烟火识别算法可以精准识别出视频和图像中的烟雾、火焰、火点,并能定位和标记出具体的位置,在消防领域具有广泛的应用意义。智能分析网关V2版现已经可支持烟火识别,当检测到疑似烟火的场景时,将通过主动预警推送的方式,对现场进行抓拍、保存、上传至平台,并将预警消息通过短信、电话、邮件、微信等方式推送给相关管理人员。
加油站智能视频监控系统方案利用加油站现场的已经装好的监控摄像头对加油站进行打电话识别、抽烟识别、明火烟雾识别、车辆识别。除此之外,加油站智能视频监控系统方案还可以对汽油静电释放检测、灭火器摆放识别、玩手机识别。有益于加油站安全隐患的管理把控,从根源上降低与分析安全隐患的主要原因,提升管控效率。
被Google以30亿美金收入囊中的Nest正式拿下了Dropcam,价格为5.55亿美金。对于收购目的,Nest联合创始人罗杰斯表示“Nest和Dropcam都希望能为客户提供整体化的使用体验,同时也都致力于帮助人们出门在外时仍然能与自己的家保持联系。”,Dropcam是目前最受欢迎的平民家居摄像头,并且开创了基于摄像头的云存储服务的“硬件即服务“模式。 一个是温控器+燃气报警器,另一个则是家庭监控摄像头。两个看上去本来不相关的公司之间的共同点在于,它们是都“智能家居”产品。智能家居单品之间的联合协作是必
随着人类进程的发展。城市化范围的扩大,森林覆盖率越来越低,为保障地球环境,保护人类生存的净土,森林的保护与监管迫在眉睫。TSINGSEE青犀智慧林业智能视频监控系统方案的设计,旨在利用现代科技手段提高林业管理的效率和监测能力。以下是一个智慧林业智能监控系统的方案设计与介绍。
煤矿视频监控分析系统利用煤矿现场已有的监控摄像头对皮带急停、皮带撕裂、堆煤、非法运人、除此之外煤矿视频监控分析系统对人员不穿反光衣不带安全帽、睡岗离岗等违规情况,以及明火烟雾、道路积水、片帮冒顶等进行识别,抓拍截图,自动录像,后台弹出警报。煤矿视频监控分析系统可有效遏制危险事件的发生,并且为事后分析提供第一手图像数据。
目标检测应当在这几年当中研究数量以及应用范围最广的一个领域,也持续的受到很多深度学习者们的关注。本文收集和整理了15个目标检测相关的开源数据集,希望能给大家的学习带来帮助。
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。监控抽烟检测识别算法中用倒地YOLO框架模型的结构非常简单,就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接,从网络结构上看,与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别,最大的差异是输出层用线性函数做激活函数,因为需要预测bounding box的位置(数值型),而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说,YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。
互联网、物联网、人工智能等新一代信息技术引领新一轮产业革命,加快能源革命步伐。尤其是随着人工智能技术的不断发展,AI智能检测与识别技术在能源行业的应用也越来越广泛。与此同时,国家出台多项政策,将智慧能源纳入新基建融合基础设施等,这些因素都加快了能源智慧互联网的建设与管理。
人工智能在医疗卫生、能源动力、交通航天、语言图像识别等领域发挥着重要作用,在安防等领域也同样值得期待。人工智能、深度学习、视频结构化技术、物联网技术,大数据分析等变革性技术的应用,使安防视频监控也变得越来越强大,基于AI的智能识别分析技术基本已成视频监控的标配。
导读:从市场披露的投资数据分析,在2011年到2015年的五年时间,人工智能领域的并购资金从2.82亿美元增长到2015年的23.88亿美元,而并购数量也从67起增长到397起。以谷歌、苹果、IBM、
2014年,人工智能得到了前所未有的关注, Eron Musk和霍金的“人工智能恶魔论”在学术界和产业界引发了激烈争论;资本对这个方向也是趋之若鹜,截止到2004年,有超过20亿美元的风险投资流入到基
首先说下,本文非软文,只是之前做AI项目的时候接触了百度飞浆,确实比较好用,而且有很多官方项目可以覆盖自己的应用场景,大大节约了开发时间,故分享一下,有需要的可以按需寻找,感兴趣的也可以去官网找自己需要的资料:https://www.paddlepaddle.org.cn/
森林火灾是世界八大自然灾害之一,具有发生面广、突发性强、破坏性大、危险性高、处置扑救特别困难等特点,严重危及人民生命财产和森林资源安全,甚至引发生态灾难。受气象气候条件、地形地势、交通条件、林区通信条件等因素限制,现有的森林防火监测系统落后,以人工地面巡护、瞭望塔高点巡查为主,存在巡护范围有限、巡护效率低等问题;森林防火体系缺乏统一的火险预警监测平台,导致森林防火工作存在全方位实时监控难、及时预报预警难、护林巡查值守难、及时组织扑救难、灾后调查取证难的局面。
AI烟火识别是基于深度学习神经网络技术和视频智能分析的一项实用性技术,通过对监控区域内的烟雾和火焰进行精准检测与识别,并实时预警,有效协助工作人员及时处理消防危机。
校园消防安全一直以来是社会各界备受关注的问题。为了保障师生的人身安全和财产安全,越来越多的学校开始引入AI智能检测技术,通过运用AI智能烟火检测技术,对学校的周界、教室、走廊、公共区域、教学楼、食堂等场所进行安全监测,及时发现火灾隐患,保障校园安全。TSINGSEE青犀校园烟火检测及预警方案适用于全国各地幼儿园、小学、中学、高中、大学等监控系统智能升级改造。
现有的森林防火监测系统落后,以人工地面巡护、瞭望塔高点巡查为主,存在巡护范围有限、巡护效率低等问题,建立健全的森林防火风险预警体系,实现对森林、林场等场景的全天候智能自动监测、火情预警,及时发现森林火灾并辅助决策,是当前林业管理的重要任务。
工厂明火烟雾视频监控识别系统 烟火自动识别预警通过python+yolo网络深度学习模型自动识别监控区域内的烟火,工厂明火烟雾视频监控识别系统 烟火自动识别预警发现火焰及烟雾系统可以实时发出预警信息并同步传给后台监控相关人员,有效的协助后台人员降低误报和漏报现象及时处理火灾危机,将火灾危险消灭在萌芽当中。
因学校频频出治安事件,所以必须要加强学校的安防工作,目前来看,大部分校园都建设了视频监控来预防保障校园安全。但是传统的视频监控系统,主要通过设备来录像以及人员时时监控来进行。这种监管方式效率十分低下,因为监控点较多时,监控人员无法顾及所有的监控点,同时无法保障获取24小时内监控点的所有信息,只能事后进行回放,以此来确认事发点的具体情况,因此无法提前干预和处理突发事件。
AI烟火识别算法是基于深度学习技术的一种视觉识别算法,主要用于在视频监控场景中自动检测和识别烟雾、火焰的行为。该技术基于深度学习神经网络技术,可以动态识别烟雾和火焰从有到无、从小到大、从大到小、从小烟到浓烟的状态转换过程。
随着社会经济的发展,科技的进步,促使道路建设快速发展。以铁路、公路等重要基础设施建设的工程项目通常具有线路长、工期紧、周边环境复杂的特点,尤其是在城市中修建高架桥、地铁,大多选址在交通路口。施工单位面临施工组织复杂、协调难度大、安全风险高、工期时间长的特点,使其路面交通拥堵,面对复杂的路况,交通安全受到严重威胁。
智慧矿山是这几年的热点话题,伴随着国家对矿业行业的不断重视和扶持,推动矿山智慧化升级改造、保障安全生产也成为当前的重要任务。“智慧矿山”的建设,需要集成应用各类传感感知、信息通讯、自动控制、智能决策等先进信息化技术,能够显著提升矿山生产效率与安全水平,通过先进装备和信息化融合应用,实现能源矿山的风险防控与安全生产。
这是一张著名的PS照片,2008年伊朗政府在媒体上公布了他们成功发射导弹的照片,但是紧接着就有人出来打脸,证明了这张图是伪造的,可以看到底部的烟雾连形状都一毛一样。随着技术的发展,近几年人工智能也参与到“PS大战”中,譬如此前风靡reddit的deepfakes,以及将奥巴马换到某视频上做出一条假新闻等等。
火灾监测报警系统对视频画面进行实时监测分析,当发现视频画面内出现烟雾、火焰时,系统主动触发报警提示,真正做到事前预警,事中常态检测,事后规范管理。
事实证明,在公共场所吸烟对非吸烟者的危害更大,使其成为一个巨大的公共卫生问题,迫切需要当局采取积极措施和关注。随着世界迈向第四次工业革命,需要采取可靠的环保侦探措施,以应对这种在智能城市内外对公共健康有害的醉酒行为。
智能视频分析的技术原理是接入各种摄像机以及DVR、DVS及流媒体服务器等各种视频设备,并且通过智能化图像识别处理技术,对各种安全事件主动预警,通过实时分析,将报警信息传导综合监控平台及客户端。
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术,其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展,人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等,之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛,人类的生活将无法离开图像识别技术,研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
来源:极市平台本文多干货,建议收藏本文整理汇总了90+深度学习各方向的开源数据集,包含了小目标检测、目标检测、工业缺陷检测、人脸识别、姿态估计、图像分割、图像识别等方向。附下载链接。 小目标检测 1. AI-TOD航空图像数据集 数据集下载地址:http://m6z.cn/5MjlYk AI-TOD 在 28,036 张航拍图像中包含 8 个类别的 700,621 个对象实例。与现有航拍图像中的目标检测数据集相比,AI-TOD 中目标的平均大小约为 12.8 像素,远小于其他数据集。 2. iSAI
伴随着图像处理技术的飞速发展,推动了图像识别技术的产生和发展,并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分,并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中,发挥重要作用。
现在社会中人工成本是非常大的,因为这种状况所以现在很多工作使用到的机器也越来越多,尽可能的减少人为操作,这样就可以减少总体的成本提升本身的竞争力,提到机器操作不得不说的就是人工智能技术,越来越多的企业开始接触以及使用人工智能技术,从而减少人工成本的支出,让机器代替人力操作,比如现在比较火热的智能识别图像识别技术,那么智能识别图像识别采用了什么原理?智能识别图像识别有哪些应用?
1 图像识别是什么? 2 图像识别的应用场景有哪些? 什么是图像识别 图像识别,是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像,对其中的物体分辨其类别
顾名思义,图像识别就是对图像进行各种处理,分析,并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼,而且还指使用计算机技术进行识别。
深度学习是一种非常强大的机器学习技术,它在许多领域都有广泛的应用。其中,图像识别是深度学习最成功的应用之一。本文将详细介绍深度学习在图像识别方面的应用。
看懂一个东西对人类来说很容易,但是对机器来说却是很难的,这个时候图像识别技术就应运而生。今天我们就为大家揭秘图像识别技术原理,告诉你机器如何利用卷积神经网络进行图像识别,从而“看见”这个世界。
由于烟花爆竹类产品具有易燃易爆属性,在烟花爆竹生产过程中,生产过程不规范或者是监管不到位都有可能会引发严重的安全事故。近年,烟花厂发生爆炸事故仍有发生,烟花厂由于产品存储量大、产品堆放易杂乱、厂区面积大、工作人员杂乱等原因,对其日常的监管巡查有着更高的要求。AI视频监控技术利用信息化的手段,将传统视频监控和AI技术相结合,提高厂区日常监管效率。
这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线,让图像识别又一次进入人们的视线,我国图像识别技术在全世界都排在前列。
在电脑屏幕监控软件中,图像识别算法就像是一个电脑版的侦探,用着最先进的计算机视觉技术,自动监视和分析屏幕上的图像内容。图像识别算法可以轻松地识别出屏幕上的物体、文字、图案等等,不管它们是多么复杂或是隐蔽。无论你是在监控系统里还是在视频编辑软件中使用它,都会让你感觉到“嗯,这真的是太强大了!”下面就为大家简单的介绍一下图像识别算法在电脑屏幕监控软件中优势与实用性。
随着技术进入成熟期,在最容易实现落地的B端市场,图像识别正逐渐扩大自己的市场。 近日,美国权威杂志《MIT科技评论》(MIT Technology Review)公布了2017年度全球十大突破技术,其中属于AI范畴有三项技术,分别是强化学习、自动驾驶货车和刷脸支付。 其中,值得我们注意的是,虽然同属于2017年的突破性技术,但在距离进入成熟期的时间上,相对于强化学习和自动驾驶货车的还需要1-2年和5-10年时间,刷脸支付技术现在就已经进入了这一阶段。 根据平安证券发布的《通信行业人工智能图像识别专题报告》显
AI中台是专门提供人工智能视频分析服务的安全生产预警平台。由人工智能推理中心,算法市场,人工智能计算服务中心,预警中心构成,形成“1市场3中心”的结构化管理模式,为用户提供灵活便捷的人工智能分析服务。做到算法丰富可拓展,场景秒级预警,高效部署,问题图像即时预警并查看的地步。
移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息,根据BI五月份的文章,Instagram每天图片上传量约为6000万张;今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张;国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字,成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点:
为严控秸秆露天焚烧,改善环境空气质量,各省相继发布秸秆禁烧工作内容。以安徽省为例,大气污染防治联席会议下发了该省2020年秸秆禁烧工作部署通知。2020年起,气象局将对全省秸秆焚烧火点实施卫星全年全时段监测,监测结果每日会在省生态环境厅门户网站公开。现要求各地监利全辖区内秸秆禁烧长效管理机制,统筹人力、物资,创新工作方法,综合运用科技手段,提高秸秆禁烧监管效率。
图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元,在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5%。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务,汽车,医疗保健和游戏等不同领域的公司正在迅速采用图像识别。根据MarketsandMarkets的报告,图像识别市场分为硬件,软件和服务。以智能手机和扫描仪为主的硬件部分可以在图像识别市场的增长中发挥巨大作用。越来越需要具有创新技术(例如监控摄像头和面部识别)的安全应用程序和产品。
最近,图像识别领域发布了白皮书,简单翻译一下做个总结。 ---- 目录 [1] Introduction 1.1 Exponential Growth of Image and Video 1.2 Statistics [2] Image Recognition [3] Recent Innovations 3.1 Approaches 3.2 Deep Neural Networks [4] Applications 4.1. Inform
(接上篇) 吸引之处 那么到底什么是图像识别呢?世界上的大多数事物有自己的名称,图像识别的功能就是告诉人们这些图像上显示的是哪些事物。换句话来说,根据图像辨别出图像中出现的事物。 我们无法从椅子的内在去描述它, 能做的就是给出很多个不同椅子的样子,然后说:长得像这样的,我们就称为椅子。所以实际上,我们是通过将看到的事物与椅子的外观进行对比,如果两者很像,我们就认为这个事物叫椅子,如果不像,那它就不是椅子。 现在有很多系统采用这种吸引子Attractors。想像这样一个场景,在群山周围,一滴雨有可
一场技术人员的狂欢又拉开帷幕。APP原理很简单,用户只需要上传一张照片,就能把自己或其他人替换为“吴彦祖”、“彭于晏”、“玛丽莲梦露”以及你想要看到的任何人。你懂的!当然,也由此诞生了一场舆论的漩涡!
图像识别算法在企业文档管理软件里可谓是扮演了一位全能选手,让我们的文档处理变得轻松愉快,就像吃了一块巧克力一样。现在,让我们来看看图像识别算法在企业文档管理软件里的一些酷炫玩法:
安全帽图像识别算法依据AI深度学习+边缘计算,通过机器视觉ai分析检测算法可以有效识别工人是不是合规和配戴安全帽,安全帽图像识别算法提高视频监控不同场景下的主动分析与识别报警能力。安全帽图像识别算法系统搭载了全新的人工智能图像识别技术实时分析现场监控画面图像,与人力监管方式对比,规模化分析部署成本低廉,多算法并发是安全帽图像识别算法系统的优势所在。
导语 | GAME AI SDK 是腾讯 TuringLab 研发的首个开源项目,着重解决自动化测试工具中的通用性问题,最初主要用于游戏 AI 自动化测试服务,现在可用于手机 APP、PC 端游戏、软件等专项自动化测试。通过 AI 算法进行大数据训练的网络模型具有良好的通用性,可以直接在同一类游戏(软件)中适用。文章作者:周大军,腾讯 AI 工程组专家工程师。
城市的发展创造了大量工作机会,人口的聚集也推动了居民住宅建设率的增长。人民生活旨在安居乐业,能否住得“踏实”是很多劳动工作者最关心的问题。但目前随着住宅小区规模的不断扩大、人口逐渐密集,在保证居住环境舒适整洁的同时,区域内安全问题也尤为重要。
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