，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。
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。
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
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。
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。
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。
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）
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。
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。
而基于异常的检测系统能够检测到很多传统BDS无法发现的网络攻击活动。 为了检测网络入侵活动，BDS需要识别事件模式，需要识别的事件流包括： 网络活动-例如DNS活动和HTTP请求。...如果阈值设置的非常低，那么BDS系统所收集到的信息虽然可以用于检测攻击，但是其自动化识别的可信度并不高。...异常检测系统实现的基础是恶意活动必须在某些事件流中产生异常。...然而，当一个Hunting系统能够像人类一样对观察到的结果进行分析、排序和关联的话，系统的检测能力将会大大提升。...对异常事件的处理能力将关系到网络的健康情况，其中有些问题可能会跟安全无关，但是只要问题存在，组织的运营效率就会受到影响，因此基于异常智能分析的网络检测系统可能会是大家可以考虑的工具之一。
工装穿戴检测系统是根据规模性工作服图片数据信息识别学习训练，完成图片视频实时分析，着装合规检测识别系统根据人工智能算法精确分析合理的着装、工作服装色调识别；即时向上级领导以及服务平台推送违反规定时长、地址...工作服装可穿戴检测系统自动分析和识别视频图像信息内容，不用人工控制；识别监管区工作人员工作服装，真真正正完成预警信息、正常的检测、规范化管理；降低乱报和泄露；视频录像，便捷后管理方法查看。...现阶段，优化算法已经快速更改人民的生活习惯性，工作服装识别优化算法还在静电场、施工工地、金融机构系统等安全性场地应用推广，现阶段北京、上海、深圳等一线城市已普及化，但天津、西安、大连、苏州等二线城市已经检测应用环节
人员拥挤检测系统通过YOLOv5网络模型算法技术，人员拥挤检测系统算法模型对校园/厂区车间/街道等场景的异常的人群聚集（出现拥挤情况）时，人员拥挤检测系统立刻抓拍存档并通知相关人员及时处理。...采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。...整体来看，Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，整个系统如图5所示：首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。...YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。...在我看来，YOLOv5检测算法中还是存在很多可以学习的地方，虽然这些改进思路看来比较简单或者创新点不足，但是它们确定可以提升检测算法的性能。
人工智能给出了答案。...二、方案部署1、平台接入安防监控EasyCVR视频汇聚平台基于云边端智能协同，支持海量视频的轻量化接入与汇聚、转码与处理、全网智能分发、视频集中存储等。...2、算法部署TSINGSEE青犀智能分析网关可对监控视频进行智能识别和分析，支持抓拍、记录、告警等，每个版本在算法模型及性能配置上略有不同。...硬件可实现的AI检测包括：人脸结构化数据、车辆结构化数据、场景检测类算法、行业类检测算法、人员行为类检测算法等。...事件秒速处理：智能算法识别的事件可以同步到后台，通知管理人员进行秒速处理。事件溯源：EayCVR地铁智能监控平台发生告警时会实时进行事件截图，方便后期溯源。
杜青 乔延华 韩淼 苗艳华 蔡乙男 摘 要： 为解决当前循迹小车存在性能稳定性差的问题，提出一种基于金属检测的智能循迹小车设计方法。...采用LDC1000设计一种金属循迹智能小车，介绍系统总体设计框架、硬件设计和软件设计。...试验结果表明，整个系统的电路结构简单，性能稳定，实现了预期的智能小车循跡功能，具有很高的应用性。...；报警模块可在小车检测到硬币时发出声音提示；电源模块为整个系统提供电源。...3 软件系统的设计 3.1 检测与控制算法 上电后，先检测传感器返回的数值并保存，不同环境下传感器返回的数值会不同。
皮带撕裂检测系统通过Python基于YOLOv7架构模型实时监控传动现场皮带的工作状态，皮带撕裂检测系统24h全天候对皮带进行多方向实时检查，尽快发现皮带安全隐患，避免扩大损失。...图片相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS...A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出...图片Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共...我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。图片
如何搭建重点部位人脸识别动态布控系统？...通过TSINGSEE青犀视频AI智能分析系统，构建具有动态人脸识别自动预警系统，对接入系统的人脸识别监控摄像机所监视区域内的人员，进行准确地人脸捕捉，获得其清晰的人脸图像，系统自动完成人像信息存档，同时还能与重点人员库内的人脸图像进行比对...在特定区域划定规定人员数量，一旦系统检测人员数量超出固定值，TSINGSEE视频AI智能分析系统即可立即发出告警，通知后台管理人员，还可联动语音控制，实时连接现场，进行语音提示与告警。...基于安防视频监控系统EasyCVR与AI视频智能分析系统，融合AI、云计算、大数据等技术，可通过对监控场景中的人、物、行为等进行识别，对异常情况进行告警，能极大满足行业基于视频服务的数据感知、智能检测、...智能分析、智能告警等智慧化监管需求。
AI智能分析算法，能自动识别高空抛物情况，精确定位坠物运动轨迹。...二、AI智能检测亮点1）实时视频监控与高空抛物监测全方位24小时不间断、高清流畅的视频监控，能实时监测出高空抛物行为，自动抓拍及保存视频录像，并及时向管理人员发出告警信息。...3）与不同系统的数据互联互通可实现不同设备及系统的互联、互通、互控，存储、控制方便后期扩展，以及与分控中心视频信号的连接，系统实现一体化。...三、方案介绍高空抛物普遍计划方案应该是高层建筑立面开展视频监控系统，从而起到取证和警示作用，但仅仅靠视频监控系统并没方法保证立即告警与对抛物事情进行快速地追溯追责。...通过TSINGSEE青犀人工智能技术的加持，用于保护和检测敏感区域，一旦设定的监控区域发生变化，立刻告警。
疾病检测对很多人来说是一件很麻烦的事情，因为这样那样的事而抽不出时间去医院检查。...为此硅谷的初创公司团队研发了一款智能硬件——Hoope戒指，将它戴在大拇指上不到一分钟就可以检测梅毒、淋病、衣原体和滴虫病等。 ?...如果有任何抗体的存在，都能将其捕获，由机载电子设备检测并发生电化学反应。 Hoope戒指通过无线发送数据到用户智能手机上的APP，告诉他们检测到的疾病，通知他们及时去治疗。 ?...罗拉多州立大学已经生产出了Hoope戒指样品，测试证明在检测梅毒方面非常可靠，国际团队目前正在为检测其他三种疾病而努力，并且朝着过敏症、癌症、糖尿病和妊娠检测方向进行研究。
项目演示视频 【A33】智能排班系统-中国服务外包大赛-项目演示视频 项目概述 前言 随着美国openAI公司的CahtGPT诞生，人工智能开启了再度觉醒状态。...本智能排班系统能够根据员工偏好设置、排班规则、自定义规则等，综合考虑到店客流量、特殊需求等因素，采用遗传算法来智能化实现员工排班最优需求。...管理者模式： 管理者模式（智能排班）： 此系统在管理者的角色模式中，设置了自动“智能排班”功能。此功能设定周期为：1次/周。...目前智能排班系统组成结果结构如图： 通过系统组成可以看出管理系统成本相对花费较少，但软件部分融入了当前主流的技术提升系统性能。...通过以上三部分的有机结合使整个系统正常稳定的运转起来，构成了性能卓越的智能排班系统。 员工与管理员功能模块设计 根据前面系统需求分析可以知道目前系统的用户主要可以分为管理员和普通用户两种角色。
渣土车识别检测系统通过yolo网络架构对现场渣土车进行实时分析检测，一旦渣土车识别检测系统发现渣土车立即抓拍预警，提醒后台人员及时处理。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。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。
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