2.2 Atlas 能力简介 Atlas作为多媒体处理算法引擎，已经在快手的各种线上服务全面落地，包括快手主站及海外的视频/图像分析、视频/图像处理、视频转码等。...Atlas现有的能力主要包括如下四个方向：视频图像压缩，画质增强，音频处理，以及智能生产。 在快手每天会新增千万级的视频内容，这些视频的服务端转码任务都是通过Atlas来完成的。...这些算法及功能已经长期稳定地服务于快手平台及海外各App，服务范围涵盖了移动端的编辑和上传流程，以及服务端转码相关的处理和增强等重要任务。...智能生产方面，Atlas中具有很多独特的功能，比如精彩片段挑选、智能封面挑选和裁剪等。快手智能影集就是基于Atlas这些独家能力进行开发并持续迭代的。...算法服务层：这是最核心的一层，主要分为三大模块，其一是音频、视频及图像编解码器(Codec)模块；其二是图像算法引擎VisionEngine，是包含各种自研图像算法的工具集；其三是EVA(Elastic
在过去的几年中，我们也在探索如何通过一些智能技术来发展一些算法帮助大家快速地生成一些高质量的三维内容。我们想到的一个办法就是，通过智能算法加简单交互的方式来代替一些用户繁琐的交互操作来做内容生成。...所谓的大量训练数据就是我们需要给用户、我们需要给我们的算法，提供成万对或者成十万对的输入图像和对应的真实的材质贴图。这件事情是非常难的，因为如果我们能够生成这么多的材质贴图，我们就不需要做这项工作了。...那我们的一个重要观察是虽然我们没有很多这样的训练数据能生成出来，但是我们在真实世界中从网上能够下载到大量的材质的图像出来。...然后我们发现另外一件很有意思的事情，假设我给了你一套材质贴图之后，现在的绘制算法已经足够得好了，它可以帮助我们非常真实地生成一些高质量的图像出来。...我们看到通过一些我们设计的智能算法，我们可以帮助用户快速有效的生成一些高质量的三维内容。这里面的智能可能比大家现在喜欢讲的ren工智能里面的算法定义更宽泛一些。
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智能视频分析ai图像精准智能识别包含图像解决、数字图像处理、行为识别、状态识别 、视频帧全自动监控分析，体现了智能视频分析ai图像精准智能识别的工作能力。...根据智能视频分析ai图像精准智能识别，智能视频内嵌式识别专用工具可以分析监控视频监管下的图像，并将合理信息内容变换为有价值的信息发给后台，使视频监管从处于被动监管变化为积极监管。...现阶段，销售市场上面有完善的智能视频分析ai图像精准智能识别算法，如智能化工厂安全头盔配戴识别、车牌号识别、抽烟识别、浓烟火苗识别、工作人员擅自离岗识别、工作人员摔倒等运用。...智能视频分析ai图像精准智能识别的有关生产商已经不断完善关键优化算法，以提升智能视频分析技术性的运用，完成智能视频分析商品的真真正正商用化。...与此同时，充分考虑不断完善、更繁杂、变化多端的应用领域，智能视频分析技术性的快速发展也应重视识别、分析大量的行为表现和出现异常事情、成本低、更灵敏的商品类型等方面。
智能视频图像识别系统选用人工智能识别算法技术，能够随时监控和剖析现场各大品牌相机中的视频图像。...智能视频图像识别系统软件关键运用相机拍摄的图像开展智能实时分析，抓拍监控识别和检作业现场的违规操作及行为，并向责任人推送信息。...与传统监控系统软件对比，智能视频图像识别系统软件增强了自主监控报警的能力，增强了数据检测和解析功能。智能视频图像识别系统具备很大的经济价值和广泛的应用领域，引起了国内外研究工作人员的广泛关注。...智能视频图像识别识别系统实现了下列识别优化算法:(1)施工作业安全帽子识别(2)混色+响应式工作服装识别(3)未系安全带高处作业识别(4)超长距离地区警示(5)浓烟+明火识别(6)睡岗识别(7)手机识别...智能视频图像识别可应用于全部必须生产安全/工程施工的场地，包含在建工地、在建地铁/铁路线/道路、新建加工厂和经营加工厂、煤矿业和工作船，给施工作业产生很大的方便。
感谢大家的留言和指正，首先，这个算法经过实践，确实存在问题，因为当时毕业比较忙，我在智能车上试验了一下，觉得效果可以就没再深入发掘，后来一些车友们给我留言，有两个问题：一是在反光特别强烈的情况下，算法效果大打折扣
视频监控智能图像识别技术实际上是一种，它为建筑工程施工品质和安全工作给予了优秀的方式方法。施工人员的安全隐患因为欠缺高度重视或因为缺少较好的监管方式 ，施工工地安全事故的次数较高。...视频监控智能图像识别根据在施工工地安装的各种各样不限品牌的监控设备，可以有效的填补传统式监控方式 和技术性的缺点，完成工作人员、机械设备、原材料、自然环境的全方位即时监控，将处于被动监管变化为积极监控，...视频监控智能图像识别分析系统依据在施工工地进出口、安全通道、护栏等地方组装智能监控摄像头，将监控视频与云服务平台进行联接，管理者依据监控器大屏幕可以检查施工工地各地区的及时情况。...依据具体监管地区的大小和现场情况，对建筑工地的重污染区域开展视频监管，设定大概范围和角度的警示地区，根据对监控摄像头收集的视频流信息开展智能剖析，当看到职工倒在地面上，而且在制定的時间内沒有醒来时，系统软件会立即传出警示信息内容...在管控地区安装监控摄像头 ，应用视频识别优化算法对监控摄像头收集的图像开展智能剖析。
智能图像水位识别监测系统利用OpenCV+yolo网络学习模型对河道江河湖泊等区域进行实时监测，当智能图像水位识别监测系统监测到水位刻度尺超标时立即抓拍。...OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。...图片YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法，它不是选择图像中有趣的部分，而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法，我们首先需要了解实际预测的是什么。...图片Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共
视频图像智能识别系统根据优化算法对项目现场封闭地区开展监控和防卸，对项目现场实时全天候监控识别分析，当监测到有人的身体进入时，视频图像智能识别系统会全自动警报和警示，适用三种颜色智能展现不一样情况，数据可视化监管...在安全性视频监控项目场景，图像识别技术性与监控视频业务流程的运用紧密结合，合理地增加了公安机关、交通出行、司法部门、零售、工厂、石化煤矿、水利、港口、机场等领域的监管效率，使传统监控摄像头完成了高效益的产品定位...图像识别技术根据互联网大数据和深度神经网络技术，为施工作业现场的安全系统赋予了角色识别、车子识别、物件检验、区域入侵检测技术、作业现场出现异常个人行为检验等情况的识别和迅速警报。
，从而减少人工成本的支出，让机器代替人力操作，比如现在比较火热的智能识别图像识别技术，那么智能识别图像识别采用了什么原理？...智能识别图像识别有哪些应用？ 智能识别图像识别采用了什么原理？...人工智能技术是涵盖了非常多样的领域的，其中图像识别技术就是现在发展比较火爆的重要领域，对于各种图像都可以通过人工智能进行识别，从而达到各种目的，很多人会问智能识别图像识别采用了什么原理？...智能识别图像识别是通过图像的特征为基础从而达到识别结果的，每个图像都会有自己的特征，在完整的图像库里面就可以找寻出相同特征的图像。 智能识别图像识别有哪些应用？...关于智能识别图像识别的文章内容今天就介绍到这里，相信大家对于智能识别图像识别这项技术已经有所了解了，相信在未来的某一天人工智能的各种技术都会成熟的。
PIL：（Python Imaging Library）是Python平台上的图像处理标准库，功能非常强大。 pytesseract：图像识别库。...这是因为我们没有安装tesseract-ocr引擎 二、tesseract-ocr引擎 光学字符识别(OCR,Optical Character Recognition)是指对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理...7 ：将图像视为单个文本行。 8 ：将图像视为单个词。 9 ：将图像视为圆中的单个词。 10 ：将图像视为单个字符。
智能小车的图像播放器 作者：一点一滴的Beer http://beer.cnblogs.com/ 图像播放器： 智能小车利用车载摄像头采集跑道数据，然后存储到小车中央控制主板的存储器中。
本篇大致探索下图像的识别。实现了颜色识别，以及利用直方图来计算图像相似度。先来个视频。 摄像头实时捕捉画面，从画面中解析出蓝色的区域，并与预设图像对比，相似度小于0.5（0为完全匹配），闪光灯闪5秒。...取一张返回到PC上的图像，分了四部分： 左上：640*480为摄像头实时图像 左下：为预设图片，以及预设图片蓝色通道的直方图，颜色空间为HSV 右上：640*480为识别出的蓝色区域，上边红色数字为直方图相似度...右下：实时图像获取的蓝色区域的直方图 如下图示：识别成功，直方图近似 识别失败，估计是光照和角度影响，直方图差异大 大致描述下实现过程，先准备预设图片，用树莓派的摄像头拍一下，准备好，省的后续环境因素影响大
近期总感觉项目的文件保存有些混乱，一直有关注MinIO，但是从无进行实践， 而且有些图片需要一些裁剪，就还得JavaRD去写图像处理，就挺麻烦， 无意间看到了Thumbor，发现还挺符合需求，故此有了此篇小总结...由于采用Golang实现，服务端可以工作在Windows,Linux, OS X和FreeBSD上。配置简单，基本是复制可执行程序，单行命令可以运行起来。...Thumbor简介 什么是Thumbor Thumbor 是一个智能图片服务，它可以对图片进行裁剪、缩放、翻转。...所以意味着只需要做一点改动， 就可以整合这两个服务。最终就可以达成，利用MinIO上传存储图片，利用Thumbor取出图片做处理。...连接Amazon S3的SDK，根据Boto3文档中的配置，我们需要创建 ~/.aws/credentials 这个文件， 并且填写刚才MinIO提供的AccessKey和SecretKey，授权这个服务访问
李鲁 曾经负责京东智能冰箱硬件产品定义、设计开发、供应链管理、厂商合作等方面工作 曾祥云 京东智能冰箱业务组资深产品研发工程师，图像识别技术专家 目前主要负责智能冰箱图像识别相关产品业务，以及智能家电场景场景下的创新创意研发工作...CESA上联合发布了冰箱最新智能解决方案，搭载智能体感、图像识别及营养推荐功能的美的智能冰箱；在今年5月22日，京东“多场景多终端智能商业战略发布会——暨京东智能冰箱联盟成立仪式”在北京举行，并在当天推出了一款带图像识别功能的智能冰箱...深度学习技术大面积运用到智能冰箱场景：食品位置检测、食品识别、过期提醒、图像畸变处理、图像美化等；超过100层的深度检测识别网络，同时能确保识别响应速度在200ms以内，对抗生成网络技术使得智能冰箱自适应的去除图像畸变...京东图像识别技术结合京东最强的供应链服务，冰箱在完成我们强大供应链的最后一公里的服务同时，从食品溯源、食品安全、食品管理，食品品控等全方面解决用户痛点，用户再也不用担心购买的食材不健康和不新鲜问题。...由于京东智能冰箱更懂用户的需求，结合在冰箱场景下推出更多精细化服务，让冰箱成为物联网服务的入口，建立基于厨房环境下的情景化购物，打造一个集美食、购物、娱乐与健康管理于一体的智能冰箱生态圈，既让普通用户得到便捷和实惠
Topaz DeNoise AI是一款照片智能磨皮降噪工具，当我们使用相机拍照片总有一些噪音，能够帮助用户对有噪点的图片进行处理，让图片看起来更加清晰。...DeNoise AI是不同的：我们提供了数百万个噪声/清晰图像的算法，直到它实际上知道了什么是噪声以及如何最好地去除它。...3.恢复真实的细节DeNoise AI检查整个图像并从整体上确定该照片中细节和噪点之间的差异。（其他NR工具只关注像素级细节。）...原始嘈杂的图像（© Luis Gerena）位于左侧; 我们在右边比较Lightroom和DeNoise AI结果。特别注意图像中增加的清晰度，尤其是车轮和中心标志。...DeNoise AI通过消除噪音同时恢复原始图像细节，帮助您获得100％的最佳质量。 试试看 自己的差异吧！
什么是Intelligent Scissors（智能剪刀）? 首先让我们直观的看一看什么是智能剪刀，我想大家一看到下面的视频就会感到很眼熟。...智能剪刀Intelligent Scissors 是的，是不是跟PhotoShop中的智能套索很像？...我贴一个PhotoShop中的智能套索给你看看： PhotoShop中的智能套索 是的，智能剪刀可以让用户只需要选择一个接近目标边缘的种子点，然后不停的移动鼠标沿着物体边缘移动，然后就可以自动的得到紧贴目标边缘的...在此论文发表时，全自动的图像分割还是一个尚未解决的问题（即便是当下，也还未完全解决），而手动的跟踪绘制图像上目标物的边缘则非常费时费力，智能剪刀可以使用鼠标使用简单的手势动作快速准确地提取图像中的目标物体...总结 今天介绍的智能剪刀(Intelligent Scissors)是我们接触到的第一个寻找图像中目标与非目标之间的接缝的算法，其中使用到了多种边缘代价来提高鲁棒性，还使用到了动态规划来求解最佳路径。
它可以作为联接物理和数字世界的桥梁，使能智能资产、智能网关、智能系统和智能服务。...；业务 Fabric 定义端到端业务流，实现业务敏捷与智能业务编排；智能服务基于模型驱动的统一服务框架，通过开发服务框架和部署运营服务框架实现开发与部署智能协同，能够实现软件开发接口一致和部署运营自动化...三 移动边缘计算与智能服务 （一）移动边缘计算 根据中国移动边缘计算技术白皮书中的定义：移动边缘计算（MEC）是一种基于移动通信网络的全新的分布式计算方式，构建在 RAN 侧的云服务环境，通过一定的网络服务和网络功能脱离核心网络...（二）智能服务 在智慧城市领域，主要应用有视频监控、物流、智能建筑等，边缘计算可以对车辆和货物的运输进行实时的监控，可以进行人脸识别等智能图像分析，对城市进行智能化管理。...边缘计算的智能化服务，推动了运维自动化、业务优化和创新，通过对终端的智能处理，提高数据分析和网络运维能力，同时为 5G 技术以及人工智能的广泛利用提供了较好的网络环境。
因此，我们需要一个服务器来帮助我们进行图片的裁剪。...流程大致是，首先我们传给服务器原图像和裁剪的尺寸，然后服务器进行裁剪，生成对应的裁剪图片，下次我们再访问相同图像和相同的裁剪尺寸的时候，我们就不需要裁剪，直接进行图片的访问就行。...，会拉伸图片 function imagecropper2($source_path, $width, $height, $save_image) { //获取原图像$filename的宽度$width_orig...width_orig)*$height_orig; } //将原图缩放到这个新创建的图片资源中 $image_p = imagecreatetruecolor($width, $height); //获取原图的图像资源...我们还可以定期对裁剪图片进行清理，这样就不需要占用太多服务器空间。只有经常访问的图片才会一直保存。
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