之前文章目标检测API 已经介绍过API的基本使用，这里就不赘述了，直接上本次内容的代码了，添加的内容并不多。...return image_process white_output = 'test_out.mp4' # 使用 VideoFileClip 函数从视频中抓取图片，subclip(1,9)代表识别视频中...1-9s这一时间段 clip1 = VideoFileClip("test.mp4").subclip(1,9) # 用fl_image函数将原图片替换为修改后的图片，用于传递物体识别的每张抓取图片 white_clip...，那么怎样实时的对现实生活中的目标进行检测呢？...---- 更新 2020.05.04 更新一个单独运行的实时获取摄像头进行检测脚本： import argparse import tensorflow as tf import numpy as np
一：简介 最近项目在做了身份证银行卡识别之后，开始实现人脸识别和活体识别，其中人脸识别包括人脸入库、人脸查找、人脸1：N对比、人脸N:N对比，另外活体识别运用在安全登录功能。...在实际运用中，有很多app为了高度保证用户使用的安全问题，除了常规的账号密码登录之外，相继实现了指纹登录，手势登录，第三方登陆（QQ、微信、支付宝）、刷脸登录，接下里我就和大家分享一下如何实现人脸识别的活体检测...二：实现思路分析 点击识别按钮，调用相机 CameraRules类，检测相机权限 初始化页面，创建摄像页面，创建张嘴数据和摇头数据 开启识别，脸部框识别 脸部部位识别，脸部识别判断是否检测到人脸 检测到人脸之后...CameraRules类，检测相机权限 //检测相机权限+(BOOL)isCapturePermissionGranted{ if([AVCaptureDevice respondsToSelector...脸部部位识别，脸部识别判断是否检测到人脸 for(id key in keys){ id attr=[landmarkDic objectForKey:key]; if
摔倒检测跌倒识别检测基于YOLOv5技术来实现的图像识别，是计算机视觉的基础算法，例如VGG，GoogLeNet，ResNet等，这类算法主要是判断图片中目标的种类。...目标检测算法和图像识别算法类似，但是目标检测算法不仅要识别出图像中的物体，还需要获得图像中物体的大小和位置，使用坐标的形式表示出来。...图片mmpose不同于yolo，SSD等目标检测模型，在视频中进行关节点检测的速度要小于目标检测，即使在边缘计算的盒子上进行部署，也很难对人群进行大规模的关键点检测和判断，因此关键点检测常用于智能运动检测等小规模人群场景...，图上所示是先使用yolo进行预判断图片openpose和其他关键点检测模型只是给出人体各个器官的点位坐标，而具体需要识别什么，就要自行通过这些坐标进行算法设计，比如引体向上计数，可以通过判断头部节点与肘部节点的坐标进行判断计数...，对于摔倒，可以通过判断视频前后帧的头部，腰部等关节点进行检测，判断是否摔倒。
人员跌倒识别检测系统通过Python+YOLO7网络模型算法，人员跌倒识别检测系统对现场画面中有人员倒地摔倒行为实时分析预警，人员跌倒识别检测算法模型发现则立即抓拍存档告警同步提醒后台值班人员及时处理。...YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。...这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
ConvNet and a 3D Model ECCV2016 mxnet code：https://github.com/tfwu/FaceDetection-ConvNet-3D 人脸检测...0.1s SSH: Single Stage Headless Face Detector ICCV2017 https://github.com/mahyarnajibi/SSH 人脸检测...Approximation for Object Detection in CNN ICCV2017 https://github.com/sciencefans/RSA-for-object-detection 人脸识别...: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition CVPR2017 https://github.com/wy1iu/sphereface 人脸识别...C++ 代码： https://github.com/seetaface/SeetaFaceEngine 人脸识别 A Discriminative Feature Learning Approach
水面船舶识别检测系统通过python+opencv网络模型计算机视觉技术，水面船舶识别检测算法对河道水面区域进行7*24小时实时监测，当监测到采砂船非法采砂船只时，自动抓拍违规船只存档并告警及时制止。...OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
河道船舶识别检测系统通过ppython+YOLOv5网络模型算法技术，河道船舶识别检测系统对画面中的船只进行7*24小时实时监测，若发现存在进行违规采砂或者捕鱼立即自动抓拍触发告警。...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。...其基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了。...YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...主要的改进思路如下所示：输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP
主要算法类别：①反光衣识别：支持对反光衣进行识别，能够识别到橙、绿色马甲、工服套装等，在摄像头检测区域内对工人是否穿戴反光衣进行检测，并生成告警信息；②安全帽识别：对各种颜色的安全帽进行识别检测，在区域内检测到人员后对其是否佩戴安全帽进行识别...，监管的难度会比较大，口罩识别算法可以及时对现场人员佩戴口罩情况进行检测分析，及时产生预警；④工作服识别：对于一些特定的工厂来说，工人必须严格按照规定穿戴工作服。...应用场景：①建筑工地：对于建筑工地来说，工人按照规定穿戴反光衣佩戴安全帽能够保障工人的安全，在工地区域内，利用监控摄像头对未穿反光衣和未戴安全帽进行抓拍并自动识别检测，随后产生相关告警信息，提高工地的安全性...口罩识别算法能够自动检测现场人员是否戴口罩，生成告警信息并推送至安全管理人员，对现场信息及时了解。④食品厂：食品厂对于工人的穿戴有严格的标准。工人不仅要按照要求穿戴衣物，而且要严格佩戴口罩。...自动检测到区域内未穿工作服、未戴口罩人员，一旦检测到则立即触发告警信息；⑤危化厂：能自动识别区域内工作服的穿戴情况。
皮带断裂识别检测系统通过通过opencv深度学习yolo计算机视觉识别技术对煤矿皮带运行状态进行全天候实时监测，当皮带断裂识别检测系统监测到煤矿皮带断裂撕裂时立即抓拍告警存档同步回传异常信息到后台监控平台提醒后台人员发现皮带隐患点及时检修...图片YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。...Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。...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
人员跌倒检测识别预警系统通过python+opencv深度学习网络模型架构，人员跌倒检测识别预警系统实时监测老人的活动状态，通过图像识别和行为分析算法，对老人的姿态、步态等进行检测和识别，一旦系统检测到跌倒事件...人员跌倒检测模型选择使用Python语言。...关于人员跌倒视觉上人体运动分析和识别的方法论体系有很多种，将动作从视频序列中人的姿态和运动信息恢复过来，这属于一个回归问题，而人体行为识别是一个分类问题，这2个问题有很多类似点，比如说其特征的提取和描述很多是通用的...将人体行为识别分为3部分，即移动识别(movement),动作识别(action)和行为识别(activity)，这3种分类分别于低层视觉，中层视觉，高层视觉相对应。...之所以人员跌倒检测模型使用Python，是因为Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。
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。
如果现在你们入门的朋友，选择了目标检测类，你们可以没事玩玩今天说的框架和网络，这个过程真的可以学习很多东西，只要你愿意花费时间和精力去深入，现在我们闲话少说，直接进入正题。...在目标检测中，有很多经典的网络框架，比如RCNN，SSP，Fast RCNN。其中Fast RCNN就使用Selective Search来进行候选区域，但是速度依然不够快。...但是，Faster RCNN需要对两万个Anchor Box先判断是否是目标（目标判定），然后再进行目标识别，分成了两步。 今天就来讲讲怎么简单操作该网络，以便后期有兴趣的朋友再次基础上做出改进。...cls_score中num_output：2，bbox_pred中num_output：8 (2)stage1_rpn_train.pt和stage2_rpn_train.pt修改参数： num_class:2（识别...由于今天是端午假，大家都会吃粽子，所以今天的目标检测就是“粽子”，通过各种渠道得到粽子的训练和测试数据集，最后得到如下部分的结果可视化图。 ?
有问题欢迎微信交流：lp9628 工业器件标定与识别（如下图所示）： ----> ----> 代码实现： 主要流程：直方图均衡化，去除噪声，二值化，查找轮廓，选出需要轮廓。
工厂人员着装识别检测，依据智能视频分析和神经网络算法技术，实时分析和识别现场监控视频画面信息。...工厂人员着装识别检测针对不穿工装的行为及时报警抓拍，将警报截屏和视频保存到数据库系统中发给后台，并把违规记录推送到有关人员。报警记录和警报截屏可以根据时间段查询，助力施工现场智能化管理。...图片工厂人员着装识别检测依据智能视频分析技术，能够实现全天候不间断，自动发觉管控区域范围中人员不穿工装行为，降低误报和漏报现象。...工厂人员着装识别检测集成到智能门禁系统中，当作业人员进到防护区域进行工作时，工厂人员着装识别检测需检测是否穿戴工作服，若未穿戴工作服则无法开启门禁，这样可以提升安全作业的效率降低危险意外的发生。图片
车辆逆行识别检测系统通过opencv+yolo网络深度学习技术，车辆逆行识别检测系统对现场画面中车辆逆向行驶行为进行检测抓拍预警。...若车辆逆行识别检测系统检测到道路上有车辆逆向行驶时，车辆逆行识别检测系统则抓拍预警。...OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。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。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。...YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。图片
数平精准推荐团队场景文本检测技术 1、文本检测技术 文本检测是场景文本识别的前提条件，要解决的问题是如何在杂乱无序、千奇百怪的复杂场景中准确地定位出文字的位置。...例如，Faster RCNN中Anchor的设置并不适合文本检测任务，而是针对物体检测任务来设计的，需要调节；另外，Anchor为正矩形，而文字存在倾斜畸变等，如果用正矩形检测，得到的文本检测结果无法满足后续对文字进行识别的要求...OCR识别模块属于多分类问题，对识别效果影响大的因素包括：复杂背景、艺术字体、低分辨率、非均匀光照、图像退化、字符形变、多语言混合、文本行复杂版式、检测框字符残缺，等等。...PhotoOCR是谷歌公司提出的一套完整OCR识别系统，包含文字区域检测、文本行归并、过分割、基于Beam Search的分割区域的组合、基于HOG特征和全连接神经网络的单字符分类、基于ngram方法的识别结果校正...基于CNN的识别算法，代表性论文是[3]。该方法由两部分构成，检测模块采用基于 region proposal 和滑动窗的方法切出词条，识别部分采用 7层CNN对整词分类，如图4所示。 ?
Adaboost人脸检测算法，是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法，该方法能够检测出正面人脸且检测速度快。...---- 现在用传统的技术已经不能再有新的突破，所以现在流行了DL架构，打破了人类的极限，又将检测，识别，跟踪等技术上升到另一个高度。 现在来简单讲讲最近几年神经网络的牛X之处。...对了，现在不是因为图像中的人脸检测，识别都已经很出色了，很多团队都做到接近满分了，所以现在来说说未来的趋势，也许这已经不算趋势，因为现在已经有很多人在这条路上摸爬打滚，而且有些团队也有一些成就，希望接下来大家在这领域都能取得好成就...---- ---- ---- ---- 再来说说VALSE 2017 VALSE 的发起者之一——中科院计算所的山世光研究员的报告：《人脸检测与识别年度进展概述》 ?...Face Database B (http://cvc.yale.edu/projects/yalefaces/yalefaces.html) ---- 最后我附上我近期做的效果图，是基于视频中人脸检测与识别的
形状识别中常见的即是矩形框的识别，识别的主要步骤通常是：图像二值化，查找轮廓，四边形轮廓筛选等。当识别的目标矩形有一条边被部分遮挡，如图1所示，传统的识别方法就不能达到识别的目的。...图1 ---- 在这里，提供一种识别的思路,仅供参考。识别的最终目标就是想识别出身份证的四条边，通过计算四条边的交点最后得到四边形的轮廓。...主要涉及的问题有如下几点： 直线检测 直线聚类 直线筛选 交点计算 交点排序 ---- 1.直线检测 常规直线检测方法即是Hough。这里推荐使用一种比较新的直线检测算法LSD。...图2和图3分别是Hough直线检测与LSD直线检测的结果示意图。 对于LSD算法得到的结果，可以根据直线的长度进行初步的筛选，得到更好的检测结果，提高后期处理效率。如图4所示。...具体角度的计算请参考直线检测之极坐标表示。 代码如下： 将图4中检测到的所有直线线段利用极坐标表示，然后进行分类，同类的直线分配相同的标签号。
工装识别工装检测系统通过yolov7+python网络模型算法智能分析技术，工装识别工装检测系统对现场人员是否穿戴的进行实时分析，发现现场画面人员未按要求着装，系统会自动抓拍发出警报并讲违规图片视频保存下来...YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。...这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
监控抽烟检测识别算法采用yolov7系列网络模型深度学习图像识别技术，监控抽烟检测识别算法能够准确识别人员抽烟的动作和烟雾，监控抽烟检测识别算法一旦发现有人员在禁烟区域内抽烟，将立即触发预警。...YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，监控抽烟检测识别算法希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。...除了架构优化之外，监控抽烟检测识别算法提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。...监控抽烟检测识别算法 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器。...监控抽烟检测识别算法并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。
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