工人是否佩戴安全帽图像识别系统能从繁杂的场景下对对未戴安全帽多个目标同时开展识别分析，识别、记录和预警提醒。工人是否佩戴安全帽图像识别系统若发现违规操作，直接向有关人员推送报警消息记录，协助有关管理者进行安全生产工作，大大提升了安全监督的时效性，减少了人力成本。
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。
最近，图像识别领域发布了白皮书，简单翻译一下做个总结。 ---- 目录 [1] Introduction 1.1 Exponential Growth of Image and Video 1.2 Statistics [2] Image Recognition [3] Recent Innovations 3.1 Approaches 3.2 Deep Neural Networks [4] Applications 4.1. Inform
无论是擎天柱、伊娃和瓦力或是今年大火的大白，电影中人类往往把机器想象成无所不能的“超人”，但现实呢？人类一些听、看、触摸、感知世界等最基本的能力，对机器而言都有难度，比如——视觉。或许你会说“摄像头”就是机器之眼呀，但过去摄像头的核心作用只有一个：记录影像。李彦宏在2012年KDD（知识发现世界年会）上提出9大待解技术问题之一，“基于内容的的视觉搜索”指的就是这一技术难题。而现在百度率先实现了计算机视觉领域“三维识图”技术的突破，这个难题离彻底解决又迈出了关键一步。 计算机看见的世界与人眼有何不同？ 目前
摘要：对于Blippar，其创始人Omar Tayeb 表示其目标是将任一照相机均转变为智能设备，不论其连接了高端智能手机与否。我们只需要一个不低于2或3兆像素的相机即可以完成所有的工作。所有的“思维
一个偶然的机会，36氪和“优图团队”进行了接触，他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队，由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群，基于整个腾讯的社交网络平台，为QQ空间、腾讯地图、腾讯游戏、等50多款产品提供图像技术支持。每天QQ空间有2亿上传图片的活跃用户，团队单日最多处理照片达6亿张，累计已经分析处理了超过300亿张照片 36氪：作为纯粹的技术团队，怎么平衡技术和产品之间的矛盾？ 我们首先会对一些关键技术，
近日，36氪和“优图团队”进行了接触，他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队，由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群，基于整个腾讯的社交网络平台，为 QQ 空间、腾讯地图、腾讯游戏、等 50 多款产品提供图像技术支持。每天 QQ 空间有 2 亿上传图片的活跃用户，团队单日最多处理照片达 6 亿张，累计已经分析处理了超过 300 亿张照片 36氪：作为纯粹的技术团队，怎么平衡技术和产品之间的矛盾？ 我们首先会对
数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
图像识别？的搜寻结果 百度百科 [最佳回答]图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术... 机器学习算法与Python学习 9999……999条好评 图像识别（image recognition）是现在的热门技术。文字识别、车牌识别、人脸识别都是它的应用。但是，这些都算初级
面对当下的行业，阅面背靠嵌入式视觉算法，以图像识别消费级产品切入，立志做一个行业突破者。 当下，人机交互成为了人工智能技术发展的一大重点领域。在过去的2016年里，除了语音交互技术，视觉交互的发展速度
本篇博文基于MATLAB实现人脸识别，基于几何特征的算法，对人脸从图像采集、预处理、到特征点定位提取，校验通过；主要利用YCbCr肤色模型，通过连通分量提取算法定位人脸；对RGB图像通过形态学图像处理算法选定区域，再进行细化算法，找到其人脸坐标并提取出来；然后利用PCA与特征脸算法计算特征值完成识别。
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
最近在搞opencv来做一些简单的图像识别，既然涉及到图像识别，那么首先我们要把图像重新认识一下，大部分人看到一张照片可能就是单纯的一张照片，在一些做图像处理的人的眼中，可不就这么简单了。 计算机图形的分类 （1）位图（Bitmap） 也叫做点阵图，删格图象，像素图，简单的说，就是最小单位由象素构成的图，缩放会失真。构成位图的最小单位是象素，位图就是由象素阵列的排列来实现其显示效果的，每个象素有自己的颜色信息，在对位图图像进行编辑操作的时候，可操作的对象是每个象素，我们可以改变图像的色相、饱和度、明度，从而
但出于种种原因，在测评中，我们采用的是瑞士苏黎世联邦理工学院开发的应用AI Benchmark。
图片是通过手机、相机、扫描仪等设备拍照而来，其中手机、相机拍出的照片会出现像素低、图像不正、聚焦不清楚等问题；
这款名为Polycam的电动相机机器人支持使用图像识别和人工智能技术来追踪运动员的动作，完全不需要人工摄像师的操作。 近日，据外媒报道，MRMC推出一款名为Polycam的电动相机机器人，其支持使用图像识别和人工智能技术来追踪运动员的动作，将动作时刻保持在画面的中央，完全不需要人工摄像师的操作，也不需要远程控制等其它方式。 据悉，Polycam与其它自动化操作系统的区别在于如何模仿人类操作者的拍摄方式。Polycam并没有使用大范围的广角镜头来进行拍摄，而是通过平移和调整缩放焦距等动态方式来追踪运动员的动作
深度学习最早兴起于图像识别，但在短短几年时间内，深度学习推广到了机器学习的各个领域，如：图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人等等。 📷 计算机视觉是深度学习技术最早实现突破行成就的领域。在2012年，AlexNet赢得了图像分类比赛ILSVRC的冠军，至此深度学习开始收到广泛关注。这只是一个开始，在2013年的比赛中，前20名的算法都使用的是深度学习。在2013年后，ILSVRC大赛就只有深度学习算法参赛了。 深度学习算法在图像分类上的错误率小于4%，已经完全超越了人类标注的错误率。 📷 图像分类 物体
曾在 52CV 发表 “最新图文识别技术综述”，研究领域涉及图像、语音、文本信号处理和机器人等，身处传统产业领域，致力于AI技术在工业生产中的落地开花。
图像处理技术 是用计算机对图像信息进行处理的技术。主要包括图像数字化、图像增强和复原、图像数据编码、图像分割和图像识别等。
主讲人：朱继志 | 眼擎科技创始人兼CEO 张康 屈鑫 编辑整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 6月14日晚，量子位邀请到眼擎科技创始人兼CEO朱继志，从视觉成像、动态范围等角度讲解了如何设
大数据文摘作品 编译：Katrine.Ren、元元 当下的图像识别技术看似愈发成熟了，但自带蠢萌属性的它实际上依然可以被轻易愚弄。 研究人员最近就成功忽悠了一把以智能著称的算法，让它们一脸懵逼地犯下了一系列错误： 比如把两个滑雪的人辨识为一只狗，把一个棒球看成是一杯意式咖啡，又例如把一只乌龟误认为是一把步枪。 最新的一个欺骗机器的方法操作更为简单，却有更深远的影响，所需要的道具也仅仅是一张简陋的贴纸而已。 图注按顺序为：将贴纸放在桌上，输入分类器的图像，分类器输出结果 这款由谷歌的研究人员新近开发的自带迷幻
提高交通安全、改善医疗服务、提升环境效益——专家认为大数据技术在高级图像分析和图像识别领域潜力无限。 挪威卑尔根Uni Research公司的科学家Eirik Thorsnes表示：“计算机的高级图像
计算机视觉系统相当于给计算安装上相机和算法，使得计算机可以感知环境的能力，从而实现目标识别、跟踪、测量等，并进一步进行图像处理。让其转化为更适合人们观察或者仪器检测的图像，最终为人们的日常生活提供帮助！
本文简单介绍一下成像和图像分析的基本内容，希望对有兴趣解决图像类问题的同学有所帮助。
对焦，这里所说的“焦”是指“焦距”。在拍照时，一定是需要调焦的。一般会在目标位置最清晰的时候会停止对焦。最近在处理OpenCV进行图像识别时，需要连续的调焦（对焦），并在对焦完成后进行拍照，获取图片后进行图像识别。识别完成后摄像头不关闭继续进行扫描识别。整理成本文。
【新智元导读】移动AI，尤其是智能手机上的计算机视觉应用，已经成为人们生活中重要的一部分。本文将会从最新趋势、未来机会、用户将如何使用手机上的AI等方面进行分析。本人作者是PicsArt的联合创始人兼
机器视觉与计算机视觉并没有一个明显的定义去划分。但在实际应用中，应用于工业检测的时候更多地被称为机器视觉而非计算机视觉。这时候，机器视觉更多地偏向或者专指以图像传感器为采集软件，辅助以光源，PLC甚至机器人等外部设备，以实现特定的检测或定位等特定目的。如果你从事的是机器视觉行业则避免不了PCL，机器人，编码器，光栅尺，光源，镜头等这些图像之外的硬件设备打交道。
AiTechYun 编辑：nanan 在刚刚过去的一月份（2018年1月），Facebook的研究机构Facebook AI Research（FAIR）发布了开源的Detectron对象检测库。几个
在计算机视觉领域，图像识别这几年的发展突飞猛进，但在进一步广泛应用之前，仍然有很多挑战需要我们去解决。本文中，微软亚洲研究院视觉计算组的研究员们为我们梳理目前深度学习在图像识别方面所面临的挑战以及具有未来价值的研究方向。
本文介绍了计算机视觉中的三大基本任务：图像分类、目标检测和分割。这些任务在计算机视觉领域中具有广泛的应用，包括图像识别、智能监控、自动驾驶等。本文还介绍了视觉目标跟踪等任务的应用，以及这些任务在无人驾驶等领域的应用。
机器视觉利用光电成像系统和图像处理模块对物体进行尺寸、形状、颜色等的识别。这样就把计算机的快速性、可重复性与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，用机器代替人眼来作各种测量和判断，大大提高了生产的柔性和自动化程度。
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，掌握解决具体计算机视觉任务的方法则会帮助我们解决大规模系统的复杂问题，其应用相当广泛，包括并不限于：图像分类，人脸识别；车辆检测，行人检测；语义分割，实例分割；目标跟踪，视频分割；图像生成，视频生成。 为了让大家更好的理解计算机视觉在人工智能领域的强大应用，12月7日晚，上海交通大学卢宪凯博士受AI研习社邀请，开展了一场主题为《计算机视觉概述和深度学习简介》的公开课，卢博士在公开课中给大家介绍了计算机视觉的定义、研究方法和应用举例，重点介绍深度学习发展历史，常见深
首先我们来看看官方对这门课的介绍： 计算机视觉在社会中已经逐渐普及，并广泛运用于搜索检索、图像理解、手机应用、地图导航、医疗制药、无人机和无人驾驶汽车等领域。而这些应用的核心技术就是图像分类、图像定位和图像探测等视觉识别任务。近期神经网络（也就是“深度学习”）方法上的进展极大地提升了这些代表当前发展水平的视觉识别系统的性能。 本课程将深入讲解深度学习框架的细节问题，聚焦面向视觉识别任务（尤其是图像分类任务）的端到端学习模型。在10周的课程中，学生们将会学习如何实现、训练和调试他们自己的神经网络，并建立起对计算机视觉领域的前沿研究方向的细节理解。最终的作业将包括训练一个有几百万参数的卷积神经网络，并将其应用到最大的图像分类数据库（ImageNet）上。我们将会聚焦于教授如何确定图像识别问题，学习算法（比如反向传播算法），对网络的训练和精细调整（fine-tuning）中的工程实践技巧，指导学生动手完成课程作业和最终的课程项目。本课程的大部分背景知识和素材都来源于ImageNet Challenge竞赛。
这一轮所谓人工智能的高潮，和以往的几次都有所不同，那是因为其受到了产业界的极大关注和参与。而以前并不是这样。 当今世界是一个高度信息化的世界，甚至我们有一只脚已经踏入了智能化时代。而在我们日常交流和信
在我居住的地方很多小路和道路两旁都有花草树木。我所在的社区因其每年的枫树节而闻名，枫树对我来说很容易识别。然而，还有许多其他的树我无法识别名字。花也是如此：蒲公英很容易发现，但我不知道在我的步行道上的野花的名字。
即使在光线良好的情况下，酒杯的小瑕疵或隐形眼镜中的微小褶皱也很难找出。而在几乎完全黑暗的情况下，这种透明特征或物体的缺陷几乎不可能被发现。为了解决这个问题，麻省理工学院的工程师开发出一种能够在黑暗中揭示这些难以发现的细节的技术。
汽车要实现真正的无人驾驶，它必须能够感知和识别周围的物体，并且要知道自己的确切位置。这两方面都是无人驾驶技术的核心。 英国剑桥大学的一个团队利用图像识别和深度学习技术在这两个方面取得了一定的突破。他们
拍栗子 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI △ 这是宝丽来的第一款拍立得，代号95 拍立得是一种古老又常新的设备。 如今，有人给了它一种焕发童颜的新玩法。 按下快门，洗出来的不是照
本周，全球的计算机视觉专家们即将齐聚威尼斯参加 ICCV （International Conference on Computer Vision）2017，展示计算机视觉和相关领域的最新研究进展。ICCV由IEEE主办，与计算机视觉模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉会议（ECCV）并称计算机视觉方向的三大顶级会议。CVPR每年召开一次，而ECCV和ICCV在世界范围内每年间隔召开。ICCV论文录用率很低，也符合它顶级会议的地位。 今年ICCV中，Facebook有15篇论文被收录，同时Faceboo
Android MediaCodec 解码一般有两种方式：MediaCodec ByteBuffer（MCBB）、MediaCodec Surface（MCS）。
密歇根大学的研究人员开发了一种基于深度学习的系统，该系统执行实时面部识别并根据相应的护照和政府颁发的身份证件验证照片。该方法有助于执法机构防范欺诈行为，可以作为新的付款方式，也可以防止已知的犯罪分子进入敏感地段或防护区。
Facebook研究人员发现，当前的人工智能可被“障眼法”欺骗，即认为自己“看到了”一些不存在的物体。 对人工智能（AI）来说，眼见不一定为实。机器学习系统有可能受到欺骗，以至于听到或看到并不存在的东西。 我们已经知道，戴上一副漂亮的眼镜，有可能成功欺骗人脸识别软件，让它将你识别为其他人。但Facebook的研究表明，同样的方法也可以骗过其他算法。 这种技术被称为对抗样本。它可以被黑客用于欺骗无人驾驶汽车，使其忽略停车标志，或者阻止闭路电视摄像机从人群中发现嫌犯。 将一只猫的照片进行轻微改动
未来十年，为了完成从感知+预警到决策+执行的进化之路，高级辅助驾驶系统（ADAS）将接入更多的传感器，实现更为复杂的计算，同时具备更高的安全性。 双目视觉简介 相比于单目视觉，双目视觉（Stereo Vision）的关键区别在于可以利用双摄像头从不同角度对同一目标成像，从而获取视差信息，推算目标距离。具体到视觉ADAS应用来说，如果采用单目摄 像头，为了识别行人和车辆等目标，通常需要大规模的数据采集和训练来完成机器学习算法，并且难以识别不规则物体；而利用毫米波雷达和激光雷达进行测距的精 度虽然较高，但是成本
作者 | Weize Quan , Kai Wang, Dong-Ming Yan , Xiaopeng Zhang
智能视觉测量是指用计算机视觉技术实现对物体的尺寸测量，它在工业、林业、物流等领域有重要的应用。一般做法是用相机或激光雷达对物体拍照/扫描，然后识别图像中的待测量物体，得到其边界或形状信息，最后在坐标系中计算物体的尺寸。本文将以原木智能检尺（直径测量）为例，介绍智能视觉测量系统的技术原理，以及需要解决的难点问题。
当今自动驾驶汽车和无人机的基础的图像识别技术依赖AI：计算机基本上教自己识别像狗一样的物体，穿过街道的行人或停下来的汽车之类的物体。问题是运行AI算法的计算机目前对于手持医疗设备等未来应用来说过于庞大且速度缓慢。
日前，微软宣布推出一款图片美化应用——微软自拍（Microsoft Selfie），它能够针对照片中出现的所有人脸的年龄和性别进行差异化一键自动美颜和降噪、补光，微软亚洲研究院视觉计算组主管研究员袁路
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