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Google发布TensorflowAPI ,自动内容

做图像有很多不同的途径。谷歌最近发布了一个使用Tensorflow的API,让计算机觉在各方面都更进了一步。?API概述这个API是用COCO(文本中的常见体)数据集训练出来的。 这是一个很好的混合测度,在评模型对目标体的敏锐度和它是否能很好的避免虚假目标中非常好用。mAP值越高,模型的准确度越高,但运行速度会相应下降。实测时间,主要步骤如下:1. 更进一步——在上运行上接下来我打算在上尝试这个API。 使用了Python moviepy库,主要步骤如下:首先,使用VideoFileClip函数从中提取图像;然后使用fl_image函数在中提取图像,并在上面应用API。 通过这个函数就可以实现在每个上提取图像并应用;最后,把所有处理过的图像片段合并成一个新。对于3-4秒的片段,这个程序需要花费大概1分钟的时间来运行。

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Android

,在完成了脸注册之后我们该如何出用户的征,从而通过获取用户信息。 的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件中。 还是来了解几个概念脸追踪 FT年龄检测 Age性检测 Gender其中脸追踪 FT 与脸检测 FD 功能基本一致(甚至代码基本都是相同的),Age 引擎用于年龄,Gender 引擎用于 流程整体上比脸注册还要简单,官方提供了很好的封装供我们使用,我们来看看流程。 在获得这个信息后,我们调用FR引擎征值信息,然后使用AFR_FSDK_FacePairMatching征值匹配方法,一一的与我们程序中原来存储的征进行匹配,取出其中匹配值最高的那组征值

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    2019年CCF-腾讯犀牛鸟基金项目课题介绍(二)——计算机觉及模式

    建议研究方向: 1)单一通过大量数据训练建立好模型之后,如何通过few-shot learning快速迁移到新的目标上; 2)上肢动作与表情,口型相结合的生成; 3)保持长发、饰品等非刚体体在生成过程中的时域连续性 建议研究方向: 1)广告无缝植入技术研究,包括广告位检测(平面检测&深度估计)、跟踪、融合等技术; 2)综合应用、商品、场景等技术,实现大规模自动标签技术,涵盖商品、、场景、文字等信息提取 通过对图片和的内容理解,将很大程度上提升图片和分类、搜索、推荐等应用场景中的用户体验。 本课题主要关注对图片与中的场景、体和行为进行的研究。 希望通过深度学习的方法对图片和中的内容进行理解,包括对通用及体的,背景场景的,以及用户在中的行为。 建议研究方向: 1)研究如何通过深度学习的方法提升多标签图片分类的水平与效率; 2)研究基于深度学习的技术。

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    3Dforce步态技术帮你解码大数据

    随着高清IP摄像机的普及,监控系统平台的接入和存储也越来越多,如何有效利用这些资源,挖掘其潜在值,是用户当前面临的首要问题。 盈力科技步态作为新兴的生技术,旨在通过们走路的姿态对其进行身份。 与其他的生技术相比,步态具有非接触、远距离、不容易伪装等优点,能够利用目标员的身高体态、运动模式等征,从海量中快速搜索出与样本高度相似的目标或片段,从而达到在换装、跨场景、面部遮挡的情况下 盈力科技步态作为新兴的生技术,旨在通过们走路的姿态对其进行身份。 与其他的生技术相比,步态具有非接触、远距离、不容易伪装等优点,能够利用目标员的身高体态、运动模式等征,从海量中快速搜索出与样本高度相似的目标或片段,从而达到在换装、跨场景、面部遮挡的情况下

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    AI如何让更智能?工智能技术在监控中的应用

    工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术,当今的工智能技术以机器学习,是深度学习为核心,在觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展。 什么是结构化结构化是一种内容信息提取的技术,基于工智能深度学习算法,对内容按照语义关系,采用时空分割、征提取、对象等处理手段,组织成可供计算机和理解的文本信息的技术。 结构化分析采用目标检测、对象、深度学习等分析手段提取图像中的目标对象及运动轨迹;对目标对象进行分类为、行为、事件等不同类;进一步提取目标的高层结构化属性征包括目标颜色征,分类征 根据监控的内容,将作为一个可描述的个体通过精确的数据展现出来,包括员的面部精确定位、面部征提取、面部征比对,员的性、年龄范围、大致身高、发饰、衣着、品携带、步履形态等多种可结构化描述信息 基于智能分析技术,通过道路沿线的摄像头图像进行图像、分析、比对等,实现对、车、等相关征信息的提取与分析。根据图像处理算法进行全面感知、风险预控、数据共享等。

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    步态技术:工智能打造福尔摩斯之眼

    但问题也随之而来,如何在海量中快速提取有值的线索呢? “在审看10分钟后,对单调图像信息的遗漏率会达到45%;而20分钟后,会达到95%以上。” 步态是一种新兴的生技术,旨在通过们走路的姿态对其进行身份。与其他的生技术相比,步态具有非接触、远距离、不容易伪装等优点。在智能监控领域,其更具优势。 据报道,中国市场上最早出现的关于步态的应用产品是盈力科技于2016年推出的盈力搜索引擎。这个搜索引擎是基于3DFORCE步态技术为基础的海量搜索系统,已通过公安部一所测试认证。 盈力科技步态破案作为新兴的生技术,旨在通过们走路的姿态对其进行身份。 与其他的生技术相比,步态具有非接触、远距离、不容易伪装等优点,能够利用目标员的身高体态、运动模式等征,从海量中快速搜索出与样本高度相似的目标或片段,从而达到在换装、跨场景、面部遮挡的情况下

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    谷歌新论文:让机器依靠抓取

    实验介绍这篇论文首先讨论了机器的语义抓取任务,即机器借助单目图像抓取用户指定类的相应体。 受觉神经处理模型中双流假说的启发,研究员提出了一种语义抓取框架,它允许用端对端的方式学习、分类并设计抓取路线。? △ 工作员根据用户指定,将测试用的杂分为16类受双流假说的启发,研究员将模型分为“腹流”和“背流”。? △ 背流(绿色)与腹流(紫色)源于觉皮层的同一区域维基百科 在这个模型中,腹流负责体类,背流同时解释正确抓取所需的几何图形关系。 △ 实验所用的机器手臂,具有两只手指和单目图像相机实验结果在本次实验中,通过让机器在不同类体中,抓取随机指定的五个体来评估机器的语义抓取能力。

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    犀牛鸟Club在盐湖城喊你到碗里来!

    通过自然场景图像中的文字logo检测和分割技术,再配合OCR和图像,可真正满足这一需求,并在增强现实和O2O场景中产生很大的应用值。 计算机科学与工程学院VR直播关键技术研究2016年度 ■  内容理解随着在线业务的发展,推荐与搜索技术的重要性日益凸显。 基于内容本身的标签抽取方法,可以提供稳定准确的描述信息,在相当大程度上弥补了前述缺陷同时,基于的内容进行、场景以及情感将对于业务的发展有重要的现实意义。 该模型除了可以表征用户的头部征(头型,毛发,装饰等),性征,还需要表征用户的面部表情,头部姿态,基于语音的口型匹配等。期望将这些模型征统一起来,建立虚拟头肩模型的统一表示。 虚拟空间是独立于用户理存在的。用户的身体移动,头部摇动并不能影响虚拟空间的任何性,只是观察虚拟空间的角发生了改变。这是眼与真实空间的自然交互方式,是经验性的体感知。

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    为什么这两家娱乐公司都在不务正业搞AI竞赛?

    不同于大多数计算机领域的竞争集中在,此次爱奇艺AI大赛是全球范围内首个“多模态”领域的科研竞赛。 基于脸、声纹、姿态、场景等多模态征的技术属于AI领域中前沿的技术。 而此次爱奇艺推出“多模态挑战赛”则是侧重基于的声音、体态、着装、行为举止等多维度进行综合,更接近真实场景的需求,难度更大。 首先,技术的应用能够应对碎片时代内容精准获取的问题。 基于智能的“只看TA”、以图搜剧等功能,用户可更精确地捕捉画面,为用户带来更为个性化的观看体验,在大型综艺节目《中国新说唱》的后期制作中,就实现了精彩画面查找功能,后期制作员通过定标签

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    AI 在爱奇艺广告中的探索

    其中,我们如何匹配需求,比如从用户行为,征等方面,了解用户喜欢做什么,从而投放匹配的广告,满足怎么比较好的传达广告的值。 关于对象,这个对象可以是,也可以是一个宠,甚至是一个体,对象的,我们可能去它的身份,穿着的装束,姿态等,加深我们对对象的理解;关于事件,最基础的事件可能就是我们的行为,更抽象一点的事件,比如婚礼 当各个算法给出这样的结论:从场景出宫廷;从体检测,出手机;从装扮中,出古装。 很明显体检测出手机是有问题的,因为这些标签之间会很多的关系,比如同义词,上下级、相关性、互斥等,通过对标签之间的关系的分析,我们可以提高标签的精度,对标签排序,找到一些更多高层标签,是业务更需要的标签 比如我们在跑步,流汗,我们很难得出想要喝水,想要补充体力等这些知

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    5个原因告诉你:为什么安防监控离不开工智能?

    比如EasyCVR集成AI深度学习算法,可支持脸检测、脸比对流量统计、车辆检测、车牌等,可广泛应用在交通、流、安防、消防等场景中。 3、万无一失地部署目标检测、事件检测和面部等技术工智能技术带来卓越的和事件的能力,从而提供主动和实时的安全性。 这对安防场景具有广泛的应用,因为巡警需要在公共场合的群中出嫌疑犯。另一个有趣的应用是大公司的营销部门,他们需要从商店的访客中出高净值顾客,以便为他们提供高值的服务。 一个的另一种关键方式是通过匿名,可以使用一个的身体征(如身高、姿势和体格)在群中他们。 此外,可以在不同环境中使用活动模式来甄犯罪行为,从而保障安全。 在对此类素材进行有意义的分析时,会成为工作障碍。工智能可用于锐化低质量图像,使安全员能够从中提取有值的信息。

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    图像——突破与应用

    创建和共享图像并不是图像流行的唯一原因。图片比文字更具有影响力,因为它们往往更具吸引力。图像更可能被共享和转发。们利用图像来捕捉他们的殊时刻。但是,图像已经发展成为一种交流手段。 虽然类的大脑非常擅长对体进行分类(早年发展),但我们的大脑在觉处理中将使用哪些征尚不清楚。 对于一些重要的联网(IoT)应用,支持图像的摄像头只需要传送从中提取的有趣事件并将其传送给中央服务器(或云)。 图像技术可以用来计算体,如汽车或图像中的。这种能力可以用于交通和群管理。这样的信息对于检测诸如交通堵塞或定位置(例如商店)内部外部的数的相关事件是很有值的。 有助于安全和监应用程序不良行为者以提供访问权限。另外一个例子,在进店时忠实有值的顾客,提醒店员进行的服务。

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    【智慧社区解决方案】智能检测与分析技术如何赋能社区智慧化建设?

    防为主”模式无法满足需求各小区、各安防系统相互割裂,数据不共享片区警察对社区员的监控目前只能靠定期或不定期巡访二、需求分析小区的智慧化建设需要解决以下需求:全域监控覆盖,全控可控通过高清摄像头实现全域覆盖 ,同时还具备自动与报警等功能,如检测陌生员、员聚集、高空抛、停车占道等。 通过对监控场景中的、车、等进行抓拍、检测与,对异常情况进行智能提醒和通知,可广泛应用于安防监控、智能分析、通行核验等场景。 四、实现功能1)门禁支持实时监控与抓拍,对图片和源中面部征进行提取分析,可实现多脸检测与抓拍、脸属性分析(如性、年龄)、流量统计,还可支持支持实时上报脸数据至公安平台 ,还原员运动轨迹实时抓拍脸照片,实现脸轨迹跟踪3)车辆通行自动对图像进行检测分析,提取中车辆的各种信息,如车辆的车型、牌号、颜色、品牌等,还可以进行车流量统计等,可实现对小区内道闸

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    500款各领域机器学习数据集,总有一个是你要找的

    dataju.cnDatajuwebdatasetInstanceDetail116Retailrocket 商品评论和推荐数据http:dataju.cnDatajuwebdatasetInstanceDetail97 医疗健康体时大脑核磁共振影像数据 类动作 Microsoft Research Action 类动作数据 http:dataju.cnDatajuwebdatasetInstanceDetail144UCF50 Action Kinect Interaction 肢体动作数据 http:dataju.cnDatajuwebdatasetInstanceDetail246目标检测 UCSD Pedestrian 行数据 ++ 体追踪数据http:dataju.cnDatajuwebdatasetInstanceDetail152密集Crowd Counting 高密度群图像 http:dataju.cnDatajuwebdatasetInstanceDetail156Crowd 其中收集了包括、动、建筑、机械、风景、运动等类,总数高达2,836,535张图片。对于每张图片,数据集中给出了图片的原图、缩略图、所在网页以及所在网页中的相关文本。

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    500款各领域机器学习数据集,总有一个是你要找的

    dataju.cnDatajuwebdatasetInstanceDetail116Retailrocket 商品评论和推荐数据http:dataju.cnDatajuwebdatasetInstanceDetail97医疗健康体时大脑核磁共振影像数据 类动作 Microsoft Research Action 类动作数据 http:dataju.cnDatajuwebdatasetInstanceDetail144UCF50 Action Kinect Interaction 肢体动作数据 http:dataju.cnDatajuwebdatasetInstanceDetail246目标检测 UCSD Pedestrian 行数据 ++ 体追踪数据http:dataju.cnDatajuwebdatasetInstanceDetail152密集Crowd Counting 高密度群图像 http:dataju.cnDatajuwebdatasetInstanceDetail156Crowd 其中收集了包括、动、建筑、机械、风景、运动等类,总数高达2,836,535张图片。对于每张图片,数据集中给出了图片的原图、缩略图、所在网页以及所在网页中的相关文本。

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    AutoML取代工调参,刷榜三大权威数据集

    近年来,行技术在业内得到了越来越多的关注,CVPR投稿中关于ReID的研究逐年增多。随着行技术的日渐成熟,其巨大的应用值和市场潜力得到了越来越多的关注。杀手级觉应用即将面世? 何为行?行(Person Re-identification也称行,简称为ReID,是利用计算机觉技术判断图像或者序列中是否存在定行的技术。 基于序列的ReID方法 跟基于单张图像的方法相比,最主要的不同点是不仅考虑了图像的内容信息,还考虑了帧与帧之间的运动信息。?如果这些方法与相结合,将会产生更大的应用值。 然而,在监控中,由于相机分辨率和拍摄角度的缘故,通常无法得到高质量的脸图片。当失效的情况下,ReID就成为了一个非常重要的技术手段。 由于ReID需要从不同摄像机拍摄的图像或中找出同一个,而这些摄像机所覆盖的范围彼此并不重叠,导致缺乏连贯的信息,而且不同画面中的姿态、行为甚至外观(比如戴上帽子、脱下外套)会发生较大变化,不同时间

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    认知联网的应用场景争夺战:从最传统的产业寻找核心突破

    近年来,为了提高水资源的管理能力和水环境的治理水平,水行业投资建设了越来越多的采集系统,但信息的监处理还依赖工,工作量大、实效性差,信息遗漏风险高,系统的投资回报率很低,无法发挥系统应有的投资值 事实上,为了提高水资源的管理能力和水环境的治理水平,水行业投资建设了越来越多的采集系统,但信息的监处理还依赖工,工作量大、实效性差,信息遗漏风险高,系统的投资回报率很低,无法发挥系统应有的投资值 结合IBM基于云的联网平台,江河瑞通推出的认知图像和语音智能交互解决方案,可以让图像产品对图像进行缺陷征分类学习,并自然水体及相关内容,图片的准确率能高达95%以上。 产品有望在河长制、防洪减灾、海洋水环境保护等多个领域落地,有效解决站点多、利用值低等问题。 借助这一解决方案,江河瑞通的图像产品能够对图像进行征分类学习,同时可扩展算法和图像数据集,以满足对河流和水体全方位的和分析,能够自然水体及相关内容,图片的准确率能高达95%以上

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    从试用到使用:计算机觉产业新一轮发展的起步年

    计算机觉从学术上分类,包括图像处理、模式与图像、事件分析、场景理解等众多图像相关的技术学科,以及计算机、信号处理、理学、数学、生学等多个基础学科,且随着工智能技术的演进还在不断发展。 结构化解析技术实现了、机动车、非机动车和行为的解析,其中的基本征包括面部、性、年龄、身高、发饰、衣着、帽子、包、口罩、伞等;机动车的基本征包括车牌、车标、颜色、车型车系、车贴、驾驶座员、 车饰、车窗等;非机动车的征包括车型、颜色、非机动车牌、乘车等;行为的基本征包括绊线入侵、穿越围栏、区域入侵、徘徊检测、品遗留、品搬移、快速奔跑、打架斗殴、员聚集等。 道路拥堵治理也是当前城市道路管理的痛点之一,工智能技术可以发挥巨大的值,在管理区域内的每个摄像机可以中的、车的行为,即时分析违章,还能获取到道路实时通行的流、车流、密度等数据,依靠大量摄像机数据联动 此外,现在在、文字、行为、肢体等各个领域都有非常丰富的应用出现,工智能已经融入到们的生活、出行等各个方面,比如刷脸支付、拍摄翻译、动植分类、体感游戏等等。

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    早报:AI才需求集中于一线城市,七成从业者月薪过万

    2、未来5年生市场增速14%,2020年全球市场规模将达250亿美元据平安证券发布的《工智能图像专题报告》中指出,未来5年内生市场增速为14%,2020年全球市场规模将达250亿美元。 纵观2020年生市场,指纹130亿的市场规模占了整个市场的大半江山,这得益于前几年指纹技术的普及,最常见的就是指纹打卡、解锁等场景的应用。但目前生技术目前仍处于初级阶段。 尤其是2016年下半年,1∶N结构化等计算机觉相关技术在安防领域的实战场景中突破工业化红线,敲响了计算机觉行业市场大规模爆发的前奏。 对道路卡口、车站、地铁站、机场等地方的监控进行智能分析,检测出动态中的脸与黑名单库中的影像记录做实时比对,比对成功则立即报警推送给警务员处置。 第四,商品领域拓宽信息边界,连接与商品。键入关键词,搜索引擎可连接与信息,大幅提升类获取信息、搜集知的效率,为世界创造巨大值。

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    AI涉及哪些技术?多场景应用让监控更智能

    image.png二、AI分析涉及哪些技术分析是一项具有挑战性的工作,在处理中将逐帧读取,并且对于每一帧,将执行图像处理以便从该帧中提取征。 我们可以将处理为五个关键任务的混合:1、体检测(Object Detection)它是一种计算机觉形式,可以图像或中的对象并找到它们。 可以使用这种和定位的方法计算场景中的品,并确定和标注它们的确切位置。2、(Object Recognition)是一种计算机觉形式,用于图片或中的体。 深度学习和机器学习算法的主要结果是。就类似当类看图像或看电影时,我们可以快速发现和甄、事、场景等信息。 目前,旗下产品融合服务平台EasyCVR已经实现脸检测、流量统计、车辆检测、车牌等AI智能技术的研发,并广泛应用在交通、流、安防、消防等场景中。

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