展开

关键词

AIOT技术的应用场景,你了解多少?

可通过对视频监控场景中的、车、物等进行AI检测与抓拍,对异常情况进行提醒和弹窗通知。 目前边缘网关的可以应用到多种场景:1.在城市安防中的应用在城市的应用广泛,目前可以应用在车站、机场等公共场所,可以有效监测犯罪嫌疑及违法分子,可以实时监控公共设施,确保公共财产受到合法保护 5.在商场中的应用既可以检测分析,又可以统计流量、年龄段、男女比例等数据,如果有会员数据提供,分析还可以分析出会员与新客户的比率等,有这些数据的支撑,商场将更好的把握用户年龄 总体来说,边缘网关的技术已经广泛应用于以上行业,但不仅限于这些行业。 未来我们将持续深耕AI领域,如:车辆的,车型、车牌、颜色、车流量统计等功将会持续发布,这些功也将为各行各业提供化的便利作用、为社会提供更化的服务。

11620

之Python技术--face_recognition模块

top_lip,bottom_lip代码:python# -*- coding: utf-8 -*-# 自动特征# filename : find_facial_features_in_picture.py facial_feature in facial_features: d.line(face_landmarks, width=5) pil_image.show()2、find_face文件夹 不仅出来所有的 ,而且可以将其截图挨个显示出来,打印在前台窗口代码:python# -*- coding: utf-8 -*-# 图片中的所有并显示出来# filename : find_faces_in_picture.py 文件夹 通过设定的图片未知图片中的 python# -*- coding: utf-8 -*-# 鉴定是哪个 # 导入face_recogntion模块,可用命令安装 pip install ord(q): break video_capture.release()cv2.destroyAllWindows()5、boss文件夹 github开源项目,主要是结合摄像头程序+极光推送,实现摄像头中的

22210
  • 广告
    关闭

    2021云+社区年度盘点发布

    动动手指转发活动或推荐好文,即可参与虎年公仔等百份好礼抽奖!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    | Java 实现 AI技术 - -附源码

    《Java 实现 AI 技术 - 语音》《Java 实现 AI技术 - 网络爬虫功》《使用 Java 实现AI技术-图像》 需求: 登录使用登录、录入功 技术点 & 开发工具: Myeclipse、JDK1.8、Tomcat8、SSM框架、HTTPS、JSON、jsp、百度云: 是基于部特征信息进行身份的一种生物技术。 用摄像机或摄像头采集含有的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪,进而对检测到的进行的一系列相关技术,通常也叫做、面部。 技术流程: 图像采集及检测 图像预处理 图像特征提取 匹配与算法: 基于特征点的算法(Feature-based recognition algorithms) 基于整幅图像的算法 2:创建应用之后,进入应用内,点击编辑,将等功进行授权 ?3:新建一个web project,如下图:?

    12.6K131

    图像处理化的探索:裁图

    而新闻的图片多以物为主,也就是说,保留原图的信息量也就是保持的完整,结果呼之欲出——先出图片中的,以此为中心裁剪图片即可。那么问题来了,怎么做呢? 提出这个方案后,我也是茫然的,不说为了做个图片裁剪就各种捣鼓神经网络什么的,搞出来duang,会说都是特效,是有化学成分的……直到万的Python解决了一切,它告诉我说几十行代码就做出个 3.1 原理概念在做之前,首先要理解在计算机里,一张图片意味着什么。 是不是高下立判呢:)当然,还会存在诸如多如何取舍、误等问题,可以针对具体问题具体优化。 总结图像处理是新闻数据里很重要的一环,只是其中一个部分,还有很多手段去提高新闻图片质量,钻研其中也是一件很有乐趣的事情。

    65530

    大数据与AI时代,技术在银行场景中的应用

    二、需求痛点1)无,不事前告警目前的安防监控系统仅仅是视频监控与录像的回看,不预防违法犯罪或者告警通知。因为现在的安防监控设备不具备图像检测和视频分析力,不起到事前预警或报警。 2)不及时响应,数据分析困难由于缺乏网络化、数字化和化科技,监控设备容易出现错报、漏报和不及时报警等现象,由于经常出错就导致数据分析不精准,从而给管理类员带来极大地工作难度。 2)EasyCVR采集摄像机或摄像头含有的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪系统主要包括四个组成部分,分图像采集及检测、图像特征提取以及匹配与,在银行安防行业中可以及时发现安全隐患,也利于以后的化拓展。 3)基于EasyCVR分析功,一旦安全隐患或管理员指定的事物在摄像头的侦测范围内,有或者事物触发了报警机制,EasyCVR则会在平台告警或发送告警信息到管理员,同时在平台中详细显示快照、报警时间

    19630

    【iPhone X重磅发布】携A11芯片登场,9大特征

    【新元导读】苹果13日凌晨发布了本年度最重量级的产品——iPhone X (iPhone 10)。这款用进行解锁的新iPhone 可是苹果AI属性最强的一个产品了。 增加了解锁Face ID的这款新手机,应该是迄今为止这家最受关注的手机生产商推出的最AI的一部手机了。首先,这是一部全屏幕的、没有Home键的iPhone,支持无线充电。? iPhone X 最值得关注的一点便是通过进行解锁,这在苹果发布会之前就已经传得沸沸扬扬的功终于得到了确认。苹果解锁9大特征? 该芯片赋的最重要的事情就是使 Face ID 身份认证功够快速,从而解锁 iPhone X 或进行购物。????这个消息并不出乎意外。 苹果第一篇公开的论文:关于,CVPR 2017最佳论文苹果在7月20日推出名为 Apple Machine Learning Journal 的新研究博客,对苹果来说,做一个专门介绍他们的研究论文的博客还是挺新鲜的

    57360

    VS虹膜机器大比拼!

    而这些影视作品中机器的方法已经成为现实,现在,通过和虹膜两种方法,机器可以认不同的。 用利用的机器早在2012年就已问世,当时中科院自动化研究所研制出一款的机器,通过一次基本信息的录入和扫描,它就认出靠近的是谁,还够根据这此前输入的信息与他进行互动。? 但是带给使用者的互动体验很有限,如果考虑到要让使用者在操作中享受更好的交互感,或许要改变方法提高率,才让用户体验得到更好的满足。很显然,接触式方式,如指纹、指静脉并不满足要求。 研究表明,虹膜的准确率远远高于指纹、等。虹膜的错误率极低,出色的虹膜算法可以达到120万分之一,甚至500万分之一。并且虹膜系统性非常优异,除了眼盲,几乎适用于所有。 未来机器的主流方向或许就是科技感十足的虹膜。只有把误的几率降低到几乎为零,才高效地与用户进行互动。但是随着科技发展,也许有比虹膜更好的方式出现,提高率。

    77540

    国标GB28181协议视频分析车牌平台EasyCVR录像计划页面优化

    打击可以了解一下操作方法:EasyNVR边缘计算网关录像计划功操作介绍。image.pngEasyCVR录像计划页面偶尔出现了样式层叠错乱的情况,该情况导致底部分页无法正常使用。 image.pngEasyCVR视频分析平台目前较为突出的优势就是够基于分析做到及车牌,如果大家还想了解更多,欢迎联系我们获取测试版本测试,除EasyCVR外,还有EasyGBS、

    11620

    Android特征

    ,在完成了注册之后我们该如何出用户的特征,从而通过获取用户信息。 还是来了解几个概念追踪 FT年龄检测 Age性检测 Gender其中追踪 FT 与检测 FD 功基本一致(甚至代码基本都是相同的),Age 引擎用于年龄,Gender 引擎用于 流程整体上比注册还要简单,官方提供了很好的封装供我们使用,我们来看看流程。 这里在废话几句:FD与FT引擎功大致相同,完成的都是从一个 NV21 格式的图片 byte 数组中检测的位置 Rect 与角度信息。 本文有可是这次文章的最后一篇了,但我标题上写的是中,下一片文章可会介绍下我在实际使用虹软 SDK 中遇到的问题以及解决方法(目前还没投入到项目中使用)。

    1.7K30

    还敢闯红灯?慧城市

    对闯红灯行为现场抓拍不过随着技术的发展,这个管理难点有可被攻破。最近,广东、山东、江苏一些城市开始在交通路口,启用系统,对行和非机动车闯红灯进行抓拍,并且现场曝光。 目前,宿迁已在10个路口安装系统,曝光了580次的行和非机动车闯红灯行为,准确率超过90%。准确率超90%? 宿迁在10个路口安装系统不仅抓拍取证 还身份信息在山东济南,2017年的数据显示:行引发的道路安全事故占全部事故的16%;非机动车引发的道路安全事故占全部事故的33.4%。 最近,济南也开始启用系统。?不仅抓拍取证 还身份信息?当红灯亮起时,若有行越过停止线,系统会自动抓拍4张照片,保留15秒视频,并截取违法员头像。 这套系统不仅够实现抓拍取证,还违法员的身份信息。即使在夜间,也清晰成像。除了罚款 闯红灯还将被派路口执勤除了当场的“霸屏特权”以外还有20~100元的罚款不想交罚款?也行!

    38200

    如何在RTSP协议视频分析平台系统车牌系统EasyNVR中配置EasyWasmPlayer和H265 EasyPlayer.js播放器?

    TSINGSEE青犀视频研发团队的成果包含了视频相关的很多内容,有视频流媒体平台EasyNVR、EasyGBS、EasyDSS,有视频分析平台EasyCVR,有H265视频播放器EasyWasmPlayer 目前在产品设计过程中,因考虑服务器性消耗问题,播放H264视频流是使用EasyWasmPlayer播放器对服务器要求较高,有用户希望播放器是可选项,也就是播放H264视频流时用EasyPlayer.js

    47110

    转换为灰度图,降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(d:haarcascadeshaarcascade_frontalface_alt.xml) # 探测 # 根据训练的数据来对新图片进行的过程。 必选参数,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次重叠才认为存在   minSize = (1,1),#寻找的最小区域) # 处理探测的结果print ({0}.format(len(faces)))for(x,y,w,h) in faces:    cv2.

    85710

    1.的难点用户配合度相似性易变形2.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,1680有两幅及以上的图像 ,4069只有一幅图像。 该数据库采集的是自然条件下图片,目的是提高自然条件下的精度。

    1.4K90

    基于OpenMV的,支持注册、检测、

    github.com1061700625OpenMV_Face_Recognition>> author: SXF>> email: songxf1024@163.com>> description: 用LBP特征进行 ,可进行注册、检测与 Pin7高电平一次,触发注册;默认低电平 UART1(Pin1)输出调试信息 UART3(Pin4)输出结果,当成功后,返回“Find It”(可自定义修改 = 0: debug(res) return 1 def match(d0): # dir_lists = os.listdir(rootpath) # 路径下文件夹 dir_num = len ,但由于SD卡内无文件,无法匹配? 按下F1按键,进入注册模式,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,可完成(红灯闪1000ms)。摄像头向IoT平台发送消息,以示匹配成功?

    79830

    你觉得锁方便吗? | 拔刺

    今日拔刺:1、你觉得锁方便吗?2、无驾驶是否涉及伦理问题?3、如何看待郭台铭痛批三星:再伟大也不会有百年基业?本文 | 2156字 阅读时间 | 6分钟你觉得锁方便吗? 技术足够完善的话,锁肯定是方便的。我们开锁的方式有很多,过去我们用的还是实体锁,需要用钥匙或者密码才打开。 之后工巧匠们又发明了指纹锁,语音锁,可是这也存在一些问题。指纹锁有一个精度的困扰,举个最简单的例子很多手机上都有指纹解锁的功,但是很多时候指纹解锁会有偏差,导致不得不用密码解锁。 随着的发展,们又开发出了越来越多的锁,最近的就是了。 解锁的功已经在多款手机上都已经实现,将其应用到生活场景中最大的好处就是马虎的朋友们不用再担心找不到钥匙或者忘记密码了,也不用担心音色变化开不了语音锁。

    28230

    face++

    该系统主要分为:1.数据库:500万张图片和2000个,而且删除了LFW中特有的,其分布如下(网上搜集的图片有一个长尾效应:就是随着图片数量的增加不利于网络性)?

    65790

    What-

    说到指纹,用过它的都知道,只要在指定区域用手指一轻轻碰,就解开锁屏。但是说到不常见的,相信大家对此就很陌生了。不过没关系,现在就由小编帮你了解一下。起飞? ,并使结果具有实用化的率和速度;“系统”集成了、机器、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征的最新应用 ,其核心技术的实现,展现了弱向强的转化。 迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源技术。它可以克服光线变化的影响,已经取得了卓越的,在精度、稳定性和速度方面的整体系统性超过三维图像。 优化的形变统计校正理论基于统计形变的校正理论,优化姿态;强化迭代理论强化迭代理论是对DLFA检测算法的有效扩展;独创的实时特征理论该理论侧重于实时数据的中间值处理,从而可以在速率和之间

    1.2K60

    python

    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 检测6 检测多张7 检测视频中的8 训练数据并 8.1 训练数据8.2 1 读取图片# 导入模块import 8 训练数据并8.1 训练数据import osimport cv2import sysfrom PIL import Imageimport numpy as np def getImageAndLabels face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write(trainer.yml)8.2 npimport os # 加载训练数据集文件recogizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()recogizer.read(.trainer.yml) # 准备的图片 face_detector.detectMultiScale(gray)for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) #

    27720

    OpenCV之三:自己的

    本系列文章用的是opencv2,最新版的opencv3.2的代码请参考文章:OpenCV之自己的——C++源码放送(请在上一篇文章末尾查看) 在之前《OpenCV之一:数据收集和预处理 》和《OpenCV之二:模型训练》两篇博客中,已经把的整个流程全部交代清楚了。 包括今天这篇方面的内容都已经在上述第二篇博客中的代码中有所体现。只是今天的内容会让结果更加的形象化。仅此而已。可以说,本篇的内容是前面诸多内容的一个整合。所以今天的内容也很简洁。 2、加载检测器,加载模型。3、检测4、把检测到的模型里面的对比,找出这是谁的。5、如果是自己的,显示自己的名字。 stop) { cap >> frame; 建立用于存放的向量容器 vector faces(0); cvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY); 改变图像大小,使用双线性差值

    82350

    Android 注册

    但是在面对特殊的应用场景时,的功还是有一定的用处的,比如在考勤领域。 这些平台都有一个共同的缺点,就是依赖网络,所有操作都是调用云端接口,需要良好的网络环境才实现的注册与。 这对于签到考勤这一场景(需要较快的速度、设备可处于无网络状态)还是很不方便的,另外他们都是收费的。所以本文将介绍另一个功完备,性还算不错的第三方开发工具,虹软中国,而且它是免费的。 注册即将一张图片中的信息,提取出特征值,将该特征值与员信息建立联系。 (FR引擎)当检测出时,对进行,如果特征集合中存在该信息,读取出该信息及员信息。 第三步:经过上述的两部,我们已经成功的从图片中到了,并且将该在图片中的位置获取到了,接下来我们要做的就是使用 FR 引擎该位置中的特征信息。if (!

    2K30

    相关产品

    • 人脸识别

      人脸识别

      腾讯云神图·人脸识别基于腾讯优图世界领先的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、人脸查重、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券