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​智能门锁哪家?被动不如主动

例如在开锁方式上,国内市场在短时间内就完成从“密码锁”到“指纹锁”的趋势迭代,大大提升了体验效率;而后,针对复杂场景开门痛点的“人脸识别技术”又迅速走上台前,进一步加速了从2D到3D的场景迭代。...像前不久海尔智能3D人脸可视猫眼锁SV30首发上市,其中的AI 3D人脸识别相比较2D及传统3D技术更安全也更快捷,所搭载的主动式探测雷达,更是能做到人到门前就能自动识别开锁。...可以说,指纹锁时代让智能门锁真正走出与传统机械锁不同的路径,而人脸识别技术的应用,才终于完成智能门锁从0到1的交互革新。 因此,构建智能门锁交互差异化成为品牌的技术护城河。...像海尔智能门锁SV30就将身高、视角、光线等要素全都囊括,做到1.2~2m身高范围的轻松识别,成人不用弯腰,小孩不用垫脚,老人也不用担心指纹磨损。

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做网站懒得备案 海外云服务器哪家

我们怎样才能知道云服务器哪家?尤其是做国外业务的企业,怎样才能买到便宜又好用的海外服务器?又会话多少时间纠结海外服务器哪个?   ...国外做的的云服务器厂商有亚马逊AWS、微软、谷歌,确实好用,不过贵!...在购买海外服务器之前,很多人想要知道海外服务器是购买海外供应商的还是国内供应商的?...当然,想要知道海外服务器到底是国内的供应商还是国外的供应商,首先要根据自身企业的需求,去选择匹配服务器,既能实用,又能节省更多资源!...腾讯云服务器性价比非常高,海外服务器供应商选择国内的,首选腾讯云服务器。

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应用性能监控哪家质量 产品常见功能有哪些

大家当然希望能够拥有更加稳定和安全的网络环境,即使发现一些技术上的问题,找到有效的解决方法,那么就需要应用性能监控了,而应用性能监控哪家质量自然也成为关键性疑问了。...哪家质量更好 应用性能监控哪家质量?当一家企业想要选购和配置应用性能监控系统的时候,一般都会考虑这个问题,产品的品质往往决定了日常使用的体验感和满意度。...常见的功能有哪些 应用性能监控哪家质量?相信大家在体验一段时间后就可以得出结论了,很多的企业用户也变聪明了,选择先试用然后再购买。...分别是系统自动识别公司业务,对应用程序进行跟踪,可智能的识别和定位到故障所在,快速做出诊断,让企业可以发现系统性能的瓶颈,从而加快了系统优化的进程。...以上就是关于应用性能监控哪家质量的相关介绍,通过监控产品,可以实现端对端的事务跟踪,能够把复杂数据可视化,所以还是很有必要配备的。

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应用性能监控找哪家 监控系统应该怎么选

因为产品的优势很明显,所以应用性能监控找哪家也成了现在很多企业在纠结的问题,大家都希望一次性选好经济实惠又好用的。...找哪家更好 说起应用性能监控找哪家,其实只有在使用了之后才有发言权,当前有很多知名的品牌商都在从事应用性能监控系统的开发和产品提升,相信在未来会愈加普及,和带来更好的使用感受。...如果企业当前要部署提醒,那么可以通过多考察和对比的来选择出到底哪家,不过要先建立在适合企业需求的基础上,毕竟每个企业用户的系统不同,对产品的要求也有差异,可以先试用一下。...监控系统怎么选 应用性能监控找哪家?...以上就是关于应用性能监控找哪家的相关介绍,有越来越多的企业用户都开始对此类产品感兴趣了,到底应该怎么选择确实需要下一番功夫。

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人脸识别哪家强?四种API对比

本文授权转载自公众号:论智 编者按:有关人脸识别的项目我们已经介绍了很多了,那么哪种人脸识别的API最好?...人脸识别究竟如何工作? 深入分析之前,首先让我们探究一下人脸识别的工作原理。...Viola-Jones的人脸识别 2001年,Paul Viola和Michael Jone开始了计算机视觉的革命,当时的人脸识别技术并不成熟,识别准确度较低,速度也很慢。...直到提出了Viola-Jones人脸识别框架后,不仅成功率大大提高,而且还能实施进行人脸识别。 自从上世纪90年代开展了各项人脸识别、目标识别挑战赛,这类技术得到了迅猛发展。...误报率 虽然我的数据集很小(只有33张照片),但是有两张图没有模型识别出人脸。 ? 亚马逊和谷歌都只识别出了上图中纹身中的头像,而微软识别失败。只有IBM正确识别到了前面吉他手的人脸。恭喜IBM!

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验证识别,发票编号识别

这个demo的初衷不是去识别验证,是把验证的图像处理方式用到其他方面,车票,票据等。...以这个点为中心的九宫格,即目标点周围有8个像素点,计算这8个点中不是背景点(即白色)点的个数,如果大于给定的界定值(该值和没中验证图片噪点数目,噪点粘连都有关,不能动态获取,只能根据处理结果对比找到效果的值...图片字符的分割是验证识别过程中最难的一步,也是决定识别结果的一步。不管多么复杂的验证只要能准确的切割出来,就都能被识别出来。分割的方式有多种多样,对分割后的精细处理也复杂多样。...验证识别 要想识别验证,必须要有制作好的字模数据库,然后一次进行下面过程: 验证图片的获取,该步骤验证的来源可以是从网络流中获取验证, 也可以从磁盘中加载图片。...4.识别结果,依次将所得到的字符C拼接起来,得到的字符串就是该验证识别结果。 下面是验证识别的具体流程: ?

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健康行程智能识别方案解析,双识别一步到位

一对的审核机制也加重了审核人本身工作量; 数量:针对上述情况,需要审核的健康/行程码数量也是指数级上涨; 项目繁:需检查的信息、个人信息、时间等要素 同时在数据采集方面,大多数通过微信管家或钉钉进行收集...基于EasyDL的 健康行程智能识别 让我们来拆解一下究竟需要审查健康/行程哪些信息?...对于健康或行程里的姓名、日期、身份证号,可以使用飞桨EasyDL OCR能力对相关字符及数字进行识别。而关于绿/黄/红颜色辨别则可以使用飞桨EasyDL物体检测模型进行处理。...标注格式需要注意 值得提及的是,双智能识别依赖于EasyDL多样化的功能 图像分类:可以将双分类与颜色检测结合 物体检测:可以增加类别、以检测代替分类 文字识别识别多种字体的文字和数字 在这一过程中可以发现飞桨...即使换成其他地区、结构不一样的扫识别都可以很好地处理,只要标注出关键检测点即可。

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VIN识别SDK:迅速录入汽车信息,支持平台开发

VIN,是英文Vehicle Identification Number(车辆识别)的缩写,也就是我们平时所说的车架号、大架号。...总共由17位字符组成,是汽车唯一的身份识别信息,好比于汽车的“身份证”。它包含了国家、生产厂家、年代、车型、发动机型号等信息,如果明白了识别的意义,那这些信息也就一目了然了。 ?...VIN识别SDK技术参数: (1)机动车VIN识别SDK支持平台:Android2.3以上、iOS6.0以上; (2)机动车VIN识别SDK支持二次开发:提供Android开发JAR包,IOS平台....a静态库开发包; (3)机动车VIN识别SDK识别模式:视频预览模式ocr识别; (4)机动车VIN识别SDK授权方式:项目授权、时间授权、版本授权、按终端数量授权(Android平台); 每个人都有身份证...随着移动互联及移动终端的普及,OCR技术在移动端得到很好地应用,利用移动OCR技术直接进行汽车的VIN识别录入,替代原来手工抄写、手工录入电脑的步骤。

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Python验证识别:利用pytesser识别简单图形验证

来源: j_hao104 my.oschina.net/jhao104/blog/647326 一、探讨 识别图形验证可以说是做爬虫的必修课,涉及到计算机图形学,机器学习,机器视觉,人工智能等等高深领域...在破解验证中需要用到的知识一般是 像素,线,面等基本2维图形元素的处理和色差分析。...三、一般思路 验证识别的一般思路为: 1、图片降噪 2、图片切割 3、图像文本输出 3.1 图片降噪 所谓降噪就是把不需要的信息通通去除,比如背景,干扰线,干扰像素等等,只剩下需要识别的文字,让图片变成...3.2 图片切割 识别验证的重点和难点就在于能否成功分割字符,对于颜色相同又完全粘连的字符,比如google的验证,目前是没法做到5%以上的识别率的。...不过google的验证基本上人类也只有30%的识别率。本文使用的验证例子比较容易识别

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VIN识别OCR识别软件特点

什么叫VIN?     VIN又叫车架号也叫车辆识别代码,是制造厂为了识别而给一辆车指定的一组编号。由于VIN的数字和英文字母是不断切换,共有十七个数字及字母组成的编码。...现在,通过自主研发的OCR技术,研发出VIN识别OCR识别技术颠覆了手工录入VIN信息的传统方式,解决了录入中容易出现问题的痛点,VIN识别OCR识别技术是采用视频流识别的形式,只需用手机扫一扫,...车架号VIN识别OCR识别技术是基于移动端(Android、iOS)操作系统开发的快速输入技术,通过手机摄像头可以快速读取汽车VIN的编号。...VIN识别OCR识别软件特点如下: 1、秒速识别车架号,彻底解决手工输入痛点 2、视频预览识别VIN 3、适应性强,白天晚上均可准确识别车架号 VIN识别OCR识别技术参数: (1)支持平台:Android2.3...,识别时保持手机对焦清晰; 2、避免强光,如反光可换个角度识别; 3、识别时,软件识别区对准完整的VIN部位; 4、如在夜间识别,光线比较暗的情况下,可打开闪光灯进行VIN识别

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Python验证识别

原网址: https://www.cnblogs.com/qqandfqr/p/7866650.html 大致介绍   在python爬虫爬取某些网站的验证的时候可能会遇到验证识别的问题,现在的验证大多分为四类...:     1、计算验证    2、滑块验证     3、识图验证     4、语音验证   这篇博客主要写的就是识图验证识别的是简单的验证,要想让识别率更高,识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库...识别验证通常是这几个步骤:     1、灰度处理     2、二值化     3、去除边框(如果有的话)     4、降噪     5、切割字符或者倾斜度矫正     6、训练字体库     7、识别...其实到了这一步,这些字符就可以识别了,没必要进行字符切割了,现在这三种类型的验证识别率已经达到50%以上了 字符切割 字符切割通常用于验证中有粘连的字符,粘连的字符不好识别,所以我们需要将粘连的字符切割为单个的字符...识别   识别用的是typesseract库,主要识别一行字符和单个字符时的参数设置,识别中英文的参数设置,代码很简单就一行,我这里大多是filter文件的操作 代码: # 识别验证 cutting_img_num

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