TSINGSEE青犀视频平台EasyCVR内，已经能够通过国标GB28181协议实现语音对讲功能，在大华SDK的研发方面，也开发了该功能，本文和大家分享下。
报警上报，即前端设备在检测到事先规定的特殊事件发生时，发送报警到平台端告知平台。平台可以接收到设备上传的外部报警、视频信号丢失报警、遮挡报警和动态检测报警等信息...
以往的EasyCVR版本中，都是支持除RTMP以外的视频协议传输，但在最新的EasyCVR v1.1.12版本中，主要的几种流媒体协议都RTMP、RTSP、HT...
人脸识别精度的提高，意味着在特定场景下用户将获得更好的体验，以及单位工作时间内效率低大幅提升，比如在银行场景下的顾客会获得更好的体验，公共安防领域的一线警务人员的无效工作量将会大幅降低。 ?...智能化拉动全球安防市场超高速增长 根据官方介绍，NIST 举办的人脸识别算法测试，数据集全部来自美国国土安全局的真实业务场景，例如美国出入境、刑侦过程中的大量照片等，测试结果代表着技术在实战场景中的表现...英国市场研究机构 Juniper Research 近期发布的一份研究新报告提到，智能安防已经成为全球安防产业增长的原动力，预计到 2023 年全球安防产业规模将从 2018 年的 120 亿美元增长到...受益于人脸识别性能的提升，安防后端处理系统平台可以同时处理的前端产品数量也大幅增加。这反过来大大刺激了前端高清采集和探测设备的产品升级、整体市场需求的扩大，以及存储设备的增长。...在如此强劲的中国算法力量加持下，中国智能安防市场的增长特别是硬件市场的增长还将持续。
今天来给大家介绍下基于视频技术与人工智能技术的防溺水解决方案。...2、水位识别算法另外，TSINGSEEE青犀AI智能分析网关还具备实时水位识别算法，可实时监测水位传感器的数据，判断水位是否超过安全范围，一旦超过设置阈值，就可立即发生告警，通知管理人员。...3、视频汇聚监控安防监控/视频汇聚平台EasyCVR还可将各管制区域内部署的摄像头快速、便捷地接入，实现分散视频监控资源的统一汇聚与集中管理，并采用设备树进行分组、分级管理、角色与权限配置等，达到统一、...此外，视频监控/安防平台/视频云存储EasyCVR还支持采用太阳能供电和4G网络传输方式，解决了偏远水域供网供电的问题，满足对危险水域的实时监控与全天候预警的需求，实现夏季防溺水智能化监管。...TSINGSEEE青犀AI智能分析网关的防溺水解决方案旨在保护生命安全、预防伤害、提高公众的安全意识和教育水平，同时降低救援成本和社会负担，并从多个方面进行，包括监测和警报系统等综合措施的实施，为建设安全环境提供有力保障
经过多次升级，视频安防智能分析平台EasyCVR已经支持市面上常见的协议以及部分私有协议的接入，目前协议接入方面我们还在不断拓展，大家可以关注我们了解最新更新。
1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别...，可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次，触发人脸注册；默认低电平 UART1（Pin1）输出调试信息 UART3（Pin4）输出识别结果，当识别成功后，返回“Find It...= 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir(...，但由于SD卡内无文件，无法匹配人脸 ?...按下F1按键，进入人脸注册模式，连续拍5张照存入SD卡（拍摄时绿灯快闪50ms，拍摄完绿灯闪1000ms） ? 再识别，可完成人脸识别（红灯闪1000ms）。
、实时摄像头人脸识别、视频文件人脸识别 * @Description: OpenCV-4.1.1 测试文件 * @date: 2019年8月19日 17:17:48 * @version: V-1.0.0...，识别成功保存图片到本地 getVideoFromCamera(); // 2- 从本地视频文件中识别人脸 // getVideoFromFile();...// 3- 本地图片人脸识别，识别成功并保存人脸图片到本地 face(); // 4- 比对本地2张图的人脸相似度 （越接近1越相似） String basePicPath...while(i<3) { // 匹配成功3次退出 capture.read(video); HighGui.imshow("实时人脸识别...： 2- 测试本地视频识别人脸 3- 测试本地图片人脸识别 4- 测试本地2张图片人脸的相似度 完结。
1.人脸识别的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.人脸识别的评测方法 LFW数据集（Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像，其中5749个人，1680人有两幅及以上的图像...该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。
降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测人脸...# 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。...，其他可以不写 scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数，通常范围1.01~1.5 参数越小，层数越多，结果越精确 minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为人脸存在... minSize = (1,1),#寻找人脸的最小区域 ) # 处理人脸探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces:
python人脸识别 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对,从而辨识身份的技术。...不过肯定的一点是，你的人脸识别首先要将人脸转化为计算机可以识别的数据，人脸识别其实就是计算机方面的数据识别。...目前，从我国人脸识别技术应用来看，主要集中在三大领域：考勤门禁、安防以及金融等等。人脸识别目前面临着一个难题是，对于明亮可能有点要求，像黑暗的环境就比较困难，还有面部本身黑色的人也可能会有误差。...在门禁安防领域，操作更加便捷的人脸识别也会更受欢迎。...我们可以有这个思路，这里只是给大家简单介绍一下python的这个人脸识别库。当然也会有其他的编程语言的实现人脸识别。 后期会写出动态拍照人脸识别。
本文我们接着来看看，在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征，从而通过人脸识别获取用户信息。...人脸识别的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件中。...还是来了解几个概念 人脸追踪 FT 年龄检测 Age 性别检测 Gender 其中人脸追踪 FT 与人脸检测 FD 功能基本一致（甚至代码基本都是相同的），Age 引擎用于识别年龄，Gender 引擎用于识别性别...识别流程 整体上比人脸注册还要简单，官方提供了很好的封装供我们使用，我们来看看流程。...流程是这样的 提取图片中的人脸 → 与我们已经注册过得特征集合进行特征匹配 → 匹配程度最高的作为最终识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行的，代码如下： //人脸识别线程 class FRAbsLoop
其中，安防作为我们生活当中不可或缺的一部分，保障着人类及社会的安全，在AI落地应用上，也是最好的行业之一。而且纵览目前的安防行业，可以与AI相联系的核心技术就是人脸识别。...人脸识别在安防行业中的应用显得越来越重要，它不但能够通过人脸识别技术快速地找到你想要找的人或车辆，而且最重要的是能够在预防安全方面起到非常重要的作用。...也就是说，目前AI在安防领域的应用主要是通过车辆识别、人脸识别、大数据和视频结构化技术等进行作用的。...但是如果AI+安防，即可以利用AI系统通过人脸识别、步态分析以及行为分析等AI技术，给抓取到的特定的人通过数据分析来进行犯罪风险评估，然后再通过大量的数据筛选出来之后告知警方，警方就能够指定的对此人进行监控...未来AI在安防领域的展望 虽然目前AI在安防领域的应有前景非常广阔，但是还没有达到真正实用化的阶段，还存在许多问题需要继续完善和解决，例如环境适应性差、人脸识别准确率低以及场景理解受限等问题。
安防监控是运用光纤、微波，在一个闭合的环境下，传输视频的信号。那么安防监控的安装流程是怎么样的？...二、安防监控是什么 简单的定义就是监控，安防监控是运用传播视频信号，摄像到图像的形成、记录是一个完整的系统。实时地反映被监控对象的一举一动，并且在任何环境下都能进行监测、监控。...安防监控一般都好具有报警系统，在出现问题时，能够及时的报警，以防出现问题，没能及时反应过来，错失了最佳报警时机。...安防监控不仅仅是实物，还有无线的，但是无线的虽然便捷，却很昂贵，而有线的就是比较麻烦的。 安防监控对于当代社会来说是非常需要的，可以保证公共场合有秩序，不用担心安全隐患。...并且安防监控不仅仅是指简单的监控，还有一些应用app需要人脸识别，也会被系统进行监控。
由于借助机器视觉及深度学习能够迅速对视频进行结构化处理、对人、车、物进行快速识别比对，这也与安防对智能化的需求不谋而合。...另外，从安防基本的概念来看，安防核心是“安全防范，以预防为主”，安防的“初心”是“预警”。当前AI在安防领域的应用水平还有很大提升空间。...这为安防行业创新提出了新的要求，实战应用是检验安防系统创新的唯一标准。 盈力科技AI步态识别作为新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态对其进行身份识别。...现在，随着AI技术的推进演变与不断成熟 ，以盈力科技公司核心技术为代表的步态识别、视频结构化以及人脸识别技术被誉为智慧安防行业的三架马车。 ...通过包括步态识到、人脸识别在内的各种技术手段不断提升监管安全系数， 提升监所整体安防水平。
在上一篇文章树莓派调用百度人脸识别API实现人脸识别，我们完成了树莓派人脸识别的基础环境配置，人脸识别功能也测试成功了，现在我们做一个小小的案例来实际应用一下，我们想树莓派人脸识别成功后，发送蓝牙串口数据给...import base64 import time import bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close #百度人脸识别...: f = open('faceimage.jpg','rb') img = base64.b64encode(f.read()) return img #上传到百度api进行人脸检测...def go_api(image): result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云人脸库中寻找有没有匹配的人脸...f.close() return 1 if result['error_msg'] == 'pic not has face': print('检测不到人脸
cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()#LBPH人脸识别...特征图像划分为一个个单元格时，每个单元格在水平方向上的像素个数 grid_y表示将LBP特征图像划分为一个个单元格时，每个单元格在垂直方向上的像素个数 threshold表示在预测时所使用的阈值，如果大于该阈值，那么没有识别到任何目标对象...) src表示输入图像 labels表示标签 label, confidence=cv2.face_FaceRecognizer.predict(src) src表示输入图像 注意：置信度评分用来衡量识别结果与原有模型之间的距离
公安人脸识别 目前智慧社区、智慧园区中已经有很多人脸识别的应用，近两三年来，公安信息化建设、雪亮工程、智慧城市的建设中都有人脸识别的应用。...像这种案例，仅仅通过人脸识别或者通过车辆系统是不容易分析的，必须要结合人、车、大数据做出分析。 商用人脸识别 说到商用人脸识别，我们想到最多的就是商场。...常见的有人脸识别迎宾、刷脸吃饭排队、刷脸支付等，这些应用澎思也在做，因为可以给客户带来新鲜感。 澎思还在通过人脸识别技术赋能更多商业场景。...澎思现在跟很多商场在合作，利用智能摄像头，通过人脸识别、行为识别分析技术，提前让系统识别到可疑的人员，给商场的安防提升一个等级。 ? 但我觉得这样还是不够。...优秀的技术，其实很多公司都已经具备，人脸识别、语音识别、行为识别、车辆识别等AI技术。
目录 1 读取图片 2 将图片灰度转换 3 修改图片尺寸 4 绘制矩形_圆 5 人脸检测 6 检测多张人脸 7 检测视频中的人脸 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 8.2 人脸识别 1 读取图片...8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 import os import cv2 import sys from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabels...face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write('trainer.yml') 8.2 人脸识别.../trainer.yml') # 准备识别的图片 img = cv2.imread(r'E:/girl.jpg') # 将图片缩小至原来的1/2 height, width = img.shape[:...(gray) for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 人脸识别
cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()#人脸识别...predict_image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() label= 1 confidence= 10647.989937693492 算法：LDA人脸识别是一种经典的线性学习方法..., num_components[, threshold]]) num_components表示使用Fisherfaces准则进行线性判别分析时保留的成分数量，默认值是0 threshold表示进行识别时所使用的阈值
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