为了防止老板看到我开小差，我创建了一个系统，自动识别他的脸并切换屏幕伪装成工作的样子。深度学习使你能够在老板接近时隐藏屏幕！
边缘计算绝对是当今技术领域中的一件事。自2017年以来，边缘计算产品和服务的市场规模增加了一倍以上。据统计网站Statista预测，到2015年，这一数字将激增。（请参见下面的图1）。
增强现实已经成为数字世界的新趋势，在Pokemon Go把它带入普通移动用户的生活引发热潮后，您就很难再碰到一个对此不熟悉的人了。尽管很多人认为AR只是一种用于娱乐的技术，但是，事实上，它在多个行业（如医疗保健、电子商务、建筑等等）有着广泛的应用。本文准备打破这种刻板的印象。
我们将用几篇文章为读者讲解 NVIDIA 的 Jetson-inference，这个对于初学者尤为实用。本篇文章就来为大家介绍 Hello AI World。
从事流媒体行业多年，我发现一个现象，就是有的朋友对视频监控这个行业存在一些误解，比如发展缓慢、远程看监控视频有难度等，这些朋友大多是因为自家需要安装摄像头才去了解的视频监控的知识，只是了解的不是很正确或者说还不够。
对于安卓app专项性能测试中的页面加载/启动时间测试，对于测试方法的选择主要考虑技术，成本和测试项；对于启动时间/页面加载时间目前主要测试方法有五种，第一种是通过Android Device Monitor 通过筛选包名和Displayed关键字，来看启动时间；第二种是通过获取APP的启动activity，然后通过adb shell am start -W 包名/xxxActivity启动页面，然后输出的的时间有This time,Totaltime和Waittime三个时间；第三种是通过高速摄像机和QuickTime Player 来测试；第四种是通过自动化和图像识别来统计时间；第五种是让开发在代码插桩来进行统计；其中第五种是依赖开发或者依赖代码，并且存在无法判断元素是否加载完成，存在误差，综合以上，根据能力的区别和成本投入，前面四种测试方法都有人选择，而对于第三种应该是最准确，也是对于高要求的公司在使用，基本高速摄像头，一般1s都有240张图，可以测试的很精准，可以真正的测试到用户感知的页面加载完成的时间；对于成本投入小，精度要求不是特别高的，我建议是使用自动化和图像识别，这个是最好的；
李鲁 曾经负责京东智能冰箱硬件产品定义、设计开发、供应链管理、厂商合作等方面工作 曾祥云 京东智能冰箱业务组资深产品研发工程师，图像识别技术专家 目前主要负责智能冰箱图像识别相关产品业务，以及智能家
这款名为Polycam的电动相机机器人支持使用图像识别和人工智能技术来追踪运动员的动作，完全不需要人工摄像师的操作。 近日，据外媒报道，MRMC推出一款名为Polycam的电动相机机器人，其支持使用图像识别和人工智能技术来追踪运动员的动作，将动作时刻保持在画面的中央，完全不需要人工摄像师的操作，也不需要远程控制等其它方式。 据悉，Polycam与其它自动化操作系统的区别在于如何模仿人类操作者的拍摄方式。Polycam并没有使用大范围的广角镜头来进行拍摄，而是通过平移和调整缩放焦距等动态方式来追踪运动员的动作
机器视觉顾名思义是使机器具有像人一样的视觉功能，从而实现各种检测、判断、识别、测量、定位等功能。一个典型的机器统包括光源、镜头、相机CCD相机和CMOS相机)、图像处理器(硬件)、图像处理软件、显示器、执行单元等。
我想要给大家分享一个我们在Greppy一直使用的测试版工具，其被称之为”Greepy Metaverse“，其通过快速、简便地为机器学习生成大量训练数据，来辅助计算机视觉目标识别/语义分割/对象分割（旁白：如果可以的话，我们也希望能够为你的项目提供帮助 - 给我发邮件（matt@greppy.co 或者在领英（LinkedIn）中搜索联系我））。 如果你已经做过图像识别，你应该知道数据集的数量和准确性是重要的。你的所有场景也都需要标注，这意味着有上千或者上万张图片。这时间和精力对于我们小团队来说是不可估量的。
一：Unity AR好用的插件 虚拟现实（VR）是未来的一大发展方向，Unity作为一款主流的游戏引擎，早已在VR的路上加码。下面介绍一些用Unity开发VR游戏/应用的插件，可以帮助开发者更好的开发各种VR程序，构建通往未来之路。
智能视频分析的技术原理是接入各种摄像机以及DVR、DVS及流媒体服务器等各种视频设备，并且通过智能化图像识别处理技术，对各种安全事件主动预警，通过实时分析，将报警信息传导综合监控平台及客户端。
随着现代城市化进程的快速发展，机动车辆保有量的急剧增加，道路交通及管理已经成为城市和交通管理部门的重要工作。本系统以先进的智能视频分析技术为手段，达到减少事故的发生、提高通行效率、优化交通环境的目的。在现有的城建规模上提高城市路网的通行能力，保证车辆的安全行驶，提高管理交通系统的效率和执行力。
01 简介 机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。 一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。 机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。 同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检
随着科技的飞速发展和信息化社会的到来，智慧校园已经成为教育领域的一种新型发展模式。智慧校园的需求和发展趋势日益显现，其建设已成为当今教育信息化发展的重要方向。
Facebook研究人员发现，当前的人工智能可被“障眼法”欺骗，即认为自己“看到了”一些不存在的物体。 对人工智能（AI）来说，眼见不一定为实。机器学习系统有可能受到欺骗，以至于听到或看到并不存在的东西。 我们已经知道，戴上一副漂亮的眼镜，有可能成功欺骗人脸识别软件，让它将你识别为其他人。但Facebook的研究表明，同样的方法也可以骗过其他算法。 这种技术被称为对抗样本。它可以被黑客用于欺骗无人驾驶汽车，使其忽略停车标志，或者阻止闭路电视摄像机从人群中发现嫌犯。 将一只猫的照片进行轻微改动
近日，江苏卫视《最强大脑》第四季人机大战第三场已经结束。从未失算的“水哥”王昱珩，在图像识别方面与搭载百度大脑的小度机器人进行实力交锋。最终，“小度”以2：0的战绩战胜对手，并以3：1的总战绩，斩获2017年度脑王巅峰对决的晋级资格。 本场竞赛题目为 “核桃计划”：通过三段在夜幕下分别从行车记录仪、高位摄像头和女生手机中拍到的模糊动态影像中，让“小度“和水哥识别三位“嫌疑人”的特征后，从30位性别相同、身高体重年龄均相似的候选人现场拍照中，准确找出三位“嫌疑人”。 比赛虽已结束，但对于相关人工智能识别技术的
对鱼塘养殖行业来说，养殖区域面积大、管理难，经常会遇到偷钓者、盗窃鱼苗、非法入侵等监管难题。传统的人工监管模式不仅耗费人力成本，而且监管效率低下，无法满足当前养殖户的需求。因此，搭建智能化的远程视频监控系统，满足养殖户对鱼塘的高效监管需求，已经势在必行。
在机器视觉的概念中，图像识别是指软件具有分辨图片中的人物、位置、物体、动作以及笔迹的能力。计算机可以应用机器视觉技巧，结合人工智能以及摄像机来进行图像识别。
前面如果已经在Jetson TX2安装好JetPack和Caffe（【入门篇】一个小白在Jetson TX2上安装caffe的踩坑之旅 ），我们接下来可以尝试在Jetson TX2上跑一些深度学习的测试代码。 NVIDIA提供了套教程，教程里包含了开发指南、TensorRT示例代码，甚至包括ImageNet和DetectNet示例在内的预先训练的网络模型，让您能够在Jetson TX1/TX2开发套件上加载并运行预训练的深层神经网络，并学习如何使用自己的数据集重新培训网络用来生产演示（点击阅读原文，观看完整
视频项目各种各样，视频方案也是千变万化，可以有多种形式的组合来解决问题，最终选择具体哪一种方案可能会根据成本、效果、可行性等多个方面来综合，那么，有没有一套公式可以解决视频项目的需求？
像素点的英文叫Pixel（缩写为PX）。这个单词是由 Picture(图像) 和 Element（元素）这两个单词的字母所组成的。
视觉是最重要的感官之一，我们通过眼睛看到大千世界，通过大脑分析看懂场景，并能回忆过往的视觉记忆。计算机视觉，就是利用电子、信息、计算机等技术，采用电子成像系统作为基础的感知单元采集视频图像，并通过信息化技术，分析并解释采集到的视频图像。计算机视觉从学术上分类，包括图像处理、模式与图像识别、事件分析、场景理解等众多图像相关的技术学科，以及计算机、信号处理、物理学、数学、生物学等多个基础学科，且随着人工智能技术的演进还在不断发展。
如若苹果收购Beats传言为真，软硬云结合的智能音乐必将兴起。此前Google Glass已掀起了一股智能多媒体之风。智能耳机、音箱和音乐盒是声音的智能化，Oculus、蚁视则是显示智能化，这两个领域均发生大规模的并购事件倍受关注。 下一个智能多媒体领域是什么呢？答案是摄像头。小度i耳目正在通过母亲节、幼儿园合作等公益活动走向民间，Foream等摄像头创业项目越来越多，Intel则在大力发展3D摄像头等技术。 智能摄像头成为计算机 雷科技曾经发布亮风台的《摄像头智能化三部曲：从拍照到智能交互》
作者：Anqi Joyce Yang, Can Cui , Ioan Andrei Bârsan , Raquel Urtasun , Shenlong Wang
过去一年，AI安防市场有实体经济的挣扎、AI新秀的锐利、资产泡沫的疯狂、相互之间的利益重构。
面对市场上琳琅满目的芯片，科达结合超微光技术的场景特点，提出了六项边缘算力芯片的筛选标准————模型运行评分、工具链有效性、灵活性、成本、非AI功能、TOPS/W。
目前，人工智能，机器学习，深度学习，计算机视觉等已经成为新时代的风向标。这篇文章主要介绍了下面几点： 第一点，如果说你要入门计算机视觉，需要了解哪一些基础知识？
针对开阔空间中移动目标的定位技术，如卫星定位技术，存在的易受环境影响、定位误差较大的问题，以及室内定位技术，如超声波、WiFi网络和无线传感器网络等，存在的灵活度较低、成本较高的问题，提出一种基于机器学习的精准定位系统（PPS-ML）。该系统包括实景GIS(地理信息系统)服务器、图像训练服务器、定位服务器和无线摄像机。
苹果的收入利润主要依赖于苹果手机的销售数量，所以苹果公司一直在寻找下一个可能成功的重大热门产品，达到拉动多样化的经济收入。 最近，苹果现任CEO蒂姆库克在公开场所表示，苹果公司未来发展目标将指向增强现实（AR）这项黑科技，AR有望帮助苹果下一个创新产品成功。 在上个月，库克期望AR能成为人们日常生活的一部分，“就像是每天吃都要吃三顿饭一样。”近期，市场调查显示用户对AR的期望要比VR高的多，根据一名叫做叶提的研究员员向大家公布的市场调查结果。 库克预测，AR应该有拥有自己的操作系统（像
传统的称重管理系统是采用人工录入车牌方式，需要较长的等待时间，且容易产生失误甚至作弊等问题。另外，汽车称量现场环境恶劣，严重影响工作人员身心健康，其中引入一个新的概念“无人值守称重”。
校园消防安全一直以来是社会各界备受关注的问题。为了保障师生的人身安全和财产安全，越来越多的学校开始引入AI智能检测技术，通过运用AI智能烟火检测技术，对学校的周界、教室、走廊、公共区域、教学楼、食堂等场所进行安全监测，及时发现火灾隐患，保障校园安全。TSINGSEE青犀校园烟火检测及预警方案适用于全国各地幼儿园、小学、中学、高中、大学等监控系统智能升级改造。
雷锋网《AI掘金志》频道：只做 AI +「安防、医疗、零售」三大传统领域的深度采访报道。
人工智能是一门新兴的技术学科，它研究和开发用于模拟人类智能的扩展和扩展的理论、方法、技术和应用系统。人工智能研究的目标是让机器执行一些复杂的任务，这些任务需要聪明的人来完成。也就是说，我们希望机器可以代替我们来解决一些复杂的任务，不仅仅是重复的机械活动，而是一些需要人类智慧才能参与的任务。在本文中，我将解释人工智能技术的三个主要方向，即语音识别，计算机视觉和自然语言处理。
一项技术的研发、落地，通常在同一象限内基本能让全球的从业者达成初步共识，譬如5G、IoT等等。
文章：Surround-view Fisheye Camera Perception for Automated Driving: Overview, Survey & Challenges
不管是手柄、触控板、还是数据手套等VR外设，他们存在的意义大多是为了将用户在现实中的动作传输至虚拟世界之中，并与之进行交互。但这些设备做得再自然，再符合人体工学，也远不及自己的手来得方便与舒适。 基于此，像Leap Motion这类的手势识别技术应运而生。当然，除了大家广为熟知的Leap Motion外，市面上还有许多优秀的手势识别设备。今天，小编就来为大家盘点一下目前较为主流的五款手势识别设备。 Kinect 研发公司：微软 上市时间：2010年11月4日 市场售价：1599元人民币 支持设备：XBOX
剧里主要讲述的，是一群美国硅谷年轻人的创业故事。我觉得挺好看的，一口气追完了（貌似后面还会更新）。同为创业者，对里面的剧情非常有感触。
最近，图像识别领域发布了白皮书，简单翻译一下做个总结。 ---- 目录 [1] Introduction 1.1 Exponential Growth of Image and Video 1.2 Statistics [2] Image Recognition [3] Recent Innovations 3.1 Approaches 3.2 Deep Neural Networks [4] Applications 4.1. Inform
因学校频频出治安事件，所以必须要加强学校的安防工作，目前来看，大部分校园都建设了视频监控来预防保障校园安全。但是传统的视频监控系统，主要通过设备来录像以及人员时时监控来进行。这种监管方式效率十分低下，因为监控点较多时，监控人员无法顾及所有的监控点，同时无法保障获取24小时内监控点的所有信息，只能事后进行回放，以此来确认事发点的具体情况，因此无法提前干预和处理突发事件。
针对采棉机械手棉花识别定位难的问题，提出一种基于机器视觉的棉花识别与定位方法，搭建出双目立体视觉系统，在此基础上通过相机标定、图像采集、图像处理、特征提取等过程，计算得出棉株的深度信息以及其成熟棉 花的三维信息，其深度平均误差值为2.55ｍｍ，单位坐标误差均值为（2.8ｍｍ，-1.4ｍｍ，-1.35ｍｍ）。结果表明，基 于双目立体视觉对棉株上的成熟棉花进行三维空间上的识别定位是可行的。
“用指尖改变世界” 📷 想要从安全监控摄像机拍摄的监控视频中搜索特定的车辆、物体、人物或事件的确是一项艰巨的任务，因为这需要耗费大量的时间和精力来扫描整个画面以抓取出单个场景。 世界知名数字监控和安全技术服务提供商IC Realtime就此推出了一款基于云端技术以及人工智能的搜索引擎Ella，它在很大程度上解决了这个问题。 基于深度学习的搜索引擎Ella配备有自然语言搜索功能，可以让用户通过输入关键词从视频中抓取出确切想要查找的图像，这类似于日常生活中我们通过百度或者谷歌来搜索想要的结果。 另外，除了深度学
我们不考虑镜头的畸变，将相机的成像模型简化为小孔成像模型，则特征点的图像坐标Pf 与其在摄像机坐标系下的三维坐标P 之间的关系可表示为：
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。目前较为常见的人员入侵检测有电子围栏入侵探测、红外对射探测、震动电缆入侵探测等等。随着人工智能计算机视觉技术的快速发展，基于AI深度学习算法的入侵检测也越来越普及。
在现代工业自动化生产过程中，计算机视觉正成为提高生产效率和检查产品质量的关键技术之一，例如机器零件的自动检测，智能机器人控制，生产线的自动监控等。
然而，在一些公交站台、地铁出入口等人流量密集的地段，共享单车野蛮停放、占用人行道，不但影响通行效率，而且带来安全隐患。
NLP方向：Hugging Face – The AI community building the future.
· 图像 一张图片包含了：维数、高度、宽度、深度、通道数、颜色格式、数据首地址、结束地址、数据量等等。
作者：GarfieldEr007 原文地址：http://www.jianshu.com/p/b3bbeb7c67f5 CV人物1：Jianbo Shi史建波毕业于UC Berkeley，导师是Jitendra Malik。其最有影响力的研究成果：图像分割。其于2000年在PAMI上多人合作发表”Noramlized cuts and image segmentation”。这是图像分割领域内最经典的算法。主页：www.cis.upenn.edu/~jshi/ 和www.cs.cmu.edu/~jshi/
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