人员动作行为AI分析系统通过python+yolo系列网络学习模型，人员动作行为AI分析系统对现场画面人员行为进行实时分析监测，人员动作行为AI分析系统自动识别出人的各种异常行为动作，人员动作行为AI分析系统立即抓拍存档预警同步回传给后台
AI动作异常行为分析监测系统通过python+yolov7网络模型深度学习技术，AI动作异常行为分析监测系统对现场人员人体动作操作行为以及穿戴情况是否合规进行实时监测。
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给定一个视频演示，我们能模仿这个视频中的动作吗？在本文中，我们介绍了一个新的任务，被称为基于网格的动作模仿。这个任务的目标是使一个任意的目标人类网状物能够完成视频演示中的相同动作。 为了实现这一目标，我们提出了一种新颖的基于网格的视频动作模仿（M-VAI）方法。 最后，我们通过将构建的人体姿势转移到我们的目标身份网格来模仿动作。通过使用我们的M-VAI，可以生成高质量和详细的人体网格。广泛的实验证明了我们的任务的可行性和我们提出的方法的有效性。 另一方面，人类非常善于从视频演示中模仿动作。模仿的能力已被证明是人类智能的关键。我们认为，在一个智能系统中，3D角色也应该有模仿视频中动作的能力。 尽管在许多应用中（如视频游戏）具有重要意义和巨大潜力，但从视频演示中模仿3D动作的任务仍然没有得到充分的探索。解决这一任务的最自然的方法是将给定的三维角色制作成动画。
近期，Rokoko 通过推出免费的 AI 动作捕捉工具 Rokoko Video来兑现这一承诺。 图片来源 ：Rokoko 为什么说 Rokoko Video 是一个不错的选择 ？ 这是一款基于浏览器的免费 AI 训练工具，可从视频片段中提取运动数据并将其重新定位到 3D 角色。 一位使用过 Rokoko Smartsuit Pro 的 3D 艺术家和电影制作人也这样评价道“如果我使用动作捕捉，我想把它用于所有事情。 动作捕捉技术是能够赋予 “虚拟角色” 灵魂，并且在元宇宙中继续前进，当动画就像使用网络摄像头、手机或上传视频一样简单时，一切都将有可能发生。
机器学习的变革 目前使用的领先的机器学习技术，有些是在模仿视觉系统的结构，基于对信息的分层提取。当大脑的视觉皮层接收到感知数据，它首先会选取一些小的、明确的特点，例如线条、结构、颜色等。 深度神经网络也是用相似的分层方式搭建的，这对机器学习和 AI 研究来说是一场革命。想要教会这些网络辨认目标物体，例如人脸，它们就需要输入上千张样本图片。 自动驾驶汽车是 AI 领域的热点话题，当汽车在新环境中实时导航时，这一环境可能经常在变化，充满了噪音，受视觉系统启发的深度学习技术可能会失灵。或许，只依靠视觉导航也许不是正确的方法。 这一想法可能对 AI 领域的“鸡尾酒问题”有所帮助，这一问题是指想在嘈杂的环境中分离多种对话有多困难。如果一间房间里有很多说话者，AI 可能通过分辨声音信号来确定不同的发言者。 原文地址：www.quantamagazine.org/new-ai-strategy-mimics-how-brains-learn-to-smell-20180918/
由西北工业大学自主开发的这款“机器鸽子”无人机能精确复制真正鸟类90%的飞行动作，具备足以乱真的仿真度，不仅能“骗过”真正的鸟类和敏感的羊群，甚至可以逃过雷达的监控！ ? 自主研发，2000次试飞，精确复制鸟类90%的飞行动作 与配备固定机翼或转子叶片的无人驾驶飞行器不同，“鸽子”无人机实际上模仿了鸟类的翅膀在空中攀爬、俯冲和转弯时的拍打动作。 “鸽子”无人机的构造示意图 知情人士表示，这款“鸽子”无人机可以复制真正的鸽子大约90％的飞行动作，而且噪音很小，从地面很难探测到，并且它的外形非常逼真，真正的鸟类经常会和它们一起飞。 专门设计的特定软件可以用来对抗任何导致飞行不稳的动作，以确保摄像头能够获得清晰的图像和稳定的视频。 这款“鸽子”无人机的振翅动作非常逼真，甚至可能骗过最灵敏的雷达系统。
夏乙 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 你在椅子上坐下、夹起一筷子毛肚、送进沸腾的红汤里、等待8秒、夹出来……动作行云流水一气呵成。人类掌握吃火锅的技能，离不开有意无意的模仿。 想学会这一系列的动作，往往需要为它们设定复杂的目标和奖励函数。 好消息是，教它们通过模仿来学习的研究又有新进展，机器人更聪明更灵活了。 加州大学伯克利分校的科学家们在最新论文中提出了域自适应的元学习（Domain-Adaptive Meta-Learning），让机器人在看视频模仿人类行为时，能适应domain shift。 实验显示，使用暂时损失（temporal loss）的Domain-Adaptive Meta-Learning在PR2机械臂看一次视频模仿各类行为的试验中取得了最高的成功率。 ? 虽然这项研究一直在让机器人模仿人类，但是几位科学家在论文中说，这种方法并不是专门用来感知人类动作的，也可以用来模仿动物，或者让真实世界中的实体机器人模拟虚拟机器人。
论文作者表示，“虽然人类可以毫不费力地理解行动并通过观察别人来模仿任务，但让机器人根据对人类活动的观察来执行行动仍然是一项重大挑战，在这项工作中，我们认为机器人必须开发两种能够复制人类活动的主要能力：理解人类行为 ，并模仿它们，通过了解人类行为，机器人可以获得或执行新技能。” 为此，该团队提出了针对两个任务进行优化的管道：视频字幕和动作识别。 分类分支的输入是通过预训练的AI模型从视频帧中提取的一组特征。正如研究人员所解释的那样，翻译和分类组件的训练方式使得编码器部分鼓励翻译者生成正确的细粒度动作，使其能够理解所摄取的视频。 ? 他们使用一个工具自动从命令中提取动词，并将这个动词用作每个视频的动作类别，总共生成46个类，如切割和倾倒。
我们认为，开发类似于人类的智能的途径将通过模仿类似于自然的模拟中的进化过程来进行。在自然界中，有两个驱动大脑发育的过程：进化和学习。 Oliehoek 原文地址：https://arxiv.org/abs/2004.00048 通过强化学习模仿进化(CS.AI).pdf
整理 | 阿司匹林 出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100） 人工智能（Artificial Intelligence）并不是一个新的概念，它实际上诞生于 20 世纪 50 年代。 人工智能不是模仿人脑的工作原理，而是要用机器的方式实现人脑能够实现的价值或者作用。 第三个误解，人工智能威胁论。很多人担心有一天人类会被机器所控制，完全没有必要。 事实上，我们人类根本还没有搞清楚人脑是怎么工作的，又何谈用机器来模仿人脑的工作原理。所以人工智能不是模仿人脑的工作原理，而是要用机器的方式实现人脑能够实现的价值或者作用。 AI 这个词如果仔细去琢磨，（artificial）其实既有人工的意思，也有假的意思在里面，所以它离真人的思维方式、能力以及有可能出现的风险还非常远。
问耕 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 生活中，总有一些时刻，你想要慢动作重播。 比如孩子第一次走路，比如运动过程中的高光时刻，比如狗狗玩耍的瞬间……虽然现在手机也能录制慢动作视频。 但想要以高帧率记录所有的视频，是一个不切实际的幻想。因为慢动作需要的存储空间太大了。 ? 其实，就是基于人工智能技术，在两帧画面之间，自动生成补充上“缺失”的画面帧，让慢动作重播得以实现。 ? 如果你对这个AI感兴趣，更多细节可见他们的论文：Super SloMo: High Quality Estimation of Multiple Intermediate Frames for Video 更多慢动作演示，可见这个视频： ?
囚徒困境主要是将选择合作或缺陷视为一种原子行为。我们建议在迭代囚徒困境（IPD）游戏中研究在线学习算法的行为，在该游戏中，我们探索了强化学习代理的全部范围：多臂...
【新智元导读】Facebook的AI研究负责人指出，一味模仿人脑开发AI将会阻碍AI的发展。很多业界专家也有类似的论调，他们认为AI研究的重点不应是模仿大脑的工作机制，而应该是探寻智能的根本原则。 Tegmark认为，这是因为怀特兄弟真正从科学角度研究了飞行原理，而Ader始终在模仿生物。怀特兄弟通过建造风洞和测试来研发飞机，而非仅仅模仿生物。这个道理同样适用于人工智能。 Facebook的AI研发主管 Yann LeCun认为，“你可以从生物学中获取灵感，但你并不想简单复制。从工程角度来看，溯源进化过程将会异常困难。 AI算法和神经网络可以互相训练。通常这种方式只适用于博弈。一个象棋AI可以随时与自己进行数百万次对弈，来学习象棋比赛中的微妙细节。 但这两种方法都不完美，无法真正教会AI认识世界。 对AI来说，生物基础至关重要。这个基础并不是人类大脑的完全重建。人类大脑是一个科学奇迹，但不是唯一的答案。AI研发者需要牢牢记住，人类本身并没有多么特殊，他们应该尝试寻找一些新的灵感。
标题：Relational Mimic for Visual Adversarial Imitation Learning 摘要：在这项工作中，我们介绍了一种从视频演示中进行模仿学习的新方法。 我们的方法“关系模仿（RM）”通过结合生成对抗网络和关系学习来改进以前的视觉模仿学习方法。 RM具有灵活性，可以与生成对抗式模仿学习中的其他最新进展结合使用，以更好地满足对更健壮和高效采样方法的需求。
近期，东京工业大学的研究团队发布了一套格斗训练系统「FuturePose」，该AI系统可以实时预判侦测对象0.5秒后的动作，颇有武侠小说中“看穿敌人动作”的风范。 实验表明，FuturePose系统可以使用普通的RGB相机实时记录下对象的运动情况，并推测其未来0.5s的动作。
作者 | Daniel Chen，爱奇艺资深研发工程师 出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100） 【导读】什么是Voice Conversion（VC）？它有什么用？ （*本文为AI科技大本营投稿文章，转载请微信联系1092722531）
现在一组研究人员用一种新的工具PaintBot给人们留下了深刻的印象，他们成功地用AI对早期绘画大师进行了强有力的模仿。 点画？没问题。后印象派？也在掌控之中。 训练AI画笔 马里兰大学，ByteDance AI Lab和Adobe Research的团队开发了这一AI，可以模仿梵高、维米尔、特纳等画家风格。 PaintBot花了大约六个小时来学习模仿一位画家。 尽管现有的过滤器可以转换数码照片，使它们与绘画相似，PaintBot是由数千个单独的笔触构成的，这使得结果更加真实。 人工智能会练习复制参考绘画，然后它将与原作相比较，看看两者有多相似，是否正在改进对艺术家风格的模仿。 未来工作 论文讨论了在训练中使用从参考图像集合中采样的补丁呈现给智能体。 虽然这一切都是关于人工智能作为艺术品制造者，但实际上艺术传递的路径在两者之间有一个相似之处，那就是学生：“就像画家的学生一样，新的AI精心研究了艺术家画家的作品，并学会重现他们的作品。”
再看Atlas的一段solo动作，妥妥的男团酷boy： 把MV中的人物动作模仿得惟妙惟肖： 在视频中，7只Spot模仿BTS 的7位男团成员，跟随音乐灵活变换队形，动作丝滑，合作稳健： 蹦跳、走位
来自威斯康星大学麦迪逊分校的研究团队的想法是，不要从头开始构建一个使用双手的机器人，而是简单地创建一个系统，让它能理解并执行与人类不需要思考就能完成的动作。 四种动作 研究人员首先让人类佩戴动作捕捉设备执行各种模拟日常任务，如堆叠杯子，打开容器和倾倒物体，拾取物品，抽出夹在中间的物体。 机器人运用这些知识不是为了做动作本身，这些是非常复杂的动作，目前的人工智能无法执行，而是为了解释人类控制器所做的动作。 你可能会认为，当一个人远程控制一个机器人时，它只会准确地反映出这个人的动作。 在测试中，机器人这样做是为了提供一个基线，说明在不了解这些双手动作的情况下，它们是如何做到这一点的，但其中许多动作是根本不可能做到的。 华为任正非，近20年400多段高清音频演讲 | AI根据语音音频生成实时面部动画 专治BUG 据说在看的没有BUG
强化学习 强化学习旨在教会我们的智能体 (算法或机器) 执行特定的任务或动作，而无需显式地告诉它该如何做。想象一个婴儿在随机抬动自己的腿，当站立起来时就给予他一个奖励。 策略 策略是一种可以处理游戏状态的函数 (例如棋盘的位置或者推车和杆的位置), 并输出智能体在该位置应该采取的动作 (例如移动或将推车推到左边)。 随后根据结果的正负，选择1或0 (向左或右) 的动作。 总结 好了，以上已经成功创建了一个能够非常有效地解决推车杆问题的 AI 智能体。当然它还有很大的改进空间，这将是后续系列文章的一部分。
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