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专业影视生产与互联网音视频 近年来,专业影视生产领域同其它传统行业一样受着工作模式互联网化的影响,同时越来越多的专业影视领域的技术也在下放到消费级领域,虽然同为一个大音视频领域下,但种种技术的发展并不在相同的方向上,mediatrack...本次分享将分为三个部分:第一部分介绍影视行业与互联网音视频因应用场景差异产生的标准异同;第二部分介绍mediatrack在介入影视行业的dailies与审阅等环节中遇到的问题与解决方案;第三部分介绍我们对未来互联网赋能影视生产云端化制作的展望...影视生产与互联网音视频的标准异同:从编码到元数据 2. dailies与后期审阅,mediatrack如何服务专业影视生产 3.

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    腾讯PAG动画组件技术,8K内容生产和传输应用实践,xR虚拟拍摄技术探索,影视生产与互联网音视频

    音视频解决方案专家 近年来,专业影视生产领域同其它传统行业一样受着工作模式互联网化的影响,同时越来越多的专业影视领域的技术也在下放到消费级领域,虽然同为一个大音视频领域下,但种种技术的发展并不在相同的方向上,mediatrack...作为目标成为云时代音视频生产协作平台的发展过程中碰到了许多两个领域相交叉相碰撞的环节 本次分享将分为三个部分:第一部分介绍影视行业与互联网音视频因应用场景差异产生的标准异同;第二部分介绍mediatrack...影视生产与互联网音视频的标准异同:从编码到元数据 2. dailies与后期审阅,mediatrack如何服务专业影视生产 3.

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    人脸检测——笑脸检测

    前边已经详细介绍过人脸检测,其实检测类都可以归属于同一类,毕竟换汤不换药!...无论是人脸检测还是笑脸检测,又或者是opencv3以后版本加入的猫脸检测都是一个原理,用的是detectMultiScale函数,其具体使用参考公众号历史文章中的人脸检测(一)——基于单文档的应用台程序即可...~ 笑脸检测用的还是那个函数(还是熟悉的味道!)...这里主要分两步来说: 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测 其具体程序如下,可以实现对图片的检测,也可以调用摄像头对采集到的实时图像进行检测,需要完整项目的后台回复关键词...“笑脸检测”即可~ 关键部分程序如下: ?

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    【目标检测】SSD目标检测

    场景文字识别 目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧,让计算机找出其中所有目标的位置,并给出每个目标的具体类别。对于人类来说,目标检测是一个非常简单的任务。...【目标检测】 SSD目标检测 |1....概述 SSD全称:Single Shot MultiBox Detector,是目标检测领域较新且效果较好的检测算法之一[1],有着检测速度快且检测精度高的特点。...SSD原理 SSD使用一个卷积神经网络实现“端到端”的检测:输入为原始图像,输出为检测结果,无需借助外部工具或流程进行特征提取、候选框生成等。...共包含4个字段,以tab分割,第一个字段是检测图像路径,第二字段为检测矩形框内类别,第三个字段是置信度,第四个字段是4个坐标值(以空格分割)。

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    EV代码签名证书

    为了增强软件的安全性和可信度,EV代码签名证书(Extended Validation Code Signing Certificate)成为了一种具有最高级别保障的关键工具。...它结合了代码完整性验证和全面的身份认证,通过数字签名技术确保软件的完整性和安全性,并提供对软件发布者真实身份的最高级别认可。...使用EV代码签名证书的软件能够通过多个操作系统和平台的安全检查,提供最高级别的软件安全性。EV代码签名证书通过在软件中展示具有特定组织名称的数字签名,明确传达了我们所信任的正规软件发布者。...数字签名使得任何对软件进行非法修改的尝试都会被立即检测到,并被用户系统识别为无法信任的软件,从而有效地防止恶意软件的传播和潜在的攻击风险。

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    cvpr目标检测_目标检测指标

    特征金字塔(Feature pyramids)是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组件。但是最近的深度学习目标检测器已经避免了金字塔表示,部分原因是它们是计算和内存密集型的。...(b) 最近的检测系统选择仅使用单尺度特征来加快检测速度。 © 另一种方法是重用由 ConvNet 计算的金字塔特征层次结构,就好像它是一个特征化的图像金字塔一样。...在 HOG 和 SIFT 之前,使用 ConvNets [38, 32] 进行人脸检测的早期工作计算了图像金字塔上的浅层网络,以跨尺度检测人脸。 深度卷积网络目标检测器。...OverFeat 采用了类似于早期神经网络人脸检测器的策略,将 ConvNet 用作图像金字塔上的滑动窗口检测器。...然而,多尺度检测仍然表现更好,尤其是对于小物体。 使用多层的方法。最近的一些方法通过在 ConvNet 中使用不同的层来改进检测和分割。

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    就绪检测&存活检测---实验

    检查探针---就绪检测 readinessProbe-httpget 创建资源清单 [root@k8s-master ~]# vim read.yaml apiVersion: v1 kind: Pod...Running 0 2m36s yzapp-pod 1/1 Running 19 19h 检查探针---三种存活检测...periodSeconds: 3 意思就是容器创建后会创建一个文件 /tmp/live,然后休眠60秒,然后删除这个文件,然后再休眠6分钟 在创建容器后的一分钟内文件是存在的,然后一分钟后文件删除了,我们检测不到了这个文件...5 timeoutSeconds: 1 tcpSocket: port: 8080 periodSeconds: 3 5秒以后开始检测...,检测时候发起连接我们的8080端口,但是端口肯定是不通的,然后一秒以后自己知道是失败了,然后重启Pod 创建Pod资源 [root@k8s-master ~]# kubectl create -f liveness-tcp.yaml

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    基于 Mtcnn(人脸检测)+Hopenet(姿态检测)+Laplacian(模糊度检测) 的人脸检测服务

    写在前面 工作原因,顺便整理 博文内容为一个 人脸检测服务分享 以打包 Docker 镜像,可以直接使用 服务目前仅支持 http 方式 该检测器主要适用低质量人脸图片识别 理解不足小伙伴帮忙指正,多交流...最终,O-Net提供了最终的人脸检测结果和人脸关键点的位置信息。 影响因子(原始图像的比例跨度)(scale_factor): MTCNN 使用了图像金字塔来检测不同尺度的人脸。...通过对图像进行 缩放,可以检测到不同大小的人脸。影响因子是指图像金字塔中的 缩放因子,控制了不同尺度之间的跨度。较小的影响因子会导致 更多的金字塔层级,可以检测到 更小的人脸,但会增加计算时间。...较大的影响因子可以 加快检测速度,但可能会错过 较小的人脸。因此,选择合适的影响因子是在准确度和速度之间进行权衡的关键。...较小的最小面容参数可以检测到更小的人脸,但可能会增加 虚警(错误接受)的机会。较大的最小面容参数可以 减少虚警,但可能会漏检一些较小的人脸。

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    OpenCV检测篇(二):笑脸检测

    前言 由于本文与上一篇OpenCV检测篇(一):猫脸检测具有知识上的连贯性,所以建议没读过前一篇的先去阅读一下前一篇,前面讲过的内容这里会省略掉。...笑脸检测 其实也没什么可省略的,因为跟在opencv中,无论是人脸检测、人眼检测、猫脸检测、行人检测等等,套路都是一样的。正所谓: 自古深情留不住,总是套路得人心。...前一篇猫脸检测中已经提到过这个函数,这里就不再详细赘述。...这里只说一下笑脸检测的流程,显然也都是套路: 1.加载人脸检测器进行人脸检测 2 加载笑脸检测器进行笑脸检测 检测的时候用的都是同一个函数,也即上述detectMultiScale()函数。...这里需要注意的一点是: 笑脸检测是在人脸检测之后得到的人脸区域中进行的。我猜它用到的算法很可能是检测人的嘴角的姿态,因为笑脸检测最后的输出结果就是框住了人上扬的嘴角。

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    OpenCV检测篇(一):猫脸检测

    猫脸检测 喵星人真的是要统治世界了。不然为什么OpenCV自带的检测器中除了人脸检测、行人检测这些意料之中就应该存在的检测器之外,还悄悄多出了猫脸检测器呢。...今天我们就来试一下这个猫脸检测到底 是什么样的?基于OpenCV的猫脸检测十分简单。用Python的话只有区区20行代码。...——检测对象的最小尺寸 5.maxSize——检测对象的最大尺寸 代码 按照惯例,注释齐全,无需多说。...下,人脸检测、行人检测、人眼检测等都是同样的道理,同样的流程。...只需要把最开始相应的检测器换掉,然后按照实际情况调节detectMultiScale()的参数即可。比如以下是人脸检测的效果:

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    【CCD图像检测】1:图像检测概述

    对于这样涉及机器视觉的系统,图像检测显得尤为重要。本文将主要围绕CCD图像检测这一话题进行讨论。     智能汽车竞赛规则要求寻迹小车自主识别跑道,并能识别起跑线,在规则下能尽快跑完全程。...而对外部信息的提取和小车运动参数的设定都极大的依赖于小车的“眼睛”——CCD图像检测系统。...对于检测系统而言,主要就是将外部对我们有用的信息给提取出来,然后再交付MCU进行计算和控制,提取出控制所依赖的一些数据,来调节小车运行参数。...但是CCD摄像头基本上没有这种情况,而且在北京科技大学奥运场馆内举行的全国总决赛时,各大参赛队员绝大多数使用的是CCD检测方式,可见这是趋势。 1.1.3功耗。...对于MCU而言,可以轻易对跳变信号进行检测,故能对视频信号的时序进行正确判断。

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