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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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    创建合成CT图像数据

    当数据太少而无法训练GAN时,如何生成真实的图像呢。 本文我们描述了一种从一组小样本中创建合成医学图像的方法,我们的方法基于随机部分变形,因此无需深度学习(不需要GANs)。 我们创建图像看起来非常逼真,适合创建用于深入学习的训练数据集。我们应用此方法为Covid19的CT挑战赛的开发人员创建一个合成玩具数据集。 数据隐私是医学图像数据公开的一个重要挑战。 这个过程的一个更常见的表达式是“图像变形”。基本思想很简单:我们为医学图像使用一个强大的、现成的非线性图像注册工具包ANTs。 生成的图像具有完全合成的形态:合成图像中的解剖形状和尺寸与“固定”图像和“变化后”图像都是非线性差异的,因此胸部的生物标志物(如果有的话,例如椎骨形状或脊柱弯曲)也会发生非线性变化和合成。 在挑战准备阶段,用合成数据创建一个可公开访问的toy数据集是一个重要的里程碑。我们希望通过这些数据,开发人员可以更容易地在本地对其方法进行原型化,同时了解Eisen接口。

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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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    OpenCV之图像创建与赋值

    /test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) # 克隆图像 m1 = np.copy(

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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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    人工智能研究人员从静止图像创建逼真的循环视频

    华盛顿大学和 Facebook 的研究人员使用深度学习将静止图像转换为逼真的动画循环视频。 ? 团队使用一个图像图像的转换网络对从在线视频中采集的自然场景的运动先验进行编码,以便对一张新照片合成相应的运动场。 然后通过深度扭曲技术使用生成的运动为图像设置动画:将像素编码为深度特征,通过欧拉运动扭曲这些特征,并将得到的扭曲特征映射解码为图像。 该团队的系统由两部分组成:首先,它预测拍摄照片时物体的移动方式,然后使用该信息创建动画。 为了估计运动,该团队用数千个瀑布、河流、海洋和其他具有流体运动的材料的视频训练了一个神经网络。 “我们整合了来自这两个动画的信息,因此我们扭曲的图像中永远不会有任何明显的大洞。” ? 最后,研究人员希望他们的动画无缝循环以创建连续运动的外观。

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    GDAL创建JPG或PNG格式图像

    GDALAllRegister(); //GDAL所有操作都需要先注册格式 CPLSetConfigOption("GDAL_FILENAME_IS_UTF8", "NO"); //支持中文路径 //图像参数 tileSizeY, GDT_Byte, dstBand, nullptr, dstBand*dstDepth, tileSizeX*dstBand*dstDepth, dstDepth); //以创建复制的方式 GDALClose(tile); tile = nullptr; if (tileBuf) { delete[] tileBuf; tileBuf = nullptr; } } 这里创建了一个画着对角线的 JPG/PNG图像

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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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    给定卫星图像,通过机器学习即可创建地面图像

    加州大学默塞德分校的Xueqing Deng及其同事进行了研究,他们训练了机器学习算法,只需通过查看上面的卫星图片就可以创建地面图像。 该技术基于生成对抗网络。 生成器创建图像,鉴别器根据某些学习标准进行评估,例如它们与长颈鹿有多接近。通过使用鉴别器的输出,生成器逐渐学会产生看起来像长颈鹿的图像。 然后,该团队使用16,000对俯瞰图和地面图像训练鉴别器。 下一步是开始生成地面图像。发电机输入了一组4,000个特定位置的卫星图像,并且必须使用来自鉴别器的反馈为每个发生器创建地平面视图。 该团队使用4,000个顶部图像对系统进行了测试,并将其与地面实况图像进行了比较。 结果很有趣。如果质量相对较低,网络会根据俯视图像生成合理的图像。 当地理学家想要知道任何位置的地平面视图时,他们可以简单地使用基于卫星图像的神经网络创建视图。 Deng甚至比较了两种方法:插值与图像生成。

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    创建 REST 服务简介

    本书的“手动创建 REST 服务”附录描述了如何使用手动编码范例创建 REST 服务。同样,一些 API 管理实用程序使您能够使用手动编码的 REST 服务服务生成 OpenAPI 2.0 规范,以及在服务器上创建、更新或删除 REST 服务。 %REST.API 类,可以使用它来发现服务器上的 REST 服务,为这些 REST 服务生成 OpenAPI 2.0 规范,以及在服务器上创建、更新或删除 REST 服务创建 REST 服务概述创建 REST 服务的推荐方式大致如下:获取(或编写)服务的 OpenAPI 2.0 规范。使用 API 管理工具生成 REST 服务类和关联的 Web 应用程序。 请参阅以下章节:“使用 /api/mgmnt/ 服务创建 REST 服务”“使用 ^%REST 例程创建 REST 服务”“使用 %REST.API 类创建 REST 服务”修改实现类,使方法包含合适的业务逻辑

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    golang 创建 restful 服务

    作者:zidea 链接:https://www.jianshu.com/p/6c46c45c4bb6 来源:简书 有关 restful 可以参看 会说话Restful 创建工程 创建工程,然后创建 main rand" 8 "strconv" 9 "github.com/gorilla/mux" 10) 11 12func main(){ 13 14} 设计路由 这里引用一个 Mux 的包用于创建路由 {id}", updateTut).Methods("PUT") 8 r.HandleFunc("/api/tuts/{id}", deleteTut).Methods("DELETE") 定义服务 Set("Content-Type","application/json") 3 json.NewEncoder(w).Encode(tuts) 4} 修改代码后我们需要重新 build 后再次启动服务 创建课程 1func createTut(w http.ResponseWriter, r *http.Request){ 2 w.Header().Set("Content-Type","application

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    日本提出创建智能社会

    智能社会的形态 超智能社会是指,只在必要的时间向必要的人提供必要的事物与服务,满足社会的多样化需求,克服年龄、性别、地域、语言等各种差异,使所有人都能享受高质量服务,过上舒适愉快的生活。 随着以实现超智能社会为目标的措施的实施与进展,除了能源、交通、制造、服务等系统将逐步融合外,在未来,人力资源、会计、法务等组织的管理功能,以及劳动力提供与思维创造等通过人类作业产生的价值也将融合,有望创造出更高的价值 必要的措施 创建智能社会,需要多个异种系统的协作,以实现多样化数据的收集、分析和应用,不断催生新的价值与服务。 同时,应分阶段构建各种服务均能适用的通用平台。此外,应从系统的设计阶段就纳入“安全设计”理念,确保系统安全。 基于上述考虑,日本应通过相关府省的合作及公私合作,推进“超智能社会服务平台”的构建。 基础技术开发 (1)创建“超智能社会服务平台”所必需的基础技术:网络安全技术、物联网系统构建技术、大数据分析技术、人工智能技术、设备技术、网络技术、边缘计算等。

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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

    1.1K00

    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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