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​智能门锁哪家?被动不如主动

例如在开锁方式上,国内市场在短时间内就完成从“密码锁”到“指纹锁”的趋势迭代,大大提升了体验效率;而后,针对复杂场景开门痛点的“人脸识别技术”又迅速走上台前,进一步加速了从2D到3D的场景迭代。...像前不久海尔智能3D人脸可视猫眼锁SV30首发上市,其中的AI 3D人脸识别相比较2D及传统3D技术更安全也更快捷,所搭载的主动式探测雷达,更是能做到人到门前就能自动识别开锁。...可以说,指纹锁时代让智能门锁真正走出与传统机械锁不同的路径,而人脸识别技术的应用,才终于完成智能门锁从0到1的交互革新。 因此,构建智能门锁交互差异化成为品牌的技术护城河。...像海尔智能门锁SV30就将身高、视角、光线等要素全都囊括,做到1.2~2m身高范围的轻松识别,成人不用弯腰,小孩不用垫脚,老人也不用担心指纹磨损。

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五、帧图像人体识别

一、初始化人体识别功能人体识别能力调用前需要初始化(可多次初始化),插件的具有双人体识别引擎,默认不指定引擎将自动选择最优引擎,也可指定引擎,识别引擎的差别请参考集成文档。...humanDetection.getVe());return;}uni.showModal({content: `初始化失败,详细信息:${err.message}`,showCancel: false});}});二、调用人体识别功能...= wx.createCameraContext();const listener = context.onCameraFrame((frame) => {//frame.data图像数组将用于后续的人体识别...frame.data)};humanDetection.detectionAsync(image).then(human=>{console.log(human);});});listener.start();三、人体识别结果...173.8384814716242, "y": 90.09307140499885, "width": 178.8348059356508, "height": 391.79380389245745 }}四、识别结果旋转矫正获得人体识别结果后

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基于 Openpose 实现人体动作识别

人体姿态识别作为行为监测重要参考依据在视频捕捉、计算机图形学等领域得到了广泛应用。...其中传统的人体姿态识别方法有RMPE模型和Mask R-CNN模型,它们都是采用自顶向下的检测方法,而Openpose作为姿态识别的经典项目是采用的自底向上的检测方法,主要应用于行为监测、姿态纠正、动作分类...在多人目标姿态识别方面,历史上常见的方法有通过自顶而下的候选关键点查找并结合空间联系优化算法匹配人物以及通过建立部分亲和字段的方法实现关键点检测到人体骨架连接等等。...在此次的模型中通过调用轻量级的openpose模型进行人体姿态识别,其主要的方法是通过openpose获取人体各个骨骼关键点位置,然后通过欧氏距离进行匹配两个骨骼来具体检测到每一个人,对于常见检测中骨骼关键点的缺失可以通过上一帧的骨骼信息进行填充...1.1 Openpose环境的构建 openpose是依赖于卷积神经网络和监督学习实现人体姿态评估算法,其主要的优点在于适用于多人二维且较为精准和迅速的识别开源模型。

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行为识别——基于骨架提取人体关键点估计的行为识别

大家,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 行为识别——骨架提取/人体关键点估计 我们可以通过深度学习,检测到一个人,但是那个人在做什么我们不知道。...那我们要怎么得到人体的骨架呢。 人体姿态估计的算法已经出了好几年了,现在都已经在研究3D姿态了。 我这里就找了几个2D人体关键点估计的算法,然后讲讲他们在做行为识别会出现的一些问题。...准确度方面也比openpose。...Mobilepose mobilePose就是用轻量级网络来识别人体关键点,而且大部分都是单人姿态估计。...然后说下提取骨架后,行为识别的方法。以前做的时候想了很多方法,当然也研究了很多论文和博客,能够做个总结。 基于单帧图像的骨架: 人体骨架的数据,(坐标点或者向量)进行训练。

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人体行为识别人体姿态估计AI算法模型介绍及场景应用

人体行为识别检测上,AI智能分析网关V4可支持:吸烟检测/打手机检测/玩手机检测离岗检测/睡岗检测摔倒检测区域入侵/越界检测/周界入侵区域未停留/区域徘徊在场景应用上,AI智能分析网关V4涉及到人体行为识别的算法可以应用在以下场景和领域中...2)园区/社区/校园/楼宇:自动识别人员的入侵行为及危险行为,提高周界安全防范水平。...Action Recognition Models:一系列针对动作识别任务的深度学习模型,可以识别和分类人体的各种行为。...PyCoral Action Recognition:使用谷歌的Coral加速器实现的动作识别模型,可以在边缘设备上实现实时的行为检测。...DensePose:Facebook开源的人体姿势和密集姿态估计模型,可以对人体的姿势和姿态进行更精细的检测和分析。这些模型和工具提供了丰富的功能和灵活性,可以用于不同领域和应用场景中的行为检测任务。

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基于LSTM-CNN的人体活动识别

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。

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基于LSTM-CNN的人体活动识别

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。

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做网站懒得备案 海外云服务器哪家

我们怎样才能知道云服务器哪家?尤其是做国外业务的企业,怎样才能买到便宜又好用的海外服务器?又会话多少时间纠结海外服务器哪个?   ...国外做的的云服务器厂商有亚马逊AWS、微软、谷歌,确实好用,不过贵!...在购买海外服务器之前,很多人想要知道海外服务器是购买海外供应商的还是国内供应商的?...当然,想要知道海外服务器到底是国内的供应商还是国外的供应商,首先要根据自身企业的需求,去选择匹配服务器,既能实用,又能节省更多资源!...腾讯云服务器性价比非常高,海外服务器供应商选择国内的,首选腾讯云服务器。

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做网站懒得备案 海外云服务器哪家

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应用性能监控哪家质量 产品常见功能有哪些

大家当然希望能够拥有更加稳定和安全的网络环境,即使发现一些技术上的问题,找到有效的解决方法,那么就需要应用性能监控了,而应用性能监控哪家质量自然也成为关键性疑问了。...哪家质量更好 应用性能监控哪家质量?当一家企业想要选购和配置应用性能监控系统的时候,一般都会考虑这个问题,产品的品质往往决定了日常使用的体验感和满意度。...常见的功能有哪些 应用性能监控哪家质量?相信大家在体验一段时间后就可以得出结论了,很多的企业用户也变聪明了,选择先试用然后再购买。...分别是系统自动识别公司业务,对应用程序进行跟踪,可智能的识别和定位到故障所在,快速做出诊断,让企业可以发现系统性能的瓶颈,从而加快了系统优化的进程。...以上就是关于应用性能监控哪家质量的相关介绍,通过监控产品,可以实现端对端的事务跟踪,能够把复杂数据可视化,所以还是很有必要配备的。

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应用性能监控找哪家 监控系统应该怎么选

因为产品的优势很明显,所以应用性能监控找哪家也成了现在很多企业在纠结的问题,大家都希望一次性选好经济实惠又好用的。...找哪家更好 说起应用性能监控找哪家,其实只有在使用了之后才有发言权,当前有很多知名的品牌商都在从事应用性能监控系统的开发和产品提升,相信在未来会愈加普及,和带来更好的使用感受。...如果企业当前要部署提醒,那么可以通过多考察和对比的来选择出到底哪家,不过要先建立在适合企业需求的基础上,毕竟每个企业用户的系统不同,对产品的要求也有差异,可以先试用一下。...监控系统怎么选 应用性能监控找哪家?...以上就是关于应用性能监控找哪家的相关介绍,有越来越多的企业用户都开始对此类产品感兴趣了,到底应该怎么选择确实需要下一番功夫。

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人脸识别哪家强?四种API对比

本文授权转载自公众号:论智 编者按:有关人脸识别的项目我们已经介绍了很多了,那么哪种人脸识别的API最好?...人脸识别究竟如何工作? 深入分析之前,首先让我们探究一下人脸识别的工作原理。...Viola-Jones的人脸识别 2001年,Paul Viola和Michael Jone开始了计算机视觉的革命,当时的人脸识别技术并不成熟,识别准确度较低,速度也很慢。...直到提出了Viola-Jones人脸识别框架后,不仅成功率大大提高,而且还能实施进行人脸识别。 自从上世纪90年代开展了各项人脸识别、目标识别挑战赛,这类技术得到了迅猛发展。...误报率 虽然我的数据集很小(只有33张照片),但是有两张图没有模型识别出人脸。 ? 亚马逊和谷歌都只识别出了上图中纹身中的头像,而微软识别失败。只有IBM正确识别到了前面吉他手的人脸。恭喜IBM!

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