《图像处理与机器视觉综合实训(Image Processing and Machine Vision Training)》教学大纲
制定时间:2025年06月
一、课程基本信息
(一)适用专业:本科智能科学与技术
(二)课程代码:3ZN1022A
(三)学分/课内学时:2学分/32学时
(四)课程类别:专业教育
(五)课程性质:必修/实践课
(六)先修课程:概率论与数理统计、Python语言与应用、机器学习、Linux应用实训、图像处理与机器视觉
(七)后续课程:毕业设计等
二、课程教学目标
本课程是智能科学与技术的专业必修课之一。本课程的主要任务是让学生熟悉实际应用中使用较为广泛的视觉问题求解方法,了解图像处理在各个领域的相关应用。本门课程的内容与模式识别、人工智能等认知科学有紧密的关系。通过本课程的学习,学生也能掌握一定的科学研究方法与技能,为有潜力成为研究型人才的学生打下一定基础。课程目标及能力要求具体如下:
(一)具体目标
目标1:能通过独立查阅相关文献资料,并在对文献资料进行综合分析后,理解课题任务,根据课题需求提出技术方案,确定比较合理的实施方案。
目标2:熟练掌握图像处理和机器视觉的基本理论、基本知识和基本技能,根据系统方案合理设计算法模型,能够对设计算法模型进行训练和测试,能够正确配置算法模型的参数。
目标3:掌握基本算法的分析与实验方法和数据分析的一般规律,具有基本的图像处理能力,以及对视频处理问题进行分析、求解和论证的能力,结合专业知识,挖掘如创新精神、工匠精神等思政点,使学生在掌握专业技能时也能得到思想熏陶。
目标4:能够主动与同学合作开展工作,团结协同完成训练任务;能够撰写描述具体课题综合训练过程及呈现训练成果的报告。
(二)课程目标与毕业要求的对应关系
毕业要求 |
毕业要求指标点 |
课程目标 |
教学单元 |
评价方式 |
2.能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理,识别、表达、并通过文献研究分析智能科学领域中的复杂工程问题,以获得有效结论。 |
2.5:能运用基本原理分析智能科学领域的复杂工程问题的影响因素,证实解决方案的合理性。 |
目标1 |
系统方案设计 |
方案设计 |
3.能够设计针对智能科学领域中的复杂工程问题的解决方案,设计满足特定需求的图像与视频系统,并能够在设计环节中体现创新意识,考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。 |
3.2:在安全、环境、法律等现实约束条件下,能够进行图像与视频系统的方案设计、模型选型和系统集成,能优选方案,体现创新意识。 |
目标2 |
图像和视频识别算法选型、参数调试 |
算法运行 |
3.6:能够用图纸、报告、 软件或实物等形式,呈现设计成果 |
目标4 |
撰写综合训练报告 |
报告 |
4.能够基于科学原理,采用适当的工程方法对智能科学领域的复杂工程问题进行研究,包括设计实验、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。 |
4.1:能够采用正确的实验方法分析图像与视频系统的功能、性能、检测参数和控制参数。 |
目标3 |
软件编程、算法模型调试 |
实验 |
4.2:能够基于专业理论和对象特征,选择研究路线和设计可行的实验方案。 |
目标1 |
系统方案设计 |
方案设计 |
5.能够针对智能科学领域的复杂工程问题,分析、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具,实现对复杂工程问题的预测与模拟,并能够理解其局限性。 |
5.2:能够针对智能科学领域的复杂工程问题,分析并选择恰当的计算机软硬件、AI智能平台等技术和工具。 |
目标3 |
软硬件编程 |
实验 |
三、教学内容与方法
(一)教学内容及要求
序 号 |
教学单元 |
教学内容 (知识点) |
学习产出要求 |
推荐学时 |
推荐教学方式 |
支撑 教学目标 |
备注 |
1 |
选题、系统方案设计 |
1.分组选题 2. 查阅并分析相关文献资料 3.根据制定的总体方案设计要求,选用合适的技术方案 |
能根据系统的要求,掌握图像与视频系统方案设计 |
1天 |
讲授、指导 |
目标1 |
|
2 |
图像与视频处理与分析模块选型与配置 |
1.熟悉常用AI智能平台的使用 2.根据系统方案设计中通信要求,选用图像与视频处理与分析模块,并进行配置 |
掌握图像识别和视频分析算法的性能参数。 |
1天 |
指导、实验 |
目标2 |
|
3 |
算法模型的设计与编程 |
1. 算法模型的训练与测试,编写各模块软件程序 2.软件开发调试 |
掌握算法模型选型的合理性。掌握软件编程方法,对设计底层算法模型参数进行编程,完成设计功能 |
2天 |
指导、实验 |
目标3 |
|
4 |
撰写综合训练报告 |
根据各自选题要求,完成综合训练报告撰写,具体包括系统方案设计,算法选型,软件设计,功能测试,综合训练技术总结等。 |
1.报告包括目录、正文、参考文献等内容; 2.格式参照学校毕业论文的规范要求。 |
1天 |
指导、答辩 |
目标4 |
分组答辩、实训报告 |
(二)教学方法
(1)采用案例式教学,引入具体的工程案例,培养学生独立思考、分析问题和解决问题的能力,引导学生主动通过自学和工程实践提升动手实践能力。
(2)在教学内容上,系统讲授项目选题与系统方案设计方法,指导学生完成开发环境搭建、方案设计,并最终完成综合训练报告,使学生能够系统掌握图像与视频处理与分析技术专业知识。
(3)在教学过程中采用电子教案,多媒体教学与传统板书、教具教学相结合,提高课堂教学信息量,增强教学的直观性。
四、考核及成绩评定
(一)考核内容及成绩构成
课程考核以考核学生能力培养目标的达成为主要目的,以检查学生对各知识点的掌握程度和应用能力为重要内容,包括成果演示及答辩、实训报告两个部分,考核方式:考查。各课程目标的考核内容、成绩评定方式、目标分值建议如下:
课程目标 |
考核内容 |
成绩评定方式 |
成绩占总评分比例 |
目标成绩占当次考核比例 |
学生当次考核平均得分 |
目标达成情况计算公式 |
目标1:能通过独立查阅相关文献资料,并在对文献资料进行综合分析后,理解课题任务,根据课题需求提出技术方案,确定比较合理的实施方案。 |
根据总体方案设计,选用合适的图像与视频处理与分析技术并进行合理评估相关内容 |
成果演示及答辩 |
15% |
100% |
A1 |

|
目标2:熟练掌握图像处理和机器视觉的基本理论、基本知识和基本技能,根据系统方案合理设计算法模型,能够对设计算法模型进行训练和测试,能够正确配置算法模型的参数。 |
根据系统方案设计中射频参数要求,选用图像与视频处理与分析模块,并进行配置 |
成果演示及答辩 |
20% |
100% |
A2 |

|
目标3:掌握图像识别算法,能够对设计的开发系统进行编程,掌握图像与视频系统调试与测试方法,掌握智能科学系统应用层软件设计。 |
编写各模块算法软件程序、软件程序开发调试 |
成果演示及答辩 |
35% |
100% |
A3 |

|
目标4:能够主动与同学合作开展工作,团结协同完成训练任务;能够撰写描述具体课题综合训练过程及呈现训练成果的报告。 |
综合训练报告撰写完整性,如系统方案设计,软件设计,功能测试,综合训练技术总结等。 |
成果演示及答辩 |
30% |
100% |
A4 |

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总评成绩(100%)=成果演示及答辩成绩(70%)+实训报告(30%) |
100% |
—— |
—— |
|
(二)成绩评定
实训报告:学生于综合实训结束时提交实训报告。支撑目标6,共占总评分30%,目标6占30%。对应目标的评分标准如下:
对应目标 |
目标4:能够撰写描述具体课题综合训练过程及呈现训练成果的报告。 |
考查点 |
实训报告 |
成绩比例 |
30% |
评分标准 |
100% 至 90% |
有很强的总结实训和撰写报告的能力,实训报告内容完整、正确,有全面的分析与见解。文本表述清晰,书写工整,格式规范。 |
89.9% 至 80% |
有较强的总结实训和撰写报告的能力,实训报告内容完整、正确,有较全面的分析与见解。文本表述较为清晰,书写比较工整,格式规范。 |
79.9 至 70% |
有良好的总结实训和撰写报告的能力,实训报告内容较完整、正确,有一定的分析与见解。文本表述较为清晰,书写较为工整,格式较为规范。 |
69.9% 至 60% |
有一定的总结实训和撰写报告的能力,实训报告内容基本完整、正确,没有分析或见解。文本表述基本清晰,书写基本工整,格式基本规范。 |
59.9%至 0 |
总结实验和撰写实训的能力差,实训报告内容不完整、错误多。文本表述不清晰,书写潦草、格式不规范。 |
答辩演示:将设计系统完成功能进行演示,并考核软件代码编写,每个人逐一答辩。对应目标的评分标准如下:
对应目标 |
目标1、目标2、目标3 |
考查点 |
功能演示、答辩 |
成绩比例 |
70% |
评分标准 |
100% 至 90% |
系统设计方案合理全面;硬件选型正确、连接无误、具有扩展性;数据通信正确,功能完全实现且具有扩展功能,并且运行正常;能很准确地回答老师提的问。 |
89.9% 至 80% |
系统设计方案较为合理;硬件选型正确、连接无误;数据通信正确,功能完全实现,并且运行正常;能较准确地回答老师提的问。 |
79.9 至 70% |
系统设计方案基本合理;硬件选型基本正确、连接无误;数据通信基本正确,功能基本实现,并且运行正常;能基本回答老师提的问。 |
69.9% 至 60% |
系统设计方案部分合理;硬件选型部分正确、连接无误;数据通信部分正确,功能部分实现,并且运行正常;能部分回答老师提的问。 |
59.9%至 0 |
系统设计方案存在不合理性;硬件选型存在不正确地方;数据通信部分正确,功能部分实现,不能运行正常;基本不能部分回答老师提的问。 |
五、参考学习资料
(一)推荐教材:《图像与视频处理与分析技术(项目教学版)》,冯暖、周振超,清华大学出版社,2017,第1版,ISBN:9787302457121
(二)参考资料:
参考资料1:《图像与视频处理与分析技术产品与应用》,张译, 武汉大学出版社,2009,第1版,ISBN:9787307073104
参考资料2:《图像与视频处理与分析技术应用案例分析》,张译,武汉大学出版社,2010,第1版,ISBN:9787307076501
参考资料2:《智能科学•射频识别(RFID)核心技术详解》,黄玉兰,人民邮电出版社,2016,第2版,ISBN:9787115438188