1、1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、能力标准与鉴定内容能力名称：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1、掌握 Python 的基础知识和常用数据统计工具；2、熟练掌握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
2、；3、学习 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
3、、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%2OCR 识别的建模1、熟练掌握身份证的数字和文字识别；2、能够对银行卡、票据等进行识别；3、了解验证码、手写体的常规识别。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、熟练掌握人脸检测、跟踪；2、熟练掌握人脸对齐和关键点检测；3、熟练掌握人脸特征提取网络；4、熟练掌握人脸比对、检索和识别；5、能够对人脸属性进行识别。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
4、；6、人脸属性（年龄、性别、表情、种族）。20%车辆识别的建模1、熟练掌握车牌识别；2、能够对车辆属性进行识别；3、能够对驾驶员进行疲劳检测；4、了解对道路和标识识别。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、能够对常见动物进行识别；2、能够对常见物品进行识别。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、熟练掌握人流计数、人群密度分布估计；2、能够对人体衣着、动作进行识别；3、了解跨镜头行人再识别。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%3四、鉴定要求（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）鉴定方式与鉴定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）鉴定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。
