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快手智能视频图像编码处理服务架构

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

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快手智能视频图像编码处理服务架构

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

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    童欣:从互动图像智能图像

    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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    智能图像签名生成脚本

    https://cloud.tencent.com/document/product/867/17719

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    智能视频分析ai图像精准智能识别

    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。

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    智能视频图像识别

    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。

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    智能图像处理-阳光算法

    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

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    视频图像智能识别系统

    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。

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    视频监控智能图像识别

    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。

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    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?

    ,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。

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    机器视觉:用图像驱动智能小车

    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

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    python人工智能-图像识别

    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。

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    智能小车的图像播放器

    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。

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    【存储服务】基于MinIO和Thumbor搭建图像服务

    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

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    【解读】京东智能冰箱图像识别技术

    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 智能冰箱图像识别技术业界概况 随着人工智能领域的技术突破和行业的高速发展 ,可通过智能手机访问;通过图像识别技术,不断丰富识别食材的种类,记录用户的日常饮食数据,同时京东和美的早在2016年5月年在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,可实现冰箱开门后0.02度瞬间抓拍,图像识别响应速度200ms 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

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    Topaz DeNoise AI for Mac(智能图像降噪软件)

    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!

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    切割图像 - 智能剪刀(Intelligent Scissors)

    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。

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    顶尖人工智能无法识别这些简单图像

    随着越来越多的东西依赖于越来越难以捉摸的人工智能(AI),发现后者的缺陷就显得越来越重要,此文中的黑箱研究就越来越必不可少。 ? 上面的图案是什么?很简单的黄黑间条嘛。 不过如果你问问最先进的人工智能,它给出的答案会是校车,而且 99% 地肯定。但 AI 错了。 诚然,现在的计算机图像识别技术已经非常先进。 但是怀俄明大学进化人工智能实验室最近的一项研究却表明,这些 AI 未必总是那么灵光,就像开篇的例子那样,最先进的 AI 把这些随机生成的简单图像当成了鹦鹉、乒乓球拍、百吉饼或者蝴蝶。 ? 类似的研究其目的正是想通过逆向工程的方法推导出 AI 的模型,找出人工智能的学习思路。虽然仍不甚了了,但最近两年的黑箱研究已能管中窥豹。 AI的眼光有问题有问题吗? “计算机做什么不再是人写代码写出来的了,”Clune 说:“这几乎是相互作用的组件间的规模效益导致的智能出现。”在这一智能的利用上我们无疑没有浪费时间。

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    OpenCV+TensorFlow 人工智能图像处理 (1)

    它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 Tensorflow 初识 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。 TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 3. video, videoio, videostab: 视频信息,视频分解图像图像合成视频等 6. 图像写入 import cv2 # 1. 文件的读取 2. 封装格式解析 3. 数据解码 4.

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