▲甚至直接将他人的手指装进口红…… 可见指纹解锁并非那么安全可靠，因此纽约州立大学布法罗分校的科学家们融合了一种被称为光声断层扫描的现有技术，发明了「3D手指血管扫描系统」。...据了解，现有的身份验证技术可以对一个人手指上独特的静脉图案进行二维扫描。但这个新系统却不同，据称它更难被欺骗，因为它执行的是三维扫描。 用户首先要将手指放在平板玻璃平台上，就像指纹扫描仪一样。...扫描仪中的超声波检测仪检测到这种波和其他静脉的波，然后利用它们创建手指内血管网络的三维图像。
河道船只识别系统通过计算机视觉技术对河道中的船只进行监测，如河道船只识别系统识别到有船只违规行为如取土捕鱼采砂等，河道船只识别系统立即抓拍告警同步回传给后台监控及时通知相关人员立即处理。
人员徘徊识别系统利用现场已有的监控摄像头可以实时剖析监控画面中人员异常徘徊行为，当人员徘徊识别系统识别到特殊重要区域（危险区域）附近出现人员来回反复停留时，系统会立即搜抓拍预警并同步异常违规信息到后台，...这种情况下，人员徘徊识别系统应运而生。...人员徘徊识别系统对监控画面当中作业人员进行全天候7*24h实时监测分析，一旦发现监控画面当中人员行为出现异常情况，人员徘徊识别系统立即抓拍提醒后台人员并保存违规预警记录，有利于之后调查取证，进而更有效的协助后台人及时高效员解决问题...人员徘徊识别系统大大提升了现场预防安全水准，将智能安全性从处于被动管控转变成积极发现。
水尺监测识别系统利用计算机视觉+YOLOv5网络架构机器学习技术对河道湖泊进行实时检测，水尺监测识别系统监测到河道水位异常时，立即告警，推送给后台。...水尺监测识别系统YOLOv5网络架构机器学习极大提升现场区域的管控效率，既方便又节省人力。
船只监测识别系统通过python+opencv网络模型深度学习技术，船只监测识别系统对河道湖泊区域进行7*24小时不间断实时监测，当船只监测识别系统监测到监控区域出现违规船只时，立即抓拍告警。
感谢Liuruoze的EasyPR开源车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统，其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。...相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点： 它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。
河道垃圾识别系统通过yolov7网络模型智能视频分析技术，河道垃圾识别系统对河道水面垃圾进行7*24小时自动不间断实时监测，河道垃圾识别系统监测到河道水面出现垃圾时，立即抓拍告警。
人员超员识别系统通过yolov5深度学习网络模型对现场画面进行实时监测，人员超员识别系统监测到画面中区域人数超过规定人数时，立即抓拍存档预警。
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。
人员行为识别系统人员行为识别系统通过TensorFlow深度学习技术，人员行为识别算法对画面中区域人员不按要求穿戴、违规抽烟打电话、睡岗离岗以及作业流程不规范实时分析预警，发现违规行为立即抓拍告警。
人数超员识别系统基于计算机视觉分析技术yolov5网络架构对监控摄像头视频采集的画面实时分析，如果人数超员识别系统监测到作业区域超员时，立刻抓拍存档并同步报警回传给后台监控管理中心，提示后台人员及时进行处理
裸露土堆识别系统基于于yolov7深度学习架构模型技术，利用建筑工地现场已有监控摄像头实时识别路面/建筑工的土堆裸露情况，若裸露土堆识别系统识别到监控画面中的土堆有超过40%部分没被绿色防尘网覆盖，系统则判定是裸露土堆会立即自动标注抓拍存档并反馈后台人员提醒及时处理
在crt显示时代，电子束在扫描图像的时候，并不是从显示器的边缘开始的，为什么了，因为如果正好100%从边缘开始我们就会看到显示边缘畸变，图像扭曲不正常，为了解决这个问题，就是加大扫描范围，而显示较小的范围...我们称这个现象为过扫描现象即overscan。 那何谓欠扫描，从字面意思理解就是欠缺扫描，即图像扫描不到位，扫描面积小于显示面积。直观的体验就是你看到的图像不满屏有黑边。...所以带来一个问题，在现在液晶或led电视模式下，正好的点对点显示是正好满屏，但这个取决于输入设备源如果输入的信号是1080p但显示点对点是720p就没办法点对点显示，这个时候就会出现电视扫描转换过程，即将...如果欠扫描就有黑边，如果过扫描就截图显示不完整，这时候调节输出模式，从欠扫描到过扫描直到正好显示完整为止。amd通常调节范围在10%内，国标5%。
工地安全着装识别系统依据很多工作服图片信息数据训练识别模型，对现场视频监控画面实时分析，工地安全着装识别系统利用视频监控机器学习算法判断工地作业人员着装、工作服颜色识别；工地安全着装识别系统识别到违规信息后系统马上把违规图片...工地安全着装识别系统针对建筑工地的监管系统，其作用包含：安全头盔检测、着装检验、烟雾明火检验，区域入侵识别。...工地安全着装识别系统在建筑工地、电力安装、煤矿、石油化工、冶金工业、化工企业等危险工作上自动识别工作人员，有效预防危险事件的发生。...工地安全着装识别系统利用项目现场已经安装的监控摄像机拍的视频画面展开了实时分析，一旦发现工作人员并没有按照要求着装，工地安全着装识别系统会自动报警。...工地安全着装识别系统会自动保存时间、地点及相应的图片，作为事后追溯的依据。
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。...车辆轮轴监控识别系统应用最新神经网络算法和云计算来应用已有的监控监控摄像头替代人类的眼睛，并自动识别交通卡口处货车车辆的轮轴数。...车辆轮轴监控识别系统依据输入轮轴识别的数量，限定货车车辆的载重标准和收费标准，以护卫车辆在道路上的安全安全驾驶交通出行高效率。
指针仪表读数识别系统通过 yolov7+opencv计算机视觉分析技术，指针仪表读数识别系统利用现场摄像头可以自动识别指针型仪表读数并将读数回传给平台节省人工巡检读表的时间。
穿戴规范智能识别系统通过yolov7+python网络模型AI深度视觉学习算法，穿戴规范智能识别系统对工厂画面中人员穿戴行为自动识别分析，发现现场人员未按照规定穿戴着装，立即抓拍告警。
工厂静电释放识别系统对烟花生产车间出入口静电释放仪实时检测，不用人工干预。一旦检测到工人未释放静电，工厂静电释放识别系统马上开展警报，通知后台监控人员，并提醒负责人妥善处置。...为了能保证安全生产，工厂静电释放识别系统依据智能视频分析，对烟花生产区实时检测。当检测到工人并没有释放静电时，系统马上警报，大大提升了视频资源的使用率，减少了人力资源的监管成本。
皮带撕裂监测识别系统通过yolov5网络模型深度学习技术，皮带撕裂监测识别系统自动对运输机皮带状态进行全天候不间断实时检测，皮带撕裂监测识别系统检测到撕裂跑偏时，皮带撕裂监测识别系统立即抓拍告警及时同步信号给运输机停止运输机
【前言】 在dn整体架构一文中提到了逻辑业务层包括BP管理、块扫描和目录扫描，文本就来聊聊块扫描和目录扫描的大概原理。 【块扫描】 块扫描主要是对dn上存储的所有block进行数据完整性校验。...又因为有了限速，一次完整的块扫描耗时是非常长的，为了避免扫描过程中，dn意外的重启，导致重新开始扫描，因此扫描过程中会定期将扫描的信息记录到磁盘文件中（游标文件），dn重启后读取该文件继续本次扫描直到扫描完所有的...与块扫描不同，目录扫描不会进行实际文件的读取，仅仅是扫描目录下的文件，从文件名去判断内存中是否存在对应的block。...---- 有几点需要注意： 与块扫描一样，dn启动时并不会立即启动目录扫描，而是等成功向nn请求到命名空间信息后，才初始化目录扫描。...【总结】 dn的块扫描和目录扫描一定程度上保证了数据的完整性。
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