印刷品作为产品包装的一种主要形式，具有外观精美、清洁卫生、成本低廉、使用方便等优点，在众多行业得到了广泛的应用，其特点是材质多样、工艺复杂、质量要求高。
驾驶证识别 OCR 技术的发展使得驾驶证信息的自动化处理成为可能。通过使用 OCR 算法和 API 接入，我们能够轻松地识别驾驶证上的各个字段，如证号、姓名、性别、国籍、住址、出生日期、初次领证日期、准驾车型、有效期限、发证机构等。
自然场景下的文字检测与识别是近年来的热点研究方向之一，也是很多计算机视觉技术实现应用时的重要步骤。相较于技术已经相对成熟的打印文档文字识别，自然场景中的文本识别仍具困难，比如文字的呈现可以有多种方向、多样的颜色和字体等，这些情况都为文字检测与识别技术在现实生活中的应用带来了挑战。
原创声明：本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不得转载，不能用于商业目的。
不会吧？不会吧？不会吧？不会有人忘记我还会写图像处理的代码吧？别说了，我知道你忘了，没关系，我会在这篇文章写一些很简短的代码实现常见的图像处理工作（别问为啥写不长，能力有限，20行开外就不受控制了）。
光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。亦即将图像中的文字进行识别，并以文本的形式返回。
打算每周整理下这周看过觉得不错的文章，主要是机器学习、深度学习、Python编程方向的，包括但不局限于论文、综述、有趣的项目以及工具教程推荐，目前这个系列的名字还没想好，就先这样命名吧
模块设计：我们使用统一框架和模块化设计实现了各个算法模块。一方面可以尽量实现代码复用，另外一方面，方便大家基于此框架实现新的算法。我们把文字检测，基于分割的文字识别以及关键信息识别网络结构，抽象成 backbone，neck，head 以及 loss 模块，把 seq2seq 文字识别网络抽象成 backbone，encoder，decoder 以及 loss 模块。
无人驾驶空中系统（UAS）在过去十年中被广泛应用，尽管 UAS 最早被应用在军事上，事实证明，它们在很多其它领域都是有用的，包括农业、地理制图、航空摄影、搜索和救援等。然而这些系统都需要一个人循环完成远程控制、场景识别和数据获取。这不仅增加了操作成本，而且将应用范围极大程度上限制在了能够进行远程控制的应用范围内。
目前从纯数学专业转行到机器学习领域已经有两年半了，又到了该总结转行经验和个人成长的时候。笔者在公司里面已经做过智能推荐系统，智能安全系统和智能运维系统。除此之外，笔者对量子计算等前沿内容也有所了解。不过，还是那句老话，大牛们请主动忽视以下内容，初学者可以用作参考。 1 编程语言 目前工业界的机器学习编程语言很多，基于个人的一些浅显的工作经验，发现目前比较常用的编程语言是Python和SQL。 通常来说，SQL 是为了从数据库中提取数据，然后进行必要的数据过滤，数据分析，数据提取。对于 SQL，需要掌握的
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备，成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习，已然是各大项目最偏爱的语言。
在数字化时代，随着大众对出行要求的提升，汽车数量也成与日俱增，为城市与交通管理带来了许多困扰。旭帆科技为给交通管理和车辆安全提供高效的解决方案，特此研发了AI智能车辆检测与车牌识别算法。
随着人工智能的热度上升，图像识别这一细分领域也渐渐被人们所关注。在很多公司的业务中，有很多需要对图片进行识别的需求。为了帮助业务实现对这些图片、文档的识别和结构化，业界进行了一系列的实践和探索，最终确定了一些可行的方法。实践过程中，可能遇到过一系列问题和难点。本次直播分享，我们将结合目前的业务需求，说说爱奇艺在探索中遇到的痛点和难点以及识别技术中的一些细节。
从 2006 年以来，在 Hilton、Bengio、LeChun 等人的引领下，大量深度神经网络的论文被发表，尤其是 2012 年，Hinton课题组首次参加 ImageNet图像识别比赛，其通过构建的 CNN 网络AlexNet[1]一举夺得冠军，从此神经网络开始受到广泛的关注。深度学习利用多层计算模型来学习抽象的数据表示，能够发现大数据中的复杂结构，目前，这项技术已成功地应用在包括计算机视觉领域在内的多种模式分类问题上。计算机视觉对于目标运动的分析可以大致分为三个层次:运动分割，目标检测；目标跟踪；动作识别，行为描述[2]。其中，目标检测既是计算机视觉领域要解决的基础任务之一，同时它也是视频监控技术的基本任务。由于视频中的目标具有不同姿态且经常出现遮挡、其运动具有不规则性，同时考虑到监控视频的景深、分辨率、天气、光照等条件和场景的多样性，而且目标检测算法的结果将直接影响后续的跟踪、动作识别和行为描述的效果。故即使在技术发展的今天，目标检测这一基本任务仍然是非常具有挑战性的课题，存在很大的提升潜力和空间。
Canny边缘检测算子是一种多级检测算法。1986年由John F. Canny提出，同时提出了边缘检测的三大准则：
文本是人类最重要的信息来源之一，自然场景中充满了形形色色的文字符号。在过去的十几年中，研究人员一直在探索如何能够快速准确的从图像中读取文本信息，也就是现在OCR技术。
AI识别工人安全绳佩戴检测算法基于CNN的目标检测是通过CNN 作为特征提取器对现场图像进行处理和分析，AI识别工人安全绳佩戴检测算法识别出工人是否佩戴安全绳，一旦发现工人未佩戴安全绳，AI识别工人安全绳佩戴检测算法将立即进行告警，并将事件记录下来。并对得到的图像的带有位置属性的特征进行判断，从而产出一个能够圈定出特定目标或者物体（Object）的限定框（Bounding-box，下面简写为bbox）。AI识别工人安全绳佩戴检测算法和low-level任务不同，目标检测需要预测物体类别及其覆盖的范围，因此需关注高阶语义信息。传统的非CNN 的方法也可以实现这个任务，比如Selective Search 或者DPM。在初始的CNN 中，也采用了传统方法生成备选框。
老人摔倒智能识别检测算法通过yolov8深度学习算法模型架构，老人摔倒智能识别检测算法能够实时监测老人的活动状态及时发现摔倒事件，系统会立即触发告警，向相关人员发送求助信号，减少延误救援的时间。老人摔倒智能识别检测算法训练模型选择YOLOv8 算法的核心特性和改动可以归结为如下：提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求。骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数。
近年来，自动驾驶汽车不断走进我们的视野中，面向自动驾驶的目标检测算法也成为了国内外的研究热点之一。安全可靠的自动驾驶汽车依赖于对周围环境的准确感知，以便及时做出正确的决策。目标检测是自动驾驶系统的关键任务之一，其主要的功能是检测前方道路上出现的目标的空间位置和目标类别。
http://www.tensorinfinity.com/paper_156.html
图像轮廓边缘指的是图像中目标对象和背景之间的区分明显的交界线。对于数字图像来说，图像边缘是数字图像中灰度变化比较大的点，它是物体最基本的特征之一。基于图像边缘灰度剧烈变化的特征，传统的边缘检测方法往往根据灰度变化的情况进行边缘提取。
烟花厂人员作业释放静电行为检测算法通过python+yolo系列算法模型框架，烟花厂人员作业释放静电行为检测算法在工厂车间入口处能够及时捕捉到人员是否触摸静电释放仪。一旦检测到人员进入时没有触摸静电释放仪，系统将自动触发告警。烟花厂人员作业释放静电行为检测算法使用到的Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。烟花厂人员作业释放静电行为检测算法选择YOLO框架模型的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说，YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。
最近准备开始认真的梳理一下目标检测的相关算法，组合成一个目标检测算法系列。之前看到了一张特别好的目标检测算法分类的甘特图，但忘记是哪里的了，要是原始出处请提醒我标注。
目标检测领域发展至今已有二十余载，从早期的传统方法到如今的深度学习方法，精度越来越高的同时速度也越来越快，这得益于深度学习等相关技术的不断发展。本文将对目标检测领域的发展做一个系统性的介绍，旨在为读者构建一个完整的知识体系架构，同时了解目标检测相关的技术栈及其未来的发展趋势。由于编者水平有限，本文若有不当之处还请指出与纠正，欢迎大家评论交流！
向大家推荐一篇今天新出的论文Recent Advances in Deep Learning for Object Detection，该文调查了2012年以来的256篇深度学习目标检测的文献，用40页的篇幅由远及近、有浅入深从目标检测算法组件、学习策略、应用与基准测评三个角度展现了该领域近年进展，内容详实而全面，非常值得参考。
TSINGSEE青犀AI智能分析网关——持刀检测算法，是一种利用计算机AI分析算法技术来检测和辨别视频中是否存在刀具的算法，用来保障群众安全，维护公共治安，还可以与“人员跌倒”、“人员聚集”、“人员跌倒”等算法结合，制定一体化的安全监管体系，可以应用于各种场景，主要包括以下几个方面：
目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。因此，目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点，它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支，也是智能监控系统的核心部分，同时目标检测也是泛身份识别领域的一个基础性的算法，对后续的人脸识别、步态识别、人群计数、实例分割等任务起着至关重要的作用。本文主要介绍基于深度学习的两种目标检测算法思路与具体实现细节，分别为One-Stage目标检测算法和Two-Stage目标检测算法。
人员闯入检测告警算法通过yolov5网络模型识别检测算法，人员闯入检测告警算法对未经许可或非法进入的人员进行及时识别告警，确保对危险区域的安全管理和保护。人员闯入检测告警算法中使用到的YOLO系列框架模型是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。在介绍人员闯入检测告警算法Yolo框架之前，我们回忆下RCNN模型，RCNN模型提出了候选区(Region Proposals)的方法，先从图片中搜索出一些可能存在对象的候选区（Selective Search），大概2000个左右，然后对每个候选区进行对象识别，但处理速度较慢。人员闯入检测告警算法Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
要知道衡量目标检测最重要的两个性能就是 精度和速度，特指 mAP 和 FPS。其实现在很多论文要么强调 mAP 很高，要么就是强调 mAP 和 FPS 之间 Trade-off 有多好。
智能分析网关系列是基于边缘AI计算技术，可对前端摄像头采集的视频流进行实时检测分析，能对监控画面中的人、车、物进行识别。我们的AI边缘计算网关硬件——智能分析网关目前有5个版本：V1、V2、V3、V4、V5，每个版本都能实现对监控视频的智能识别和分析，支持抓拍、记录、告警等，每个版本在算法模型及性能配置上略有不同。硬件可实现的AI检测包括：人脸结构化数据、车辆结构化数据、场景检测类算法、行业类检测算法、人员行为类检测算法等。
众所周知，加油站是一个需要24小时营业的场所，由于夜间加油人员较少，员工极易处于疲劳或者睡眠状态，为保障安全和效率，通过TSINGSEE青犀睡岗离岗检测算法在加油站场景中，可以及时发现工作人员的疲劳状况，保障加油站的安全运营，同时提高工作效率和服务质量。
传送带下料口堵塞识别检测算法通过python基于yolov5网络深度学习框架模型，下料口堵塞识别检测算法能够准确判断下料口是否出现堵塞现象，一旦发现下料口堵塞，算法会立即抓拍发出告警信号。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。传送带下料口堵塞识别检测算法使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
TSINGSEE青犀人流量检测算法是内置在智能分析网关中的一种能够通过AI分析和计算人群数量以及密度的算法技术，在提升城市管理效率、改善用户体验和增加安全性方面发挥着重要作用。人流量检测算法在许多领域都有广泛的应用，如智慧城市、智慧交通、智慧景区等。
工厂人员作业行为动作识别检测算法通过SVM+R-CNN深度学习算法框架模型，工厂人员作业行为动作识别检测算法实时识别并分析现场人员操作动作行为是否符合SOP安全规范流程作业标准，如果不符合则立即抓拍告警提醒。人员作业行为动作识别检测算法首先基于R-CNN进行人体检测，之后并对其进行追踪，并以相同的帧率生成MHI。之后，将所有边界框映射到由相同RGB图像序列生成的相应MHI，并在边界框中提取每个子MHI的HOG特征，最后使用SVM进行分类。
异常点检测，有时也叫离群点检测，英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,是比较常见的一类非监督学习算法，这里就对异常点检测算法做一个总结。
安全帽检测算法主要是对人员安全和事故预防的需要。在许多工业领域和施工现场，佩戴安全帽是一种重要的安全措施，可以减少头部受伤的风险。然而，由于工地人员数量众多且繁忙，人工监控难以有效覆盖所有区域，因此旭帆科技推出了安全帽佩戴检测算法，助力施工现场安全，减少事故发生。
近年来，由于城市区域内涝频发，遇到强降水天气出现路面严重积水的情况时有发生，影响交通通行甚至引发事故。所以，对下穿隧道、下沉式道路等路面积水情况的监测显得尤为重要。传统的监管方式很难及时发现道路积水情况，那么利用AI视频识别技术实现道路积水的检测逐渐成为当前的重要监管手段。
3D目标检测算法是自动驾驶领域的核心技术。对于精确并且昂贵的激光点云数据来说当前的3D检测算法具有很高的检测精度。然而到目前为止，使用廉价的单目相机或者立体相机数据的检测算法仍然很难达到较高的精度，出现这种差距的主要原因是基于图像数据算法在深度估计上存在较大的误差。然而，在这篇论文中，认为造成这种差异的主要原因不是数据的质量，而是数据的表现形式。考虑到卷积神经网络的内部工作原理，建议将基于图像的深度映射转换为伪像素表示——本质上是模拟激光雷达信号。基于这种转换我们可以应用当前已有的一些基于激光的目标检测算法。经过在当前广泛应用的Kitti数据机上进行测试，本文算法有效的改进了当前最好的基于图像的3D目标检测算法，并且在30m的检测范围内，检测精度从过去的22%，提升到74%。算法提交时本文算法在kitti的基于立体图像的3D目标检测排行榜排名第一。
本文介绍了OCR（光学字符识别）技术的基本概念、发展历程、主要应用领域，以及基于深度学习的OCR识别框架。与传统OCR相比，基于深度学习的OCR识别框架减少了三个步骤，降低了因误差累积对最终识别结果的影响。
趁最近目标检测（Object Detection）方向的论文更新较少，Amusi 赶紧做个"最强目标检测算法"大盘点。
泥石流山体滑坡监控视觉识别检测算法通过yolov8+python深度学习框架模型，泥石流山体滑坡监控视觉识别检测算法识别到泥石流及山体滑坡灾害事件的发生，算法会立即进行图像抓拍，并及时进行预警。泥石流山体滑坡监控视觉识别检测算法Yolo的源码是用C实现的，但是好在Github上有很多开源的TF复现。这里我们参考gliese581gg的实现来分析Yolo的Inference实现细节。泥石流山体滑坡监控视觉识别检测算法代码将构建一个end-to-end的Yolo的预测模型，泥石流山体滑坡监控视觉识别检测算法利用的已经训练好的权重文件，你将可以用自然的图片去测试检测效果。泥石流山体滑坡监控视觉识别检测算法采用卷积网络来提取特征，然后使用全连接层来得到预测值。网络结构参考GooLeNet模型，包含24个卷积层和2个全连接层。对于卷积层，主要使用1x1卷积来做channle reduction，然后紧跟3x3卷积。对于卷积层和全连接层，采用Leaky ReLU激活函数：max(x,0.1x)max(x,0.1x)。但是最后一层却采用线性激活函数。
工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法利用yolo网络模型图像识别技术，工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法可以准确地识别现场人员是否穿戴了正确的工装，包括工作服、安全帽等。一旦检测到未穿戴的情况，将立即发出警报并提示相关人员进行整改。工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法中Yolo框架模型意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创造性的将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
本次直播课程是由深度学习资深研究者-杨阳博士从百度Apollo自动驾驶感知技术出发，讲解环境感知中深度学习的实用性与高效性。
作者介绍： 数据平台部OCR+团队负责人。2008年毕业于中国科学院研究生院，主攻模式识别、计算机视觉、图像处理、以及深度学习等方向。读研期间曾在模式识别顶级期刊PAMI（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence）发表指纹识别相关论文。此前在腾讯优图团队从事图像处理（人脸识别）相关工作，现在属于腾讯技术工程事业群\数据平台部\OCR+团队，主要从事文字识别、图像语义理解等相关工作。 引言 OCR技术，通俗来讲就是从图像中
论文解读: Quantized Convolutional Neural Networks for Mobile Devices
目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。
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