本文旨在展示如何通过以下步骤使用TensorFlow的对象检测API训练实时视频对象检测器并将其快速嵌入到自己的移动应用中： 搭建开发环境 准备图像和元数据 模型配置和训练 将训练后的模型转换为TensorFlow...（可选）要在Tensorflow对象检测API代码基础之上进行进一步的工作，请检出model_main.py并model_lib.py作为起点。 现在，需要安装其余的依赖项。...模型配置和训练 下载预训练的模型 正如在开始时提到的，将使用预先训练的模型，而不是从头开始设计模型，检测模型动物园收集了广泛使用的预先训练的模型的列表。...，该模型针对移动设备性能进行了优化，同时降低了模型推断的复杂性（同时牺牲了一些模型性能）。...转换为TensorFlow Lite 拥有经过训练/部分受训练的模型后，要为移动设备部署模型，首先需要使用TensorFlow Lite将模型转换为针对移动和嵌入式设备进行了优化的轻量级版本。
将指针移动到窗口栏旁边的圆圈上，显示窗口的关闭按钮。将光标移动到窗口的一个角落，以将窗口栏变为调整大小控件。 tips:应用程序不能控制窗口在空间中的位置。...视图闭包中的代码为球体创建一个RealityKit实体，在球体表面应用纹理，并将球体添加到视图的内容中。...由于创建实体的成本相对较高，因此视图只运行一次创建代码。当您想要更新实体的状态时，请更改视图的状态并使用update闭包将这些更改应用于内容。...将一个InputTargetComponent附加到实体或它的父实体上。 向支持交互的RealityKit实体添加碰撞形状。...如果省略这些组件，视图就不会检测到与实体的交互。
现在，开发人员可以看到UI在组装，测试和优化代码时的外观和行为的自动实时预览。在图形设计和编写代码之间流畅移动的能力使UI开发更加有趣且高效，并使软件开发人员和UI设计人员能够更紧密地协作。...增强现实体验 ARKit 3将人置于AR的中心。 借助动作捕捉，开发人员可以将人们的动作集成到他们的应用程序中，通过人物遮挡，AR内容将自然地显示在人们面前或后面，以实现更加身临其境的AR体验。...它还具有动画、物理和空间音频功能，开发人员可以使用新的RealityKit Swift API利用RealityKit的功能。...用Mac和iPad版本的应用程序，用户也将享受每个平台的独特功能，包括使用Mac的键盘、鼠标、触摸板和独特的Touch Bar功能时的精度和速度。...具有不同数据集的多模型训练可以与对象检测，活动和声音分类等新类型的模型一起使用。
具体地，已经进行的大多数研究仅专注于二维物体检测。这意味着围绕检测到的对象绘制的边界框仅是二维的。...为了解决这个问题，Google AI发布了MediaPipe Objectron，这是一种用于日常对象的移动实时3D对象检测管道，该管道还可以检测2D图像中的对象。...用最简单的话说，这家技术巨头已经开发出一种方法，可以用作日常生活中使用的对象的移动实时3D对象检测管道。...Google已发布了一个端到端的演示移动应用程序，以鼓励研究人员（或任何有创新想法的人！）使用此技术进行实验和原型设计。 毕竟，最好的主意可以来自任何地方。...对于所有有兴趣改善设备上机器学习和增强现实体验的开发人员来说，这一进展都值得关注。
在Swift 5中Apple发布了大量基于SIMD改进的API，并且新的RealityKit，我们操作虚拟物体的位置、角度，都需要通过simd库来进行了。...比如 RealityKit中的 Entity--> HasTransform，操作position就需要是SIMD3类型： 所以使用RealityKit，我们必须先熟悉下simd库： import simd...以“加法”为例 SISD的CPU对加法指令译码后，执行部件先访问内存，取得第一个操作数；之后再一次访问内存，取得第二个操作数；随后才能进行求和运算。...SISD特点是一个接着一个进行 而在SIMD型的CPU中，指令译码后几个执行部件同时访问内存，一次性获得所有操作数进行运算。...比如计算矩阵， 一次就可运算完。 这样的话，应用于模拟2D图形的3D透视时，需要计算透视变换矩阵，就可以快速又方便地完成啦。
在移动设备上对人体姿势、人脸关键点和手部追踪的实时同步感知，可以实现各种有趣的应用，如健身和运动分析、手势控制和手语识别、增强现实效果等。...当包含所有三个组件时，MediaPipe Holistic 为突破性的 540 多个关键点（33 个姿势、21 个手部和 468个人脸关键点）提供了统一的拓扑结构，并在移动设备上实现了近乎实时的性能！...Pipeline and Quality MediaPipe Holistic pipelines 集成了姿势、面部和手部组件的独立模型，每个组件都针对其特定领域进行了优化，每个组件的推断输入图不同。...MediaPipe Holistic 首先通过 BlazePose 的姿势检测器和后续的关键点模型来估计人的姿势。...用户可以对屏幕上的物体进行操作，坐在沙发上用虚拟键盘打字，还可以指向或触摸特定的面部区域（例如，静音或关闭摄像头）。
OpenGL ES是一套非常底层但使用非常广泛的C语言API，专为移动设备定制，可在不同的手机系统或浏览器上使用，渲染效果非常好。...iOS快速预览——QuickLook QuickLook官方文档 QuickLookThumbnailing官方文档 81、RealityKit RealityKit 是iOS 13 +...官方文档 84、SceneKit 在前面说RealityKit框架的时候有提过这个框架，还是那句话它和RealityKit还有ARKit都是处理AR方面的内容的，你了解其中一个的时候回自然的了解到别的框架...同时，它也支持对证书和Keychain密钥进行保存，是用户敏感数据的安全仓库。 关于它官方文档最后面一个注意点说的挺明确的，内容如下: ?...像面部检测、矩阵码/条形码检测等等，具体的可以在官方文档里面看到或者下面的文章都是可以看到的。
一、背景分析 智能分析摄像机是基于深度学习处理平台的智能行为分析产品，支持多目标人脸检测、物体分析识别、行人及动作分析、交通工具检测及车辆信息分析等功能。...但这种情况下，普通的监控摄像头还需要进行实时的视频监控，也就是还需要搭配一套流媒体服务器，进行视频流的接入与分发，这个成本及运营商都比较重，是否可以将智能分析监控摄像头与传统安防摄像头接入同一套流媒体服务器...，同步进行实时视频、分析数据的聚合，出入口仅需要一套流媒体服务器。...image.png 三、配置流程 第一步：移动侦测启用、启用动态侦测、灵敏度拉满 image.png 第二步：设置移动侦测的布防时间 image.png 第三步：移动侦测-联动方式设置，选择常规联动...平台端也会根据设备的报警信息进行视频的截取，获取到报警时刻的视频截图。
image.png 近期，有用户向TSINGSEE青犀视频提出，是否可以基于EasyGBS平台的告警查询功能，新增以下需求： 1）无异常情况下，EasyGBS平台不进行录像，只通过监控屏幕人工选择查看...3）报警时平台弹出告警提示信息，并自动播放报警视频。如果多点报警，则自动集中到中间分屏。 4）报警记录要求。报警时，报警图片、报警录像要有记录，需对应报警时间的记录，以供查阅。 5）自主监测设备。...image.png 由于用户暂无自己的系统，因此TSINGSEE青犀视频研发团队可为该用户对EasyGBS系统进行定制开发。...当基于现场、行业有特殊需求时，定制化内容的优势就显而易见。 国标GB28181协议视频平台EasyGBS凭借优秀的技术架构和服务优势，可定制、可扩展、可集成、跨平台。
苹果在发布自己的这款 Vision Pro 混合现实头显时，打出了“欢迎来到空间计算时代”的标语。公司 CEO 库克将其描述为“一种将现实世界与数字世界无缝融合，借此实现增强现实的新型计算机。”...例如，系统知晓用户在 3D 空间中眼睛和手部的位置，并将手势作为触控事件进行传递。此外，系统会在检测到注视时在视图上呈现悬停效果，但不会直接与用户所查看的当前应用进行通信。”...Xcode 是苹果的集成开发环境（IDE），带有 Vision Pro 模拟器和增强的“Instruments”性能分析工具（其中包括新的 RealityKit Trace 模板）。...3D 内容的构建框架则是 ARKit 和 RealityKit，它们负责处理跟踪、渲染、物理、动画、空间音频等元素。...Tilander 继续解释道，“在引导完成后，大家会在 SwiftUI 中看到初始应用，其中包含您所熟悉的按钮，还有由 RealityKit 渲染的 3D 对象。”
用户通过使用该滤镜进行自拍并在社交媒体上发布，体验新鲜与乐趣的同时，分享行为也为品牌带来了一定的传播。...ARKit具有计算机视觉追踪功能，并允许iOS设备判断自己在空间中的位置，以检测用于叠加虚拟对象的平面。随着对AR研究的深入，苹果在WWDC 2019大会上又带来了全新的ARKit 3.0.。...ARKit 3.0.之所以能实现人物遮挡与动作捕捉技术，幕后功臣是同样新加入的RealityKit与Reality Composer。...RealityKit旨在AR影像能以更自然、无缝形式与真实场景影像结合，而不会出现过往边缘不自然，甚至无法贴和的问题。...从本质上讲，ARCore 在做两件事：在移动设备移动时跟踪它的位置和构建自己对现实世界的理解。
RoomPlan 使用由 ARKit 提供支持的复杂机器学习算法来检测墙壁、窗户、开口、门、壁炉、沙发、桌子和橱柜等房间定义对象。...如果使用 RealityKit，则会自动对图像进行进一步处理以用作背景：缩放以匹配 2532 像素的屏幕宽度，并裁剪以匹配显示纵横比。...对于 2D 骨架：新增两个新关节的跟踪能力：左耳和右耳；改进了整体姿势检测。...还介绍了使用 ARKit、RealityKit 和 Object Capture 时的最佳实践。 要做好对象捕获，有几点需要注意： 选择具有正确特征的对象： 物体表面要有足够的纹理。...在拍完照片后，下一步就是将照片复制到 Mac 上使用 Object Capture API 处理它们。
我们所能做的就是告诉系统可以与哪些元素交互，并且系统将负责检测用户是否做出了影响这些元素的任何手势。...因此，我们无法“智能地”对悬停状态或按需点击做出反应：任何可悬停或可点击的内容都需要作为一个 RealityKit 实体存在于场景中。...我们也不能乐观地假设这款头显的性能非常之高，足够处理数千个实体而不出问题。 像我这样的工程师在面临“痛苦地重写一个主要软件”的前景时很容易做出一厢情愿的想法。我的意思是我总是会过分乐观。...用户界面系统 我深入研究了 3D 数学、实体和变换，在解决诸如“为什么熊猫出生时屁股朝向用户而不是正面？”等深刻的线性代数问题时，偶尔会被 Swift 的难题困住。...另一个有趣的问题是：移动、旋转和缩放很容易，但如何删除不想要的东西呢？
该专利的细节显示了检测环境光并对其采取行动的可能过程。 “动态环境照明控制”专利 而“全景光场捕捉、处理和显示”专利，则透露出未来苹果设备可能会配备可以捕获光线方向的摄像头。...“全景光场捕捉、处理和显示”专利 不仅如此，苹果还申请了一项“基站”专利，该基站可以为生成的VR/AR内容提供处理能力，支持用户与内容进行6DoF交互。...其中包括《RealityKit 2》、《Object Capture》以及《AR Maps》等。《RealityKit》是一款为AR打造的3D渲染、物理核空间音频引擎。...专利研发正在稳步进行中。 丰富AR内容 为未来AR眼镜打基础 除了硬件及专利上的消息，Facebook其实在软件方面有更多新的动态。...Multipeer API是基于Spark AR推出的，而Spark AR已经持续成为世界上规模最大的移动端AR平台，目前已经拥有来自190个国家的60万以上AR创作者，在Instagram和Facebook
有限状态机允许对象在内部状态发生改变时改变它的行为，对象看起来好像修改了它的类 实现：将一个个具体的状态类抽象出来 经典案例：玩家行动器 案例中玩家行动包括：待机、移动、跳跃、冲刺、爬墙等 而这么多状态我们再进一步将其分为...")]//移动速度 public float movementVelocity = 10f; } 创建完PlayerData脚本后，我们右键 -> 数据 -> 玩家状态设计 public class...，由于要写的是2D项目，所以需要检测玩家做左右移动旋转玩家方向，回到Playe实体类中 public class Player : MonoBehaviour { /// ...，下蹲时待机，它们与玩家的待机和移动状态可以互相切换 首先玩家下蹲，需要控制它的碰撞体与他的图片相等，可以在动画中更改，但那样并不好用。...0的方法，然后还要有一个头顶检测，防止玩家在下蹲进入狭窄空间时松开下蹲键后起立。
项目允许对实体(如屏幕、视图或操作)进行分组，这些实体在功能上属于一起，并可以进行版本控制 项目由各种类型的“模块”组成，这些模块进一步对上述实体进行分组。...从项目到实体管理器：移动时如果不选择目的项目时，将移出所在项目，只移动所选实体版本，其他版本不移动，链接到Flexpart的界面无法移动，需要先取消链接或者删除Flexpart后才能移动 从实体管理器到项目修订...如果您移动一个非活动实体，而该实体正在被其他非活动实体使用，则所有实体的状态(不仅仅是被移动的实体)将更改为正在进行的设计。...在生成向导中可以选择跳过依赖检测(特别是如果您刚刚使用“检测更改”Detect Change)、仅对修改和添加的实体、或所有实体执行检测。...1 发现更改Detect Changes:和刷新类似，但是可以检测跟多的变更（如状态变更、删除、增加、引用、项依赖）和缺失项，在生成包前，系统自动会进行“变更检测” 6.最佳实践 1、项目结构：项目的概念是开发迭代方法的完美解决方案
为网络中的实体行为构建基线，再根据基线检测用户或实体偏离“正常”模式的高风险操作，从而检测网络中的安全短板或疑似攻击行为，帮助企业降低内部威胁风险。...例如当员工因为误点钓鱼网站、简单口令被破解等导致丢失登录帐号密码，或设备存在安全漏洞被入侵者控制，从而导致黑客利用漏洞对内网进行一系列的横向渗透活动时。...UEBA可以记录、分析此类帐号异常情况，并根据该帐号的可疑行为进行分析后及时告警；同时可以对终端用户或实体访问敏感数据的情况进行分析，在企业发生信息泄露事件之前及时发现威胁、消除风险。...，以发生时间先后关系串联起来，做持续的用户与实体异常行为检测； 第四，基于规则构建了全面的高频横向移动规则，将用户从登录到登出的全部风险行为关联起来，实现精确描述恶意威胁横向移动场景； 第五，通过规则分析引擎...、画像检测引擎、机器学习检测引擎，支持多种类型的检测问题； 第六，构建用户实体画像系统，存储丰富的数据指标，帮助安全运维人员快速研判风险。
UEBA旨在解决内部设备或账号被控之后，对风险的检测和监控问题。它主张从账号和设备的风险行为出发，通过对内网横向移动的检测，最终达到及早防范数据泄露的效果。...02 六大产品优势，打造内部威胁告警利器 UEBA用户实体行为分析，集中关注账号异常、设备异常、横向移动和数据安全四个安全场景，自建规则分析引擎、画像检测引擎、机器学习检测引擎对全网海量安全告警数据进行快速分析...2）需要依赖用户和实体行为习惯进行检测的场景，例如“异常时间登录”、“访问不常用的资源”、“不常用的认证方式”等，可以通过画像检测引擎，降低漏报和误报。...当员工因误点钓鱼网站、简单口令被破解等原因导致丢失登录帐号密码，或设备因存在安全漏洞被入侵者控制，从而导致攻击者可能利用已控制设备对内网进行一系列的横向渗透活动时。...甚至有入侵者在较短时间内大量访问敏感信息,触发告警时,腾讯安全UEBA也能在被入侵企业尚未发生严重信息泄露事件之前，对终端用户或实体访问敏感数据的情况进行分析，及时发现威胁，消除风险。
研究人员通过追踪视频中奶牛背部、头部的关键点，根据提取相关特征指标进行分析，从而检测出跛行程度。...姿态分析算法 研究人员将 Mask-RNN（实体分割算法）中的一部分进行自研后，构建了一个姿态分析算法来对每头奶牛进行姿态估计。...跟踪算法 以上步骤中，从将视频分解成组成帧到对每张图像进行关键点标注再到应用 Mask-RNN 来进行姿态分析，都是基于单一的静止图像，因此，试验还需要对奶牛随着时间移动过程进行分析。...三重交叉验证时验证损失和标准偏差可视化图 总之，研究人员提出，与现有检测奶牛跛行系统相比，本研究成果有以下几个显著优势： * 能够同时对多头奶牛进行检测。...—— 完 ——
Android 9 中有一项功能是 Smart Linkify，这是一种新的 API，可在文本中检测到某些类型的实体时添加可点击链接。...文字特征 目前为止，我们已经对 Smart Linkify 在一串文本中定位和分类实体对象的方式进行了综述。 在这里，我们还将详细介绍如何处理文本并将其提供给网络。...假设在输入文本中的实体对象候选者，网络的任务是确定该实体对象是否有效，然后对其进行分类。 为此，网络需要知道实体对象周围的上下文（除了实体本身的文本字符串）。...使之有效运行 我们必须使用许多附加技术来培训网络并进行实际的移动部署： 将嵌入矩阵量化为 8 位。 我们发现，通过将嵌入矩阵值量化为 8 位整数，我们可以在不影响性能的情况下将模型的大小减小近4倍。...这教导分类网络更精确地面对实体跨度。 如果不这样做，不管跨度如何，网络将只是一个检测器，用来检测输入中的某个地方是否有电话号码，仅此而已。
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