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智能监控人体行为分析

智能监控人体行为分析系统借助计算机视觉分析+边缘计算技术,利用现场已有的摄像头对监控画面中人员行为进行实时分析预警抓拍,智能监控人体行为分析系统能够分析和鉴别基本上姿态,包含“抽烟识别”,“跌倒监测”, 传统视频监控系统是事情发生之后查看视频,而智能监控人体行为分析系统警报系统实现了同步预警信息信息的作用,使后台监控系统智能化。 智能监控人体行为分析实时监测视频监控画面中视频流人员行为数据,智能监控人体行为分析存在四个维度:时间、行为、地点与状态。 智能监控人体行为分析可以借助现场监控摄像头对现场监控画面范围内的行为及状态进行全天候不间断实时分析,如区域入侵、攀高识别、人员异常徘徊识别、打架斗殴识别、人数超员识别等。

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频率计价格分析

以下是影响频率计价格的几大因素: 一、研发成本 研发成本占频率计价格的25%左右,频率计是一种小规模产品,全世界用量并不大,一个大型工厂或者一个科研院所只需要一两台时钟服务器,普通家庭或者公司单位等其实是不需要频率计的 二、硬件成本 硬件成本占频率计价格的25%左右,如果是使用进口器件进行生产,那么成本会大幅度上升,硬件会占成本的70%左右。 60%以上,但是作为频率计的终端销售厂家,这些价格很难转嫁给客户,所以只能不断缩减利润,因此说实业不好做。 五、价格组成总结 目前频率计价格想要降低,一个就是降低赋税(这个可能性不大),另外一个就是从研发入手,从硬件成本和管理成本入手降低成本,因此建议需要采购卫星时钟的用户,最好直接采购直销厂家的时钟,另外选择广告做的少的厂家 六、原材料对频率计价格的影响 原材料的价格上涨,应对市场发展规律需要成品价格也跟着上涨,而这一做法对我公司直接面临的客户,有着一定的影响。

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    BI技巧丨价格区间分析

    [1240] BOSS:白茶,能不能做个折线图,让我看一下平均10个价格区间的售卖情况? 白茶:可以! BOSS:那个,价格区间要动态的! 白茶:(@#¥%&*@##)老板,这个有点难啊! 在零售快消行业,经常需要分析产品的定价区间是否合理,以便快速找准产品的市场定位,灵活调整产品定价。 那么如何通过PowerBI帮助企业实现这一需求呢? 先来看看本期的案例数据: [1240] [1240] [1240] [1240] 案例数据共计四张表,除了常用的日期表、产品表以及销售信息表以外,白茶添加了一张额外的维度表用来固定价格区间。 89,最小价格为2,右侧每个区间的域限值计算结果正确。 每个价格区间的域限有了,可是我还想知道每个价格区间售卖的总金额和数量。

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    Python调用腾讯云人体分析实现识别行人

    人体分析 腾讯云神图·人体分析(Body Analysis)基于腾讯优图领先的人体分析算法,提供人像分割、人体检测、行人重识别(ReID)等服务。 image.png Python调用腾讯云人体分析实现识别行人 过程分析:先上连接大家看一下腾讯的产品 腾讯云的人体分析网址 1.工具 腾讯云的API需要调用的是网上的图片,返回的结果是一串稍微复杂的信息 2.问题 python要画图只能对本地文件画图,而腾讯云的人体分析API需要的是线上的图片(即链接),所以这里我就把线上的图片下载下来放在本地,然后python就可以画图了,所以其实是同一张图。 解决办法:可以先找好图,然后调用腾讯云的对象存储接口将图片保存在云端,同时这个接口提供获取云端图片连接的函数,调用函数获取所有图片链接,这样人体分析的API就可以用了,而PYTHON可以用本地的文件画图就可以了 (可以参照我上一篇文章,把图片上传到对象存储的桶里) 3.步骤总结: 调用腾讯云人体分析API->对返回的数据进行处理并存储->用Python的第三方库画图,框出行人。

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    Excel数据分析案例:用Excel做价格需求弹性分析

    在做产品的价格研究时,通常需要充分考虑一个产品价格的增加或者减少可能带来市场需求的变化,反应到营销场景中就会引起销量和利润的变化,这也就是我们通常说的价格弹性。 本案例就是以实际数据为例用Excel来做某产品的价格弹性分析。 数据源如下图所示,表中的三个字段分别为价格、需求和分组: ? 使用Excel中增强工具中的需求价格弹性工具(具体操作和分析步骤将会在知识星球中分享),如下图: ? 出现“ 价格弹性需求”对话框: ? 最终可以得到如下图所示的结果: ? ? 通过上图可以看到,低收入群体的价格弹性在大多数情况下要比高收入群体低。还可以看到,对于低收入群体,价格越高,弹性越低;而对于高收入群体,弹性总是在相同范围内。

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    楼盘价格数据采集与可视化分析

    本文就从数据采集、数据清洗、数据分析与可视化三部分来看看新的一年里房市的一些问题。 数据采集: 数据采集即从网页上采集我们需要的指定信息,一般使用爬虫实现。 值得注意的是,原始的html为了节省传输带宽一般是经过压缩的,不太方便分析,可以借助一些html格式化工具进行处理再分析。 ,至于哪些数据需要清理掉,则和我们最终的分析目标有一定的关系,可谓仁者见仁智者见智了。 包括市、区、楼盘/房屋名称、经纬度、价格四个维度。 数据分析与可视化: 首先是新推楼盘挂牌价格与销售价格 ? 这个就更为明显的印证了上面的结论,主城区的二手房存在一部分价格远低于市场均价的(即老房子),也有一部分价格昂贵的(新房、豪宅)出售,郊县的价格均方差则会低很多。

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    人体姿态检测概述

    人体姿态检测分为两种方式,一种是自顶向下,一种是自底向上。 自顶向下: 先找人,将人体进行目标框检测,再在目标框内去找人体的关键点,再进行关键点的连接。 自底向上: 先找点,后归纳。 但是人体关键点检测就不是IoU了,而是OKS。 AlphaPose抛出了两个问题 边界框定位错误 姿态冗余 由于SPPE对人体目标框的要求非常苛刻,所以如果一旦预测的人体边界框不准的时候就无法预测出人体的关键点。 我们的目的是检测穿绿色衣服的人体姿态。由图片可知,穿绿色衣服的人体并未位于图片中间,由于SPPE对位置错误非常敏感,我们需要使得穿绿色衣服的人体位于图片的中间。 自底向上的人体姿态估计并不会先去识别一个人体,而是先找人体的关键点。 输入作为一张图像,然后它会有两个分支。

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    Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计(人体关键点检测)

    目录 1、人体姿态估计简介 2、人体姿态估计数据集 3、OpenPose库 4、实现原理 5、实现神经网络 6、实现代码 ---- 1、人体姿态估计简介 人体姿态估计(Human Posture Estimation ),是通过将图片中已检测到的人体关键点正确的联系起来,从而估计人体姿态。 人体关键点通常对应人体上有一定自由度的关节,比如颈、肩、肘、腕、腰、膝、踝等,如下图。 ? ? 通过对人体关键点在三维空间相对位置的计算,来估计人体当前的姿态。 进一步,增加时间序列,看一段时间范围内人体关键点的位置变化,可以更加准确的检测姿态,估计目标未来时刻姿态,以及做更抽象的人体行为分析,例如判断一个人是否在打电话等。 ? 2、人体姿态估计数据集 由于缺乏高质量的数据集,在人体姿势估计方面进展缓慢。在近几年中,一些具有挑战性的数据集已经发布,这使得研究人员进行研发工作。

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      人体分析包含人像分割、人体识别、行人重识别(Reid)等服务。人像分割可识别视频、图片中的半身人体轮廓,并将其与背景分离;人体检测,可识别行人的穿着、体态、发型等信息;行人重识别(Reid)可实现跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。可应用于人像抠图、背景特效、行人搜索、人群密度检测等场景。

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