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。
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。
人工智能图像识别技术已经取得了一些令人惊叹的进步，但正如一项新的研究表明的那样，这些系统仍然可以被那些愚弄的例子所绊倒。 一群麻省理工学院的学生最近愚弄了谷歌开发的一种图像分类器，这群学生周三发布的一篇论文详细描述了一种可以更快地欺骗系统的技术。这种欺骗谷歌系统的方法提供了一个真实的例子，说明基于人工智能的图像识别系统是如何被黑客入侵的。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1712.07113.pdf 视频地址：http://imgcdn.atyun.com/2017/12/jqyqrd
父老们，乡亲们！你知道人脸、商品、车辆识别，以图搜图乃至自动驾驶，背后的技术是什么嘛？
"商品识别"、"人脸识别"、"以图搜图"有什么难？这个在 GitHub 上狂圈 Star 3100+ 的项目就能轻松帮你实现！
说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等，现在已经非常非常非常普及了，看过‘最强大脑’的朋友，也应该对‘小度’这个机器人有所了解，战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥，(PS：内幕不知)，那么今天，我们来看下关于图像识别，是如何做到的，Java又是如何识别图像的？
如果你们想要实现酷炫的"商品识别"、"以图搜图"，进军新消费领域却没有相应技术方案，怎么办？
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 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。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
位来 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，也是人们日常生活、工作中应用最广泛的AI技术之一。如车辆识别、人脸识别、体态识别等技术，广泛应用于智慧城市、交通、零售、文娱等领域。 图像识别也是机器人、无人驾驶等技术的重要基础，未来将具有更加广泛的应用领域。 但对于大部分AI开发者来说，图像识别从算法研究、模型训练到规模化的提供服务，所需卷入的资源和处理的流程非常之多。并且如何保证数据质量、提高推理速度、提升识别精度等都面临很多挑战。 那么，开发者如何才
图像识别作为深度学习算法的主流实践应用方向，早已在生活的各个领域发挥作用，如安全检查和身份核验时的人脸识别、无人货架和智能零售柜中的商品识别，这些任务背后的关键技术都在于此。
还记得当年火爆朋友圈的军装照小应用吗？它背后的人脸融合技术，以及未来人脸融合的新趋势，你一定不能错过！ 如何能够搭建一套有效稳定的图像识别系统呢? 如何通过使用腾讯云API搭建自己的图像识别应用？ 腾
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com 随着谷歌2015年发布开源人工系统TensorFlow，让本就如火如荼的深度学习再添一把火，截至现在，TensorFlow已经历了多个版本演进，功能不断完善，AI开发者也能灵活自如的运用TensorFlow解决一些实际问题，下面雷锋网会对一些比较实用的TensorFlow应用做相关整理，让大家对TensorFlow有理性和感性的双层认知。 Tensor
你是否遇到过这种情况？——外出与小孩散步，TA发现一朵很漂亮的花，跑过来问你是什么，但是你突然愣住了—因为你并不知道它是什么花。 目前世界上至少存在250000种花，即便是经验丰富的植物学者也很难全部认识它们。如果现在告诉你以后不用尴尬对小孩承认你并不知道它是什么花，不久之后你就能在无论什么时候都能马上认出任何一种花卉或者任何植物的品种，会不会很期待？ 鉴于目前图像识别的强大能力以及使用智能手机随手拍照的便利，普通人通过使用工具也能轻松的识别各种花卉。这个工具叫做智能花卉识别系统（Smart Flower
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 。在项目施工作业区域开展侵入监管，如安全防护网、防护栏、低路基工程段、路基斜坡、施工进出口识别、隧道、公路桥梁段、公交车铁路线等道路，在监测到出现异常工作人员闯入时开展时实警报，保证项目施工作业现场的安全性。
然而，相较更加普遍的人脸识别技术来说，商品识别在实际的产业应用中也面临着其独有的巨大挑战：
随着社会中经济的快速发展人们的日常生活水平也是越来越高的，随着收入的增加很多繁重的工作也渐渐招不到人，所以现在很多企业以及公司都可以引进智能系统，人工智能技术起源的时间是非常早的，从上个世纪初就被科学家名为三大科学技术之一，人工智能技术是涵盖了很多领域，现在很多公司都用上了比较基础的智能识别系统，那么智能识别系统包含了哪些方面？智能识别系统现在技术已经成熟了吗？
随着人工智能和机器学习技术在互联网的各个领域的广泛应用，其受攻击的可能性，以及其是否具备强抗打击能力一直是安全界一直关注的。之前关于机器学习模型攻击的探讨常常局限于对训练数据的污染。由于其模型经常趋向于封闭式的部署，该手段在真实的情况中并不实际可行。在GeekPwn2016硅谷分会场上，来自北美工业界和学术界的顶尖安全专家们针对当前流行的图形对象识别、语音识别的场景，为大家揭示了如何通过构造对抗性攻击数据，要么让其与源数据的差别细微到人类无法通过感官辨识到，要么该差别对人类感知没有本质变化，而机器学习模型可
一 从移动时代迈向 AI 时代 本届 Google I/O 开发者大会于北京时间2017年5月18日凌晨1点，在美国加州山景城的海岸线圆形剧场准时开始。本次 I/O 大会现场参与人数超过7000人，在58个国家同步直播，全球开发者们一起见证 Google 带来的科技盛宴。 在过去的一年中，全球已经有10亿人在使用Google的服务，有超过5亿人使用Google photo， 全球活跃 Android 设备量已超过20亿台。在移动时代，Google 无疑是行业巨头，而在今年，CEO Sundar Picha
在这一新研究中，科学家们只需用普通打印机打出一张带有图案的纸条贴在脑门上，就能让目前业内性能领先的公开 Face ID 系统识别出错，这是首次有 AI 算法可以在现实世界中实现攻击：
---- 新智元报道 来源：aiweirdness、gizmodo 编译：肖琴 【新智元导读】神经网络的专长之一是图像识别。谷歌、微软、IBM、Facebook等科技巨头都有自己的照片标签算法。但即使是顶尖的图像识别算法，也会犯非常奇怪的错误，它只看到它希望看到的东西。同样，即使是非常聪明的人类，也会被算法“愚弄”。 今天，只要你生活在互联网的世界，你就可能与神经网络交互。神经网络是一种机器学习算法，从语言翻译到金融建模等各种应用，神经网络都可以发挥作用。它的专长之一是图像识别。谷歌、微软、I
AI 科技评论按：当前的语音识别技术发展良好，各大公司的语音识别率也到了非常高的水平。语音识别技术落地场景也很多，比如智能音箱，还有近期的谷歌 IO 大会上爆红的会打电话的 Google 助手等。本文章的重点是如何使用对抗性攻击来攻击语音识别系统。本文发表在 The Gradient 上，AI科技评论将全文翻译如下。
车辆轮轴监控识别系统根据神经网络图像识别算法与边缘计算加视觉识别技术结合在一起，以保证算法识别的准确性。车辆轮轴监控识别系统利用前端监控摄像头实时监控视频流上传至系统服务器，车辆轮轴监控识别系统实时读取抓拍图片进行识别与分析。对外输出车辆轮轴数量、车牌或警报信息。
《连线》杂志刊登了Getty Images的文章，称人工神经网络存在“后门”。 纽约大学教授Siddharth Garg在检查了其工作地布鲁克林大厦附近的交通状况后，把一个黄色的便签纸贴在了一个停车牌上。当他和两位同事向他们的路牌探测软件展示了这一场景的照片时发现，95%的人断定停车标志实际上显示了限速。 这一特技证实了机器学习软件工程师的潜在安全问题。研究人员表明，在人工神经网络（一种用于执行识别语音或理解照片等任务的学习软件类型）中嵌入无声的、令人不快的惊喜是有可能的。 恶意攻击者可以设计出上述行为，
选自code.Facebook 作者：Dhruv Mahajana、Ross Girshick、Vignesh Ramanathan、Manohar Paluri、Laurens van der Maaten 机器之心编译 参与：路、张倩 人工标注数据需要耗费大量人力成本和时间，对模型训练数据集的规模扩大带来限制。Facebook 在图像识别方面的最新研究利用带有 hashtag 的大规模公共图像数据集解决了该问题，其最佳模型的性能超越了之前最优的模型。 图像识别是 AI 研究的重要分支之一，也是 F
面部是人体的独特标识，每个人都有着独特的面部特征。通过一个人的面部可以识别出其身份，不过双胞胎可能有点困难。那么什么是面部识别系统？简单来说，面部识别系统是一种通过人的面部轮廓比较和分析来从数字图像或视频源中识别人的身份的技术。人脸识别已经成为深度学习的重要方向。
近年来，人工智能和人类生活越来越息息相关，人们一直憧憬身边可以出现一个真正的贾维斯，希望有一天计算机真的可以像人一样能听会说，能理解会思考。而实现这一目标的重要前提是计算机能够准确无误的听懂人类的话语，也就是说高度准确的语音识别系统是必不可少的。 作为国内智能语音与人工智能产业的领导者，科大讯飞公司一直引领中文语音识别技术不断进步。去年12月21日，在北京国家会议中心召开的以“AI复始，万物更新”为主题的年度发布会上，科大讯飞提出了以前馈型序列记忆网络(FSMN, Feed-forward Sequenti
目前在零售行业的实际运营过程中，会产生巨大的人力成本，例如导购、保洁、结算等，而其中，尤其需要花费大量的人力成本和时间成本在识别商品并对其进行价格结算的过程中，并且在此过程中，顾客也因此而需要排队等待。这样一来零售行业人力成本较大、工作效率极低，二来也使得顾客的购物体验下降。
河道水位识别系统采用yolov5网络模型深度学习技术，河道水位识别系统自动识别水尺位置，河道水位识别系统通过AI图像识别技术将数字与水位线位置结合对别，即可识别出水尺读数。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。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。最终，我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。
据外媒报道，空客近期在法国图卢兹机场用一架测试飞机首次成功完成基于图像识别技术的全自动起飞，官方表示这套系统有助于改善空中交通管理、解决飞行员短缺等问题，并且有助于提高飞机安全性。
花朵识别系统，基于Python实现，深度学习卷积神经网络，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，并对数据集进行训练最后得到训练好的模型文件，并基于Django搭建可视化操作平台。
[1]吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
我们一直听过一句话叫，“如果说我看得比别人更远些，那是因为我站在巨人的肩膀上。（If I have seen further, it is by standing on the shoulders of giants.）”。“站在巨人的肩膀上”，不仅能看得更远,还能看到更多。这也用来表达我们要善于学习先辈的经验, 一个人的成功往往还取决于先辈们累积的知识。这句话, 放在机器学习中, 这就是今天要说的迁移学习（transfer learning）。
神经网络是一种由多个神经元按照一定的拓扑结构相互连接而成的计算模型。其灵感来自于人类大脑中神经元之间的相互作用。
作者|island 电脑一直都很擅长视觉识别。有时它们识别一系列图像中某个个体的能力能够与人类相媲美。但相似的结果是否说明了电脑能够模拟人类的视觉系统呢？回答这个问题或许可能会发现电脑系统比不上人类的地方。 《美国科学院院刊》发表了一篇论文提到了电脑和人类视觉系统的不同。 最大的差别可以总结为电脑没有人脑灵活，这同样也是语言识别系统所面临的问题：人类可以通过支离破碎的单词推测出一句话或者一段话的意思而电脑不能。同样在图像识别方面：人类可以可以破碎的线索拼凑出模糊的图像，而电脑却不行。 论文的作者使用一组模
近日，在国家工业信息安全发展研究中心主办的人工智能融合发展与安全应用研讨会上，国家语音及图像识别产品质量检验检测中心正式发布了首批人脸识别系统安全测评结果—— 腾讯云慧眼成为首批通过测评的人脸识别系统安全产品。 国家语音及图像识别产品质量监督检验中心（简称“国检中心”）是国家市场监督管理总局于2020年授予CMA和CAL资质，是国家级的第三方检验检测中心。 据介绍，这是首个面向人脸识别系统安全性的国家级检测与评估。 依据T/CESA1124-2020《信息安全技术人脸比对模型安全技术规范》，通过包括算法层
然而，这些并非新概念。第一个人工神经网络（ANN）是在 40 年代引入的。那么为什么最近的热点话题都是关于神经网络和深度学习的呢？我们将在 GPU 和机器学习的一系列博客文章中探讨这些概念。
在进入正文之前，我们先想象一个场景：如果对象 A（正文中的 Jesse）在航空系统的禁飞名单中，因而无法通过机场的护照人脸识别系统，也从未提交过护照照片。那么有没有办法帮助 Jesse 顺利地通过护照人脸识别系统呢？
工地安全帽识别系统基于智能视频分析技术，可自动检测人员是否佩戴安全帽，无需人工干预实现施工现场智能化管理。
《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命
本文转自网络，如涉侵权请及时联系我们 人工智能相关岗位中，涉及到的内容包含： 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉
算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词，基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。
在大数据“养料”的供给下，沉寂的人工智能重现活力。自从谷歌阿法狗一战成名，助力人工智能变得家喻户晓。如今，人工智能的发展遇到瓶颈的声音再次出现。
翻译 | AI 科技大本营 参与 | shawn 编辑 | Donna 近期，微软（Microsoft）和阿里巴巴（Alibaba）先后宣布，其人工智能系统在一项阅读理解测试上打败了人类。他们进行的是基于“标准问题回答数据集”（Stanford Question Answering Dataset ，SQuAD）的测试，用于回答维基百科的问题。 这一消息再度引起人们关于“ AI 抢走人类工作”的担忧。AI 系统不仅可以识别图像或音频，还可以快速阅读文本并回答相关问题，准确度已经达到人类水准。 不过，这些
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书重点对人脸识别组成以及人脸识别安全面临的阿全风险进行了详细介绍与分析。
1 新智元推荐1 来源：微软研究院AI头条 【新智元导读】继 9月13日微软将对话语音识别错误率降至6.3%的记录后，前天再次宣布进一步将错误率降至 5.9%，首次达成与专业速记员持平且优于绝大多数人的表现。该成功归功于他们采用了一种神经语言模型，该模型在空间中被表现为连续的向量，计算机能通过该模型得知比如“fast”和“quick”是具有紧密联系的近义词。 一个月前，2016年9月14日，微软的对话语音识别技术在产业标准Switchboard语音识别基准测试中实现了词错率（word error rate
俗称光学字符识别，英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR)，它是利用光学技术和计算机技术把印刷体或手写体文本进行读取识别，转化成计算机和人都能够识读的格式。此间OCR技术是关键一环。OCR技术中，印刷体的文本识别是最成熟的一个，因其开展最早。早在1929年就被欧美国家利用来处理大量的报刊杂志、文件和单据报表等。经过40多年的发展和完善，文本识别技术更加成熟，逐步实现了信息处理的“电子化”。
编者按：新手上路都会有一个疑问，如果自己没有相关基础，如何学习晦涩的专业知识？此前雷锋网编译了《从0到1：我是如何在一年内无师自通机器学习的？》，这篇文章讲述了 Per Harald Borgen 的自学历程。而关于深度学习，GitHub的 songrotek 同样有话要说。原文名为《Deep Learning Papers Reading Roadmap》，雷锋网奕欣及老吕IO整理编译，未经许可不得转载。 0. 深度学习的“圣经” 提到入门级的书，就不得不提这一本 Bengio Yoshua，Ian J.
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