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场景文字识别场景文字识别

场景文字识别是在图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等情况下,将图像信息转化为文字序列的过程,可认为是一种特别的翻译过程:将图像输入翻译为自然语言输出。 场景图像文字识别技术的发展也促进了一些新型应用的产生,如通过自动识别路牌中的文字帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。 在场景文字识别任务中,我们介绍如何将基于CNN的图像特征提取和基于RNN的序列翻译技术结合,免除人工定义特征,避免字符分割,使用自动学习到的图像特征,完成端到端地无约束字符定位和识别。 本例将演示如何用 PaddlePaddle 完成 场景文字识别 (STR, Scene Text Recognition) 。 任务如下图所示,给定一张场景图片,STR 需要从中识别出对应的文字"keep"。 ? 图 1. 输入数据示例 "keep" |2.

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AI资讯】从识别到还原,人工智能应用场景再扩展

然而,出于某些考虑,美国几乎所有人工智能研究领域最知名的大型科技公司都不会将他们的任何工作投稿给Nature人工智能板块。 (via The next web) 03 AI与法:AI帮助律师起草法律文件 法律文件具有固定格式,可重复利用内容比例很大。 作为一家由客户自助办理业务的智慧银行,该银行通过运用人脸识别、触控交互、感应跟踪、语音识别、VR虚拟现实体验和数字阅读等新技术、新设备,为客户提供有趣而智慧的金融服务。 (via 重庆日报) 02 AI“安检员”:0.7秒可识别89类违禁品 中国航天科工集团三院35近期研发出人工智能处理器的新型安检仪。 (via 智能时代)

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    浅析TSINGSEE智能视频分析网关的AI识别技术及应用场景

    3)AI驱动视频监控应用领域的拓展 目前在视频监控领域应用较为广泛的AI技术例如:智能检测与分析技术(如人脸检测与识别、物体识别、行为识别、目标追踪等)、图像及视频处理技术(视频图像处理、视频结构化等) 在场景上,视频监控的应用范围也逐步扩展,从之前的安防逐渐拓展到交通、旅游、金融、司法、教育、生产制造、城市管理、环保等等更多领域,例如生产车间的质检智能检测、旅游景区客流分析、城市管理中的AI人脸检测、 二、视频智能分析涉及的技术 1)物体检测(Object Detection) 可以识别图像或视频中的对象并找到它们。物体识别可以使用这种识别和定位的方法计算场景中的物品,并确定和标注它们的确切位置。 EasyNVR智能视频分析网关,内嵌神经网络加速引擎,支持4G,WIFI无线传输,可广泛应用于安防监控、智能分析、通行核验等场景 1、技术特点 1)AI深度学习算法:基于AI深度学习的视频结构化分析,可对实时视频中人 2、场景示例 示例1:在明厨亮灶场景中的AI识别技术应用 1)人脸检测/识别 可实现多人脸检测与抓拍、人脸比对检索、人脸库管理等。

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    场景智能推送

    摘要 本次分享的主题是场景智能推送以及大数据相关的实践。 ? 个推推送 个推是一家大数据服务商,提供开发者服务、精准营销和数据咨询等服务。 一、场景智能推送 大家平时接收到的推送一般是“群推”,但是更多时候APP在运营过程中,每一条推送的内容都是含有主题和分类的,这样的推送如果用群推的方式反而很容易给大家带来打扰。 第一个阶段是基础推送,第二个阶段是智能推送,第三个阶段叫做应景推送,也就是今天讲的场景化推送。 这几点是场景推送必须具备的基础特征。 场景化实现的三要素 冷数据画像:性别、兴趣、常驻地、职业、收入和年龄段等相对稳定的数据画像。 热数据场景:当前地点、打开的应用等场景化明显的、稍纵即逝的营销机会。 二、应景推送系统 智能场景推送系统需要具备几个功能:实时识别用户场景、支持人群筛选、高可用高并发的推送、通知APP开发者的能力。

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    Unity 接入百度AI - 通用物体和场景识别

    接口介绍: 可识别超过10万类常见物体和场景,接口返回大类及细分类的名称,并支持获取识别结果对应的百科信息;还可使用EasyDL定制训练平台,定制识别分类标签。 创建应用: 在产品服务中搜索图像识别,创建应用,获取AppID、APIKey、SecretKey信息: 查阅官方文档,以下是通用物体和场景识别接口返回数据参数详情: 定义数据结构 : using System; ///

    /// 通用物体和场景识别 /// [Serializable] public class AdvancedGeneralRecognition /// public AdvancedGeneralRecognitionResult[] result; } /// /// 通用物体和场景识别结果 const string apiKey = ""; private const string secretKey = ""; /// /// 通用物体和场景识别

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    内置AI算法的智能分析网关,如何将智能识别技术应用到生活场景中?

    基于AI的视频智能分析是视频监控行业讨论较多的话题之一,在应用上,通过部署深度学习算法可以对视频流进行实时分析,包括物体检测、物体识别、目标跟踪、行为识别等。 人工智能技术已经越来越多地融入到视频监控领域中,尤其是在安防监控中,比如人脸识别、人脸检测、车牌识别、行为分析技术等等。 深度学习技术还可用于实时检测周边的入侵事件并识别目标的位置。这种基于人工智能的自动化监测周界入侵安防监控系统,可以有效地覆盖大型监控区域的安保工作场景。 通过结合AI、物联网、云计算、大数据等技术,可对视频监控场景中的人、车、物进行抓拍、检测与识别,对异常情况进行智能提醒和通知,满足基于视频服务的数据感知、智能检测、智能分析、智能告警等需求。 未来,TSINGSEE青犀视频将提供更多基于AI算法的视频智能分析行业解决方案,解决实际业务中的痛点和难点,加速AI技术的赋能和场景落地。

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    浅析AI智能检测与车牌识别技术在停车场管理场景中的应用

    云服务端:接收设备端的视频流,通过AI识别车牌,计算相应的停车时间;实时更新空闲车位信息,推送到用户APP;对违规长期占用泊位现象进行抓拍取证,并电话/短信提醒车主。 三、经验总结EasyCVR集视频监控与AI人脸识别、车牌识别于一体的综合管理平台,兼容性强、开放度高,提供视频接入、采集、AI智能检测、处理、分发等服务。 图片EasyCVR视频融合平台具备的车牌识别功能,基于车牌定位、车牌字符分割和OCR识别算法,快速提取图像中的车牌并输出结果。 通过对停车场内的情况进行AI检测与抓拍,对异常情况进行智能提醒和通知,对空闲车位实时更新,提高车位的利用率。 相对于传统取卡入场,车牌识别通行免停车、免开窗,提升了用户体验,降低了停车场IC卡片遗失耗损的成本,提升了车主的通行效率。

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    场景文字识别技术,过滤黄赌毒

    引言 OCR技术,通俗来讲就是从图像中检测并识别字符的一种方法,它是模式识别乃至人工智能领域最经典的研究方向之一。 在工业界,OCR技术更多关注于特定场景下的规范化文档识别,例如身份证识别,银行卡识别,病例识别,名片识别等。 关键步骤之深度字符识别引擎:在传统字符识别引擎的基础上,OCR+团队针对场景文字的复杂性,开发了基于深度学习架构的字符识别引擎。 同时我们也将文字识别技术扩展到更多领域,例如自动翻译,推荐引擎等,为行业发展做出贡献。 最后,我们想说,也许当下我们正站在人类发展的转折点,这个转折点可能就源于人工智能。 在人工智能领域,我们将在图像方向,不断坚守自我,深耕细作,踏实前行。

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    OpenVINO场景文字检测与识别

    点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 OpenVINO系列文章见文末-推荐阅读 概述 OpenVINO提供的场景文字检测模型准确率是非常的高,完全可以达到实用级别,其实OpenVINO还提供了另外一个场景文字识别的模型 ,总体使用下来的感觉是没有场景文字检测那么靠谱,而且只支持英文字母与数字识别,不支持中文,不得不说是一个小小遗憾,但是对比较干净的文档图像,它的识别准确率还是相当的高,速度也比较快,基本上都在毫秒基本出结果 模型介绍 文本识别(OCR)模型采用的网络架构为基础网络+双向LSTM,其中基础网络选择的是VGG16,字母识别是非大小写敏感的,26个字母+10个数字总计36个字符。其网络结构类似如下: ? OCR识别输出 - 效果二 ? 总结: 发现对特定的应用场景,特别是一些文档化的图像,这个模型识别还比较准确,对很多其它的应用场景,比如身份证、各种卡号识别,发现误识别率很高,现如这些场景需要专项训练的模型! ? ?

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    智能时代的场景革命

    从华为P20的拍照功能说起 华为P20系列手机,在拍照功能里,和其他相机一样,分了很多场景,什么人像,夜景,大光圈,食品等。这样可以根据不同的场景,选择不同的技术参数,优化算法。 手机内置的拍照程序出现了夜景、人像、微距、延时等场景的选择,而更加丰富细分的拍照APP也出现了,比如以美图秀秀,美颜相机为代表的人像APP,比如以名片识别,文档扫描为核心功能的APP,比如以专门拍摄延时和风景的 而在人工智能技术出现的今天,在图片识别技术的应用基础上,一个拍照入口,通过识别拍摄对象的类型,后台调用不同的算法模型去进行不同的处理,减少用户的操作行为,更好地给用户以一致的体验。 传统的业务场景之间是割裂的,是独立的,从业务流程到技术实现都是固化在应用中的,无法在场景中进行切换,而伴随着人工智能技术的深化应用,用户场景可以被自动的识别和切换,凯哥把前者叫做孤岛式场景,后者是融合式场景 让我们来畅想一下,智能时代的搜索引擎,一个极简的输入框或者语音输入,用户说的词语,会被识别成不同的实体,根据实体的类型搜索的结果会以不同的形式展示出来。

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    AI 场景的存储优化之路

    人工智能是数据的消耗大户,对存储有针对性的需求。这次我们讲讲面向AI场景的存储性能优化思路。 综上,对于AI场景来说,分布式存储面临三大挑战: 海量文件的存储 小文件的访问性能 目录热点 海量文件的存储 首先讨论海量文件存储的问题。海量文件存储的核心问题是什么,是文件的元数据管理和存储。 但在AI场景中情况则不同,我们前面分析到,AI场景中80%以上是小文件,一个文件只有几十KB,文件数量动辄就几十亿,文件的数量成为了文件系统要解决的首要矛盾。 针对这个问题,该如何解决呢? 训练中,多个客户端并发访问同一个目录的场景。 总结 本文针对海量文件存储、小文件访问性能、热点访问三个维度,分析了面向AI场景下,分布式文件系统面临的挑战,以及我们的应对思路,也希望借此文和更多技术专家交流如何对AI场景下的存储方案进行针对性的优化

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    相机+激光雷达重绘3D场景

    将激光雷达与相机结合,再通过深度学习的方式获得场景的3D模型——Ouster首席执行官在博客中介绍了相机OS-1,并装有激光雷达。LiveVideoStack对原文进行了摘译。 OS-1捕获近红外信号和环境数据,因此数据非常类似于相同场景的可见光图像,这使得数据具有自然的外观,且为摄像机开发的算法很好地转换为数据提供了更高的可能性。 通过将一个单独的相机与一个激光雷达联合安装,执行伪劣的外部校准,并为最终无用的产品推出了新闻稿。但是,我们没有这样做。 作为一个示例,我们训练了每像素语义分类器,以识别来自旧金山周围的一系列深度和强度帧中的可驾驶道路,车辆,行人和骑自行车的人。 而OS-1的相机/激光雷达融合将为这个长期存在的问题提供多模式解决方案。 以上这些结果令我们相信,融合的激光雷达和相机数据远远超过其各部分的单纯总和,我们期望未来激光雷达和相机之间能够有进一步融合。

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    人工智能-应用场景

    其要点如下: 语音处理可以分为语音识别和语音合成两类任务; 语音合成过程包括文本分析、音韵生成、单元选择、波形串联等步骤; 语音识别过程包括预处理、特征提取、声学模型,语言模型和字典解码等步骤; 深度学习和迁移学习等技术都已经被应用在语音处理之中 其要点如下: 早期的对话系统通过模式匹配和智能短语搜索对人类的合适回复; 智能个人助理可以帮助用户在多个垂直领域完成任务; 社交聊天机器人的作用是满足用户的情感需求; 神经网络能够帮助社交聊天机器人实现通用化的学习 结合人工智能在无人武器中的规模化应用,对人工智能进行法律约束似乎已经迫在眉睫。那么应该如何看待与应对人工智能带来的伦理问题呢? ? 那么人工智能的发展到底会对人类自身产生何种反作用呢? 这是人工智能的终极问题。 ? image 左右互搏:生成式对抗网络 ---- 生成式对抗网络的原理与机制。 生成式对抗网络的一个重要的潜在应用就是让人工智能在没有明确指导的情况下学习,使算法的学习方式向人类的学习方式转变。那么如何看待生成式对抗网络在通用人工智能研究中的前景呢? ?

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    自然场景文本检测识别技术综述

    广而告之 SIGAI-AI学习交流群的目标是为学习者提供一个AI技术交流与分享的平台。 SIGAI特邀作者:海翎(视觉算法研究员) 青蛇: 姐, 图像文本检测和识别领域现在的研究热点是什么? 场景文字识别(Scene Text Recognition,STR) 指识别自然场景图片中的文字信息。 这是因为,场景文字识别技术可以被看成是传统OCR技术的自然演进与升级换代。 图像文字检测和识别技术有着广泛的应用场景。 这些企业既可以使用提前训练好的模型直接提供场景图文识别、卡证识别、扫描文档识别等云服务,也可以使用客户提供的数据集训练定制化模型(如票据识别模型),以及提供定制化AI服务系统集成等。 大部分图像由手机相机拍摄,含有少量的屏幕截图,图像中包含中文文本与少量英文文本。图像分辨率大小不等。

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    CVPR 2021 | 基于稠密场景匹配的相机定位学习

    相机定位算法是SLAM或者增强现实的一部分,主要有基于回归和基于结构两种,基于回归的定位算法精度较低,现在比较流行的是基于结构的相机定位算法,基于结构的定位算法有两个阶段:1、建立二维图像与三维场景点之间的对应关系 ;2、估计相机位姿。 因此论文提出一种场新的景无关的相机定位算法,该算法使用了稠密场景匹配,在图像和场景间构造一个cost volume。 为解决这个问题,论文提出一种基于稠密场景匹配的场景无关相机定位网络。通过端到端的训练,cost volume会促使场景点与输入像素有很精确的联系。 对于7Scenes数据集,包括7中不同的场景,由手持式Kinect RGB-D相机进行捕捉。

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    自然场景文本检测识别技术综述

    场景文字识别(Scene Text Recognition,STR) 指识别自然场景图片中的文字信息。 也有人用OCR技术泛指所有图像文字检测和识别技术, 包括传统OCR技术与场景文字识别技术。这是因为,场景文字识别技术可以被看成是传统OCR技术的自然演进与升级换代。 图像文字检测和识别技术有着广泛的应用场景。 这些企业既可以使用提前训练好的模型直接提供场景图文识别、卡证识别、扫描文档识别等云服务,也可以使用客户提供的数据集训练定制化模型(如票据识别模型),以及提供定制化AI服务系统集成等。 大部分图像由手机相机拍摄,含有少量的屏幕截图,图像中包含中文文本与少量英文文本。图像分辨率大小不等。

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    我看中的AI落地场景

    复盘成了我的日常 我最近在思考AI创新产品应该如何切入,接下来谈一些见解: AI技术不仅仅是算法,更多的是工程, ML Code仅仅只是占了核心的一个小空间。 ? 产品化的过程其实是: 挑选一个单点的AI技术,深挖其应用场景, 然后再组合其他技术,形成新技术。 用2个代表性的应用场景,来说明: 1 基于可解释机器学习技术的预测工具 #时尚潮流趋势预测工具 时尚是潮流驱动的,大多数零售商按季节经营(例如,春季/夏季,秋季/冬季、假期等)。 2 基于人像分割技术的图像编辑工具 案例 facet.ai,非常方便地替换背景,带来便捷的图像编辑体验。 ? Auto mask 自动打马赛克,应用虽然小,但是足够方便。 ? 匿名统计人流量,这个应用场景,如果没有接触过实际业务,是很难想到的:‍ ? 从技术出发,是可以找到合适的场景切入的,初期千万不要堆积太多的功能点。

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