項目4探索人工智能的行業應用任務1任務2任務3人工智能在制造業的應用人工智能在醫療行業的應用人工智能在教育行業的應用目錄任務4人工智能在交通行業的應用任務1人工智能在制造業的應用學習目標了解智能制造在產品設計與研發、生產流程智能化、供應鏈管理優化以及工業互]網等領域的典型應用場景能夠識別制造業場景中常見的人工智能技術，并闡述其作用能夠運用工業機器人仿真軟件創建機器人模型，體會機器人的運動過程培養智能制造場景下的A技術應用意識，認同其應用價值知識目標能力目標素養目標一、了解AI在產品設計與研發的應用1.設計輔助系統設計輔助系統是一種利用計算機技術和人工智能算法來幫助設計師完成設計任務的系統。它廣泛應用于多個領域，包括工業設計、建筑設計、機械設計、電子電路設計等。設計輔助系統可通過智能化算法自動分析設計需求，提供多種設計方案。這些方案不僅基于設計師的創意和靈感，還結合了大數據分析和機器學習算法的優化結果，從而確保設計方案的可行性和創新性。此外，設計輔助系統還能夠實時監測設計過程中的各項參數，如材料成本、生產效率等，為設計師提供實時反饋與建議，幫助他們在設計階段就能充分考慮到生產和制造的實際需求。一、了解AI在產品設計與研發的應用2.設計輔助系統的應用案例某品牌汽車的“AI造型優化系統”是人工智能與汽車設計深度融合的創新成果。該系統通過參數化建模、生成對抗網絡和強化學習等技術，將美學與工程性能相結合，從而優化車身造型。

參數化建模能夠將設計師的創意以精確的數學模型呈現。生成對抗網絡可以生成大量多樣化的車身造型方案，為設計提供豐富的創意靈感。強化學習則根據預設的優化目標，如降低風阻系數等，不斷調整和優化車身造型參數。1.預測性維護（1）預測性維護的定義智能制造中的預測性維護是一種基于設備運行狀態的實時監測策略，它通過數據分析和建模技術來預測設備的未來工作狀況，從而提前進行維護操作，以避免由設備故障導致的生產中斷或安全事故。（2）預測性維護的實施步驟

①確定目標，做好前期評估。

②選擇合適且可迅速見效的切入場景。

③數據收集與分析。

④模型訓練與優化。⑤故障預測與決策支持。

⑥實施與持續改進。二、認識生產流程智能化1.預測性維護（3）預測性維護的應用案例某零食生產企業與一家提供AI機器健康解決方案的公司合作，成功實施了基于AI的預測性維護技術。該零食生產企業在關鍵設備上安裝了傳感器（用于識別設備在不同生命周期階段的聲音特征），并將收集到的數據通過高速網絡傳輸到云端平臺進行模式和趨勢分析，預測潛在故障。

這項技術顯著減少了設備意外停機時間，每年為企業增加約4000小時的制造產能，同時降低了維護成本。該零食生產企業計劃將此技術推廣到全國所有子工廠。隨著大數據、云計算和AI技術的發展，預測性維護將更加智能化和自動化，應用范圍也將拓展到更多行業。二、認識生產流程智能化2.自動化檢測（1）自動化檢測的定義自動化檢測是指利用先進的傳感器、計算機及人工智能等設備與技術，實現對產品、環境或過程的實時監測與評估。（2）自動化檢測的特點與任務①高效率，能夠快速完成檢測任務，提高生產效率；

②高準確度，通過先進的傳感器和數據處理技術，減少人為誤差，提高檢測精度；

③低成本，顯著降低了人力成本；

④無須人工干預，實現自動測量、記錄、分析和處理。二、認識生產流程智能化2.自動化檢測（3）自動化檢測的應用案例華為工業AI質檢方案憑借其強大的AI、云計算和大數據能力，結合200多條生產線的實踐經驗，提煉出800多種工業級圖像處理算子，成為業內領先的自動化檢測解決方案。該方案被廣泛應用于汽車制造、電子制造等行業。在汽車制造領域，華為工業AI質檢通過自動掃描技術和圖像處理技術，顯著提高了間隙面差測量的效率和精度，將檢測時間縮短至53秒/臺，精度優于0.1毫米。同時，它還能檢測發動機裝配行為的規范性，錯誤動作檢出率超過99%，確保發動機裝配質量。在電子制造領域，華為與富士康開展合作，在智能光伏控制器產線上引入AI質檢技術，針對硅脂涂刷和銘牌粘貼等關鍵環節進行檢測，月檢測量超6000臺，準確率高達99%以上，實現了從自動化到智能化的升級。二、認識生產流程智能化3.無人工廠（1）無人工廠的定義無人工廠是指通過高度自動化和智能化的設備和技術，實現生產流程中的無人化或少人化操作。（2）無人工廠的核心技術①人工智能技術。

②物聯網技術。

③大數據技術。

④機器人技術。二、認識生產流程智能化3.無人工廠（3）無人工廠的應用案例

富士康的無人化生產過程是其智能制造戰略的核心。富士康通過自動化和智能化技術的應用，實現了從傳統制造向智能制造的轉型。

在生產線上，工業機器人被廣泛應用，能夠執行鐳射、焊接、包裝、檢測、組裝、涂裝、堆棧、壓鑄、沖壓、塑藝、機加、打磨等多種任務。二、認識生產流程智能化1.供應鏈管理概述（1）供應鏈管理的定義供應鏈管理是指對供應鏈涉及的全部活動進行計劃、組織、協調與控制，以最合理的成本將原材料轉化為最終產品，并通過運輸、倉儲等環節將產品送到客戶手中，同時達到客戶滿意的服務水平。（2）供應鏈管理的關鍵環節

①采購管理。②生產計劃與控制。③庫存管理。④物流管理。⑤銷售與客戶服務。三、了解供應鏈管理優化1.供應鏈管理概述（3）供應鏈管理的目標①提高客戶滿意度；

②降低成本；

③提高靈活性；

④增強競爭力。三、了解供應鏈管理優化（4）供應鏈管理的策略

①供應商管理；

②需求預測；③庫存優化；

④物流優化；⑤信息共享。2.供應鏈管理應用案例海爾卡奧斯AI工業大腦作為海爾集團工業互聯網平臺COSMOPlat的核心技術，為供應鏈協同提供了有力支持。該平臺通過AI技術實現柔性換產，有效應對生產過程中不同型號產品在原材料需求、組裝工序及質檢標準上的差異。卡奧斯COSMOPlat能夠將這些新信息通過云端系統實時下發給生產線的各個工站，確保生產流程的順暢與高效。此外，卡奧斯BaaS工業大腦通過集成創新，構建了產業機理生態，沉淀了大量工業機理模型與算法。這些模型與算法涵蓋家電、化工、模具等15個行業的數據，數據類型包括語音、視頻等。這些數據具備高度的可遷移性和可復制性，為供應鏈協同提供了強大的數據支持。三、了解供應鏈管理優化四、認識工業互聯網1.工業互聯網的定義工業互聯網是新一代信息通信技術與工業經濟深度融合的新型基礎設施、應用模式和工業生態。它通過全面連接人、機、物、系統等要素，構建起覆蓋全產業鏈、全價值鏈的全新制造與服務體系。工業互聯網在智能制造發展中發揮著至關重要的作用。

2.工業互聯網的體系架構工業互聯網的體系架構包括網絡、平臺和安全三大部分。3.工業互聯網的應用案例創新奇智的“AInnoGC工業大模型技術平臺”是專為制造業量身打造的工業平臺，旨在通過先進的AI技術提升制造業的智能化水平。該平臺由工業大模型、引擎和應用構成，具有行業化、輕量化、多模態的特點。AInnoGC工業大模型技術平臺的架構設計注重快捷高效、易構建、簡單易用和低成本。平臺提供完善的工具鏈，針對企業大模型應用開發落地過程中的需求和挑戰，快速實現場景化落地。同時，平臺提供用戶界面體驗，并開放API、SDK等接口，便于將AI大模型應用集成到其他系統中。AInnoGC工業大模型技術平臺被廣泛應用于多個工業領域，包括汽車裝備、面板半導體、鋼鐵冶金、能源電力、食品飲料及新材料等。

四、認識工業互聯網任務2人工智能在醫療行業的應用學習目標了解人工智能在智能診斷技術、個性化醫療、藥物研發及醫療管理系統等領域的典型應用場景能夠識別醫療場景中常見的人工智能技術，并闡述其作用能夠運用智慧醫療服務，提升就醫效率和就醫體驗樹立智慧醫療領域中的A技術應用意識，認可其應用價值知識目標能力目標素養目標1.智能診斷技術的應用（1）醫學影像智能輔助診斷醫學影像智能輔助診斷是指利用計算機視覺、神經網絡等技術，對X射線、CT、MRI、PET-CT、超聲等影像數據進行分析，旨在快速發現病灶并生成結構化診斷報告。（2）臨床專病智能輔助決策臨床專病智能輔助決策系統通過機器學習和大數據挖掘技術，整合患者的病歷、檢驗檢查結果、基因測序數據等多模態信息，為醫生提供精準的診療方案。（3）基層全科醫生智能輔助決策針對基層醫療資源不足的問題，智能診斷技術可以為全科醫生提供診斷建議和治療方案，以提高醫療服務的可及性和質量。一、認識智能診斷技術1.智能診斷技術的應用（4）多模態智能診斷多模態智能診斷通過融合文本、影像、生理信號等多種數據，為臨床診斷提供更為全面的支持。

（5）中醫智能診斷中醫智能診斷技術通過智能設備采集中醫“四診”數據，結合中醫藥知識庫，為患者提供中醫診療方案。一、認識智能診斷技術2.智能診斷技術的優勢與挑戰智能診斷技術能夠快速處理大量數據，提供精準、一致的診斷建議，減少人為誤差，提高診斷效率。此外，它還能使醫療服務更加普及，尤其是在醫療資源匱乏的地區。然而，盡管AI在診斷方面展現出巨大潛力，但其在臨床應用中仍面臨一些挑戰，如數據隱私保護、模型可解釋性以及監管合規性。一、認識智能診斷技術1.個性化醫療的技術進展（1）基因測序技術基因測序技術的進步是個性化醫療發展的關鍵。全基因組測序（WGS）和新一代測序技術（如單分子實時測序和納米孔測序）能夠提供更全面、更精準的遺傳信息，為疾病的診斷和治療提供科學依據。（2）人工智能與大數據AI和大數據技術在個性化醫療中發揮著重要作用。通過深度學習和數據挖掘技術，AI能夠分析患者的基因組、臨床數據和生活習慣，為醫生提供精準的診斷與治療建議。此外，AI還可應用于實時監測患者健康狀況，并據此優化治療方案。二、了解個性化醫療1.個性化醫療的技術進展（3）多模態數據整合個性化醫療注重整合多模態數據，包括基因組數據、蛋白質組數據、代謝組數據和臨床數據等，旨在提供更為全面的健康評估與治療方案。（4）數字孿生技術數字孿生技術通過創建患者的“數字雙胞胎”，對疾病進展與治療反應進行模擬，為個性化醫療提供了全新的技術手段。該技術能夠實時動態反映患者的健康狀況，輔助優化治療策略。二、了解個性化醫療2.個性化醫療的應用場景（1）精準診斷借助基因測序、影像學分析和生物標志物檢測等技術，個性化醫療能夠為患者提供精準的診斷結果。（2）個性化治療方案個性化醫療可根據患者的基因特征和疾病類型，推薦最適合的治療方案。（3）疾病預測與早期干預利用大數據與AI技術，個性化醫療能夠從海量健康數據中提取潛在的疾病風險，為患者提供早期預警和干預方案。（4）實時健康監控數字孿生技術等新興應用能夠實時監控患者的健康狀況，并提供動態的健康指導。二、了解個性化醫療3.個性化醫療的未來趨勢（1）技術普及與成本降低隨著技術的進步，基因測序和AI分析的成本將持續降低，推動個性化醫療實現更廣泛的臨床應用。（2）多學科融合個性化醫療將與生物學、計算機科學、信息科學等領域深度融合，驅動技術創新并加速臨床轉化。

（3）數據安全與隱私保護隨著個性化醫療的廣泛應用，數據安全與隱私保護將成為重要課題。

二、了解個性化醫療3.個性化醫療的未來趨勢（4）個性化藥物研發革新未來，個性化藥物有望成為主流發展趨勢。

（5）醫療服務智能化升級智能健康監測設備、虛擬醫療服務和機器人輔助手術等技術將廣泛應用于個性化醫療，以提高醫療服務的效率和質量。二、了解個性化醫療1.人工智能在藥物研發中的應用場景（1）靶點發現與驗證人工智能技術通過自然語言處理技術和機器學習算法，能夠從海量的文獻、專利和臨床試驗數據中挖掘潛在的藥物靶點。

（2）藥物活性預測通過深度學習模型，如卷積神經網絡、循環神經網絡、深度神經網絡和長短期記憶網絡等，研究人員可以快速篩選出具有高活性的化合物，從而提高藥物發現的效率。（3）數據安全與隱私保護隨著個性化醫療的廣泛應用，數據安全與隱私保護將成為重要課題。

三、了解AI在藥物研發中的應用1.人工智能在藥物研發中的應用場景（4）個性化藥物研發革新未來，個性化藥物有望成為主流發展趨勢。

（5）醫療服務智能化升級智能健康監測設備、虛擬醫療服務和機器人輔助手術等技術將廣泛應用于個性化醫療，以提高醫療服務的效率和質量。（6）加速新藥發現在新藥發現中，AI技術展現出巨大潛力。三、了解AI在藥物研發中的應用2.人工智能在藥物研發中的作用人工智能通過以下方式顯著改變了藥物研發的格局。①提升研發效率：人工智能能夠快速處理和分析海量數據，縮短藥物發現與篩選的時間。②降低成本：通過虛擬篩選和精準預測，可顯著降低藥物研發的失敗率，降低實驗成本。③優化臨床試驗：人工智能可以優化試驗設計和患者選擇，提高臨床試驗的成功率。④推動個性化醫療：人工智能可結合基因組學和多組學數據，為患者提供個性化的治療方案。三、了解AI在藥物研發中的應用四、認識AI在醫療管理系統中的應用2.電子病歷系統人工智能技術在電子病歷系統中的應用主要包括智能病歷生成和病歷質量控制。通過自然語言處理技術，系統能夠自動生成結構化的病歷信息，減輕醫生的文書負擔。同時，通過機器學習算法，系統能夠分析病歷數據，提醒醫生補充或修改病歷內容，確保病歷的完整性和準確性。1.醫院信息系統人工智能技術在醫院信息系統中的應用主要包括智能分診、智能導診和智能問診等。通過自然語言處理和機器學習算法等技術，系統能夠根據患者的癥狀和病史提供初步的診斷建議，優化診療流程，減少患者的等待時間。四、認識AI在醫療管理系統中的應用4.臨床決策支持系統在該系統中，人工智能技術發揮著關鍵作用。系統運用機器學習和深度學習算法，對龐大的醫療數據集進行深入分析，從而為醫生提供更為個性化的診療建議。3.醫療影像系統在醫療影像系統中，人工智能技術的應用主要為影像輔助診斷。借助深度學習算法，系統能夠對影像數據進行智能分析，輔助醫生發現病變、完成疾病診斷并開展風險評估。5.醫療資源管理系統人工智能技術在醫療資源管理系統中的應用主要包括資源需求預測和資源優化調配。五、人工智能在醫療行業的應用案例1.輔助診斷百度靈醫大模型通過API或插件嵌入的方式，與醫療機構的系統進行集成。它能夠分析患者的病歷、檢查結果等多源數據，為醫生提供詳細的診斷建議。百度靈醫大模型是百度公司開發的一款人工智能醫療產品，其提供的服務主要有以下幾方面：2.個性化治療方案制定該模型可以通過為患者構建精準畫像，制定個性化的治療方案。3.臨床決策支持百度靈醫大模型具備臨床決策支持功能，可輔助醫生在復雜臨床情境下作出更科學合理的診療決策。4.患者服務百度靈醫大模型能夠為患者提供智能導診、癥狀自查、就醫指導等服務，從而改善患者的就醫體驗。5.醫院管理在智慧醫院建設進程中，百度靈醫大模型可以優化醫院管理與資源配置。任務3人工智能在教育行業的應用學習目標了解人工智能在智能教學系統、虛擬助教系統以及智能教育管理系統等領域的典型應用場景能夠識別教育場景中常見的人工智能技術，并闡述其作用能夠運用智能學習工具，提升學習效率與學習體驗樹立智能教育領域中的A技術應用意識，認可其應用價值知識目標能力目標素養目標一、認識智能教學系統

2.智能內容推薦人工智能能夠根據學生的學習行為和興趣，推薦相關的學習資源和課程。1.個性化學習路徑規劃人工智能可以通過分析學生的學習數據（如學習進度、知識掌握程度、學習風格等），為每個學生制定個性化的學習路徑。自適應學習平臺可以根據學生的表現動態調整學習內容和難度，讓學生以適合自己的節奏學習。3.實時反饋與輔導人工智能可以實時監測學生的學習行為和成績，及時發現問題并提供富有針對性的反饋和輔導。一、認識智能教學系統

4.智能教學輔助人工智能能夠協助教師進行教學設計、備課以及智能出題等工作，有效提升教學效率。此外，通過收集并分析學生的學習數據，人工智能可以為教師提供直觀清晰的學情圖表，幫助教師更全面地了解學生的學習情況，進而優化教學策略。一、認識智能教學系統5.虛擬學習環境人工智能可以創建高度仿真的虛擬實驗場景，讓學生在安全的環境中進行各種實驗操作，如化學實驗、物理實驗等，以避免實際操作中的危險因素和資源限制。同時，人工智能還可以模擬真實的職業場景，如醫療護理、機械操作等，幫助學生提前了解職業工作內容與要求。

6.教育公平與資源優化通過深度學習算法與大數據分析，人工智能技術能夠構建覆蓋城鄉的智能教育網絡，從而打破傳統教育的地域壁壘。虛擬助教系統是一種基于人工智能技術的教育輔助工具，能夠模擬人類教師的行為和交互方式，為學生提供個性化的學習支持和教學服務。它通過自然語言處理、機器學習和大數據分析等技術，實現與學生的對話交流，并提供即時答疑、個性化學習指導、智能測評等功能。二、了解虛擬助教系統三、認識智能教育管理系統1.資源可視化與透明化智能教育管理系統可以將各類教育資源（如師資、設備、資金等）進行數字化管理，實現資源的可視化與透明化，2.智能分配與動態調整智能教育管理系統能夠根據實際需求，智能分配教育資源。3.數據分析與決策支持智能教育管理系統能夠收集和分析大量數據，為教育管理者提供科學的決策支持。三、認識智能教育管理系統5.均衡設備與設施分配教學設備和設施的分配不均，是影響教育質量的重要因素。智能教育管理系統可以通過數據分析，識別出設備短缺的學校，并制定合理的設備采購與分配計劃。4.優化師資分配師資力量是教育資源的核心組成部分。通過智能教育管理系統，教育部門可以實時掌握教師的分布情況，并根據實際需求進行調配。

6.提升教育管理效率AI技術的引入可以有效提升教育管理的效率，并在一定程度上避免人為偏差，促進教育公平。四、了解人工智能在教育行業中的應用案例閱面科技提出的一體化智慧校園方案，將人工智能、物聯網與大數據技術深度融合，旨在構建全場景數字化的校園生態體系。該方案的核心目標是推動教育智能化升級，在教學、管理、安防和生活服務等領域實現高效整合。其典型應用場景包括如下幾方面：

①智能安防體系；②精準教學管理；③無感化校園服務；

④家校協同網絡。任務4人工智能在交通行業的應用學習目標了解人工智能在交通行業的核心應用技術了解當下人工智能技術在交通行業的典型應用及相關技術能夠通過使用Python代碼實現基于OpenCV的車輛檢測與計數功能樹立智能交通領域中的A技術應用意識，認可其應用價值知識目標能力目標素養目標1.自動駕駛關鍵組件（1）激光雷達激光雷達是自動駕駛汽車感知環境的關鍵傳感器之一。

一、了解自動駕駛技術（2）攝像頭攝像頭是自動駕駛汽車感知環境的另一類重要傳感器，用于捕捉道路圖像信息，包括交通標志、車道線、車輛和行人等。1.自動駕駛關鍵組件（3）毫米波雷達毫米波雷達同樣是自動駕駛汽車感知環境的重要傳感器類型。毫米波雷達的工作原理是發射毫米波頻段的電磁波，當這些電磁波遇到物體時，會被反射回來。一、了解自動駕駛技術2.自動駕駛決策算法（1）路徑規劃路徑規劃主要包括全局路徑規劃和局部路徑規劃。全局路徑規劃中，自動駕駛汽車依賴先進的算法，計算并確定從起點到終點的最優行駛路徑。常用的路徑規劃算法包括A*算法和Dijkstra算法。全局路徑規劃不僅依賴于算法，還需要考慮地圖匹配和交通規則。局部路徑規劃致力于解決在復雜的交通環境中的各種突發情況，如前方車輛突然減速或變道、行人橫穿馬路等。它通過實時感知環境信息來動態調整車輛的行駛路徑。局部路徑規劃還具備避障和應對復雜路況的能力。一、了解自動駕駛技術2.自動駕駛決策算法（2）行為決策自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出多種決策，如超車、變道、跟車和停車等。這些決策不僅涉及車輛自身的狀態，還與周圍的交通環境和交通規則密切相關。基于規則的決策模型是自動駕駛汽車行為決策的一種傳統方法。基于機器學習的決策模型是近年來自動駕駛領域的一個重要發展方向。一、了解自動駕駛技術3.自動駕駛控制策略（1）控制方法自動駕駛汽車的控制方法主要包括速度控制方法和轉向控制方法兩類。速度控制方法旨在根據決策算法的指令和實時路況，精確調整車輛速度。轉向控制方法則側重于根據路徑規劃和決策算法的要求，準確控制車輛轉向。（2）控制策略優化優化自動駕駛汽車的控制算法是提高車輛行駛穩定性和安全性的關鍵。評估自動駕駛汽車的控制策略是驗證其有效性和可靠性的必要步驟。一、了解自動駕駛技術1.智慧公路技術架構（1）車路協同車路協同是智慧公路的核心技術之一，旨在通過車輛與道路基礎設施之間的信息交互，實現交通系統的智能化管理。這一技術涵蓋了車輛與基礎設施（V2I）、車輛與車輛（V2V）、車輛與行人（V2P）等多種通信方式。在實際應用中，車路協同系統能夠使車輛實時獲取前方道路的交通狀況、交通信號燈信息等，從而提前做出決策。二、知曉智慧公路建設1.智慧公路技術架構（2）智能感知智能感知是智慧公路的關鍵技術之一，它通過在道路上部署各類傳感器及監測設備，實現對道路和交通狀況的實時感知。這些傳感器包括攝像頭、雷達、激光掃描儀、地磁傳感器等，能夠從不同角度和層面獲取交通信息。二、知曉智慧公路建設1.智慧公路技術架構（3）智能分析智能分析是智慧公路的關鍵技術之一，它通過收集和分析大量的交通數據，為交通管理部門提供決策支持。這一技術包括數據收集、數據存儲、數據分析等方面。二、知曉智慧公路建設1.智慧公路技術架構（4）通信技術通信技術是智慧公路的關鍵技術之一，為車路協同、智能感知和智能分析等系統提供信息傳輸支持。通信技術涵蓋5G、V2X等多種類型。其中，5G通信技術以其高速率、低延遲和大容量的特點，為智慧公路提供了強大的通信保障。此外，智能感知系統和智能分析系統之間的信息傳輸也需要通信技術的支持。二、知曉智慧公路建設2.智能交通管理系統（1）智能交通分層架構智能交通管理系統通過分層架構實現高效的數據分析功能，涵蓋感知層、網絡層、平臺層和應用層。①感知層：數據采集與預處理。②網絡層：數據傳輸與初步處理。③平臺層：數據存儲與管理。④應用層：數據分析與挖掘。二、知曉智慧公路建設2.智能交通管理系統（2）智能交通信號控制技術智能交通信號控制技術通過引入先進的算法和通信技術，實現交通信號的自適應控制和動態優化。自適應控制算法可以根據實時交通數據動態調整信號燈的配時，優化交通流量。（3）智能交通信息交互技術智能交通信息交互技術通過多種渠道向駕駛員和乘客提供實時交通信息，幫助他們做出合理的出行決策。常見的信息發布渠道包括電子顯示屏、廣播和手機應用。二、知曉智慧公路建設1.OpenCV相關概念及核心功能OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一個開源的計算機視覺與機器學習軟件庫，被廣泛應用于圖像與視頻處理領域。（1）圖像處理功能OpenCV提供了圖像的讀取、顯示、保存和顏色空間轉換等功能。（2）視頻處理功能視頻處理也是OpenCV的重要功能之一。它支持視頻的讀取、幀處理和保存。（3）特征檢測功能特征檢測是計算機視覺中的一個關鍵任務。OpenCV提供了多種特征檢測算法，如邊緣檢測、角點檢測和輪廓檢測等。三、體驗基于OpenCV的車輛檢測與計數實踐1.OpenCV相關概念及核心功能（4）圖像變換功能圖像變換是圖像處理中的另一個重要領域。OpenCV提供了多種圖像變換功能，如平移、旋轉和縮放等。①窗口展示。使用cv2.imshow()函數可以創建窗口并顯示圖像或視頻幀。②圖像（視頻）的加載。使用cv2.imread()函數加載圖像文件；使用cv2.VideoCapture()函數加載視頻文件。

③圖像與文本繪制。使用cv2.rectangle()函數繪制矩形框；使用cv2.putText()函數在圖像上繪制文本。三、體驗基于OpenCV的車輛檢測與計數實踐2.基于OpenCV庫的圖像預處理（1）基于OpenCV庫的基本圖像運算與處理圖像運算與處理是計算機視覺中的基礎步驟，用于對圖像進行預處理，以便后續執行分析、特征提取以及更高級的處理任務。這些操作可以顯著改善圖像質量，減少噪聲，增強特征，從而提升后續算法的準確性和效率。①顏色空間轉換：使用cv2.cvtColor()函數將圖像從一種顏色空間轉換為另一種顏色空間，從而降低計算成本，提高圖片或視頻的處理效率。②高斯模糊：使用cv2.GaussianBlur()函數對圖像進行高斯模糊處理，去除噪聲。三、體驗基于OpenCV的車輛檢測與計數實踐2