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
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。
智能视频图像识别系统选用人工智能识别算法技术,能够随时监控和剖析现场各大品牌相机中的视频图像。智能视频图像识别系统软件关键运用相机拍摄的图像开展智能实时分析,抓拍监控识别和检作业现场的违规操作及行为,并向责任人推送信息。与传统监控系统软件对比,智能视频图像识别系统软件增强了自主监控报警的能力,增强了数据检测和解析功能。
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
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:
通过自建摄像头或利用辖区现有监控摄像头,利用人工智能技术,通过深度学习算法,系统能够全天候自动识别和采集城管违章行为,实现店外经营智能分析、无证游商智能分析、乱堆物堆料智能分析、暴露垃圾等场景的智能分析,从而低成本、高效率、自动、快速、准确地采集和上报问题。
视频监控智能图像识别技术实际上是一种,它为建筑工程施工品质和安全工作给予了优秀的方式方法。施工人员的安全隐患因为欠缺高度重视或因为缺少较好的监管方式 ,施工工地安全事故的次数较高。视频监控智能图像识别根据在施工工地安装的各种各样不限品牌的监控设备,可以有效的填补传统式监控方式 和技术性的缺点,完成工作人员、机械设备、原材料、自然环境的全方位即时监控,将处于被动监管变化为积极监控,完成当场生产安全的信息化管理。
本月,北京首次关停涉黄直播平台“夜魅社区”。此前,映客、花椒等在直播、陌陌等平台的数十位主播因涉黄被永久封禁,商业需求激增“鉴黄师”职业,“鉴黄”势在必行。
视频图像智能识别系统根据优化算法对项目现场封闭地区开展监控和防卸,对项目现场实时全天候监控识别分析,当监测到有人的身体进入时,视频图像智能识别系统会全自动警报和警示,适用三种颜色智能展现不一样情况,数据可视化监管 。在项目施工作业区域开展侵入监管,如安全防护网、防护栏、低路基工程段、路基斜坡、施工进出口识别、隧道、公路桥梁段、公交车铁路线等道路,在监测到出现异常工作人员闯入时开展时实警报,保证项目施工作业现场的安全性。
本文主要介绍了一种基于Java和C++混合编程的图像识别服务框架的设计与实现,该框架可以同时支持多种图像识别算法,并提供了灵活的配置方式和容错机制,可广泛应用于各类业务场景。
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。
社交媒体已经从基于文字分享逐步转化为视觉分享媒体。因为可即时从任何设备上传图片到社交媒体,人们在社交媒体上分享的照片比以往任何时候都要多。根据德勤发布的数据, 2016年有2.5万亿张照片被分享或存储在网上。可以肯定地说,这个数字还将不断增长。
导语:如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油,那么系统则是变速箱,稳定而灵活的变速箱,是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体,随着算法的快速发展和数据的日益积累,系统也在高效而稳定地升级。 一、背景介绍 前面的系列文章分别介绍了算法和数据,如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油,那么系统则是变速箱,稳定而灵活的变速箱,是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体,组合成完整的OCR在线服务。伴随着算法的升级和业务的持续接入,系统也经历了从单机版升级到分布式版本;从为了每个算法定制系统
利用计算机图像识别、地址库、合卷积神经网提升手写运单机器有效识别率和准确率,大幅度地减少人工输单的工作量和差错可能。
应用背景:安全帽作为一种最常见和实用的个人防护用具,能够有效地防止和减轻外来危险源对头部的伤害。但在现场操作过程中,安全帽的佩戴很容易人为忽略,引发了不少人身伤害事故。为了保证工作人员都能在作业中佩戴安全帽,保障作业人员安全,清眸图像安全帽识别算法系统应运而生。
“在未来30年, 人工智能将取代目前世界上50%的工作。” ——莱斯大学 计算机科学教授 Moshe Vardi 不管未来怎么样,我觉得提高设计师的效率是眼前最容易做到的事情。 设计师打交道最多是图像
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。
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。
应用背景:安全帽作为一种最常见和实用的个人防护用具,能够有效地防止和减轻外来危险源对头部的伤害。但在现场操作过程中,安全帽的佩戴很容易人为忽略,引发了不少人身伤害事故。为了保证工作人员都能在作业中佩戴安全帽,保障作业人员安全,富维图像安全帽识别算法系统应运而生。
【新智元导读】4月18日,清华大学《人工智能前沿与产业趋势》系列讲座第四讲,深睿医疗首席科学家、美国计算机协会杰出科学家、IEEE Fellow俞益洲为大家介绍了目前计算机视觉的应用和落地,特别是在医疗影像方面的发展状况、遭遇的挑战、以及克服挑战的思路。最后和清华大学自动化系副教授、博导鲁继文以及知名天使投资人、梅花创投创始合伙人吴世春一起对计算机视觉的落地机会进行了畅想。
1)无人值守、智能化。随着人工智能技术的发展,安防监控设备不仅可以对场所进行实时监控,还可以通过图像识别、语音识别等技术实现智能化管理。
如若苹果收购Beats传言为真,软硬云结合的智能音乐必将兴起。此前Google Glass已掀起了一股智能多媒体之风。智能耳机、音箱和音乐盒是声音的智能化,Oculus、蚁视则是显示智能化,这两个领域均发生大规模的并购事件倍受关注。 下一个智能多媒体领域是什么呢?答案是摄像头。小度i耳目正在通过母亲节、幼儿园合作等公益活动走向民间,Foream等摄像头创业项目越来越多,Intel则在大力发展3D摄像头等技术。 智能摄像头成为计算机 雷科技曾经发布亮风台的《摄像头智能化三部曲:从拍照到智能交互》
在计算机视觉领域,图像识别这几年的发展突飞猛进,但在进一步广泛应用之前,仍然有很多挑战需要我们去解决。本文中,微软亚洲研究院视觉计算组的研究员们为我们梳理目前深度学习在图像识别方面所面临的挑战以及具有未来价值的研究方向。
导读:本文主要介绍了机器视觉的主要应用场景,目前绝大部分数字信息都是以图片或视频的形式存在的,若要对这些信息进行有效分析利用,则要依赖于机器视觉技术的发展,虽然目前已有的技术已经能够解决很多问题,但离解决所有问题还很遥远,因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的。
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
新智元 AI DAILY 1 谷歌收购法国图像识别公司Moodstocks 谷歌昨天宣布收购巴黎初创公司Moodstocks,该公司为智能手机开发基于机器学习的图像识别技术。收购的具体条款并没有披露
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿,邮件发送至:zhangxian@leiphone.com 随着谷歌2015年发布开源人工系统TensorFlow,让本就如火如荼的深度学习再添一把火,截至现在,TensorFlow已经历了多个版本演进,功能不断完善,AI开发者也能灵活自如的运用TensorFlow解决一些实际问题,下面雷锋网会对一些比较实用的TensorFlow应用做相关整理,让大家对TensorFlow有理性和感性的双层认知。 Tensor
计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支,它致力于让计算机能够理解和处理图像、视频以及其他视觉数据。计算机视觉的发展已经在各个领域产生了深远的影响,包括医学诊断、自动驾驶、安全监控、人脸识别等。本文将从基础概念到高级应用,介绍计算机视觉的重要内容,并提供相关代码示例,让您深入了解这一领域。
秸秆焚烧视频监控系统借助现场已经安装的视频监控摄像头,运用边缘+Ai视觉、深度学习、视频ai分析技术,对监控地区的秸秆燃烧行为进行7*24小时不间断识别监控。秸秆焚烧视频监控系统自动识别现场出现烟火时,自动生成预警信息发送到监控后台中心提醒相关人员及时确认,并能够及时自动语音提醒和劝说。
人工智能技术为智慧城市的打造在出谋划策。 明天,首届江苏发展大会将正式拉开帷幕。据了解,此次大会的主题是“约在江苏,共筑梦想”,目的在于构建与海内外江苏知名人士的联系交流平台,增进沟通联系和交流合作,
随着城市化的快速推进及人口流动的快速增加,传统社区治理在人员出入管控、安防巡逻、车辆停放管理等典型场景下都面临着人力不足、效率低下、响应不及时等诸多难题。而人工智能技术代替人力,实现人、车、事的精准治理,大幅降低人力、物质、时间等成本,以最低成本发挥最强大的管理效能,有效推动城市治理向更“数字化、自动化、智慧化”的方向演进。
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
AiTechYun 编辑:nanan 在刚刚过去的一月份(2018年1月),Facebook的研究机构Facebook AI Research(FAIR)发布了开源的Detectron对象检测库。几个
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。
为了不让树莓派吃灰较劲了脑汁,其实这个功能很早之前就折腾过了,但是当时鼓捣的的外观并不好看,所以也没有打算分享的计划.最近一直在折腾树莓派ZERO WH,后面又买了UPS和墨水屏,个人认为这就是树莓派ZERO WH的最终归宿,能断电展示信息(墨水屏性质),UPS又能保证不间断电源.
深度学习是一种人工神经网络的应用,其应用范围包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等等。其中,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种应用广泛的图像识别模型,其用于解决计算机视觉领域中的图像分类、目标检测、图像分割等问题。本文将详细介绍卷积神经网络的原理、结构和应用。
车辆轮轴监控识别系统根据神经网络图像识别算法与边缘计算加视觉识别技术结合在一起,以保证算法识别的准确性。车辆轮轴监控识别系统利用前端监控摄像头实时监控视频流上传至系统服务器,车辆轮轴监控识别系统实时读取抓拍图片进行识别与分析。对外输出车辆轮轴数量、车牌或警报信息。
随着城市化进程的快速推进,城市安全问题成为了人们关注的焦点。传统的安防手段已经无法满足现代城市复杂多变的安全需求。因此,结合电子眼与无人机技术,实现二者之间的协同应用,成为提升城市安防能力的重要途径。
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。
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。
我曾见过你们人类绝对无法置信的事物; 我看见战舰在猎户星座边缘被击中,燃起熊熊火光; 我看见C射线划过天国之门,闪耀在无边的幽暗中; 然而所有片段,所有瞬间,都将湮没于时间的洪流; 就像泪水消逝在濛濛雨中。 ——《银翼杀手》 在被强制“退役”前,人工智能复制人Roy发出的这段独白,成为了为世人所铭记的一段经典台词。星际、战舰、光明、幽暗……所有的恢弘与奇观,在时间面前不过是沧海一粟。当我们用肉眼来审视这个世界时,AI机器人也通过“眼中所见”来感受整个寰宇。 与人类眼中的世界不同,AI能将亿万年时光的
在快递行业发达的今天,有数不胜数的货运公司、快递公司,这些公司都有自己的运输车辆,请师傅开车送货。
本号已有原创文章290+篇,以软件工程为纲,DevOps为基,洞察研发效能全貌,涵盖从需求管理、应用/游戏开发、软件测试、发布部署到运营监控的完整流程。无论您是项目经理、产品经理、开发人员、测试人员,还是运维人员,在这里您都可以有所收获,同时深入理解其他角色的工作内容,共同助力DevOps的成功落地。欢迎关注,有任何问题可发送私信~
这款名为Polycam的电动相机机器人支持使用图像识别和人工智能技术来追踪运动员的动作,完全不需要人工摄像师的操作。 近日,据外媒报道,MRMC推出一款名为Polycam的电动相机机器人,其支持使用图像识别和人工智能技术来追踪运动员的动作,将动作时刻保持在画面的中央,完全不需要人工摄像师的操作,也不需要远程控制等其它方式。 据悉,Polycam与其它自动化操作系统的区别在于如何模仿人类操作者的拍摄方式。Polycam并没有使用大范围的广角镜头来进行拍摄,而是通过平移和调整缩放焦距等动态方式来追踪运动员的动作
NTP服务器需要解决高速公路的三大业务系统(联网监控系统、联网收费系统、通信系统)之间的时间不同步问题,联网监控内部各子系统(电力监控系统、火灾报警系统、事件检测系统、隧道智能控制系统等)之间的时钟异步问题,各路段之间的时间不同步问题,都需要标准的时间来对各个系统进行时间同步设置。
摘要:李彦宏早在三年前便宣称“读图时代”的到来,而瀑布流、Pinterest、Snapchat等图片应用更是掀起了图片应用之风,图片已经成为移动设备最重要的内容形态,与基于文本的网页势均力敌,图像搜索更加重要——搜索引擎做的事情本质是帮助人们从内容中找到想要的。 百度世界大会上李彦宏预测,“未来五年消费者使用语音、图像来表达需求的比例将超过50%,未来搜索方式一定会发生变革”。就在昨天百度Q3财报发布时,李彦宏对外透露,百度移动端流量超过PC,移动已成百度主阵地。百度最近一年陆陆续续推出了魔图、拍照翻译、作
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云