引言 驾驶证识别 OCR 技术的发展使得驾驶证信息的自动化处理成为可能。...本文将介绍驾驶证识别OCR的算法原理，并提供了一些示例代码以便接入OCR API。通过学习这些知识，你将能够理解驾驶证识别OCR的工作原理，并在自己的应用中应用这一技术。...一、技术原理 驾驶证识别OCR（Optical Character Recognition）是一种利用计算机视觉和模式识别技术，将驾驶证上的文字信息转换为可编辑或可搜索的文本的技术。...下面是驾驶证识别OCR的一般技术原理： 二、算法介绍 在驾驶证识别OCR中，可能用到的算法包括文字检测算法和文字识别算法。...应用：在驾驶证识别OCR中，SVM可以用于字符的分类，将字符识别为相应的标识。 这些算法只是驾驶证识别OCR中的一部分，实际应用可能会结合多种算法和技术，以提高准确性和鲁棒性。
这也意味着对驾驶证的需求越来越大。驾驶证作为一种特殊的身份证明，对于车主和交警来说都是非常重要的。然而，由于驾驶证上的信息是以文字形式呈现的，人工识别成本高且容易出错。...为了解决这个问题，挖数据平台推出了驾驶证识别API，为我们的业务保驾护航。首先，让我们来了解一下挖数据平台的驾驶证识别API的特点。...也就是说，我们只需要将驾驶证的正本图片传输给API，它就能够自动识别出上述9个字段的信息，大大提高了工作效率和准确性。接下来，让我们来看一下如何使用挖数据平台的驾驶证识别API。...最后，我们通过解析返回的JSON格式结果，得到识别的结果，并打印出来。以上就是使用挖数据平台的驾驶证识别API的一般步骤和代码示例。...通过使用该API，我们可以轻松地将驾驶证上的信息提取出来，从而降低了人工识别的成本和错误率，提高了工作效率。无论是车主还是交警，都可以从中受益。因此，驾驶证识别API为我们的业务保驾护航。
由于汽车操作有驾驶技术门槛，所以对于用户注册更为严格，他需要绑定用户身份证，驾驶证等证件信息，如果是一项一项在APP中手工录入，非常的浪费时间和精力，用户使用体验就很差，可能就会流失很多资源。...yibo行驶证识别API接口开发方便，提供SDK开发包，适用于Android和iOS平台。...并且APP集成不方便的客户还可以将行驶证识别技术部署在识别服务器上，支持Linux 32/64位操作系统、Windows 32位/64位操作系统。...用户部署在服务器上，APP即可直接调用驾驶证识别服务，识别驾驶证信息....在共享汽车APP中集成身份证识别、驾驶证识别SDK后，用户使用app就可以通过扫一扫直接识别身份证，驾驶证上的信息，直接快速录入身份证、驾驶证上的信息，大大节约了时间成本，给客户良好的产品使用体验。
引言驾驶证识别 OCR 技术的发展使得驾驶证信息的自动化处理成为可能。...本文将介绍驾驶证识别OCR的算法原理，并提供了一些示例代码以便接入OCR API。通过学习这些知识，你将能够理解驾驶证识别OCR的工作原理，并在自己的应用中应用这一技术。...技术原理驾驶证识别OCR（Optical Character Recognition）是一种利用计算机视觉和模式识别技术，将驾驶证上的文字信息转换为可编辑或可搜索的文本的技术。...下面是驾驶证识别OCR的一般技术原理：图片 相关算法介绍在驾驶证识别OCR中，可能用到的算法包括文字检测算法和文字识别算法。以下是一些常用的算法及其简要介绍：1....应用：在驾驶证识别OCR中，SVM可以用于字符的分类，将字符识别为相应的标识。这些算法只是驾驶证识别OCR中的一部分，实际应用可能会结合多种算法和技术，以提高准确性和鲁棒性。
它在以人为中心的重识别，人工分析中有广泛的应用。尽管近十年取得了巨大的进展，但人脸检测仍然具有挑战性，尤其是在恶劣光照条件下的图像。...例如，增强有噪声图像的平滑操作可能会破坏对检测至关重要的特征可识别性。这表明增强和检测组件之间的紧密集成，并指出了端到端“增强检测”解决方案。...计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架，我们这次改革不同点就是，我们要着重”研究“。...Sparse R-CNN：稀疏框架，端到端的目标检测（附源码） 利用TRansformer进行端到端的目标检测及跟踪（附源代码） 细粒度特征提取和定位用于目标检测（附论文下载） 特别小的目标检测识别
人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时，人们佩戴的传感器（智能手表、手环、专用设备等）就会产生信号。...人类活动识别有各种各样的应用，从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和移动传感器。...在本文中，我们使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...在本文中，我将使用LSTM (Long - term Memory)和CNN (Convolutional Neural Network)来识别下面的人类活动： 下楼 上楼 跑步 坐着 站立 步行 概述...机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务，而我们这里需要做的是端到端的学习，简化了启发式手动提取特征的操作。
来源：DeepHub IMBA本文约3400字，建议阅读10+分钟本文带你使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时，人们佩戴的传感器（智能手表、手环、专用设备等）就会产生信号。...人类活动识别有各种各样的应用，从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和移动传感器。...在本文中，我们使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务，而我们这里需要做的是端到端的学习，简化了启发式手动提取特征的操作。
1.1 初始化 1.2 识别CVImageBufferRef中的身份证信息 1.2 获取当前帧数据 1.4 用法 2.1 获取银行卡号字符信息 2.2 字符解析 2.3 根据卡并规则获取银行名称 2.4...识别银行卡信息(imageBuffer内容的识别 2.5 处理帧的扫描 2.6 用法 4.1 exbankcard.o does not contain bitcode 4.2 Undefined...CSDN下载demo源码https://download.csdn.net/download/u011018979/19359759 2、原理：自定义相机采集银行卡图片，调用SDK/API进行OCTR识别...I、经典案例：识别身份证号码 应用场景：实名认证、银行卡绑定、信用卡网申 ?...= 0) { NSLog(@"初始化失败：ret=%d", ret); } 1.2 识别CVImageBufferRef中的身份证信息
Web 前端：用户通过 Web 页面来参与活动，同时 Web 前端也会收集用于人机识别验证的用户交互行为数据。...对于活动 Web 页面来说，加入的风控服务主要为了做人机识别验证。在人机识别验证的专业领域上，我们可以先看看业界实践，比如Google 是怎么做的。...而在活动场景中引入人机识别验证，如果只是简单粗暴地增加验证码，或者只是像 reCAPTCHA 那样增加点击“我不是机器人”的验证，都会牺牲用户体验，降低用户参加活动的积极性。...挑战一：根据用户使用场景来定制人机识别验证算法 先来分析一下用户的使用场景，正常用户参与活动的步骤是用户进入活动页面后，会有短暂的停留，然后点击按钮参与活动。...通过上述的人机识别验证的组合方案，可以大幅提升活动 Web 页面的安全性。在活动 Web 页面应作为一个标准化的安全防范流程，除了美团，像淘宝和天猫也有类似的流程。
请点击蓝字 关注我们 继上次官方公众号宣布DNSPod平台接入大量个性化尾缀之后，阿D在后台不断地收到建议消息，大部分小伙伴还是希望搞个域名转入的活动。 这不！...本次活动，平台所有支持转入的域名后缀都可以参与 。 特别ps. 不做新老用户区分，见者有份 ，但是数量有所限制，所以有域名转入想法的伙伴们可别观望太久哟，直接戳以下链接 ↓ 领取代金券。...并且阿D悄悄告诉你，老板特别说明，下次活动力度大不大要看这次活动反响好不好 。
后端 ActivityController.java @PreAuthorize("hasPermission('tienchin:activity:remove')") @Log(title = "活动管理...return toAjax(iActivityService.deleteActivityByIds(activityIds)); } IActivityService.java /** * 删除活动...* * @param activityIds 活动Ids * @return int 删除结果 * @author BNTang * @since 2023/09/22 01:37:35
return getDataTable(iActivityService.selectActivityList(activityVO)); } IActivityService.java /** * 查询活动列表...* * @param activityVO 活动信息 * @return {@code List} */ List selectActivityList...ActivityServiceImpl.java @Override public List selectActivityList(ActivityVO activityVO) { // 将超过当前时间的活动状态设置为禁用...expireActivity(); return activityMapper.selectActivityList(activityVO); } ActivityMapper.java /** * 查询活动列表...* * @param activityVO 活动信息 * @return {@code List} */ List selectActivityList
我们实现的人类活动识别模型可以识别超过400类活动，其中准确率在78.4-94.5%之间（取决于任务类别）。 比如，活动类别的可包括： 1....ImageNet在图像识别上的进度已经使深度学习在活动识别方面趋于成功（在视频方向），在这篇教程中，我们会利用OpenCV进行深度学习的活动识别（照片源自Hara等人的论文） 我们用于人类活动识别的模型来自于...利用OpenCV的人类活动识别实现 让我们开始使用OpenCV来完成人类活动识别实现。...接下来，我们将会加载并初始化人类活动识别模型： 第27行利用OpenCV的DNN模块来读取PyTorch中预训练的人类活动识别模型。...用平均移动队列所生成的人类活动识别标签对当前帧图像进行注释和显示。 一旦按下q键，程序将会退出。 人类活动识别在实际应用中的结果 让我们看看人类活动识别在实际应用中的结果。
ActivityController /** * 导出活动列表 */ @PreAuthorize("hasPermission('tienchin:activity:export')") @Log...ActivityVO> util = new ExcelUtil(ActivityVO.class); util.exportExcel(response, activityVOList, "活动数据...}) @Excel(name = "活动ID") private Integer activityId; /** * 活动名称 */ @NotBlank(message = "{activity.name.notBlank...20, message = "{activity.name.size}", groups = {EditGroup.class, CreateGroup.class}) @Excel(name = "活动名称...}", groups = {EditGroup.class, CreateGroup.class}) @Excel(name = "活动类型", readConverterExp = "1=折扣券,2=
return AjaxResult.success(iChannelService.getById(channelId)); } ActivityController.java /** * 根据活动...ID查询一个具体的活动信息 * * @param activityId 活动ID * @return {@link AjaxResult} */ @PreAuthorize("hasPermission...AjaxResult.success(iActivityService.getActivityById(activityId)); } IActivityService.java /** * 根据活动...ID查询一个具体的活动信息 * * @param activityId 活动ID * @return {@link ActivityVO} */ ActivityVO getActivityById
修改字典 修改活动状态字典，将之前的数据键值为 0 的数据标签内容改为 过期： 更改下数据库的描述，禁用改为过期： ALTER TABLE `tienchin_activity` MODIFY COLUMN...`activity_status` int NULL DEFAULT NULL COMMENT '活动状态，0.表示过期、1.表示正常' AFTER `activity_type`; Activity.../** * 活动状态，0.表示过期、1.表示正常 */ private Integer activityStatus; ActivityServiceImpl 编写一个将超过当前时间的活动状态设置为禁用...@Override public List selectActivityList() { // 将超过当前时间的活动状态设置为禁用 expireActivity(...() { UpdateWrapper uw = new UpdateWrapper(); // 将原本状态为正常的活动状态为1，并且 endTime 小于当前时间的活动状态设置为过期
import request from '@/utils/request' /** * 查询活动列表 * @param query 查询条件参数 * @returns {*} 查询结果 */...request({ url: '/tienchin/activity/channel/list', method: 'get' }) } /** * 查询活动详细...* @param activityId 活动ID * @returns {*} 查询结果 */ export function getInfo(activityId) { return...request({ url: '/tienchin/activity/' + activityId, method: 'get' }) } // 查询活动详细..."更新成功" : "更新失败"); } ValidationMessages.properties 添加一个活动id不能为空的校验信息： activity.id.notnull=活动ID不能为空 ActivityVO
"添加成功" : "添加失败"); } IActivityService /** * 添加活动 * * @param activityVO 活动信息 * @return 结果 */ int addActivity...1 : 0; } ValidationMessages.properties # 活动管理 activity.name.notBlank=活动名称不能为空 activity.name.size=活动名称最大长度为...20个字符 activity.channelId.notnull=渠道ID不能为空 activity.info.notBlank=活动简介不能为空 activity.info.size=活动简介最多为255...个字符 activity.type.notnull=活动类型不能为空 activity.status.max=活动状态最大值为1 activity.status.min=活动状态最小值为0 activity.discount.max...activity.endTime.notnull=活动结束时间不能为空 ActivityVO /** * 活动名称 */ @NotBlank(message = "{activity.name.notBlank
channel.channelId" /> <el-form-item label="<em>活动</em>状态...value="dict.value" /> <el-table-column label="<em>活动</em>类型...activityInfo: [{required: true, message: "活动简介不能为空", trigger: "blur"}], activityType: [{required:...$modal.confirm('是否确认删除活动编号为"' + activityIds + '"的数据项？').
后端 ActivityVO /** * @author BNTang * @version 1.0 * @description 活动管理VO * @since 2023-23-05 **/...public class ActivityVO extends BaseEntity { /** * 活动ID */ private Integer activityId...; /** * 活动名称 */ private String activityName; /** * 渠道ID */ private...Integer channelId; /** * 渠道名称 */ private String channelName; /** * 活动简介...activityType; /** * 活动状态，0.表示禁用、1.表示正常 */ private Integer activityStatus; /*
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