在实时摄像机目标检测中，如何关闭摄像机并离开盒子 - 腾讯云开发者社区

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波士顿动力机器人跑酷揭秘！不用动捕和特效，凭借感知和适应技能完成动作

像这样，需要实时规划出自己的行走路线，并根据障碍物的距离进行调整： △“看”不到远处的障碍物例如，Atlas知道地图上会出现一个盒子，它要做的动作是跳上去。...这个盒子可能会与地图的标注相差甚远，甚至往旁边移动了0.5米，但它仍然能靠感知算法，正确找到这个盒子并跳上去（除非盒子远得离开了Atlas视野范围，它就会停下来）。...感知上，Atlas利用ToF深度相机，来生成帧率为15的点云，其中包含大量的距离信息，并借此判断出如何跨过像间隙、窄梁这样的障碍目标。...Atlas会采用感知软件，利用多平面点云分割算法来从点云中提取出物体表面，并被输入到绘图系统中，让系统通过摄像机参数/照片建立不同物体的模型。...也就是说，无论是翻越、跑、跳跃、后空翻，Atlas在跑酷过程中的每一个动作，都需要提前设计好，并被放进模板库中。

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Density利用AI和传感器实时统计室内人数

Farah是Density的联合创始人兼首席执行官，该公司使用深度测量硬件和机器学习后端来执行实时人群分析。...Farah在Syracuse大学的研究生院构想出了Density的核心技术，同时在一家移动软件开发公司工作。他的目标是衡量一家受欢迎的咖啡店如Cafe Kubal的繁忙程度。...就在那时，他意识到咖啡店不是唯一能够从人群指标中受益的客户。“我们知道正确的市场是拥有办公空间的企业客户，”Farah说，“因为我们的传感器可以在摄像机无法进入的房间内进行占用检测。”...它是一个长方形的盒子，适合普通大小的手掌，与其复杂性相悖，它由来自137个独特供应链的800多个组件组成。传感器安装在门口上方，并通过两个从地板反弹的红外光束逐帧跟踪运动。...与安全摄像机不同，它的传感器无法确定其跟踪的人的性别或种族，或执行面部识别。 “相机要容易得多，但收集的数据在隐私方面会出现很多问题。”

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基于边缘AI计算的人员入侵检测CNN算法在实际场景中的应用

入侵探测在安防场景中应用较久，指的是外界物体（人、车或其他物体）不经允许擅自进入规定区域时，通过某种途径或方式进行阻止或提醒监管人员注意。...人员入侵检测基于CNN算法，可实现对人体的精准检测与识别，以及对人员的目标跟踪。...在实际检测时，经历了以下几个过程：1）对视频图像进行分析；2）提取视频图像中的运动目标；3）判断运动目标是否进入指定区域的周界；4）当判断运动目标进入指定区域的周界时，便向监控平台发出报警信息；5）同时传输该区域的视频图像实时在显示屏上进行显示...结合实际应用场景的案例来说，将内置有人员入侵算法的AI摄像机部署在需要监控的区域，当有可疑人员进入监测范围内可对其自动检测与识别。...联动安置在现场的声光或语音装置，还可以进行声光告警、语音提醒，警示人员尽快离开或禁止闯入。?

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【Jetson开发项目展示】自适应交通控制系统

此解决方案分为三个主要部分：从实时视频流中提取交通参数，为交通信号灯预测更好的时序调整，并将预测的时序调整传递给现有系统。第一部分涉及视觉算法的工作。从路口的摄像机，我们可以获取实时视频流进行分析。...由于具有可扩展性，即使在较大的流量网络中也可以轻松使用此解决方案，只需进行较小的更改即可处理流量拥塞。【项目架构】预期系统的架构如下所示： ?...我们的目标是构建一种精度高，实时性强的算法。最后，考虑到上述原因，我们决定考虑每个阶段通过绿色信号的车辆数量。这给了我们一个特殊的优势，即可以获取有关节点上游和下游流量状况的部分信息。...它首先使用卡尔曼滤波器估计边界框的位置，并使用匈牙利算法根据联合的相交度量将每个轨迹分配给新检测到的框。我们从最先进的算法SORT（简单的在线和实时跟踪）开始。...-通过卡尔曼滤波器跟踪盒子坐标，流速 -通过使用IoU作为度量标准的匈牙利算法，将当前帧中新近检测到的盒子与轨迹相关联。我们创建了一个管道来实时处理该过程。

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谷歌发布Objectron数据集，推进三维物体几何理解的极限

数据集包括 15K 带注释的视频剪辑，并补充了从地理多样的样本中收集的超过 4M 带注释的图像（覆盖五大洲的 10 个国家）。...今年早些时候，谷歌发布了 MediaPipe Objectron，一套为移动设备设计的实时 3D 目标检测模型，这个模型是基于一个已标注的、真实世界的 3D 数据集，可以预测物体的 3D 边界。...3D 目标检测解决方案除了这个数据集，谷歌还分享了一个 3D 目标检测解决方案，可以用于4类物体：鞋子、椅子、杯子和相机。...这些模型是在 MediaPipe 中发布的，MediaPipe 是谷歌的开源框架，用于跨平台可定制的流媒体机器学习解决方案，它同时也支持机器学习解决方案，比如设备上的实时手势、虹膜和身体姿态跟踪。...最后，通过交集的体积和两个盒子的并集的体积计算 IoU。谷歌表示将随数据集一起发布评估的源代码。数据格式 Objectron 数据集的技术细节，包括使用和教程，均可在数据集网站上获得。

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腾讯与英特尔合作，首次推出面向零售的AI相机系统

它可以在一天中的不同时间跟踪给定货架显示器附近的客户数量，并执行混合对象检测，一些在设备上，其余部分在腾讯的基于英特尔至强可扩展处理器的云中。...“通过AI，企业可以获得有关其客户的新见解，从而提升用户体验并推动业务转型，”英特尔AI产品集团副总裁兼首席运营官Remi El-Ouazzane表示，腾讯的新解决方案利用强大的英特尔芯片，使深度神经网络能够直接在摄像机上运行...它是一款类似于零售设计的本地服务器，借助板载AI系统，可以从多达16台摄像机中获取实时信息，并获得有用的见解。...“英特尔是我们灵活的企业解决方案的完美合作伙伴，”腾讯YouTu实验室总经理Simon Wu表示，“基于英特尔Movidius Myriad芯片和VPU，YouTu相机和盒子在云端与英特尔至强可扩展处理器同步进行推理...对于英特尔来说，与腾讯等原始设备制造商的合作伙伴关系是迈向其雄心勃勃的目标的一步，它希望占领2000亿美元的AI市场。

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ARKit by Example - 第1部分：AR立方体

最后，我们将能够在增强的世界中定位3D立方体，并使用我们的iOS设备移动它。...移动并观察飞机在现实世界中保持的位置，即使您移动相机也是如此： ?...image.png 示例项目中的上述示例实际上比我们要创建的更高级，但这里的重点是学习如何从头开始编写这些项目，以便打开项目，并从viewDidLoad方法中删除所有代码（除了超级电话）。...ARKit核心课程 ARSCNView - 辅助视图，有助于使用SceneKit渲染的3D内容增强实时摄像机视图。...，因此在这种情况下，我们创建一个10x10x10厘米的盒子。

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【笔记】《游戏编程算法与技巧》7-12

, 且盒子随包围的目标的旋转而旋转胶囊体: 常用于人形角色, 作为AABB的替代...., 也就是关于角的各种物理量的操作 8 摄像机各种摄像机固定摄像机: 常见于带有恐怖元素的游戏, 比较早期, 随着玩家位置选择场景中某个固定的相机使用第一人称摄像机: 一般在眼睛处放置, 身体采用一个只有手臂或者特殊的部件组成的模型...基础跟随摄像机: 相机eye始终在目标forward的后上方某个固定距离的位置, 相机forward是eye与目标的连线, 相机的forward与目标的up叉乘得到相机自己的left, 然后forward...用一个很小的deltaTime来计算两点的差值就可以近似得到切线方向, 切线方向可以作为相机的forward, 很方便摄像机算法最简单的解决摄像机碰撞的方法是从摄像机向目标位置发射射线, 如果碰撞到任何物体那么将摄像机移动到物体前面...两台计算机需要先握手建立连接, 然后传输中通过不断校验与重发保证数据包的可靠和有序. 对于高实时性要求的游戏来说, TCP的延迟太大了 UDP: 网络层协议.

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优选！NTP校时（NTP服务器）全城智慧监控方案

为解决这个困扰行业多年的问题，海康威视在业界推出“智慧前端、智慧存储、智慧应用”的全城Smart监控解决方案，并率先在多个平安城市建设中得到应用。...（二）什么是智慧监控图1：系统原理图智慧监控系统通过在普通监控摄像机中嵌入多种智能识别算法，给探头装上“智慧大脑”，在不增加任何附加成本的情况下，实现了对监控系统“智慧”技术的革新：弹智能化告警...搜结构化数据 Smart摄像机能够自动识别车牌，并可将提取的车牌号码、车牌颜色等结构化信息存入Smart平台，实现智能化特征搜索，精准定位特定目标，同时还能进行车辆黑名单布撤控。...看浓缩化录像 Smart摄像机能够自动完成动静分离，并可将实时分析出的智能多元信息直接存入Smart存储设备，实现视频的智能检索、浓缩回放、摘要回放，极大提高录像的查看效率。...2）指挥效率提高可通过密布全城的智慧监控网，实现车辆智能布撤控，主动发现黑名单车辆并及时报警，真正做到“一点布控，全城追踪”，在公安执行布控缉逃任务时可极大提高指挥效率。

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BVS智能视频应用分析

具体来讲，智能视频分析系统通过摄像机实时“发现敌情”并“看到”视野中的监视目标，同时通过自身的智能化识别算法判断出这些被监视目标的行为是否存在安全威胁，对已经出现或将要出现的威胁，及时向综合监控平台或后台管理人员通过声音...如何更好的提高工作效率，降低物流管理难度，提高物流仓的安全防范管理成为重中之重。传统的人眼轮巡监控，注意力是有限的，在某一瞬间只能查看同一画面，这必然导致其他画面的违规行为被漏掉。...可引入智能视频分析事件综合管理系统，可以协助管理人员对视频监控画面实时监控预警，及时发现安全隐患触发报警。在人员安防检测、机器运行监测、烟火识别监测等方面有重要作用。...本系统以摄像机代替人眼，用智能分析模块代替人脑的思维分析，在不需人为操作的情况下对视频序列自动地进行前景提取和目标跟踪，异常发生时自动报警，在减轻保安工作量的同时也使得监控系统更加智能、主动，预警更加及时...智能视频图像分析在我们生活中的作用越来越明显，除了在高速公路、校园安全、物流等行业，在其他行业也被广泛运用，已经成为我们不可缺少一部分，它将继续造福未来。（本文转自：倍特威视）

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浅析YOLO目标检测算法AI安全帽识别技术及场景应用

但是在实际场景中，比如建筑工地或工厂流水线上，依然有很多工人忽视安全帽的重要性，同时，由于企业的监督不到位，因未佩戴安全帽而引发的安全事故不计其数，因此对工作人员进行安全帽佩戴状况的实时检测是非常重要且必要的...1、安全帽识别算法的工作原理 1）判断工人存在的区域，使用人脸检测模块对人脸进行标记；采用YOLOv5算法，其目标检测框架可以实现对多类目标物体的检测。...还可以实现以下功能：实时监测，一旦检测到异常便立即触发告警，并通过HTTP/HTTPS API将告警信息推送至EasyCVR视频融合管理平台。...3、场景应用安全帽检测在企业安全生产场景中的方案运用： 1）前端设备：AI安全生产高清摄像机 2）云服务端：EasyCVR视频融合云服务平台 3）客户终端：PC、智能手机、平板、微信端等将安全生产...AI摄像机部署在工地的各个出入通道口、施工作业区域等位置，对监控范围内的工作人员实时监测是否佩戴安全帽、是否穿戴反光服。

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你们还在做2D的物体检测吗？谷歌已经开始玩转 3D 了

在当前条件下，如何基于现有的 2D 图像数据来做3D 检测呢？日前，谷歌发布了一个针对日常物体的移动实时 3D 物体检测管道——MediaPipe Objectron。...其中，MediaPipe 是一个开源跨平台框架，用于构建管道来处理不同模式的感知数据，而Objectron则是在MediaPipe中实现，能够在移动设备中实时计算面向检测物体的3D 边框。...该工具使用分屏视图显示 2D 视频帧，其中左侧放置3D边框，右侧显示3D点云、摄像机位置和检测到的平面视图。标注者以3D 视图来绘制3D 边框，并通过查看其在2D 视频帧中的投影来检验其位置。...具体而言，模型的主干包含基于MobileNetv2构建的编解码器体系结构，并采用多任务学习方法通过检测和回归联合预测目标的形状。...为了解决这一问题，谷歌借鉴了其之前2D目标检测的方案，也即使用了之前的检测+跟踪框架。此方案能够减少模型在每一帧上运行网络的需要，允许重复使用，同时保持pipeline移动设备上的实时更新。

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双目视觉测距系统软硬件设计

以计算机视觉理论基础，重点研究如何感知环境中物体的形状、位置、姿态、运动要素即为机器视觉。...由此可计算出特征点P在摄像机坐标系下的三维坐标为： ? 因此，通过计算被测目标在“左眼”、“右眼”中的像素视差值，然后由标定参数即可计算出该点的三维坐标。...式中， ? ? 可得目标距离： ? 5 、系统软硬件架构在充分理解双目系统测距原理的基础来，设计系统软硬件架构。...摄像机标定模块负责系统标定以及坐标系转换；图像采集与信息处理模块负责实现图像采集初始化，并对图像信息进行数字化转换；数字图像特征检测与特征提取模块负责对图像特征进行精细检测与精确提取；数字图像特征立体匹配模块功能为实现数字特征立体匹配算法...；目标距离测量模块功能为：在精确检测与提取特征信息的基础上，解算三维坐标，实现距离在线解算，并通过数据输出模块输出相应息。

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使用AI来检测违反社交距离的行为

如何使用AI和机器学习来检测人们是否遵循社会疏离规则？大多数城市已经在公共场所安装了可用于此目的的摄像头。在此博客中，展示了如何使用人员跟踪算法来监视违规情况。还在Github上开源了代码。...Town Center Clip的样品架使用深度排序进行人员跟踪在计算机视觉中，人员跟踪是为人员提供ID，在出现的每个帧中检测他们并转发其ID的任务。此人离开框架后，将不会重复使用其ID。...使用深度排序模型进行人员跟踪检测违反社会距离的行为为了检测到社会疏远违规行为，采用框架中的每个轨道并测量其与框架中其他每个轨道的距离。每个轨道基本上都是带有ID的边界框。...需要注册摄像机，以便我们可以正确地将像素距离映射到现实世界中的距离如果摄像机连续排列，则我们可能需要添加人员重新识别功能，以帮助跟踪器在摄像机之间结转ID和违规计数。...结论在大量应用程序中，跟踪是计算机视觉中的重要问题。一种这样的应用是检测社会疏远违规行为。这可以帮助城市评估公共健康风险并安全地重新开放。希望尝试一下该代码，并尝试一下更改邻近条件时发生的情况。

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端到端多摄像头跟踪：引入多摄像头跟踪Transformer（MCTR） !

MCTR的流程概念上很简单：目标检测器在每一个摄像机视图上独立应用，以生成视图特定的检测和检测嵌入；跟踪模块维护一组跟踪嵌入，并使用视图特定的检测嵌入来更新它们；关联模块根据各自的检测和跟踪嵌入为检测生成至跟踪的分配...总之，作者的贡献如下： 1）用于在多个摄像机中同时跟踪多个物体的端到端框架； 2）与输入RGB帧完全可微的用于将检测与轨道进行概率关联的方法； 3）旨在指导模型在时间上和摄像机视角上保持一致目标身份的专有损失函数的定义...通过检测方法进行跟踪，利用目标检测器在单个帧中识别目标，并通过卡尔曼滤波器[43]预测状态并将匈牙利匹配用于帧之间的跟踪关联。...与3D目标跟踪方法一致，作者的跟踪关联损失完全可微，并端到端进行训练。与自动驾驶领域中的3D目标跟踪相比，作者的工作专注于在重叠摄像机上的2D行人跟踪。...每次增加一个额外摄像机，就会添加100万个参数，内存占用68MB，并将FPS降低约2。因此，MCTR非常适合实时多摄像机跟踪应用。

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Unity 利用Cinemachine快速创建灵活的相机系统

例如，考虑这样一个功能，这在很多游戏中都是非常常用的： 1.在屏幕中心的一定范围内摄像机追踪一个主角单位，但这是一个惰性相机，当且仅当主角快要离开屏幕中心向屏幕边缘移动时相机才跟随过去。...观察上图，图中黄色的点为摄像机跟踪的目标，淡蓝色的框为屏幕相机追踪的过渡区域，只有当追踪目标移动到淡蓝色的框中时，摄像机才开始朝角色的运动方向追踪，角色运动停止后，摄像机会保证追踪的主角停止在淡蓝色框内...Look At根据需要选择是否设置，如果摄像机需要需要进行视角方位的旋转变换，则需要有一个Look At的目标，可以根据该目标的朝向来进行视角的旋转；只是跟随主角在固定的视角方向进行平移运动的话，就可以不用设置...Body模块主要功能是处理场景中相机和它的目标之间的位置关系。 ?...本例中增加了摄像机的区域设置，选择之后会自动增加一个脚本： ? 通过该脚本组件可以指定一个2D或3D的碰撞盒子作为作为摄像机的运动范围，利用该组件可以快速控制摄像机只在地图视野范围内运动。

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浅析基于AI视频智能检测预警技术在矿山安全生产场景中的应用

一、背景在矿山的开发工作中，安全事故多发生在开采和运输环节中。...对象过滤可以排除只有值班人员在公办区域才算在岗，防止一些风扇转动或者一些晃动的物体被检测为值班人员，支持设置离岗时间检测，检测离开多长时间才算离岗，可根据岗位规定，允许值班人员上班上洗手间的时间，超过时间即触发告警...2）皮带跑偏监测在皮带的上方适当位置，安装摄像机，系统根据画面实时监测识别皮带边缘与托辊外沿参考距离，检测相邻3架托辊与皮带的距离，当系统识别到皮带与托辊的距离发生变化并到达预设的跑偏警戒预定值，并且在持续预定的时间不能消失时...3）皮带堵料监测皮带堵料监测是在皮带的转载处或者皮带卸料口的适当位置安装摄像机，系统实时监测皮带上物料形态以及物料堆积的高度。...4）皮带流量监测皮带流量监测是在皮带的转载处或者皮带卸料口的正上方的适当位置安装摄像机，实时监测皮带上煤流的宽度，给出占比值。

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Unity 基于Cinemachine计算透视摄像机在地图中的移动范围

，如何动态生成一个透视摄像机的碰撞盒子以限定摄像机的视野永远不会超出地图的边界。...在Unity中，是以视口的高为基准进行计算的，也就是说，Unity中的透视摄像机的Fov角度其实是按照屏幕分辩率的高度进行对应的，而宽度对应的Fov则随着Aspect的变化而变化，不是面板设置的Fov大小...在Cinemachine中，一般会设置一个跟随目标，且跟踪该目标的距离是一个常量，可以从面板中取得： ?...我们先分析摄像机的左右运动范围是如何计算的：（本例中的摄像机只在X轴向上存在旋转值，一般斜向的摄像机也只需要旋转一个轴即可，左右看上去一般追求对称性） ?...下面给出生成摄像机运动区域的参考： 1 //计算并生成透视摄像机的运动区域 2 public void GenZone() 3 { 4 Camera =

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Camera-Lidar投影：2D-3D导航

剩下的部分，我们首先需要讨论传感器安装相关的问题，通过Kitti对象检测数据集来了解数据结构，并通过如何进行校准以了解校准矩阵。...图5.在图像平面上显示框我们可以得到盒子的位置（t），盒子在摄像机坐标系中的偏航角（R）（假设没有俯仰和滚动）以及尺寸：高度（h），宽度（w）和长度（l）。请注意，在相机坐标中标注了对象的3D框！...与从摄像机预测深度图相比，稀疏深度图是方便且准确的范围数据。在伪Lidar ++中描述了使用稀疏深度图来增强基于单眼的检测的工作。要将点映射到像素，这是从激光雷达到像平面的投影变换。...图7. 3D盒子投影到点云上在此示例中，我们不考虑从360度旋转的LIDAR扫描仪绘制所有扫描点，而是仅考虑位于摄像机视场内的点云，如图4所示。...• 将3D盒子投影到LIDAR坐标结束了解如何将数据从一个传感器转换到另一个传感器对于开发我们算法的性能至关重要。

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综述：用于自动驾驶的全景鱼眼相机的理论模型和感知介绍

对于鱼眼相机，更好的模型是球面投影面，在鱼眼图像中，Hughes等人描述了如何将这些平行线近似并拟合为圆或二次曲线，以便鱼眼摄像机确定消失点或水平线。这些平行线对应于球面的大圆。...以更高的分辨率获得更多定性结果目标检测：目标检测在鱼眼图像中受径向畸变影响最大，由于鱼眼图像形成中的固有畸变，与光轴成不同角度的物体看起来非常不同，使得物体检测困难，矩形边界框往往不是对象大小的最佳表示...摄像机的虚拟姿态可以在6-Dof中改变。Tripathi等人探索了使用ORB SLAM方案的环视图鱼眼相机的重新定位问题，目标是对私人区域进行地图绘制，并根据该地图重新定位，以帮助自动泊车。...对于鱼眼摄像机，Sistu等人提出了一种用于学习对象检测和语义分割的联合MTL模型，主要目标是在一个芯片上的低功耗嵌入式系统上实现实时性能，这两个任务使用相同的编码器。...多相机建模：目前在环视图摄像机中的大多数工作都独立处理四个摄像机中的每一个，并执行感知算法，联合建模所有四个环视图摄像机可能更为理想，首先，它将有助于通过两个或三个摄像头检测大型车辆（如运输卡车），其次

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使用AI来检测违反社交距离的行为

端到端多摄像头跟踪：引入多摄像头跟踪Transformer（MCTR） !

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浅析基于AI视频智能检测预警技术在矿山安全生产场景中的应用

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综述：用于自动驾驶的全景鱼眼相机的理论模型和感知介绍

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