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安全帽AI智能检测识别技术的开发经验

在当前AI人工智能和大数据兴起与飞速发展的阶段,安全帽智能检测技术已经不是什么新鲜事儿了,大家接触的安全帽智能识别检测也已经逐渐趋于成熟与精准。 4.确定使用的智能识别检测技术: a.深度学习 是一类模式分析方法的统称,就具体研究内容而言,主要涉及三类方法: (1)基于卷积运算的神经网络系统,即卷积神经网络(CNN)。 计算机视觉(CV) 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像 安全帽智能检测技术需要一定的视频图像识别技术和大数据支撑,基于大数据分析的人工智能技术往往需要大量数据作为样本,以便更好地训练出检测模型。 6.在经过多次研发与训练后,投入校验场所进行确认。 如果不做AI智能检测分析的公司一般不会去做这方面的深入研究,大都是采用其他公司的商品,因为这会费时、费力、耗资金。

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AI技术 | 弱光下的人脸准确检测识别(附论文下载)

REG逐步有效地生成与各种曝光设置相对应的中间图像,然后由MED融合这些伪曝光,以检测不同照明条件下的人脸。所提出的方法名为REGDet,是第一个用于弱光人脸检测的“增强检测”框架。 二、背景 作为许多人脸相关系统的基石,人脸检测一直吸引着长期的研究关注。 ? 它在以人为中心的重识别,人工分析中有广泛的应用。 由于一个原因,图像增强的目的是提高整个图像的视觉/感知质量,而这与人脸检测的目标并不完全一致。例如,增强有噪声图像的平滑操作可能会破坏对检测至关重要的特征可识别性。 这表明增强和检测组件之间的紧密集成,并指出了端到端“增强检测”解决方案。 Low-Light Face Detection 弱光人脸检测一直吸引着长期的研究。 直观地说,MED提供了面部位置信息来引导REG,以便面部区域可以被特别地增强来进行检测。下图的最右栏显示了一个示例检测结果。

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    AI视觉识别中目标检测的关键技术

    内容来源:2018 年 04 月 21 日,AI教育求职平台景略集智创始人王文凯在“百度深度学习公开课·北京站:AI工程师的快速进阶之路”进行《目标检测面面观》演讲分享。 阅读字数:4339 | 11分钟阅读 摘要 本次演讲主要介绍视觉识别领域中目标检测的相关技术,对其中各种不同的检测方法进行解析和对比。 获取嘉宾演讲视频及PPT,扫一扫下方二维码即可。 ? 最简单的视觉识别是根据图片中的物体对图片进行分类,典型的就是判断一张照片是猫还是狗。再进一步不仅要识别图片中物体,还要对它进行定位。 比目标检测更深入的是语义分割,从上图可以看到目标检测只是简单的框出了物体,而语义分析会挖掘出图像中更深层次的信息。 Classification ? 因此虽然在静态图片识别上Faster RCNN能很好的完成任务,但是还不满足在视频领域实时图像的识别。 ? ? 所以又出现了一种新的方法——You Only Look Once。

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    AI技术 | 过年黑夜中也可以准确检测识别(附论文下载)

    REG逐步有效地生成与各种曝光设置相对应的中间图像,然后由MED融合这些伪曝光,以检测不同照明条件下的人脸。所提出的方法名为REGDet,是第一个用于弱光人脸检测的“增强检测”框架。 二、背景 作为许多人脸相关系统的基石,人脸检测一直吸引着长期的研究关注。 它在以人为中心的重识别,人工分析中有广泛的应用。 例如,增强有噪声图像的平滑操作可能会破坏对检测至关重要的特征可识别性。这表明增强和检测组件之间的紧密集成,并指出了端到端“增强检测”解决方案。 直观地说,MED提供了面部位置信息来引导REG,以便面部区域可以被特别地增强来进行检测。下图的最右栏显示了一个示例检测结果。 计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域,主要致力于人脸检测、人脸识别,多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架,我们这次改革不同点就是,我们要着重”研究“。

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    使用GPU服务器实现AI绘画

    业务场景 AI绘画是近期比较热门的一个应用,其功能主要为可以把用户输入的一段或几段文字,使用训练好的模型来自动生成一幅美丽的画作。 本文以GPU服务器,型号:GN8为例,实现AI绘画。 相关概念 AI作画已经是一个很早的概念了,简单的说就是利用文本编辑器和图像编辑器来实现自然语言的处理和图像的识别,通过不断的扩散(随机)迭代,再根据已经训练好的模型的权重(weight)评估,最终达到图文一致 image.png 还有谷歌Colab上的Disco-Diffusion(免费的开源作品): TimeToDisco(0)_0000-239.png 本文以disco-diffusion为原型,用GPU服务器 操作方法见:Windows 系统通过 MSTSC 上传文件到 Windows 服务器https://cloud.tencent.com/document/product/213/2761 进入实例后, 建立FTP连接(可选),参照Windows 系统通过 FTP 上传文件到服务器:https://cloud.tencent.com/document/product/213/2132 在GPU服务器

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    Facebook开源AI训练服务器,可帮助盲人识别图片

    这些使用英伟达的 GPU 作为处理核心的服务器连接起来,形成一个巨大的 AI 训练网络,这使得 Facebook 的产品能够进行物体和面部识别、实时文本翻译、以及理解并描述图片和视频中的内容。 根据在标准神经网络模型上的测试,Big Basin 还可以通过压缩训练 AI 系统需要的大量数据集,将训练速度提升一倍。 Facebook 已经宣布开源服务器的设计。 Facebook 此前参加并帮助建立了 Open Compute Project ,这个项目的主要目的是共享数据中心的硬件和软件设计,并相互协作,因此开源服务器的设计方案是 Facebook 的一贯做法 对于 Facebook 来说,开源 AI 系统的训练工具是为了推动其 AI 系统能力的进一步发展。 Facebook 当前 AI 算法的一个重要功能是帮助盲人用户描述图片的内容,而就在上周,Facebook 刚刚宣布将使用 AI 模式识别软件,来尝试辨别可能需要心理辅导的用户。

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    产品分享|腾讯AI文字识别从0到1实现通信行程卡识别

    在调研过程中,发现腾讯AI文字识别产品推出了健康码OCR、行程卡OCR等多种自动化识别能力,刚好契合智能识别这个现实问题。但是识别出来的结果是否准确呢? 查阅了官方介绍资料,发现腾讯AI联合腾讯优图实验室针对文本检测和文字识别关键技术进行了优化和创新。 这无疑给我们吃了定心丸,放心的采用腾讯AI文字识别的自动化识别能力了。 腾讯AI文字识别提供了体验服务(功能演示页面),我们先对通信行程卡能力进行了体验,Demo识别的效果很不错。 2. 在使用腾讯AI文字识别之前需要开通文字识别服务。 在腾讯OCR控制台页面,我们成功开通了文字识别服务。 3.服务开通成功后,腾讯AI文字识别赠送了免费的资源包,50~1000次的免费额度。

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    MIT开发AI系统检测微循环异常,从而准确识别败血症

    为了帮助尽快发现疾病,麻省理工学院的研究人员正在探索一种基于深度学习的方法,这种方法有朝一日可以近乎实时地自动检测人类患者的病情。 以前的研究已成功检测到猪和其他动物视频中的微循环功能障碍。然而,这是一项研究首次成功使用深度学习来检测危重病人的微循环异常。 ?

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    AI烟火检测识别算法在视频监控场景中的预警应用分析

    AI烟火识别算法可通过已经训练好的烟火检测模型,识别出图片中的烟雾和火焰,并标记出目标的具体位置。 TSINGSEE青犀视频推出的AI安全生产摄像机,内置多种AI算法模型,如烟火识别、人员入侵检测、人员睡岗离岗检测、安全帽/工作服检测等等,可应用在多种线下场景中。用户可根据自己的需求配置算法。 将AI安全生产摄像机与EasyCVR视频融合平台结合使用,能在企业的消防安全监管中发挥极大的作用。 烟火检测识别预警方案融合了计算机视频图像分析技术、视频传输技术、智能预警、消息通知、语音广播、消防联动等技术,基于部署在室内、室外的AI安全生产摄像机,可进行7×24小时不间断地实时视频监控与识别分析。 抗干扰:各类光源干扰,抗烟火视频干扰 烟火检测识别预警方案能实现在数秒内完成火灾的探测及报警,大大缩短了火灾报警时间,为工作人员的及时处理提供了充足的空间,及时将火患消除以免引起更大的损失。

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    最佳实践|用腾讯AI文字识别实现企业资质证书识别

    搜索了国内外的文字识别产品,发现腾讯AI文字识别新推出了智能结构化识别能力,能够识别并提取各类证照、票据、表单、合同等结构化场景的字段信息。 腾讯AI文字识别提供了功能体验服务(功能体验页面),我们首先对智能结构化能力进行了体验,可以看到识别的效果很不错,让我们更有信心使用这个接口能力了。图片 2. 在使用腾讯AI文字识别之前需要开通文字识别服务。打开腾讯OCR控制台页面,我们成功开通了文字识别服务。 图片 3.服务开通成功后,腾讯AI文字识别赠送了免费的资源包,其中智能结构化有1000次的免费额度,可以在资源包管理页面查看资源包使用情况。 图片更多腾讯AI智能结构化识别产品信息了解:https://cloud.tencent.com/product/smart-ocr

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    最佳实践|用腾讯AI文字识别实现企业资质证书识别

    搜索了国内外的文字识别产品,发现腾讯AI文字识别新推出了智能结构化识别能力,能够识别并提取各类证照、票据、表单、合同等结构化场景的字段信息。 腾讯AI文字识别提供了功能体验服务(功能体验页面),我们首先对智能结构化能力进行了体验,可以看到识别的效果很不错,让我们更有信心使用这个接口能力了。 2. 在使用腾讯AI文字识别之前需要开通文字识别服务。打开腾讯OCR控制台页面,我们成功开通了文字识别服务。 了解更多腾讯AI智能结构化识别产品信息(点击左下角阅读原文进入官网):https://cloud.tencent.com/product/smart-ocr 更多腾讯AI产品免费体验与合作联系 欢迎识别下方小程序码进入 | 最佳实践 | 用腾讯AI语音识别零基础实现小程序语音输入法 | 最佳实践 | 用腾讯AI人脸融合实现毕业照推广活动小程序 | 最佳实践 | 用腾讯AI文字识别从0到1实现通信行程卡识别 |

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    开发---uniapp开发函数练习---整合百度ai图像识别SDK

    上篇文章https://cloud.tencent.com/developer/article/1786902我们大致了解了下函数 这篇文章带大家使用函数来整合百度ai图像识别SDK 也算是函数的一个小练习 最好看完上个文章再来看这个 就当练习 两个文档需要看 uniCloud https://uniapp.dcloud.io/uniCloud/cf-common 百度ai图像识别SDK文档 https 建议使用cmd [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述]安装完成 再次封装 uniapp文档说 需要使用module.exports导出模块 我们在 /hello/index.js来编写 根据百度ai 首先 我们导入公共模块的hello导出的client 在 主函数中编写 这里使用通用物体识别 根据文档 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 这里我们直接给函数传送base64数据 当然等会会讲 图片也压缩了(用到了插件) 返回一个Promise对象 如果不使用Promise可以使用回调 但是Promise方便 我们把识别的结果抛出 函数编写完成 右键点击hello 更新依赖本模块的函数

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    最佳实践|用腾讯AI文字识别从0到1实现通信行程卡识别

    在调研过程中,发现腾讯AI文字识别产品推出了健康码OCR、行程卡OCR等多种自动化识别能力,刚好契合智能识别这个现实问题。但是识别出来的结果是否准确呢? 查阅了官方介绍资料,发现腾讯AI联合腾讯优图实验室针对文本检测和文字识别关键技术进行了优化和创新。 这无疑给我们吃了定心丸,放心的采用腾讯AI文字识别的自动化识别能力了。 腾讯AI文字识别提供了体验服务(功能演示页面),我们先对通信行程卡能力进行了体验,Demo识别的效果很不错。 2. 在使用腾讯AI文字识别之前需要开通文字识别服务。 在腾讯OCR控制台页面,我们成功开通了文字识别服务。 3.服务开通成功后,腾讯AI文字识别赠送了免费的资源包,50~1000次的免费额度。

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    服务器识别不了硬盘怎么回事? 如何解决识别不了的问题

    在使用服务器的过程当中,有时候也会遇到一些比较棘手的问题,比如云服务器识别不了硬盘怎么办?该怎么处理呢? 服务器识别不了硬盘怎么回事 服务器硬盘的关系就跟普通服务器硬盘的关系是一样的,两者需要搭配使用才能发挥彼此的作用。 服务器识别不了硬盘是一个非常影响工作的问题,那么服务器识别不了硬盘是怎么回事呢? 假如硬盘没有正确挂载到服务器上面的话,那么服务器是无法识别到硬盘的。保险的办法是按照正确的挂载硬盘的顺序将硬盘重新的建立分区,挂载到服务器上面,然后重启服务器。 再次进行查看是否已经正确地识别出了硬盘。 以上就是服务器识别不了硬盘的相关内容。

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    用腾讯 AI 录音文件识别 ,实现本地语音转文字

    作为程序员,肯定不满足于付费工具的东西,正好看到腾讯AI平台正在搞活动,1元即可购买60个小时的录音文件识别时长,另外还有多种福利的赠送,于是果断购买。 install povideoimport povideopovideo.video2mp3(path=r'your_video_path', mp3_name='result')接下来我们看一下,⭐如何使用腾讯AI 的录音识别功能,把提取出来的语音,转换成文字吧。 1、安装这个录音识别的功能,腾讯已经为我们写好了文档和代码,我根据这些资料,把这个转换功能,同样封装进了第三方库:povideo。 ,官方说明文档:https://cloud.tencent.com/document/product/1093/37823录音识别,腾讯提供的代码:https://github.com/TencentCloud

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      人体分析包含人像分割、人体识别、行人重识别(Reid)等服务。人像分割可识别视频、图片中的半身人体轮廓,并将其与背景分离;人体检测,可识别行人的穿着、体态、发型等信息;行人重识别(Reid)可实现跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。可应用于人像抠图、背景特效、行人搜索、人群密度检测等场景。

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