当即有网友发表评论称：董明珠估计心里会想，这哪来的人工智障？也不乏有好事者积极地要求请董明珠去交罚款。
GME x Wwise 游戏互动音频创意大赛 首届「鹅厂游戏互动音频创意大赛」由腾讯游戏多媒体引擎 GME 与音频引擎 Wwise 联合主办，为广大游戏爱好者提供的游戏制作交流平台。 本次大赛以“互动音频”为赛题，鼓励参赛同学在创意实践制作和音频工具学习中，激发出关于游戏声音的无限创意，探寻更具前沿性和趣味性的游戏音频互动玩法。 这次比赛涌现出了一批超赞的游戏创意作品，出现了许多游戏音频+语音互动的玩法，原来游戏中的声音这么有魅力。我们将持续在公众号分享这些优秀作品。 创作者 游戏介绍及Demo欣赏
Gabor滤波器是OpenCV中非常强大一种滤波器，广泛应用在纹理分割、对象检测、图像分维、文档分析、边缘检测、生物特征识别、图像编码与内容描述等方面。Gabor在空间域可以看做是一个特定频率与方向的正弦平面加上一个应用在正弦平面波上的高斯核
CDNet: A Real-Time and Robust Crosswalk Detection Network on Jetson Nano Based on YOLOv5
而且这不是偶然的失误，如果输入“a person is hearing a bat”，画出来的还是蝙蝠和球棒都存在。
机器视觉图像处理被广泛应用于交通领域(车辆检测) 相对于国外，国内将机器视觉图像处理技术应用于交通的发展，在近年已经有相当程度的进步，如国内目前相当热门的车牌识别，有多个厂家推出了相应的产品。下面视觉检测设备厂家将针对图像处理技术在交通上的应用分车辆检测、车种识别、车辆跟踪三个部分做简单介绍，今天我们首先分析的是机器视觉在车辆检测上的应用。 机器视觉在车辆检测的方法可大致归类为样本点检测、检测线检测以及全画面式检测等途径。 1、样本点检测：在车道的某一部分选取类似矩阵的样本点，当车辆通过时，样本点之灰阶值与
近日公司接到一个轨道系统的需求，需要将地铁线路及列车实时位置展示在大屏上。既然是大屏项目，那视觉效果当然是第一重点，咱们可以先来看看项目完成后的效果图。
最近，Wayve推出了基于视觉语言行动的大模型（VLAMs）的自动驾驶交互大模型LINGO-1，把大语言模型和自动驾驶进行了深度融合。
据深圳新闻网消息，在该AI交警上岗首日，共抓拍特殊行业人员闯红灯58宗、非机动车进入机动车道行驶67宗。
2022年8月13日，中国雄安集团数字城市科技有限公司发布《启动区城市数字道路建设项目（一期）建设实施》招标公告，项目总投资概算约 17748.50 万元。 建设地点：雄安新区启动区 建设规模：启动区城市数字道路建设项目（一期）建设区域为西至NA8，东至NA11，南至东西轴线，北至EA1之间的相关道路，以及海岳大街、燕赵大街，项目建设道路总里程111.03公里，其中主干路37.6公里，次干路65.5公里，支路7公里、隧道0.93公里。 启动区城市数字道路建设项目（一期）建设子系统包括：交通信号控制系统、视频
JSON（JavaScript Object Notation, JS对象标记）是一种数据格式，不是一种编程语言。JSON和JavaScript对象区别，就像“斑马线”和“斑马”，“斑马线”基于“斑马”身上的条纹来呈现和命名，但是“斑马”和“斑马线”是两种东西。不要混淆!
11月初我们发布了1.4.0里程碑稳定版本，增加了一些新功能包括丰富了查询控件、支持查询JS/CSS增强、支持mongodb、redis、存储过程数据集、支持分组小计、支持图表钻取、条件钻取、支持表格背景设置斑马线、支持分栏功能、支持分版功能、支持动态合并格等等；下面就让我们一起来看一下具体的功能吧。
单目视觉是Mobileye（ME）的看家法宝，其实当年它也考虑过双目，最终选择放弃。
标题：Probabilistic Semantic Mapping for Urban Autonomous Driving Applications
最近的一段时间，特斯拉的完全自动驾驶系统（FSD）似乎经常被曝出 bug。最近的一次发生在春节期间：特斯拉因 FSD 的「rolling stop」功能违反美国交规而召回 53,822 辆汽车。即在某些标有「all-way stop」标志的十字路口，该软件将允许部分汽车低速前行，而不是有一个彻底停下来的动作。
现在的人工智能完全由数据来驱动，我们所见到的数据，比方说一张图片有三个通道，分为R（红）、G（绿）、B（蓝），每个通道是一个图层，相当于有三张图层，比如每一张图片是50*50像素，50*50*3就是整个数据的大小。这种数据在人工智能使用时，会被变成一个矩阵，相当于有一个50行50列高度3的矩阵，矩阵里面每一个小单元是一个数字，这个数字就是像素。从0到255反映颜色的色阶从少到多，三通道反映了点的颜色从而绘制了整个画面，这样的数据我们把它叫做原数据，把原数据送进我们的人工智能系统，学习完特征后，把结果读出来，“结果”其实是一个概率。
进入2021年下半年以来，“元宇宙”一词火了起来。日本社交巨头GREE宣布将开展元宇宙业务;字节跳动斥巨资收购VR创业公司Pico;微软在Inspire全球合作伙伴大会上宣布了企业元宇宙解决方案……各大数字科技巨头纷纷入局，也让元宇宙成为当下最火爆的概念之一。
近几年，随着自动驾驶、车路协同等概念的日益火热，地图厂商、传统汽车厂商以及有互联网背景的“造车新势力”纷纷加入了智能升级的探索之路。为了使智能驾驶更安全更可靠，实现高精度、实时感知周围环境的技术至关重要，该技术不仅可以精准快速地识别车道线、行驶区域、行人、车辆等，而且将车辆行驶路线“画”在地面，为驾驶人员提供车距监测、行人预警、车道偏离提醒和红绿灯提醒等一系列安全辅助功能，助力驾驶系统进行高效的决策。
在很多应用中，特别是一些园区类的应用。 都需要对园区的地面 环境进行展示，路面就是地面的一部分。 通常的做法是，都是建模的时候把相关的元素都建好，然后导入到展示系统中进行展示。 不过有些情况下，可能建模并不太方便，所以三维编辑器可以直接进行简单的路面编辑显得挺有必要。
腾讯优图面向交通行业推出智能化解决方案，可以检测并追踪车辆和行人、结构化存储车辆和行人信息、自动识别车辆违章行为、自动识别拥堵等路面情况，并提供以图搜车等功能，让交通更有序，让城市更美好。 车辆检测
随着腾讯云业务的飞速发展，云产品数量的迅速递增，解决方案的数量也从之前的个位数增长到近3位数的数量，并且还在增加，我们的受众又是一个知识背景高度复杂的用户群体，需要我们在所有页面展示中统筹平衡不同信息的展示权重。用户需要从中了解这款方案能给自己怎样的帮助，能否解决自己的问题，因此，在2019年年底，我们对现网解决方案进行了升级，如何去优雅的展示页面成了我们需要去关注的设计问题。 项目背景与思考： 目前官网解决方案共有9个大类，96个方案，随着近两年数量的不断增加，导致线上页面风格比较杂乱，信息展示不合理，阅
在今年3月份结束的AI Studio无人车车道线检测挑战赛中，参赛选手王林华取得了总决赛第二名的好成绩。赛后选手积极投稿，分享了从备赛到参赛过程中的宝贵经验，获得了额外1000元京东卡的稿费奖励。
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 明明是只斑马，AI为什么说它是一条狗？ 分类模型在归类图像时有时会错误地判断类别。 经过学习的AI，还会搞砸一些预测，肯定是在其中的某个环节出现了纰漏。 斯坦福大学的两位博士生和教授James Zou在一篇论文中，带我们探究了分类模型犯错的原因。 随后，论文提出一种方法——反事实的概念性解释（Conceptual Counterfactual Explanations），并评估了它的效果。 通过这种方法，我们就能重新定义模型的分类标准，从而解释AI
可疑人员检测报警系统基于智能视频分析，对指定区域内的可疑逗留人员进行检测报警，在铁路、公路、银行等公共安全区域提供预报警，真正做到事前预警，事中常态检测，事后规范管理，将安防操作人员从繁杂而枯燥的“盯屏幕”任务中解脱出来。
为了规范大家文明过马路，不少城市（深圳、天津、 莆田、新疆库尔勒、广州……）上线了「行人闯红灯曝光台」。顾名思义，闯红灯的行人会被曝光在大屏幕上。
修改之前，表格看上去比较拥挤，因为bootstrap table插件中自带斑马线表格样式，有横线和竖线分栏，现在我们不需要这些。 图片.png 应UI设计的要求，要去掉中间的横线和竖线，使用了修改需求
在实际项目中BootStrap的默认样式可能并不能完全满足我们的需求，在开发过程中本着软件可维护性的需要，我们尽量不对其css文件进行修改，而是自定义添加公共css样式文件。
作者喻超，加拿大滑铁卢大学在读博士，主要研究方向：基于机器学习的模型预测控制技术，及其在车辆动力学、自动驾驶规划和控制领域的应用，硕士毕业于上海交通大学，拥有8年电动汽车控制系统开发工作经验，曾担任上汽通用汽车电气化控制架构开发经理，美国通用汽车高级控制系统工程师。
在这一个BLOG里，我会跟大家讲一下什么是unet模型，以及如何训练自己的unet模型，其训练与上一篇的segnet模型差距不大，但是结构上有一定的差距。如果想要先有语义分割的基础，可以看我的博文憨批的语义分割2——训练自己的segnet模型（划分斑马线）
红外探测系统具有隐蔽性强、探测距离远以及抗干扰能力强等优点，广泛应用于舰船、航空器等目标的识别与跟踪。红外系统主要包含目标探测以及图像识别两部分：其中目标探测是红外系统的硬件基础；图像识别算法能够实现图像内容的判别和目标定位，是后续跟踪任务的前提，具体如图1所示：
对于自动驾驶来说，建图是必不可少的，目前主流厂商技术都在从HD到"无图"进行过渡筹备中，不过想要最终实现真正的"无图"还是有很长的一段路要走。对于建图来说，包含了很多的道路元素，车道线，停止线，斑马线，导流属性，道路边缘以及中心线(包含引导线)等。这里，中心线的预测通常是根据轨迹，通过数学公式进行拟合，目前学术上逐渐采用模型进行预测，但是对于下游(PNC)来说，还是存在不够平滑，曲率不够精准等问题，不过这个不在本次方案讨论范围内，先忽略，以后有空可以写一写。道路边界对于PNC来说也是至关重要，约束车辆行驶范围，避免物理碰撞发生。通常道路边界的生成有几种方法，一种是当做车道线的一部分，跟着模型一起输出，但是没有车道线的特征明显，容易漏检，而且道路边界是异形的，基于分割的方案会比基于Anchor的方案效果稳定一些。另一种是HD的方法，根据处理后的车道线，按照距离和规则等虚拟出道路边界线。本文给出一种新的解决方案，略微繁琐，但是优点是可以延用已有的公开数据集进行处理生成，快速落地验证，缺点是本方案不具备时效性，是离线的方法。
这段广告来自麦当劳，但有人在上面「动了手脚」：除了汉堡和薯条，还有一个「STOP」交通标志一闪而过。
Bootstrap的表格和Html表格大同小异，只是封装了一些css供我们使用
回到【图层1副本】，来到滤镜-其他-高反差保留（半径值0.3）然后呢 图像-调整-阀值127 。
机器之心转载 来源：Auto Byte 作者：曹锦 在试乘百度Apollo GO自动驾驶车的当晚，天气如愿下起了小雨。在夜晚+雨天双重考验中，似乎更能试出Apollo自动驾驶技术的水准，可实际上，这对其测试车辆不值一提。 「即便雨大得雨刮器都刷不过来，我们的车辆还是正常运营。」测试人员称，目前单车单日的接单量可达十几至20余单。 车辆左转时避障，并按照交规等待对向直行车辆通过 4月，百度Apollo拿到了中国首批夜间和特殊天气测试资质，并从五月初开始，将共享无人车在北京经济技术开发区的载人示范运营时间拓展
要知道，这位病人所患有的，是叫做视网膜色素变性 （RP）的视力疾病，只能感知到微弱的光线。
在设计数据类产品、后台配置产品时，PD 常常会指着一块地方说「这儿放个表格，需要有balabala…」，而表格的结构不外乎这几种类型： 垂直布局 水平布局 矩阵布局 水平布局：邮箱是一种典型的强调行的
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Bootstrap 实例 - 基本的表格</title> <link href="http://libs.baidu.com/bootstrap/3.0.3/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet"> <script src="http://libs.baidu.com/jquery/2.0.0/jquery.min.js"></script> <script src="http://libs.baidu.com/bootstrap/3.0.3/js/bootstrap.min.js"></script> </head> <body>
300 万张图片+1.5 万个斑马鱼胚胎的数据集，系统生物学家 Patrick Müller 成功实现基于 AI 的胚胎识别。
基于深度学习的机器学习方法已经在语音、文本、图像等单一模态领域取得了巨大的成功，而同时涉及到多种输入模态的多模态机器学习研究有巨大的应用前景和广泛的研究价值，成为了近年来的研究热点。
AI成了新基建的C位，不论是原本就以AI立身的百度，还是纷纷在技术上加大投入以拥抱新基建的阿里、腾讯等巨头，最近都显出强化AI地位的态势。
大数据文摘作品 去年，AI Challenger（以下简称AIC）全球挑战赛吸引了来自65个国家近万团队参赛。 今年的AIC预热赛零样本学习（zero-shot learning）竞赛即日起开始。 零样本学习竞赛同样发布大规模图像属性数据集，包含78017张图片、230个类别、359种属性。 与目前主流的用于zero-shot learning的数据集相比，图片量更大、属性更丰富、类别与ImageNet重合度更低。 经典零样本学习方法介绍 创新工场AI工程院运营副总裁吴卓浩表示，因为在很多情况下人们难以获得
场景一：一个骑自行车的人手中拿着一个Stop Sign标识牌。我们不知道它何时会举起标识牌。无人车必须理解这种场景，即使他举起了Stop Sign标识牌，自动驾驶汽车也不应该停下来。
Waymo无人驾驶出租车终于商用了，为了这一天，Waymo付出了10年的努力，进行了超过1600万公里的实际路测。
这篇文章涵盖了三件事，首先什么是视觉角度的异常检测？用于异常检测的技术有哪些？它在哪里使用？
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