模式识别与智能系统专业实验室建设设想

摘要：实验教学工作是高等学校人才培养体系的重要组成部分。阐述了构建模式识别与智能系统专业实验室的必要性与迫切性，针对模式识别与智能系统专业课程体系的特点，提出构建以工程教育为主导的模式识别与智能系统专业一体化实验室，并介绍了综合实验设计。该实验室的构建可以让学生得到从构思、设计、实施到运行的一整套工程实践，有助于增强学生的动手能力、分析问题和解决问题的能力。

关键词：实验教学；CDIO；工程教育；模式识别与智能系统；一体化

作者简介：张佳（1980-），女，北京人，北京理工大学自动化学院，实验师。（北京 100081）

基金項目：本文系北京市教育委员会共建项目专项项目（项目编号：XK100070532）的研究成果。

中图分类号：G482 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）07-0181-02

实验教学是培养高素质人才的一个重要途径，[1]特别是在培养理工科学生实践能力和创新精神、提升学生的工程素质方面有着不可替代的作用。[2]由于近年来高校规模的迅速扩张，教学资源紧张的矛盾更加突出，生源结构的多样化也使得高校的实验教学组织更加困难，各校在实验室建设和管理方面也存在一些薄弱环节，这些因素都导致了实验教学的弱化倾向，对大学生创新能力和工程素质的培养十分不利。[3]因此，加强实验教学的力度，提高大学生的科技创新能力和工程素质成为高校教学改革的重要任务。

目前，北美已经出现了构思、设计、实施、运行为一体的CDIO工程教育改革模式。CDIO教学大纲提出了对工程师能力方面的要求。CDIO教学模式的特点是主动式和经验式学习，并通过稳健的质量评估过程不断予以改进。[4]

为加快培养造就一批创新能力强、适应经济和社会发展需求的各类工程科技人才，为建设创新型国家、实现工业化和现代化奠定坚实的人力资源优势，教育部在61所高校组织实施了“卓越工程师教育培养计划”。[5]我国的教育行政主管部门、大学和教师同时也开展了一系列的工程教育改革，旨在培养符合社会需要的工程技术人才。

一、构建实验室的必要性

“模式识别与智能系统”二级学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，研究对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法，并在此基础上构造具有某些智能特性的系统。[6]

从全国各高校来看，西安理工大学的“模式识别”实验课是以MATLAB为工具，以“总体概率密度分布的非参数方法”、“感知器准则算法”等为实验内容。北京信息科技大学的“模式识别”实验课是以MATLAB为工具，以“贝叶斯最小错误分类器设计”、“Fisher准则”等为实验内容。江苏科技大学电子信息学院的“智能控制技术”实验课设置了“模糊控制与传统PID控制的性能比较”、“神经元自适应PID控制仿真研究”等基于MATLAB的仿真实验。郑州大学的国家级精品课程“智能控制基础”配套的实验课是以“虚拟现实与虚拟实验室”、“典型摆问题的模糊控制仿真”为实验内容。综上所述，我国高校中这两门课程的实验课较少，且大多是用MATLAB、Simulink等工具进行的针对某一知识点的仿真验证性、演示性实验，缺乏以提高学生工程实践性、创新性为目的综合性实验。

目前，北京理工大学还没有建设“模式识别与智能系统”的专业教学实验室，无法为学生提供相关的实验环境和工程实践机会。然而，当今时代是一个对高等教育，尤其是对高等工程教育过程日益关注的时代，培养卓越工程师型的人才是高等学校最重要的任务。因此，必须为学生提供工程实践的环境，构建专业教学实验室，设计一体化的实验课程计划，将工程知识和实践能力有效结合。

二、综合实验设计

“模式识别与智能系统”专业教学实验室应以工程教育为主导，开发一体化、综合性实验课程，保证学生能够全天候、多学期的在实验室进行实验、巩固知识，提高学生的工程实践能力、创新能力及团队合作能力，进而提高本科工程教育的质量，培养合格的工程技术人才。因此，本文提出了3套综合实验系统，以此为基础进行实验的设计。

1.光电跟踪转台伺服系统实验

光电跟踪转台伺服系统是在科研项目中设计的一套自制设备，包括精密伺服平台（双向转台）、图像采集卡、DSP和仿真器、数据采集卡、直流伺服驱动器和计算机等部分。其中的精密伺服平台包含了CCD摄像机、镜头和测角板。其总体框图见图1。

该实验装置可以开设如下三类实验：一是转台的伺服控制实验。转台是一种常见的被控对象，常常要求精确、稳定、快速控制，常用的控制方法有经典PID控制、智能控制以及非线性控制。二是目标跟踪（计算机视觉）实验。转台带有高清彩色CCD摄像机和电动变焦镜头，可以实时采集到清晰图像，经图像采集卡传输给计算机，进行目标检测与识别。对采集回来的视频流，可以通过各种图像处理算法进行边缘或角点检测，分析其轮廓和背景等；对于运动目标还可以进行实时跟踪。三是视觉伺服实验。设备检测到感兴趣的目标后，需要给转台发送一个控制命令，驱动转台跟随目标转动，进行实时目标跟瞄，以期使得目标始终保持在视场的正中心位置。视觉伺服需要考虑图像处理和转台伺服的衔接，即如何根据图像特征实时规划转台的运动。视觉伺服控制器的设计除了经典PID控制、现代控制理论外，还有任务函数法、图像雅可比矩阵法、各种智能控制方法等。

2.小型光电跟踪成像系统实验

该实验所用的是REVS-50M小型光电跟踪成像系统，由手动靶标、图像采集设备、激光测距设备、转台、计算机五部分组成。各组成部分之间的关系如图2所示。

操作人员控制手动靶标运动，运动信息通过图像采集设备传送到计算机中并进行处理，然后将处理得到的控制信号输入到转台，实现转台对手动靶标的实时跟踪，同时激光测距设备随时对靶标的距离进行测量。但系统在运行过程中具有如下问题：一是靶标须放置在纯白的背景前，一旦人进入到摄像头的可视范围内，转台会放弃跟踪靶标，而错误的跟踪与靶标颜色相近或比靶标颜色更深的人；二是转台对靶标进行跟踪时，存在反应速度慢、抖动大等问题。为了解决以上问题，可开设如下实验内容，让学生在开放的环境下解决实际系统中存在的问题。

（1）光电跟踪系统的图像处理。转台跟踪靶标时，要利用图像处理技术对摄像头获取的图像进行分割，将靶标提取出来。系统中采用的是阈值分割法，这是最基本的图像分割方法，特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。可以结合“模式识别”、“智能控制基础”等专业课程，让学生用更高级的图像分割方法进行图像处理，如基于区域生长分割、基于遗传算法分割等，以改进分割效果。

（2）光电跟踪系统的目标跟踪。经过图像处理后，可以求出目标的质心，系统用质心法对目标进行跟踪，这种方法同样也需要被跟踪物体在纯白色背景下运动。对于视觉目标来说，如何选择有效的目标视觉特征是实现目标鲁棒跟踪的关键，常用的目标特征有颜色、灰度、轮廓及纹理等。因此在本实验中，可以以靶标的特征选取出发，根据靶标与周围背景纹理的不同，让学生用基于纹理的方法对目标进行跟踪，这样就不会出现由于外界与靶标灰度相近而出现的误跟踪现象。

（3）PID控制系统设计。基于光电跟踪系统的PID控制系统设计实验可以让学生设计系统的PID控制器，控制转台对靶标进行跟踪。通过对系统的实际操作，更加直观的认识PID控制算法。

（4）基于智能控制的光电跟踪控制系统设计。学生可以自己选择并设计用智能控制方法来替代PID控制，并与传统的PID控制效果进行比较，加深对自动控制理论和智能控制理论的理解。

3.无人机系统实验

本实验选择加拿大的Draganflyer X6无人机，系统由机载飞控系统、地面监控站和地面遥控系统三部分组成。基于该无人机可以设置三项实验内容：一是基于无人机视频的运动目标快速跟踪。运动目标的检测跟踪包括运动估计、运动目标检测方法、运动目标跟踪方法。本实验需要学生在无人机上采用合理的检测算法和跟踪算法构造鲁棒的、实时的视频跟踪系统。二是飞行控制系统。飞行控制系统是无人机的核心。现有的几种飞行控制方法包括传统的飞控系统设计、非线性动态逆控制、自适应反推控制等。学生可以根据自身的研究方向以及兴趣，选择合适、可行的控制方法。三是多机编队协同控制。编队飞行的无人机能通过信息共享在飞行中改变原有队形，自主对突发事件做出反应，在编队中编入备用的无人机可以保证整个编队在突发事件发生的情况下能够继续执行任务。

通过上述三项一体化实验可以看出，每项实验都涵盖了“自动控制理论”、“模式识别”、“图像处理”、“智能控制理论”等课程的不同知识点。学生在实验初期，需要广泛查阅文献再进行构思、设计，这也强化了对“科技文献检索”课程内容的实践。这种课程内容的设置充分体现了专业教学实验室实验课程的综合性。同时每一项实验都有多项实验内容，需要多名学生组成一组共同配合进行，有助于提高学生的沟通能力、协调能力和团队合作能力。

三、结束语

“模式识别与智能系统”专业教学实验室主要面向北京理工大学自动化、电气工程与自动化专业大学二年级到大学四年级的本科生。该专业教学实验室还能以开放实验的形式面向全校学生全天候开放，让相关专业或对本实验课程内容有兴趣的学生都能参与到实验室的活动中，最大化地利用实验室资源。

基于该专业教学实验室，本文提出了以工程教育为主导的多学科、综合性、一体化的实验教学课程计划。注重培养学生的动手能力、应用工程技术知识来分析和解决工程实际问题的能力。实验室建成后，学生可以得到从构思、设计、实施到运行的一整套工程实践，有助于帮助学生更好地学习和掌握理论知识，增强动手能力、分析问题和解决问题的能力。经过这种学习和培养，有助于学生毕业后到生产第一线从事设计、制造、运行、研究和管理工作，成为企业需要的、能够独当一面的、适应国家经济社会发展需求的创新型优秀工科专业人才。

参考文献：

[1]方惠英，等.立足能源科技前沿 构建实验教学创新体系[J].高等工程教育研究，2011，（5）.

[2]袁洪志.工程教育改革：构建面向21世纪人才培养的新模式[J].江苏高教，2004，（5）.

[3]龚方红，等.试论工程教育中的本科实验教学改革[J].中国高教研究，2006，（4）.

[4]顾佩华，等.重新认识工程教育——国际CDIO培养模式与方法[M].第1版.北京：高等教育出版社，2009.

[5]彭熙伟，等.卓越工程师教育培养探讨[J].当代教育论坛，

2011，（10）.

[6]模式识别与智能系统[EB/OL].http：//baike.baidu.com/view/911171.htm.

（责任编辑：孙晴）