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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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    离职总结:大公司与小公司的个人体验

    离职在即,在准备下一个工作环境的这段时间,忽然有一阵感慨,工作近五年,在这段时间中,体验了两种不同的工作环境:一个规模很大,各种开发体系完备的大公司,另一个(也是目前的)是一个规模 100 人左右的小公司 是啊,适不适合,不是别人一句话说的算的,还是要亲自体验才能知道是否合适。 ? 流程控制,大公司讲流程,全程 QA 跟随,每一个环节都有很正式的「小仪式」。 就像在正常情况下,测试和开发是有点敌对的,但是作为体验了测试和开发的工作之后,在测试时我理解开发的固执,在做开发时我也能理解测试的找茬,这样就很好了。都是为了项目能做好,只是出发点不同。

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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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    代码分析引擎 CodeQL 初体验

    QL是一种查询语言,支持对C++,C#,Java,JavaScript,Python,go等多种语言进行分析,可用于分析代码,查找代码中控制流等信息。 安 装 1.下载分析程序:https://github.com/github/codeql-cli-binaries/releases/latest/download/codeql.zip 分析程序支持主流的操作系统 • cli填写下载的分析程序路径就行了,windows可以填写codeql.cmd • 其他地方默认就行 建立数据库 以JavaScript为例,建立分析数据库,建立数据库其实就是用分析程序来分析源码 语义分析查找的原理 刚开始接触ql语法的时候可能会感到它的语法有些奇怪,它为什么要这样设计?我先说说自己之前研究基于JavaScript语义分析查找dom-xss是怎样做的。 回溯分析也会遇到不少问题,如何处理对象的传递,参数的传递等等很多问题。

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    代码分析引擎 CodeQL 初体验

    作者:w7ay@知道创宇404实验室 日期:2019年11月18日 QL是一种查询语言,支持对C++,C#,Java,JavaScript,Python,go等多种语言进行分析,可用于分析代码,查找代码中控制流等信息 安 装 1.下载分析程序:https://github.com/github/codeql-cli-binaries/releases/latest/download/codeql.zip 分析程序支持主流的操作系统 • cli填写下载的分析程序路径就行了,windows可以填写codeql.cmd • 其他地方默认就行 建立数据库 以JavaScript为例,建立分析数据库,建立数据库其实就是用分析程序来分析源码 语义分析查找的原理 刚开始接触ql语法的时候可能会感到它的语法有些奇怪,它为什么要这样设计?我先说说自己之前研究基于JavaScript语义分析查找dom-xss是怎样做的。 回溯分析也会遇到不少问题,如何处理对象的传递,参数的传递等等很多问题。

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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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    如果这些人体验过VR逃生模拟系统,结局是否会不一样?

    通过地震模拟VR体验、微电影播放和应急科普知识问答等形式,既增强了同学们对应急支持的了解,又提升了同学们的防灾减灾意识和能力。 亲身体验地震的你,更加懂得天灾的残酷 不带交互效果的VR地震纪录片虽然在一定程度上能够给观众带来一些影响,但毕竟不是自己亲身经历的,感受不会并不会太深。 VR地震逃生系统作为一款模拟产品,模拟了地震发生过程和震后逃生两个体验阶段,能够让观众切实体验地震发生的全过程。 据悉,这款VR地震逃生系统由东湃互动打造而成。 为了使体验流程、逃生操作以及震感模拟在设计上更加专业,东湃互动的设计前与地震救援与防护领域的专家团队进行了交流,确保观众在体验的同时,能够获得正确的逃生知识。 ? 对于PTSD患者或者有心理疾病的人群来说,他们不愿去面对的现实体验,而VR在心理治疗上为心理医生和患者搭建一个桥梁,使心理治疗能够在VR的帮助下更好地进行。

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    人体骨骼点】数据集

    LSP(Leeds Sports Pose Dataset) 单人人体关键点检测数据集,关键点个数为14,样本数2K,在目前的研究中作为第二数据集使用。 MPII(MPII Human Pose Dataset) 单人/多人人体关键点检测数据集,关键点个数为16,样本数25K,是单人人体关键点检测的主要数据集。 COCO 多人人体关键点检测数据集,关键点个数为17,样本数多于30W,多人关键点检测的主要数据集,主流数据集。 AI Challenger 多人人体关键点检测数据集,关键点个数为14,样本数约38W,竞赛数据集。 PoseTrack 最新的关于人体骨骼关键点的数据集,多人人体关键点跟踪数据集,包含单帧关键点检测、多帧关键点检测、多人关键点跟踪三个人物,多于500个视频序列,帧数超过20K,关键点个数为15。

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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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