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计算机视觉建模专项职业能力考核规范
一、定义
运用计算机视觉建模与识别相关的知识体系，具备OCR识别、人脸识别、车辆识别、物体识别、人体识别等建模的能力。
二、适用对象
运用或准备运用本项能力求职、就业的人员。
三、考核内容
能力名称：计算机视觉建模职业领域：计算机软件工程技术人员
工作任务
操作规范
相关知识
考核比重
Python与OpenCV基础知识
能运用core、highgui、videoio等模块进行图像、视频操作。
1.Python的编程环境、基础知识；
2.Python的数据统计工具Numpy，Pandas；
3.OpenCV中core模块的基本数据结构，读写图像的像素，以及相关的操作；
4.OpenCV中的highgui、videoIO模块.高层GUI和媒体I/O读取保存图像、视频文件。
10%
卷积神经网络
1.了解AlexNet、VGG、GoogleNet等网络模型；
2.熟练掌握ResNet的设计；
3.了解GAN生成网络。
1.AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet等网络模型；
2.GAN对抗生成网络。
15%
Caffe深度学习框架
1.熟练掌握Caffe的安装和配置；
2.熟练掌握基于GPU的训练；
3.熟练掌握模型部署和评估方法。
1.Caffe安装和配置；
2.基于GPU的单卡、多卡训练；
3.LFW、Imagenet等公开数据库；
4.模型部署和评估。
15%
OCR识别的建模
1.能识别身份证的数字和文字；
2.能识别银行卡、票据等；
3.能识别验证码、手写体。
1.身份证识别；
2.银行卡和票据识别；
3.验证码识别；
4.手写体识别。
10%
人脸识别的建模
1.能检测、跟踪人脸；
2.能检测人脸对齐和关键点；
3.熟练掌握人脸特征提取网络；
4.能比对、检索和识别人脸；
5.能识别人脸属性。
1.人脸检测与跟踪；
2.人脸对齐、关键点检测；
3.人脸特征提取；
4.人脸比对；
5.人脸检索与人脸识别；
6.人脸属性（年龄、性别、表情、种族）。
20%
车辆识别的建模
1.能识别车牌；
2.能识别车辆属性；
3.能够对驾驶员进行疲劳检测；
4.能识别道路标识。
1.车牌识别 ；
2.车辆类型、车辆颜色、车辆型号、车辆特征；
3.基于眼睛的疲劳检测
4.道路和标志识别。
10%
物体识别的建模
1.能识别常见动物；
2.能识别常见物品。
1.动物（猫、狗等）识别；
2.家具、家电、日用品识别；
3.常见场景识别（公路、楼宇、房间、医院、教室、运动场等）。
10%
人体识别的建模
1.能估计人流计数、人群密度分布；
2.能识别人体衣着、动作；
3.能进行跨镜头行人再识别。
1.人流计数；
2.人群密度与分布；
3.人体衣着识别；
4.动作识别；
5.跨镜头行人再识别。
10%
四、考核要求
（一）申报条件
达到法定劳动年龄，具有相应技能的劳动者均可申报。
（二）考评员构成
考评员必须具有人工智能专业或计算机专业相关背景；每个考评组中不少于3名考评员。
（三）考核方式与考核时间
技能操作考核采取实际操作考核。技能操作考核时间为120分钟。
（四）考核场地设备要求
考场面积不小于60平方米，操作场地光线充足，整洁无干扰，空气流通，满足技能鉴定需要的软硬件环境，包括电脑、操作系统、数据库等。
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