诸多有害物质的污染，这是造成食物中毒的主要因素。尤其是在人群密集的餐饮场所如学生食堂、建筑工地等集体用餐场所，若加工条件和基础设施简陋、缺乏必要的卫生设施，极易引起集体性食物中毒。 （3）制假售假现象猖獗。我国目前正处于经济转轨的阶段，受利益驱使，一些不法分子在食品中掺杂、滥用食品添加剂，甚至用非食品原料和有毒有害物质加工食品。近几年发生的重大食品安全案件，如阜阳劣质奶粉造成婴儿中毒、金华火腿在加工过程中用敌敌畏浸泡、辣椒酱中加苏丹红一号都属此类。 我国现行食品安全监管体制 我国食品安全监管涉及到食品药品监督、卫生、农牧、商务、工商、质量监督检验、海关、环境等多个执法主体。目前，我国食品安全监管采用“一个监管环节由一个部门监管”的原则， 采取“分段监管为主， 品种监管为辅”的方式。 即农业部门（含林业、畜牧业、水产业及粮食业等）负责初级农产品生产环节的监管；质监部门负责食品生产加工环节的监管；工商部门负责食品流通环节的监管；卫生部门负责餐饮业和食堂等消费环节的监管；海关部门负责食品进出口环节的监管；商务部门负责食品供应行业的监管；食品药品监管部门负责对食品安全的综合监督、组织协调和依法组织查处重大事故。这种“分段监督”的模式，初步形成了我国食品安全监管链，形成了现阶段我国食品安全监管工作的基本格局。 我国食品安全监管体制的缺陷 条块分割分治的监管体制所凸现的缺陷非常明显。监管机构的混乱，使食品安全监管体制漏洞百出，有效性大打折扣。在这样的监管格局下，食品安全事件频发，监管部门应对无力的结果是可以预见的。 （1）部门职责划分不清，分工不明确。政出多门、多头执法，监管职能交叉重叠，部门之间互相掣肘的情况时有发生。职权交叉和责任真空的出现在所难免，扯皮、推诿现象司空见惯，彼此无法做到明确分工，协调配合， 食品安全监管难以形成合力。 （2）缺乏统一领导，沟通和协调困难。由于没有统一领导和规划，各部门分头执法，对食品安全进行监管所依据的法律法规、部门规章、监测标准不一，缺乏权威性。另外，沟通、协调不畅导致资源不能得到优化配置，造成巨大浪费，且无法发挥整体最大功效。 （3）缺乏有效的责任追究制度。由于法律没有形成有效的失职行为责任追究制度，当前食品安全监管中广泛存在“执法不严”、“违法不究”的现象。2新型科学监管模式探索和设想 根据美国科学院的一项研究结果，一个有效的食品安全监管体系应该包括以下内容: 要建立在科学基础上，强调风险分析和预防，从而把资源和工作重点放在具有最大潜在影响的风险上；以清楚、合理和科学（以风险为基础）的国家食品法律体系为基础；开展全面的监督和监测活动，并以其作为风险分析的基础；在中央层次上有一个权威声音对食品安全负责，并拥有在所有与食品安全有关的中央行动中贯彻中央政策（以科学为基础）的权力和资源；充分发挥地方政府、行业协会、消费者在食品安全体系中的职责和所扮演的重要角色；拥有实现职能所必需的充足资金。 我国食品安全监管必须从现存实际问题出发，在借鉴既有研究成果的基础上，突破陈旧体制的束缚，建立全新的科学监管模式。 归并执法职能，建立权威、统一、高效的食品安全监管体系 将整个食品安全链的监督职能赋予食品药品监督管理部门，统一行使食品安全综合监管的职能。经法律赋权后的国家食品药品监管部门隶属于国务院，为国务院直属工作局，负责对全国食品安全工作实施垂直管理。对食品的种（养）植（殖）， 生产加工、市场流通、餐饮消费等全过程直接实施法律监督。其主要职能是：拟定、修订食品安全监管法律法规并监督实施；拟定、修订和颁布食品法定标准；拟定、修订食品种植（养殖质量），生产质量，经营质量，食品卫生质量规范并监督实施；依法核发食品生产企业、经营企业、餐饮业许可证；监督鉴定、抽验食品种植（养殖）、生产加工、经营和餐饮业的食品质量及卫生质量，发布国家食品安全质量公报；依法查处制、售假、劣质食品的行为和责任人，监管食品集贸市场；审核食品广告，负责食品的行政保护，指导全国食品检验，检测机构的业务工作等。形成食品安全监管一条边垂直监管的机制后，可有效地避免过去那种政出多门，多头执法，执法部门之间相互制约，职权重叠交叉，办事效率低下，资源严重浪费，对涉嫌食品安全的违法事件打击不力的种种弊端，从而真正形成权威、统一、高效的食品安全监管工作格局。建立办事高效、运作协调、行为规范、政令畅通、监管到位的食品安全监管行政执法体系。 建立规划科学、配置合理、管理统一的食品安全监测运行机制 一要把好源头监管关。充分发挥检测机构的能力优势，开展对初级农产品、食品加工生产、种养业和农贸市场内的蔬菜、豆制品、肉类等产品的检验检测，通过媒介及时公告。 二要做足典型示范。精心组织开展食品安全诚信企业创建活动，将参加活动的各企业的食品安全诚信承诺，通过媒体向社会公告，并请予监督，对社会反映良好的企业，作为典型示范，予以推广。对参加的企业实行诚信考核，建立诚信联系档案，信誉好的企业，各职能部门减少对其检查次数，对信誉差的企业予以曝光并取消其诚信资格。 三要严格考核管理制度。“企业是食品安全的第一责任人”。加强对企业的食品安全质量工作的考核管理，督促企业强化食品质检科室建设、配备必需的质检技术人员和检测设备、加强食品安全的培训、健全质量安全的管理制度。 四要倡导企业规范化管理。各职能部门在加强食品安全监管的同时，倡导和鼓励、支持有条件的企业推广建立良好生产规范(GMP)、良好卫生规范(GHP)和危害分析与关键控制点(HACCP)体系。 五要加大食品安全知识的宣传力度。“消费者自己是保障食品安全的最后一道防线”。加强食品安全知识宣传力度，普及食品安全基本知识，提高消费者的食品安全意识，是完善食品安全监测机制的最后关卡。通过消费者的事后监督，使不符合安全标准的食品退出市场。 参考文献 [1] 郑风田，胡文静.从多头监管到一个部门说话：我国食品安全 监管体制急待重塑[J].中国行政管理.2005，（12） [2] 郭斌.对食品安全立法及改革现行食品安全监管机制的思考 [J].中国初级卫生保健.2005，（2） [3] 李海金.着力构建食品安全监管长效机制[J].中国食品药品监管. 2005，（12） [4] 潘文.我国食品安全成因与对策[J].合作经济与科技.2006（4）