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的AI

任何一位对人工(AI)技术怀有极深戒备的读者都会因Nvidia的最新产品平添几分不安——他们搞出了图像AI;从有图有真相到有有真相,而以后或许你将无法再相信网上看到的任何东西。 现在,这家科技公司的AI已经具备了制作虚假的力。人工出色地完成了一项令人惊讶的任务,将白天的景象变成黑夜,把冬天的环境置换到了夏天,镜头中猫咪替换成猎豹。? 是,人工做到这些只用了比现有系统少得多的训练时间。像Nvidia生成人脸图像的AI一样,这个制作的AI使用了一种被称为生成式对抗网络的(GAN)深度学习算法。 其中一组网络负责生成一个图像或,而另一个网络则对它的作品进行批评。通常情况下,GAN需要大量的征数据来学习如何生成自己的作品。 如果AI技术在商业上普及开来,未来的诈骗团伙够轻易地生成以假乱真的误导受众,眼见为实这一古老的训诫将不再指导我们的生活。

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人工_2_.py

# # 征预:通过统计方法将数据转换为算法需要的数据# 数值型数据:标准缩放# 规依法,标准化(常用,适用于当前大数据),缺失值(删除,填补中位数平均数,通常按照列填补)# 类别型数据 :ont-hot编码# 时间类型:时间的切分# API sklearn.preprocessing# ============================================== import MinMaxScalermatrix = , , , ]def mm(): 归一化 :return: mms = MinMaxScaler(feature_range=(2,3) # new=(old-平均)标准差 对每一列来说# 标准差 = 方差开平方# 方差:考量数据的稳定性# 后每个征平均为0,方差为1,标准差为1from sklearn.preprocessing ), 损失少量数据# 征数量过多的时候,考虑要不要使用使用PCA,(图片可有上万个征)# 征数量很少的时候,可以不使用# PCA(n_components=) n_components# 小数:

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    快手图像编码服务架构

    与此同时,它也支撑了剪辑和制作工具“快影”和企业级生产云平台“OnVideo”,以及其它新业务的大量分析、和制作需求。 Atlas现有的力主要包括如下四个方向:图像压缩,画质增强,音,以及生产。在快手每天会新增千万级的内容,这些的服务端转码任务都是通过Atlas来完成的。 音方面,Atlas包含音美学,响度均衡,降噪,音效等功。快手平台通过应用响度均衡技术和标准,够有效规范平台的音响度和动态范围平衡,避免切换不同时,声音响度忽大忽小。 而降噪技术已经应用在快手直播,会议及快手K歌等多个业务场景。Atlas除了提供上述对音力,也支持化的音压缩算法,例如内容自适应音编码 (CAE)等 。 影集功是通过对用户作品集的内容进行解及分析,精选出用户公开作品中的优质片段,并以一定的故事线(时间或地点)逻辑裁剪梳集锦片段,最终结合效片段合成出影集作品。

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    与此同时,它也支撑了剪辑和制作工具“快影”和企业级生产云平台“OnVideo”,以及其它新业务的大量分析、和制作需求。 Atlas现有的力主要包括如下四个方向:图像压缩,画质增强,音,以及生产。在快手每天会新增千万级的内容,这些的服务端转码任务都是通过Atlas来完成的。 音方面,Atlas包含音美学,响度均衡,降噪,音效等功。快手平台通过应用响度均衡技术和标准,够有效规范平台的音响度和动态范围平衡,避免切换不同时,声音响度忽大忽小。 而降噪技术已经应用在快手直播,会议及快手K歌等多个业务场景。Atlas除了提供上述对音力,也支持化的音压缩算法,例如内容自适应音编码 (CAE)等 。 影集功是通过对用户作品集的内容进行解及分析,精选出用户公开作品中的优质片段,并以一定的故事线(时间或地点)逻辑裁剪梳集锦片段,最终结合效片段合成出影集作品。

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    ai审核的机制 人工审核有哪些

    ai审核机制现在是短盛行的时代,短平台也越来越多,每天都有大量的内容创造者发布大量的短。 为了不让非法分子从中作梗,就会使用ai审核机制,再结合工作人员的审核,这就避免了不良的出现。现在很多都有重复,而ai技术是会做去重的,这样大家看到的就不会重重复复。 最后再将审核通过的进行分类打标签,这样就形成了大家日常休闲看到的。人工审核点人工审核主要突出了两个点:低成本以及高效率。 很多人利用互联网进行一些非法的操作,而人工低成本这里低俗违规。如果要人工去审核,需要花费的时间太多,也增加了人工成本。 其次就是高效率,毕竟人工是基于互联网的高新技术完成,因此大量且有效率的去这些,还不用担心审核出错等问题产生。上面就是关于ai审核的相关内容介绍。

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    Metal——绿幕合成

    本文介绍如何用Metal把一个带绿幕的和一个普通进行合并。正文绿幕合成可以分为两步,首先是把读取成帧并做好对齐,其次是做两个图像的合成。 首先是从正常里面读取一帧图像,如下:?正常的截图其次是从绿幕里面读取一帧图像,如下:?绿幕的截图最后用Metal把两个图像进行合成,效果预览:?如何把绿色的背景替换成新的图像? 所以读取出来是yuv的纹,需要通过yuv=>rgb的转换矩阵进行,得到rgb的颜色值。 注意上述的16、128在shader中的要除以255。总结绿幕合成的实现很顺利,只在计算转换后的颜色值差异时有所疑惑,也顺利解决。故此文章不多赘述,如有疑问直接看源码。 还有文章中没有提及的的加载、Metal的相关详见demo,Github地址。附录rgb和yuv颜色空间的转换

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    Metal——绿幕合成

    前言Metal入门教程总结Metal图像——直方图均衡化本文介绍如何用Metal把一个带绿幕的和一个普通进行合并。 正文绿幕合成可以分为两步,首先是把读取成帧并做好对齐,其次是做两个图像的合成。 首先是从正常里面读取一帧图像,如下: 其次是从绿幕里面读取一帧图像,如下: 最后用Metal把两个图像进行合成,效果预览: 如何把绿色的背景替换成新的图像? 所以读取出来是yuv的纹,需要通过yuv=>rgb的转换矩阵进行,得到rgb的颜色值。 还有文章中没有提及的的加载、Metal的相关详见demo,Github地址。附录rgb和yuv颜色空间的转换

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    RTSP协议分析平台EasyNVR不在线并报错,如何排查

    RTSP协议的分析平台EasyNVR作为TSINGSEE青犀开发的稳定可靠的安防监控平台,具备采集、直播、转码、分发等力。 image.png近期,TSINGSEE青犀技术团队接到反馈,EasyNVR在前端的Web页面出现了不在线的状态,并且报错5XX,但是其他的可以正常观看,如图:image.png对于该反馈, 技术团队的小伙伴第一时间进行了。 今天我们来分享一下该问题的排查与过程。 一般情况下,遇到报错,我们都会先查看log日志。 所以我们可以断定,出现5XX报错的原因,是因为此时有多个平台或设备均在拉取摄像机的流,所以导致摄像机输出的流被占满。

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    AI如何让?人工技术在监控中的应用

    什么是结构化结构化是一种内容信息提取的技术,基于人工深度学习算法,对内容按照语义关系,采用时空分割、征提取、对象识别等手段,组织成可供计算机和人解的文本信息的技术。 从数据的流程看,结构化描述技术够将监控转化为人和机器可解的信息,并进一步转化为可在实际场景中运用的信息。 在安防监控行业,结构化技术依据内容信息和网络化共享应用,实现监控信息的情报化、监控网络的慧化、网格化。慧城市例如在慧城市交通监控场景中,信息主要元素是:人员、车辆、行为。 EasyCVR可将变为更具值的信息,与大数据、云计算技术相结合形成巨大的资源信息库,为慧城市建设提供有力的信息支撑和辅助决策支持,提升慧城市的精细化管水平。 基于分析技术,通过道路沿线的摄像头图像进行图像识别、分析、比对等,实现对人、车、物等相关征信息的提取与分析。根据图像算法进行全面感知、风险预控、数据共享等。

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    算法——Dither

    Dither 算法应用音领域Dither是数字音乐上非常神奇的技巧,目的是通过用少数的 Bit 达到与较多 Bit 同样的听觉效果,方法是在最后一个 Bit (LSB)上动“手脚”。 图像领域Floyd-Steinberg扩散抖动算法,用在图像中该算法利用误差扩散实现抖动,从左到右、由上至下扫描图像的像素并将其逐个标准化(或二值化),把像素标准化后产生的误差叠加到相邻像素上, 不影响已经过的像素。 基于图像的抖动规则假定在2×2 像素块中每一个像素对应一个8bit 的数据,但输出设备只使用高6位,因此如果没有抖动过程的支持,低两位将会被丢失。 因此如果不加抖动,仅精确显示A8h 和ACh。移除低两位,这些值将分别为“2Ah”或“2Bh”。?

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    物尽其用,让“”真正“慧”起来

    当今被称为慧时代,一个显著征就是“慧”满天飞,什么都是慧,内容太多了,有时候说到,就需要我们稍微反应一下,具体说的是什么。说到“”,您的第一反应是什么? 在方案中,借助慧摄像头所具有的边缘侧算法分析、力,以着装不符合规范、消毒不符合程序、消毒时长过短,以及违法进入无关区域等各种违规操作进行纠正,也可以透过猪脸识别等技术,分析猪的行为, 从技术上说,“”最重要的是:摄像头提供边缘侧力,实时对码流进行分析,对目标进行像素级分割标注,实时产生多码流信息。 面对提出的新需求,应该向着应用场景适配性努力,同时实现匹配的成本格,因此一味选择企业级HDD固态盘,盲目追求性、可靠性、稳定性等企业级性指标并非最好的打算。 Pro更可根据人工运作需求,同步额外 32 个人工数据流。

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    分析技术让安防更加慧【人工-分析】

    本文从技术角度,说明分析技术与“大数据”如何结合及相关公司案例落地情况,尽量将论结合到实际。 计算机觉技术,属于人工领域。 安防监控领域的需求很明确:对前端摄像机采集的内容进行分析,提取出画面中关键的、感兴趣的、有效的信息,以便进行实时或者事后。 核心就是所谓的“数据的语义描述过程”,摄像机相当于人的眼睛,而分析算法相当于大脑,借助于前后端芯片或者器数据,对海量数据进行高速分析,形成结构化的数据便于进一步的语义分析过程可以解成数据的结构化过程,实质就是自动地将序列中的征识别出来之后,生成标签入库,以便日后快速查询及研判。 3、分析与识别:对于大量非结构化的数据,需要接近甚至超越人类力的分析与识别技术,将采集到的非结构化数据转换为计算机的半结构化和结构化数据。

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    基于深度学习的内容识别

    我们需要对这些数据进行分析和,以获取更多有值的信息。在未来的“慧城市”中,会有越来越大的结构化以及非结构化的数据。那么我们如何高效地存储和管这些数据,如何分析这些数据呢? 随着“慧城市”中城市安全、慧交通等的迅速发展,城市中非结构化的数据量越来越大。大数据技术侧重帮助各类客户从日趋海量的非结构化数据中快速发掘高值的信息,协助客户提升其决策的效率和精准度。 因此,大数据的好坏成了客户关注的焦点,大数据的技术也成了厂家力的体现。 大数据技术够解决当前系统海量及相关数据力不足的问题,帮助客户从海量的数据中快速挖掘高值的信息,协助客户提升其决策的效率和精准度。 可以预见在未来的“慧城市”建设中,的数据量会爆炸性增长,对海量数据系统的要求会越来越高,对数据挖掘的力要求越来越强,大数据平台将引入越来越多的AI机器学习,深度学习、图算法等尖端技术来提高整个系统的化水平

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    网络听大会谢幕,腾讯云五大方案齐亮相!

    腾讯云极速高清技术,又叫“动态编码技术”,主要利用机器深度学习,通过场景分类、编码参数匹配、前置、编码动态优化、码率控制、detail reduce、ROI等技术和流程,对直播或者点播流进行 腾讯云分析解决方案?腾讯云分析基于领先的音 AI 技术,为客户提供识别,编辑等功。为广电新媒体、短、泛娱乐及在线的媒资管及媒资生产等场景提供一体化解决方案。 同时提供完整链路闭环的多维度可化数据报表,便于媒体时刻关注收益,灵活调整策略● 创新场景广告腾讯云针对行业开拓多种高值广告位,通过AI实时识别画面作为广告投放场景,无缝、即时地植入广告, 更高效的对源进行指纹的生成及指纹的对比检测。 ● 高性比按量付费,性比高。UGSV短SDK及美颜动效? 美颜效是由腾讯云与天天P图及优图实验室联合打造的高级方案,包含滤镜、美颜美型、贴纸、手势识别等多种实时效功,打造拍摄趣味玩法,以满足各类拍摄需求。

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    网络听大会谢幕,腾讯云五大方案齐亮相!

    如何成为腾讯云参会的杀手锏呢,且让小编给您介绍:腾讯明眸-极速高清解决方案 image.png腾讯云极速高清技术,又叫“动态编码技术”,主要利用机器深度学习,通过场景分类、编码参数匹配、前置 、编码动态优化、码率控制、detail reduce、ROI等技术和流程,对直播或者点播流进行,以匹配最优编码参数,从而以更低的带宽成本给用户提供更高清的流。 同时提供完整链路闭环的多维度可化数据报表,便于媒体时刻关注收益,灵活调整策略● 创新场景广告腾讯云针对行业开拓多种高值广告位,通过AI实时识别画面作为广告投放场景,无缝、即时地植入广告, 更高效的对源进行指纹的生成及指纹的对比检测。 ● 高性比按量付费,性比高。 美颜效是由腾讯云与天天P图及优图实验室联合打造的高级方案,包含滤镜、美颜美型、贴纸、手势识别等多种实时效功,打造拍摄趣味玩法,以满足各类拍摄需求。

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    监控面临更大挑战 大数据需改善

    大数据对监控数据值 大数据在对安防数据值上主要体现在以下几个方面: 一、数据应用效率不断提升。通过分析技术、大数据技术,够使数据的应用效率不断提升,解决以往应用效率低下的问题。 应用效率的提升够使数据产生更大的值。 二、数据深度应用。 这三大挑战在一定程度上反映出当前大数据领域存在的主要问题,同时也对大数据技术提出了更高的要求。 1、“存不下”主要体现在压缩编解码性的限制。 这不仅仅在领域,而且从多领域的交叉融合角度,分析的研发与探索对机器人的发展也够起到积极的推进作用。 3、“看不清”主要体现在高清监控摄像机的上。 在监控领域,传统的分析方法较多的是在CIF格式下进行算法,这样速度更易达到实时。当传统向高清转换过渡时需要多重策略相结合进行算法分析,这需要持续的研发革新。

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    轻松生产短——腾讯多媒体实验室横屏转竖屏技术

    因此,研究裁剪技术,根据内容进行自适应裁剪,可以大规模应用于编辑和辅助编辑,具有较高的实用值。 1.2应用场景 裁剪技术可以被广泛应用于宽高转换和素材编辑。 除了满足裁剪基本功以外,本文也总结了一些进阶功,为后续研究提供一些可的方向。本文所述的进阶功主要是从三个方面出发:1)裁剪质量评;2)殊需求;3)困难场景人机交互。 图4 裁剪质量相关功示例 2)殊需求。对于某些定类型,用户可存在某些定制化需求。如图5所示,本文列举了两种常见的:运动模式指定或自动估计、指定区域裁剪进阶功需要支持用户指定运动模式或自动估计运动模式。 ? 图5 相关功示例 b)指定区域觉显著性预测相关的工作主要基于征整合论(Feature Integration Theory, FIT),该研究认为来自觉刺激的信号在大脑的不同区域同时被形成初步征,从而产生多个征图,这些征在后续大脑觉信号中被聚合起来以辅助对象识别

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    编码】Content Aware ABR技术(八)

    前言如今,行业正在经历着前所未有的变化,随着IP连接设备逐渐具备了传输高质量力,更多优质的直播内容得以分发和传播,直播也越来越受到大众的青睐。 从实用角度来看,将SVQ作为码率控制算法的组成部分使得在链的任一点实施码率控制都很简单,SVQ具有以下的点:无参考测量:计算后的质量时只需要用到经过的输出信号,简化了质量的测量 从与主观评结果相关性的角度来看,对于所有格式(MPEG-2,AVC,HEVC)的,SVQ在上述数据库上展示了比较想的性。表1 在LIVE数据库上各质量指标的SROCC值? 图5 带宽优化的示例码率控制也可以在不增加带宽的条件下提供更好的质量体验,在偶尔出现的复杂场景时,可以适当放宽码率的上限,示例如图6所示,为了在复杂场景下也维持一致的SVQ分数,码率的上限提升到了 从图中可以看出,CBR的SVQ分数波动最大,表明在段之间质量的变化较大,而码率上限为4 Mbps的码率控制表现出了更好的性,因为SVQ分数的波动几乎接近0,只在4 Mbps的码率上限,复杂场景导致了

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    使用FFmpeg

    本文主要是介绍如何使用ffmpeg命令行工具进行各式各样的音操作——缩放、裁剪、剪辑、旋转、格式转换,etc。。。学了本文,基本可以把格式工厂之类的音软件删了。。 一. 1. 缩放很多时候我们需要把一个高分辨率的成一个低分辨率的,以达到减小体积的目的。 查看的详细信息有的时候我们需要在之前先了解一下的参数信息,比如分辨率、比率等等。可以使用下面的命令:$ ffmpeg -i in.mp4 不加任何参数,只指定输入的来个截图:? ReferenceFFmpeg有着强大的音力,其官网给出了众多音滤镜的使用介绍,文中只提到了一些常用的操作,如果没有你想要的,可以直接去看下官网的滤镜介绍。

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    Emgucv--进阶篇

    链接:https:zhidao.baidu.comquestion559571801.htmlC#中的IntPtr类型称为“平台定的整数类型”,它们用于本机资源,如窗口句柄。 Mat _smoothedGrayFrame; private Mat _cannyFrame; public CameraCapture() { InitializeComponent(); 使用显卡图像数据效率会很多 ,如果你的设备支持,最好打开,使用CvInvoke.HaveOpenCLCompatibleGpuDevice返回是否支持. 配置CvInvoke.UseOpenCL让OpenCV 启用或者停用 GPU运算 CvInvoke.UseOpenCL = CvInvoke.HaveOpenCLCompatibleGpuDevice C#性,为提高运行效率,自动会释放已使用过且不再需要使用的组件来减少程序的CPU使用率。 默认会在程序运行一段时间后自动加载该Dispose方法,或者可以显式的自行调用此方法。

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      视频处理(MPS)是针对海量多媒体数据,提供的云端转码和音视频处理服务。您可以按需将云存储中的视频文件转码,满足您在各类平台将视频文件转为不同码率和分辨率的需求。此外,智能视频处理还提供了叠加水印、视频截图、智能封面、智能编辑等服务。

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