一、什么是自识别标记（Self-identifying marker）？...自识别标记在不同的论文中有不同称谓，比如self-identifying marker, self-identifying marker pattern, fiducial marker等, 在此我们统称为自识别标记...传统相机标定法需要使用尺寸已知的标定物，通过建立标定物上三维空间坐标已知的点与其在一幅图像或多幅图像上二维投影点之间的对应关系，利用一定的算法获得相机模型的内外参数。...自识别标记阵列图案不仅自带棋盘格，而且其内部包含唯一的识别码，所以可以自动建立标定物上三维空间坐标已知的点与其图像上二维投影点之间的对应关系，这使得用自识别标记图案来标定相机非常方便，仅仅通过拍摄多张不同角度的自识别标记图案即可完成标定...图3 设计好的自识别标记图案 ? 图4 经过算法处理后呈现在pad上的实时互动游戏 三、网上有什么资料？
CALTag 检测算法原理简介 检测算法的基本流程图如下： ? 1、 首先输入一幅包含自识别标记的图片，如上图第一行第一个图。...3、 然后进行角点检测，确定自识别标记的四个角点位置（图中标号为4的子图中红色的点）。...然后采样其内部的二进制code并进行识别（上图中标号为5的子图，绿色的点表示采样的code被正确识别，最左侧和右下角的图形识别失败，被滤掉）。...4、 根据已经识别的code对照先验已经知道的棋盘中code矩阵表，就可以知道丢失了哪些code，他们的角点应该在哪里（上图中标号为6的子图中的问号就是丢失的code对应的角点）。...然后重新对这些恢复出来的用问号标记的角点进行角点验证算法，通过验证的角点（上图中标号为7的子图中的绿色角点）加入到已经检测好的角点的队伍中来，未通过验证的伪角点（（上图中标号为7的子图中右下角那个点）排除掉
那么今天的小课堂开始，我们主要讨论以下两点： 一、人脸识别技术的简单认知 二、人脸识别的应用场景 一、人脸识别技术的简单认知 我们来看看人脸识别技术的原理是怎样的，首先我们了解下人脸识别的大致流程 ?...1.图像的采集和预处理 图像的采集是人脸识别的基础，如果连基础的人脸库都没有的话，又何谈识别呢？...但是随着人脸识别的场景增加，我们在人脸识别前首先要检测图像中是否含有人脸。...5.活体鉴别 生物特征识别的共同问题之一就是要区别该信号是否来自于真正的生物体，比如，指纹识别系统需要区别带识别的指纹是来自于人的手指还是指纹手套，人脸识别系统所采集到的人脸图像，是来自于真实的人脸还是含有人脸的照片...二、人脸识别的应用场景 了解了人脸识别的基本原理，我们再看看人脸识别能运用到什么场景中？场景有很多，如安防领域来发现犯罪分子，人脸认证用来门禁和手机解锁等。
上图左称为一个marker，上图右为4x4的marker矩阵。 1、code尺寸选取 code尺寸的选择是综合考虑了codebook的大小和图案的物理尺寸而确定的。...这和二维码为什么一般采用黑白两色设计的原理差不多：因为计算机世界就是0,1构成的，选择黑白这种对比强烈的颜色可以在不同光照情况下算法更加鲁棒，同时方便打印，打印成本也很低。...2、 为什么中间4 x 4的识别码和最外边界之间要空出两行？ 因为需要保证角点检测的范围内没有其他干扰。假设上图右中黄色圆圈内为检测角点时扫描的范围，绿色圆圈内表示检测到的角点。...如果识别码和最外边界没有间隙，那么在角点检测的扫描范围内（黄色圆圈内）可能会出现干扰，从而影响对角点的判定。...另外除了这种棋盘格式的阵列，还有一种作者更推荐的蝴蝶结式阵列，这种阵列相对棋盘格阵列更有优势，但是设计和使用会相应复杂一点。具体见参考论文。
用sobel算子检测边缘得到E，然后做了简单的形态学处理，去掉一些杂散的点，对应的代码如下 E = edge( I, 'sobel', 'nothinning' ); E = bwmorph( E, '...），这些连通区域的数目可能比实际的自识别标记数目多。...下面的工作就是过滤连通区域，保留真正是自识别标记的那部分，过滤准则主要有两个： 1、 面积 假设code中的每个bit至少由一个2x2大小的像素组成，而一个自识别标记单元包括code和边界共有8x8个...对一个给定平面区域来说，区域内的孔数H和区域内的连通组元（其中任2点可用完全在内部的曲线相连接的点集合）的个数C可被进一步用来定义欧拉数（Euler number）E=C-H。...而自识别标记内部至少会有1个孔洞，所以最大的欧拉数为0。实际中，一般一个自识别标记内部的孔洞为1~3个。使用欧拉数来过滤连通区域的优势有两个：一是它的性能和图像分辨率无关，二是不需要参数调整。
激光雷达点云 由激光雷达产生，分为机械式Lidar:TOF,N个独立激光单元，旋转产生360度视场。 上图中激光雷达位于圆圈的中心，周围产生的光点就是产生的3D点云。...稀疏：相对于图像来说，它要稀疏很多，如果把激光雷达点云投影到图像中可能只占有图像的7%。 无序：N!点云没有顺序，角度不同、震动、扫描顺序不同，都会导致点云的顺序不一样。...精确：+/-2cm 图像 vs 点云 点云：简单精确适合几何感知 图像：丰富多变适合语义感知 这两种感知手段在ADAS(自动驾驶)场景中各有各的用处，比如说交通信号，3D点云就无法感知，只能通过图像识别来进行感知...中都有哪些数据集 这个是双目数据集 光流数据集 深度数据集 里程计数据集 检测数据集2d，3d的，我们要用的就是这个3d的数据集 跟踪数据集 分割数据集 这些都是将原始数据集处理一下，来应对各种细分的算法...KITTI数据集 自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集 算法测评类别：stereo(立体的)、optical flow(光流)、visual odometry(可视化里程计)、object dectection
人工智能浪潮一波又一波，没有车牌识别，车辆限外的是难以监管下去的，下面说说比较普遍的车牌识别sdk在不同平台的用法。...移动端前端车牌识别SDK算法： 移动端前端车牌识别SDK算法软件特点： 1、识别速度快 “只需扫一扫，快速识别车牌” 像扫描二维码一样轻轻扫描，0.5s，便可快速准确的识别出车牌号码。...2、支持超大角度识别，准确识别车牌 3、支持多平台应用 移动端前端车牌识别算法完美支持ios系统，Android系统，支持手机ARM平台和PDA的X86架构 移动端前端车牌识别SDK算法配置要求： 操作系统...：支持ios7.0，Android4.0 硬件配置：推荐ARM Cortex-A7以上，1G RAM 头：支持自动对焦，200万像素以上 安装程序占用空间，2MBytes 移动端前端车牌识别算法支持全车牌
人员着装识别系统通过yolo网络模型识别算法，人员着装识别系统算法通过现场安装的摄像头识别工厂人员及工地人员是否按要求穿戴着装，实时监测人员的着装情况，并进行相关预警。...首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。人员着装识别算法采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。...在进行人员着装识别算法模型训练时，我们需要构造训练样本和设计损失函数，才能利用梯度下降对网络进行训练。...人员着装识别算法先使用ImageNet数据集对前20层卷积网络进行预训练，然后使用完整的网络，在PASCAL VOC数据集上进行对象识别和定位的训练。...人员着装识别算法训练中采用了drop out和数据增强（data augmentation）来防止过拟合。
可能有人会问了，识别了code为啥还要再识别ID，不嫌麻烦啊？...是什么原因导致这些角点被忽视了？ 请看下图的一个例子，图中深红色圆圈内的角点是经过上述步骤（验证CODE，识别ID）检测到的角点。品红色圆圈内的角点就是利用标记信息表恢复出来的角点。...下面具体分析一下算法是如何恢复出这些丢失的角点的？...一幅图中的角点半径都有如此大差异，何况要求算法要在不同环境不同角度下都非常稳定，半径的选取就要谨慎了。...集中解释一下不同颜色标记的含义： 红色圆圈表示通过CODE, ID识别后的标记的角点位置。 绿色*表示通过CODE, ID识别后的标记的采样点位置。
裸露土堆识别算法首先利用图像处理技术，提取出图像中的土堆区域。裸露土堆识别算法首通过计算土堆中被绿色防尘网覆盖的比例，判断土堆是否裸露。若超过40%的土堆没有被绿色防尘网覆盖，则视为裸露土堆。...其中目标检测是一件比较实际的且具有挑战性的计算机视觉任务，其可以看成图像分类与定位的结合，给定一张图片，裸露土堆识别算法目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置，由于图片中目标数是不定的，且要给出目标的精确位置...比较流行的裸露土堆识别算法可以分为两类，一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法...YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，裸露土堆识别算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...主要的改进思路如下所示：输入端：裸露土堆识别算法在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：裸露土堆识别算法融合其它检测算法中的一些新思路
def solution(numbers): res = set() def point24(numbers): if len...
使用bismark_methylation_extractor命令可以从bam 文件中识别到甲基化的C，命令如下 bismark_methylation_extractor —comprehensive...CHG context: 0.2% C methylated in CHH context: 0.4% test_data_bismark_bt2.M-bias.txt 定义了每一个甲基化位点的详细信息
AI打架识别算法基于Detection网络模型算法框架，AI打架识别算法识别校园打架斗殴行为，发现立即打架斗殴行为算法会立即抓拍告警推送打架事件信息。...，而AI人员打架识别算法直接从图片生成位置和类别。...打架对时序有着较强的依赖，利用目标检测技术去识别打架容易出现误检测或者漏检情况。另外如果人员重叠遮挡严重的话，基于骨骼点的行为识别，就有很大的局限性。而基于视频理解的打架检测，则较好的解决了这些问题。...2.选取的方案 我这里选择方案1，AI人员打架识别算法基于目标检测做打架识别。前文也提到了，目前数据集十分匮乏。笔者也是反复查找，终于拿到了国外的一份很好的数据集。...基本流程是：Labelme标注 -> 标注数据整理与格式转换 -> AI人员打架识别算法模型训练 -> 部署2.2 AI人员打架识别算法标注数据整理与格式转换 Labelme标注的数据，无法直接用在训练中
监控抽烟检测识别算法采用yolov7系列网络模型深度学习图像识别技术，监控抽烟检测识别算法能够准确识别人员抽烟的动作和烟雾，监控抽烟检测识别算法一旦发现有人员在禁烟区域内抽烟，将立即触发预警。...监控抽烟检测识别算法使用梯度传播路径的概念分析了适用于不同网络层的模型重参数化策略，并提出了有计划的重参数化模型。...针对这个问题，监控抽烟检测识别算法提出了一种新的标签分配方法，称为从粗粒度到细粒度（coarse-to-fine）的引导式标签分配。...监控抽烟检测识别算法 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器。...监控抽烟检测识别算法并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。
裸露土方智能识别算法通过opencv+python网络模型框架算法，裸露土方智能识别算法能够准确识别现场土堆的裸露情况，并对超过40%部分裸露的土堆进行抓拍预警。...裸露土方智能识别算法用到的Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。...也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使裸露土方智能识别算法可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。...这给我们带来了两个好处：首先，裸露土方智能识别算法代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在裸露土方智能识别算法中编写代码比使用C / C++更容易。...裸露土方智能识别算法可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
关键字：安全帽识别算法 安全帽识别算法技术原理 安全帽识别算法采用最新AI人工智能深度学习技术，基于计算机智能视频物体识别算法，且通过规模化的安全帽数据识别训练，赋予监控系统智能识别能力，从而准确判断识别场景内的作业人员是否佩戴安全帽...富维安全帽识别算法是人工智能机器视觉算法技术的集合，10年的技术积累使Fuwei vision具备了人工智能深度学习、图像识别、行为分析、态势感知、风险预警等能力，通过感知场景动态，实时分析和管理场景行为...安全帽识别算法工作流程 前端抓拍设备实时上传视频流至系统服务器。 服务器实时读取视频流，通过安全帽识别算法准确识别安全帽佩戴情况。...系统对未佩戴安全帽行为进行抓拍，保存，并根据需要在机房或者点位端报警。...系统架构 安全帽识别算法优势 实时识别报警：安全帽识别算法基于智能视频分析和深度学习神经网络技术对监控区域内人员未戴安全帽行为实时识别报警，报警信息可显示在监控客户端界面，也可将报警信息推送到移动端，
工人未按要求穿戴安全衣物识别算法基于Trinity算法引擎，通过深度学习技术对人员是否按规定穿戴安全衣物进行识别。...主要算法类别：①反光衣识别：支持对反光衣进行识别，能够识别到橙、绿色马甲、工服套装等，在摄像头检测区域内对工人是否穿戴反光衣进行检测，并生成告警信息；②安全帽识别：对各种颜色的安全帽进行识别检测，在区域内检测到人员后对其是否佩戴安全帽进行识别...，监管的难度会比较大，口罩识别算法可以及时对现场人员佩戴口罩情况进行检测分析，及时产生预警；④工作服识别：对于一些特定的工厂来说，工人必须严格按照规定穿戴工作服。...工服识别算法支持识别港口、电力施工、维修、保洁等角色的人员是否穿戴工作服，自动识别区域内工服穿戴情况并及时预警。...能有效弥补传统人力巡查成本高、效率低、巡查不及时的弊端，利用人工智能算法对区域内人员着装规范进行及时识别，提高企业生产的安全性和规范性。
算法总体效果可以，误检较少。...图片1.3 目标分割算法（1）使用CLAHE算法增强对比度CLAHE同普通的自适应直方图均衡不同的地方主要是其对比度限幅。...通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。...高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。跌倒检测可用于许多情况下以提供帮助。...算法总体效果可以，误检较少。
Gollub 由于从三维数据中提取信息的复杂性，基于三维点云的定位成为了一项极具挑战性的任务。本文提出了一种增量分割方法，可以有效解决这一问题。...基于区域增长的增量分割算法跟踪单次分割的变化，利用几何一致性的分割和缓存实现高效的分割策略。本文的增量式的分割策略可以在城市路段实现10Hz的全局定位，和同类的方法相比，速度提高了7.1倍。...算法的高效率使得其完全可以适用于实时定位的场景，并且可以运行在低价格、低功耗的系统上。我们的方法开源，而且会提供系统的操作说明。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ?
随着对基于深度学习的图像识别算法的大量研究与应用，我们倾向于将各种各样的算法组合起来快速进行图片识别和标注。...优化后的算法在内存的使用和模型训练上表现越来越好，但当这些算法应用于模糊的、意义不确定的图像时，它们的表现又会如何呢?...算法分类器 为了对罗夏测试的各个图片进行分类，我们尝试了以下算法： ResNet50 VGG16 VGG19 InceptionV3 InceptionResNetV2 Xception MobileNet...因此点，我们将预测分值靠前的分为一组，并将它们的得分相加。对每个标签这样做可以很好地代表每个分类器的预测结果，并让我们对每张卡片的相对置信度有很好的了解。...对于这些复杂图像的识别就比较难以理解了，比如第10张卡片竟被认为是托盘。
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