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智能监控人体行为分析

智能监控人体行为分析系统借助计算机视觉分析+边缘计算技术,利用现场已有的摄像头对监控画面中人员行为进行实时分析预警抓拍,智能监控人体行为分析系统能够分析和鉴别基本上姿态,包含“抽烟识别”,“跌倒监测”,...传统视频监控系统是事情发生之后查看视频,而智能监控人体行为分析系统警报系统实现了同步预警信息信息的作用,使后台监控系统智能化。...智能监控人体行为分析实时监测视频监控画面中视频流人员行为数据,智能监控人体行为分析存在四个维度:时间、行为、地点与状态。...智能监控人体行为分析可以借助现场监控摄像头对现场监控画面范围内的行为及状态进行全天候不间断实时分析,如区域入侵、攀高识别、人员异常徘徊识别、打架斗殴识别、人数超员识别等。

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Python调用腾讯云人体分析实现识别行人

人体分析 腾讯云神图·人体分析(Body Analysis)基于腾讯优图领先的人体分析算法,提供人像分割、人体检测、行人重识别(ReID)等服务。...image.png Python调用腾讯云人体分析实现识别行人 过程分析:先上连接大家看一下腾讯的产品 腾讯云的人体分析网址 1.工具 腾讯云的API需要调用的是网上的图片,返回的结果是一串稍微复杂的信息...2.问题 python要画图只能对本地文件画图,而腾讯云的人体分析API需要的是线上的图片(即链接),所以这里我就把线上的图片下载下来放在本地,然后python就可以画图了,所以其实是同一张图。...解决办法:可以先找好图,然后调用腾讯云的对象存储接口将图片保存在云端,同时这个接口提供获取云端图片连接的函数,调用函数获取所有图片链接,这样人体分析的API就可以用了,而PYTHON可以用本地的文件画图就可以了...(可以参照我上一篇文章,把图片上传到对象存储的桶里) 3.步骤总结: 调用腾讯云人体分析API->对返回的数据进行处理并存储->用Python的第三方库画图,框出行人。

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11.11 | 移动推送BIES云数仓Doris智能数据分析,19.9元秒杀,首单2.5折起,大数据爆品速抢!

11.11云上盛惠 多款大数据产品年终钜惠 移动推送、商业智能分析BI 智能数据分析、Elasticsearch Service 云数据仓库for Apache Doris 首月秒杀 19.9元、新客首购...教你4招 玩转11.11 01 爆品秒杀 新客首月19.9元尝鲜 “移动推送、Elasticsearch Service、云数据仓库for Apache Doris”新客户首月秒杀仅19.9元!...单产品每日仅限20名客户购买,拼手速啦! 02 新客首单特惠 首单福利 快薅羊毛 专为产品新客户打造的首单专属福利,单产品每人限购1个。...已参与首单活动的新客户想重复购买?全都满足你!此模块新老客户均可购买!...100%中奖率 11.11活动会场订单额累计满200元、1000元、5000元,均可获得1次抽奖机会,总计3次机会,中奖率100% 速抢 扫码立即参与活动↓ 轻松处理海量数据 11.11云上盛惠

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数据分析:精准提高商品购买数量和单价

这个案例就是通过分析一家销售超市的销售情况,试图根据顾客的购买情况来帮助其优化营销方案和提升客户满意度。...二、分析思路和商业理解 这个案例中,根据顾客购买商品的情况,分析商品购买之间的关联,为超市布局和促销方案提供建议。...三、数据准备 从超市结账记录数据库中,提取了某天会员购买记录数据,以此数据作为分析,试图对顾客的购买习惯进行分析,从而得到商品之间的潜在联系。 ? 数据说明 ?...数据预览 从上图中可以看到,超市对顾客购买商品的记录信息是按照每个顾客购买的商品条目来记录数据的。为了进行关联分析,需要对这种数据结构进行调整。...针对顾客的购买习惯进行图像分析,观测商品之间的购买联系,为了更好呈现效果,这里使用"网络图" 来分析事件同时出现的潜在关联,如下图所示: ?

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用 PowerBI 交叉购买分析实现购物车推荐算法

介绍 交叉购买分析,有时也叫购物车分析,一般用于判断同时购买某几种产品组合的用户偏好,以便向用户推荐产品。在PowerBI中当然也可以完成类似的分析。...那么,购买A类产品同时购买B类产品的客户数为: 这里分成两步完成计算,首先先计算买过A类产品的客户(集合),然后用该集合作为筛选器参数来计算购买过B类产品的客户数。...AB类客户的占比时,是相对于购买A类产品的客户来计算呢,还是相对于购买B类产品的客户来计算。...分析分析时,这里采用了散点图来进行,散点图是PowerBI可以将多个指标同时进行分析的视觉对象,我们考察: 注意这里的三点: 同时购买AB类别的客户数占B客户数的占比达50.7%。...推广 本例从简单的场景出发,解释了交叉购买分析的原理,这个原理首先可以直接应用于分析购买某种特定产品后可能的推荐算法。

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云上11.11|腾讯云大数据产品双11盛惠 爆品首单1折起大回馈

11.11云上盛惠 多款大数据产品特惠专场 腾讯云BI、 Elasticsearch Service、 流计算 Oceanus、腾讯云数据仓库 TCHouse-D、移动推送、数据湖计算 DLC 首月秒杀...2.Elasticsearch Service:基于开源引擎打造的云端全托管 ELK 服务,助您轻松管理和运维集群,高效构建日志分析、运维监控、信息检索、数据分析等业务。...教你四招 玩转11.11 01 爆品秒杀 新客首月1元起尝鲜 腾讯云BI新客户首月秒杀仅1元!Elasticsearch Service、移动推送1折起秒杀!...已参与首单活动的新客户想重复购买?全都满足你!此模块新老客户均可购买!...Elasticsearch Service 6折起 腾讯云数据仓库TCHouse-D 5.3折起 流计算Oceanus 6.5折起 数据湖DLC 5.3折起 速抢 扫码立即参与活动↓ 轻松处理海量数据 11.11

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京东何晓冬、梅涛入选IEEE Fellow | 强大AI能力落地 助推行业发展

基于京东AI NeuHub平台的情感分析能力,大促期间消费者共计得到超百万次来自智能客服的贴心抚慰。...梅涛博士在多媒体分析和计算机视觉领域发表论文200余篇,先后11次荣获最佳论文奖,并拥有50余项美国和国际专利。...2018年6月11日,京东AI研究院计算机视觉与多媒体实验室荣获计算机视觉领域顶级会议CVPR 2018 “Look Into Peron” 国际竞赛单人和多人人体姿态估计两个竞赛单元的冠军,以及单人人体姿态解析竞赛单元的亚军...11.11当天京东拍照购订单金额是去年11月11日的7倍;11.11期间,京东拍照购入口日均订单金额是去年同期的5.3倍。...以京东人工智能开放平台NeuHub为例,在今年11.11大促期间,平台上图像审核、情感分析、语音识别等人工智能技术接口实现对集团内部业务支持,累计调用量达到148.7亿次以上。

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数据分析案例:是什么决定你的购买决策

以下是市场调查问卷分析的案例,品牌休闲服购买因素分析,将高速我们是什么决定购买。 ? 【调查问卷 问题】 在购买品牌休闲服时,您最重视的三个因素?...”为例进行分析: 【1】影响购买的第一因素在不同时间段下的变化 ?...,对服务和舒适程度略有下降,可见,服饰质量、流行程度、价格是否实惠是目标消费者非常在意的,影响购买决策的因素。...还可以考虑饼图的表达方式,如果用单一饼图,势必在一个大饼上划分了10个小块,表达效果下降,因此,最好采用复式饼图,将主要影响因素放置于左侧,其他因素放置于右侧,符合饼图视觉效果较好,能很大程度吸引读者的眼球,对读图,读分析报告有一定的帮助...如下图所示,品质、款式、舒适程度三个因素对购买决策的累计贡献率达到80%,价格对于购买也产生一定的影响,这四个因素是影响消费者购买决策的主要因素。

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粉丝购买力达普通用户4倍,京东如何调动粉丝热情?

京东11.11期间,500多家店铺粉丝数突破百万大关。作为拉近品牌与粉丝关系、帮助品牌盘活私域流量的营销利器,粉丝运营工具的持续精进,助推着京东11.11品牌最大增量场的落地。...数据显示,11.11期间,由店铺粉丝带来的成交额占据了京东商家总销售的30%。其中,粉丝成交额占比提升幅度超过100%的店铺多达3.5万家。 今年11.11期间,京东累计产生数百个亿级品牌。...在这场全民购物狂欢中,粉丝也表现出非同一般的购买力,人均成交额到普通用户人均成交额的约4倍。...耳机届的“领头羊”Bose,就在11.11期间获益颇丰。...2.png 11月7日店铺宠粉日,Bose店铺使用粉丝push结合粉丝运营中心,对于店铺粉丝及潜在粉丝进行分析、圈选,并通过人群分层工具,通过标签定位、人群分层、精准触达大步骤助力商家精准化营销,最终累计触达有效粉丝

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【学习】服装调研报告之1:使用及购买习惯数据分析

在服装市场调研中,最基础的一项工作就是了解消费者使用及购买的习惯,例如,他们购买服装,是看中质量、品牌还是觉得价格实惠,他们习惯于在节假日购买还是有促销活动时购买,准确把握这些消费行为习惯,可以指导具体的市场运营规划...整体来看,休闲服饰的购买率普遍在九成左右,一线城市和二、三线城市之间并没有明显的差别。休闲服饰的购买普及率普遍高于运动服饰等其他服饰的购买率。 2、购买考虑因素 ?...3、购买时间 ? (图3 休闲服饰购买时间) 从休闲服饰购买时间来看,66%消费者选择在促销打折的时候购买休闲服饰,而有51%的消费者是在换季打折的时候购买,选择在这两个时间购买休闲服饰会更加合算。...大型连锁超市会设置一些休闲服饰品牌的专柜,也有42%的消费者会选择在逛超市的时候购买休闲服饰。网络购买服饰已经成为一种潮流,有43%的消费者会选择在网上购买休闲服饰。 5、购买频率 ?...(图6 休闲服饰购买价格) 从休闲服饰的购买价格来看,全国有41%受访者选择购买100至200元的休闲服饰产品,35%的受访者选择购买200至300元的服饰产品。

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天蝎座性福指数最低-肥皂与手纸:神奇的电商大数据分析

这个故事讲述了零售行业的购物篮分析技术的重要性,数据技术对于零售业格外重要,今天的电商大数据技术如出一辙。 ?...在京东的这份数据里,性福指数分析占据了很大篇幅,可见京东技术部门单身男青年比例很高,他们的性福数据比其他数据要详细和精确的多,茶饮数据只有一页,而奶产品数据没有透露。 ?...京东的数据分析人员应该提供更长时间的数据,万一朝阳区青年时双十一前买了很多盒备用也说不准,身在朝阳区,对京东的这个数据结果表示不服! ?...(身为朝阳区居民,表示很不淡定) 单身贵族的性福指数高于结婚人群,这难道是因为11.11是光棍的节日的缘故吗?如果是自力更生进行磨枪,购买成人用品数量应该下降,难道是炮友密集吗?...电商大数据分析带来的惊喜和忧虑 性福指数让人血脉贲张,但是,生存大于享乐,从行业的角度,京东11.11大数据报告也有一些非常有价值的数据结果。

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肥皂与手纸:神奇的电商大数据分析

这个故事讲述了零售行业的购物篮分析技术的重要性,数据技术对于零售业格外重要,今天的电商大数据技术如出一辙。...在京东的这份数据里,性福指数分析占据了很大篇幅,可见京东技术部门单身男青年比例很高,他们的性福数据比其他数据要详细和精确的多,茶饮数据只有一页,而奶产品数据没有透露。 ?...京东的数据分析人员应该提供更长时间的数据,万一朝阳区青年时双十一前买了很多盒备用也说不准,身在朝阳区,对京东的这个数据结果表示不服! ?...(身为朝阳区居民,表示很不淡定) 单身贵族的性福指数高于结婚人群,这难道是因为11.11是光棍的节日的缘故吗?如果是自力更生进行磨枪,购买成人用品数量应该下降,难道是炮友密集吗?...电商大数据分析带来的惊喜和忧虑 性福指数让人血脉贲张,但是,生存大于享乐,从行业的角度,京东11.11大数据报告也有一些非常有价值的数据结果。

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云上11.11 | 腾讯移动推送,1.1折秒杀,首单2.5折起,复购2.8折起,速抢!

腾讯移动推送 快速/安全/稳定的移动消息推送服务 助力企业高效触达用户,挖掘数据潜力 是提升用户活跃/留存的必备神器 11.11特惠专场!...教你三招 玩转11.11 01 爆品秒杀 新客首月19.9元尝鲜 新客户首月秒杀尝鲜仅88元! 02 新客首单优惠 首单福利 快薅羊毛 专为产品新客户打造的专属福利,首单2.5折起,每人限购1个。...已参与首单活动的新客户想重复购买?都可以!新老客户不限,2.8折起!购买的服务时长越长,优惠力度越大。...速抢 扫码立即参与活动↓ 轻松高效触达用户 11.11移动推送会场 文创/电商/游戏/金融行业都在用 日推送超500亿,用户促活超easy 关注腾讯云大数据公众号 邀您探索数据的无限可能 点击阅读原文,

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AI每日看点 | 吉利收购飞行汽车公司;传华为暂停向高通支付专利费;高通拒绝博通收购邀约

京东方面表示,在“11.11全球好物节”期间,京东商城累计下单金额突破了1271亿元,同比增长超过50%,累计售出商品7.35亿件。净利润创新高,也让我们见到了一个更自信的京东。...亚马逊中国云服务被A股公司收购 A股上市公司光环新网(300383)发布公告称,公司将以不超过人民币 20 亿元向亚马逊通技术服务(北京)有限公司 (简称“亚马逊”)购买基于亚马逊云技术的云服务相关的特定经营性资产...(包括但不限于服务器等 IT 设备),购买资产所用资金两公司将通过自筹资金、银行贷款或其他融资方式解决,付款方式为分期付款。...Sennotech 是一家专注于人体数据采集及深度挖掘的公司,利用人的步态数据分析人的健康和行为。...Sennotech 最大的特点就是将过去只能存在于大型医院的人体数据采集设备,让小型的服务机构,甚至于个人家庭也能用起来。Sennotech 的核心也在于云端算法模型。 来源:创业邦

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Python可以被用来做哪些神奇好玩的事情

剁手党们决定将积攒了半个月甚至1个月的物品,在11.11当天全部买入,那么怎样才能买到最实惠的商品呢?毫无疑问,用Python呀!...确定商品类别后,用Python爬出各大购物网站的商品销量、购买数以及折扣信息,就可以及时发现性价比高的了。...图5 人工智能世界名画之人体效果 这个程序代码是可以下载的,有基于Python深度学习库DeepPy的实现版本,有基于Python深度学习库TensorFlow的实现版本,有基于Python深度学习库Caffe...人生苦短,我用Python 近日,全球知名的机器学习竞赛平台Kaggle的《2017数据科学与机器学习行业现状调查》显示,Python已成为数据科学家最常用的语言,也是最常用的数据分析工具。

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