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裸露土堆智能识别检测系统

裸露土堆智能识别检测系统基于python+yolo计算机视觉深度学习技术，裸露土堆智能识别检测系统对现场画面中土堆裸露情况进行实时分析检测，若发现画面中的土堆有超过40%部分裸露，则判定为裸露进行抓拍预警...我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行裸露土堆识别检测。6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。...在我们还对YOLOv4的各种高端操作、丰富的实验对比惊叹不已时，YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。...图片我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。

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Python 搭建车道智能检测系统

，进行多种边缘检测，然后对不同的检测结果进行融合以提取出道路图像，去除其他噪声。...然后根据提取的道路图像，再次利用边缘检测，提取车道线信息，然后利用透视变换将视角变成俯视图，其中透视变换矩阵的四个点由提取道路图像的角点组成。...图1 效果图系统概述 1.1 对所给数据图像的车道线进行检测。其中所给数据图像如下图可见： ? 图2 数据图像下面我将对所用到的功能和原理将分别阐述。...图5 提取的道路图（4）道路提取图像再次边缘检测：利用拉普拉斯算子再次对处理后的图像进行边缘检测。并对其进行腐蚀和膨胀消除噪声。 ? 图6道路拉普拉斯边缘提取图 ?...图17 退出按钮点击效果图代码功能实现 2.1 系统环境描述：系统所使用的环境是python3.6.5，opencv3.14.8版本，windows10系统。编程工具使用的是pycharm专业版。

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为什么检测人工智能生成的文本如此困难

上周，OpenAI发布了一种可以检测其AI系统ChatGPT生成的文本的工具。但是，如果你是一位担心ChatGPT生成的论文即将泛滥的教师，请继续往下看。...OpenAI表示，其人工智能文本检测器正确识别出26%的人工智能文本“可能是人工智能写的” 虽然OpenAI为了完善这个工具还有很多工作要做，但它能做到的程度有限。...尽管细节很少，但该公司显然用人工智能生成的文本和人工生成的文本的样本训练了模型，然后让它识别人工智能生成文本。上个月，我写了另一种检测AI生成的文本的方法：水印（watermarks）。...但在所有人工智能生成的文本上加水印会自动标记这些输出，并可能导致错误指控。 OpenAI推出的人工智能文本检测器只是众多工具中的一个，未来我们可能不得不使用它们的组合来识别人工智能生成的文本。...人工智能模型漏洞：可悲的是，在加快发布新模型的过程中，人工智能开发人员往往忽视了隐私。这不仅仅是图像生成系统。

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煤矿皮带跑偏撕裂智能检测系统

煤矿皮带跑偏撕裂智能检测系统能够通过python+opencv深度学习技术实时监测运输皮带的状况，煤矿皮带跑偏撕裂智能检测系统监测到皮带出现撕裂跑偏时，立刻抓拍告警并中止皮带的运输。...图片OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。

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工地安全帽智能识别检测系统

在施工工地，务必配戴安全帽，工地安全帽智能识别检测系统可以在大部分工程施工损害中充分发挥保障功效。...工地安全帽智能识别检测系统全自动监管现场施工作业区域范围内的工作人员是不是戴安全帽。要是没有戴安全帽，会及时警示，并通告监控后台安全管理者妥善处理。...根据智能视频采集，施工工地安全帽短视频智能识别监管系统全自动剖析识别短视频图象信息内容，不用人工控制，对施工工地关键地区开展全天监管。...工地安全帽智能识别检测系统自动识别进到实际操作范围的工作人员：假如工作人员并没有戴安全帽，可以马上警报，将报警截屏和视频存储到数据库形成报表，与此同时向有关现场管理工作人员推送警报信息，可以依据警报纪录和警报截屏

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秸秆禁烧识别系统烟雾智能识别检测系统

秸秆禁烧识别系统烟雾智能识别检测系统具备全天、及时发现问题、管控高效率、有益于证据收集的优势，利用现场已经存在的监控摄像头和神经网络算法烟雾识别系统，在通信基站塔顶端监控摄像头的帮助下，对图象预置开展实时分析查验...在秸秆点燃区，的时间相对性集中化，很多烟雾对成年人和患上呼吸系统疾病的少年儿童造成了巨大的损害。...秸秆禁烧识别系统烟雾智能识别检测系统是运用近郊区多层建筑和强有力的AI技术性优化计算方法综合服务平台紧密联系，在塔上装上70几台超高清监控器，可遮盖该地域80%的关键农作物。...即时智能化烟火识别、精准定位、立即预警提醒等方式，执行全天360度无死角监管。并自动记录和存档发觉、警报和解决方法的全过程，便于于查找。

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基于机器学习的纠错系统技术 - 智能文本纠错 API

引言在过去的几十年里，文本纠错技术已经取得了巨大的进展，从最初的基于规则的纠错系统到现在的基于机器学习的纠错系统，技术的发展已经帮助人们解决了大量的文本纠错问题，随着机器学习技术的发展，文本纠错技术也发生了重大变化...工作原理今天介绍的智能文本纠错 API 是基于机器学习的纠错系统通过分析大量的文本数据来学习语言模型，从而识别和纠正文本中的错误。...基于机器学习的文本纠错系统通常分为两个主要部分：语言模型和纠错算法。...纠错能力智能文本纠错技术是针对字词错误、标点、地名、专有名词、敏感信息、意识形态等进行智能校对，具体的纠错能力如下：图片应用场景当前的基于机器学习的智能文本纠错 API 已经非常成熟，并且广泛应用于各种领域...，例如写作工具、手机输入法和翻译软件等，下面是一些常见的应用场景：图片快速接入智能文本纠错 API1.注册并获取智能文本纠错 API 密钥进入【智能文本纠错】详情页，点击【免费试用】，即可唤起注册按钮

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基于汉语短文本对话的立场检测系统理论与实践

导读汉语短文本对话立场检测的主要任务就是通过以对话的一个人的立场为主要立场，而判断另一个人针对该人的回话的立场。立场包括支持，反对，中立三种立场。...基于对话的立场检测应用方向很广，比如人机对话系统，机器需要判断对方说话的立场是什么来决定自己回话的立场；比如情感挖掘，和一个支持者的立场进行对话，就能判断出该对话者的情感倾向。...文本数据 ? 这里的是很多组人工处理过的数据文本。随便拿出来一个原始数据进行举例： ? [PO]为post，博主说的话，[RE]为response，回答博主的话。...而立场检测就是为了站在博主的立场，来检测其他回复的立场。...算法实现流程（1）文本数字化：因为每个文本里有很多组数据，每组数据里都有一个post，一个response，一个label（金标，用来表示）。

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深度解析文本检测网络CTPN

目录文本检测概念初识 CTPN总体结构特殊的anchor 双向LSTM RPN层 NMS 文本线构造算法文本框矫正损失函数效果图参考文本检测概念初识 OCR（光学字符识别）是CV一个重要的研究领域...，OCR分成文本检测和文本识别两个步骤，其中文本准确检测的困难性又是OCR中最难的一环，而本文介绍的CTPN则是文本检测中的一个里程碑的模型。...文本检测有别于一般的目标检测，区别有以下几种：（1）一般的目标检测的每个目标一般是孤立的，所以每个目标的边界框都很明确，而对于文本检测中边界其实没有那么容易界定，因为文本（单词）其实是一个序列，在图像中每个单词中间是有空格的...（2）文本是一个序列，除去空间特征它还具有很重要的序列特征，它的上下文的序列信息对我们检测文本是有帮助的，而传统的目标检测提取的都是空间特征，自然效果不好。...效果图这是去年做的银行卡号识别项目的效果图，可以看出CTPN对这种横向的文字检测效果还是很好的： ? 对于场景中的文本检测效果也是不错： ?

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场景文本检测—CTPN算法介绍

第三步，因为文本信息的特殊性质，需要进行行列分割，对单个字符，或者是连续几个字符进行检测。第四步，将分割后的字符图像导入识别模型中进行处理，进而得到原图中的字符信息。...Text Proposal Network)方法就是在场景中提取文字的一个效果较好的算法，能将自然环境中的文本信息位置加以检测。...所以检测的过程中不妨引入一个类似数学上“微分”的思想，如下图5所示，先检测一个个小的、固定宽度的文本段。在后处理部分再将这些小文本段连接起来，得到文本行。...对比图如下，红色框是使用了side-refinement的，而黄色框是没有使用side-refinement方法的结果：纵观整个流程，该方法的最大两点也是在于将RNN引入了文本检测之中，同时将待检测的结果利用...“微分”的思路来减少误差，使用固定宽度的anchor来检测分割成许多块的proposal.最后合并之后的序列就是我们需要检测的文本区域。

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文本检测算法EAST介绍

EAST由旷世科技于2017年发表在CVPR的关于自然场景文本检测的一篇文章。EAST是用来解决多方向文本检测的问题的一种思路。其核心思想体现在了以下几点。...采用了FCN这样一种多尺度融合的方法来进行特征的抽取，用于后续的像素级的文本区域的预测。 EAST能够直接打到倾斜文本检测的目的，能够完成自然场景下文本检测的任务。...支持旋转矩形框、任意四边形两种文本区域的标注形式。换句话说EAST在回归文本区域的时候包括了旋转矩形框、矩形框加旋转角或者任意四边形这样两种不同的区域检测的过程。...由于考虑了方向信息，可以检测出各个方向的文本。由于感受野的问题，对较长的文本检测效果欠佳。 EAST模型网络结构在上图中我们可以看到它主要采用了FPN的思想来提取多尺度的融合特征。...EAST模型效果图针对于自然场景下的文本图片，EAST能够检测出不同方向，不同角度，不同背景，不同环境，不同字体等等各种条件下的文本区域。

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精准识“瓦”，智能护行——51camera TFDS闸瓦智能检测系统

TFDS 闸瓦智能检测系统是一套专为货车闸瓦及配件自动识别设计的轨旁智能检测系统，集高精度成像、深度学习识别与全流程自动化控制于一体。...2.多类型缺陷智能检测基于自主研发的深度学习算法模型，系统对采集数据进行智能分析,可精准识别闸瓦裂纹、异常磨耗、配件缺失等常见故障。...为提升列车运行安全保障能力，该港口引入TFDS 闸瓦智能检测系统，实现了列车关键行走部件的智能化、自动化检测。...安全保障升级：系统具备一旦检测到异常情况，会立即触发报警机制，将报警信息及故障图像实时推送至监控中心。智能化运维转型:系统形成“机检代替人检”的智能作业流程，实现了列车关键部件360度无死角检测。...TFDS闸瓦智能检测系统的成功应用，更证明了该系统的实用性和有效性。

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如何通过AI视频智能分析，构建着装规范检测工装穿戴检测系统？

TSINGSEE青犀视频AI算法平台的着装规范检测/工装穿戴检测算法，是基于AI深度学习，通过计算机视觉技术准确地识别特定区域内工人是否穿戴是否合规，包括工作服、反光衣、安全帽等，常用于工地、工厂、车间...当员工穿着不符合规范时，系统会发出告警提示，监管人员通过告警消息对违规着装事件进行处理，以确保生产环境的安全。...2）未穿反光背心：支持识别橙色、莹绿色开襟马甲、套衫马甲工作服的目标识别，以及人形检测；支持在划定区域内检测是否有未穿工作服的工人。3）未戴口罩识别：支持对人脸是否佩戴口罩进行检测。...在应用场景中，通过在服务器端部署AI算法平台，将监管现场的监控视频流接入并进行实时智能分析与预警。一旦检测到有人员未按照规定着装时，会在视频画面中实时框出该人员，抓拍截图、并记录。...此外，在系统的告警中心里，也能查看和检索告警信息。应用场景：1）建筑工地：自动识别监测未穿着反光衣、未戴安全帽的工作人员，提高工地安全性，减少潜在的事故风险。

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智能视频分析下的安全帽佩戴检测系统

安全帽佩戴检测系统应用智能视频分析和深度学习神经网络技术，实现对建筑工地、石化、电力等高危行业生产区域人员活动与是否佩戴安全帽进行实时分析识别、跟踪与预警，不依赖于其他传感器、芯片、标签，直接通过视频实时分析和预警...应用行业　　建筑　　电力　　矿山　　石化　　勘探　　安全帽佩戴检测系统是督促员工佩戴安全帽的利器，可提高工人安全意识，将意外扼杀在摇篮中。（来源：倍特威视）

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基于智能视频分析的可疑人员检测报警系统

可疑人员检测报警系统基于智能视频分析，对指定区域内的可疑逗留人员进行检测报警，在铁路、公路、银行等公共安全区域提供预报警，真正做到事前预警，事中常态检测，事后规范管理，将安防操作人员从繁杂而枯燥的“...智能视频分析系统以数字化、网络化视频监控为基础，用户可以设置某些特定的规则，系统识别不同的物体，同时识别目标行为是否符合这些规则，一旦发现监控画面中的异常情况，系统能够以最快和最佳的方式发出警报并提供有用信...可疑人员检测报警系统的优势：　　1.告警精确度高　　智能视频分析系统内置智能算法，能排除气候与环境因素的干扰，有效弥补人工监控的不足，减少视频监控系统整体的误报率和漏报率。　　...2.实时识别报警　　基于智能视频分析和深度学习神经网络技术可疑逗留人员实时识别预警，告警信号可显示在监控客户端界面，也可将报警信息推送到移动端，联动驱动警灯和警号提示用户及时处置。　　...3.全天时运行稳定可靠　　智能视频监控系统可对监控画面进行7×24不间断的分析，大大提高了视频资源的利用率，减少人工监控的工作强度。

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智能运维探索 | 云系统中的异常检测方法

云系统异常检测背景随着云技术的飞速发展，云系统的复杂性和规模不断增加，云系统的稳定性受到了极大挑战。...本文介绍的方法是通过分析系统指标（如CPU 使用率、I/O 请求数、网络吞吐量等）对云系统进行异常检测。对于这些指标数据，研究人员提出了单变量的时间序列异常检测方法。...基于此种情况，研究人员又提出了多元时间序列异常检测，这种方法虽然考虑了云系统中多个指标，但没有将云系统中的组织结构考虑进来，适用性也不太好。...在复杂的云系统中我们以系统拓扑结构为基础，获得系统状态的基于图的表示，进而进行异常检测。...TopoMAD方法主要有以下几个方面的特点： ● TopoMAD是一种无监督异常检测方法，该方法考虑了云系统的拓扑信息。我们将此拓扑信息与云系统中收集的指标相结合，构建了基于图的异常检测表示。

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使用Faster_RCNN做文本检测

项目相关代码和预训练模型、数据集获取：关注微信公众号 datayx 然后回复文本检测即可获取。

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自然场景文本检测识别技术综述

首先介绍应用背景，包括面临的技术挑战、典型应用场景、系统实施框架等。...这些企业既可以使用提前训练好的模型直接提供场景图文识别、卡证识别、扫描文档识别等云服务，也可以使用客户提供的数据集训练定制化模型（如票据识别模型），以及提供定制化AI服务系统集成等。...如下图所示，传统技术解决方案中，是先分别训练文字检测和文本识别两个模型，然后在服务实施阶段将这两个模型串联到数据流水线中组成图文识别系统。 ?...CTPN模型 CTPN是目前流传最广、影响最大的开源文本检测模型，可以检测水平或微斜的文本行。文本行可以被看成一个字符sequence，而不是一般物体检测中单个独立的目标。...，其训练出的模型对倾斜文本块检测效果更好。

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自然场景文本检测识别技术综述

首先介绍应用背景，包括面临的技术挑战、典型应用场景、系统实施框架等。...这些企业既可以使用提前训练好的模型直接提供场景图文识别、卡证识别、扫描文档识别等云服务，也可以使用客户提供的数据集训练定制化模型（如票据识别模型），以及提供定制化AI服务系统集成等。...如下图所示，传统技术解决方案中，是先分别训练文字检测和文本识别两个模型，然后在服务实施阶段将这两个模型串联到数据流水线中组成图文识别系统。...文本检测模型文本检测模型的目标是从图片中尽可能准确地找出文字所在区域。...CTPN模型 CTPN是目前流传最广、影响最大的开源文本检测模型，可以检测水平或微斜的文本行。文本行可以被看成一个字符sequence，而不是一般物体检测中单个独立的目标。

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人工智能生成文本检测在实践中使用有效性探讨

检测ai生成的文本为了检查文本是否是人工智能生成的，我们需要将句子的困惑度与模型的困惑度进行比较，该困惑度由一个模糊因子alpha缩放。...，那么它肯定是人工手写的，但如果它检测到文本是人工智能生成的，那么它就有可能不是人工智能生成的。...可以使用的主要指标是生成文本的困惑度。还介绍了这种方法的一些缺点，包括误报的可能性。希望这有助于理解检测人工智能生成文本背后的细节。...但是当我们讨论检测人工智能生成文本的技术时，这里的假设都是整个文本要么是人类编写的，要么是人工智能生成的。但是实际上文本往往部分由人类编写，部分由ai生成，这使事情变得相当复杂。...对于人工智能生成文本的检测是一个不断发展的领域，还需要我们努力找出一种方法，以更高的准确率检测人工智能生成的文本。作者:Dhruv Matani

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