随着时代的发展，生活质量的提高，汽车是现代生活的必需品。汽车保有量日益增多，势必会带来停车难、停车管理难的问题。传统IC/ID取卡票的方式虽然看似一个简单的动作，当车流量较大时就会造成停车场出入口的拥堵，给人们停车带来不便，浪费大量的停车时间；停车场票箱内卡容量有限，需要停车场管理人员不停地往票箱内放置卡片，而对于车主来说，由于卡片的保存不当，丢卡的现象时常出现。一旦卡片丢失，整个停车记录就无法核对，给停车场管理带来一些麻烦。
进入选项后会出现一个【通用文字识别OCR】，一看就知道是图片识别文字。我们用来测试一下肯定没问题。也让自己变成AI选手。
随着社会中经济的快速发展人们的日常生活水平也是越来越高的，随着收入的增加很多繁重的工作也渐渐招不到人，所以现在很多企业以及公司都可以引进智能系统，人工智能技术起源的时间是非常早的，从上个世纪初就被科学家名为三大科学技术之一，人工智能技术是涵盖了很多领域，现在很多公司都用上了比较基础的智能识别系统，那么智能识别系统包含了哪些方面？智能识别系统现在技术已经成熟了吗？
对于想进入语音识别领域的学习者来说，了解语音识别系统的一些基本概念，会有助于更快的进入这个行业的交流平台，本文对语音识别系统的一些常见概念做了整理，希望能对刚开始接触语音学习的人有所帮助。
工地安全着装识别系统依据很多工作服图片信息数据训练识别模型，对现场视频监控画面实时分析，工地安全着装识别系统利用视频监控机器学习算法判断工地作业人员着装、工作服颜色识别；工地安全着装识别系统识别到违规信息后系统马上把违规图片、违规视频等信息发送给后台监管综合服务平台，后台管理人员可以能够第一时间获取违规图像，及时处理违规行为。
2018年生物特征识别冬令营（IAPR/IEEE Winter School on Biometrics 2018）由IAPR和IEEE冠名和赞助，于2018年1月29日至2月2日在深圳举办，由香港浸会大学计算机科学系、中科院自动化所和深圳大学计算机与软件学院联合主办。本文按S´ebastien Marcel博士在生物特征识别冬令营（WSB2018）的报告《Biometric Spoofing and Anti-Spoofing Presentation Attack Detection》进行整理，经《生物特征识别冬令营》授权发布。
海康安全帽识别系统实现对生产作业人员是否佩戴安全帽智能分析，当海康安全帽识别系统发现未佩戴安全帽行为时及时预警提醒，推动切实保障作业区域的各方面安全。海康安全帽识别系统替代了传统人力安全检查，降低了单位安全管理和人力成本，同时提升的检测效率与准确性，减少人工监管疏漏事件发生。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
面部识别系统流行于九十年代早期，当时美国国防部希望发明一种可以发现偷渡边境的不法分子的识别技术，为此投入了大量研究。为此，美国国防部为著名的大学科学家和面部识别领域的专家提供了研究经费。为此，美国国防部为著名的大学科学家和面部识别领域的专家提供了研究经费。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》就金融行业存在人脸安全风险进行了详细分析，并对在公共服务领域人脸安全的安全防护提出具体建议。
「打开手机的前置摄像头，用美图秀秀美美地拍上一张照片，然后把自拍发布到微信朋友圈并等待好友们亮起大拇指。」
安全帽佩戴识别系统介绍工作原理是对作业人员是否佩戴安全帽开展视频录像、识别分析、追踪和预警提醒，安全帽佩戴识别系统借助现场已有的监控摄像头，通过现场视频监控实时分析和预警，判定是否有违章不佩戴安全帽行为。安全帽佩戴识别系统一旦发现工作人员不戴安全帽或违规抽烟或者不穿反光衣不戴安全带等违规行为，系统会自动发出预警，在提醒监管工作人员同时系统将一键备份时长、地址和监控视频截图，做为处罚的根据。
佩戴安全帽人员聚集识别借助现场已经安装的监控摄像机实时监控现场画面，识别职工是不是戴安全帽，是不是人员聚集状态，进而发送警示和提醒。佩戴安全帽人员聚集识别系统选用最新神经网络算法和边缘计算，可以代替人的双眼，全自动识别各种各样违规操作如：反光衣穿戴识别、安全帽佩戴识别、睡岗离岗识别、烟火识别、跌倒检测、抽烟识别、玩手机识别、高空作业安全带识别等。
俗称光学字符识别，英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR)，它是利用光学技术和计算机技术把印刷体或手写体文本进行读取识别，转化成计算机和人都能够识读的格式。此间OCR技术是关键一环。OCR技术中，印刷体的文本识别是最成熟的一个，因其开展最早。早在1929年就被欧美国家利用来处理大量的报刊杂志、文件和单据报表等。经过40多年的发展和完善，文本识别技术更加成熟，逐步实现了信息处理的“电子化”。
为了对抗未经授权的人脸识别行为，反人脸识别工具应运而生。这些工具针对人脸识别系统的不同组成部分，包括数据收集、模型训练和实时识别等方面，旨在防止未经授权的人脸识别。尽管大多数工具仍处于实验原型阶段，但其中一些工具已经发布了公共软件版本，并受到了广泛媒体关注，例如Fawkes、LowKey和CV Dazzle等。这些反识别工具在技术方面存在很大差异，并且针对人脸识别系统的不同工作阶段提供解决方案。为了更好地了解这些工具的特点、突显性能权衡、并确定未来的发展方向，有必要对这些工具进行综合分析和研究。
在进入正文之前，我们先想象一个场景：如果对象 A（正文中的 Jesse）在航空系统的禁飞名单中，因而无法通过机场的护照人脸识别系统，也从未提交过护照照片。那么有没有办法帮助 Jesse 顺利地通过护照人脸识别系统呢？
安全带穿戴识别系统基于视频智能图像分析+计算机视觉图像分析技术，利用现场已有监控摄像头对监控画面中现场人员作业行为进行实时监控系统分析识别，当安全带穿戴识别系统识别到现场人员没有按照规定佩戴安全带时，系统立即抓拍留档语音报警提醒现场人员佩戴安全带，将现场违规信息回传给后台并同步给相关人员的手机上。
位来 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，也是人们日常生活、工作中应用最广泛的AI技术之一。如车辆识别、人脸识别、体态识别等技术，广泛应用于智慧城市、交通、零售、文娱等领域。 图像识别也是机器人、无人驾驶等技术的重要基础，未来将具有更加广泛的应用领域。 但对于大部分AI开发者来说，图像识别从算法研究、模型训练到规模化的提供服务，所需卷入的资源和处理的流程非常之多。并且如何保证数据质量、提高推理速度、提升识别精度等都面临很多挑战。 那么，开发者如何才
安全帽佩戴智能识别系统伴随着现代科技的发展趋势，人工智能识别技术性的运用愈来愈普遍，各个安全施工监督部门对操作人员的需求逐步提升，很多示范工程首先选用各种各样智能监管方式，确保操作工作员的生命安全。安全帽佩戴智能识别系统能够达到施工企业和各个安全性监督部门的具体规则，合理确保施工区域操作人员的人身安全和企业财产安全。
反光衣穿戴识别系统依据深度学习+边缘计算视觉分析技术，利用已有的摄像头对现场作业人员穿戴实时分析和识别视频图像数据。不用人工干预，反光衣穿戴识别系统全天候24h不间断对作业现场实时监控，当检测出工人不穿反光衣时，及时抓拍提醒并把违规信息发送给系统后台，反光衣穿戴识别系统提升了作业区域高效监管，保证了作业人员人身安全。
人员徘徊识别系统利用现场已有的监控摄像头可以实时剖析监控画面中人员异常徘徊行为，当人员徘徊识别系统识别到特殊重要区域（危险区域）附近出现人员来回反复停留时，系统会立即搜抓拍预警并同步异常违规信息到后台，及时通告有关人员留意出现异常的目标，方便及时到现场处理。
随着智慧城市愿景的推广,以及车辆管理需求的迅猛扩增,对于各类车辆识别系统有了新的要求。而以往的固定式特定设备的车牌识别系统已经不能够满足灵活的智能交通系统需求,例如路边停车管理和交管违章登记等。本文简单介绍一种基于Android平台的车牌识别技术，该技术不依赖其他任何第三方库，能够在复杂背景下迅速识别多种车牌。
加拿大多伦多大学（University of Toronto）的研究人员宣布开发出了人工智能驱动的程序，可干扰脸部识别系统。
大家知道，目前，人脸识别系统存在着争议。例如亚马逊此前因向执法机构出售人脸识别技术一事，登上了头条，遭到万人上书抨击。此外，国内外都有学校正在使用人脸识别摄像头，来监控学生。
河道水位监测识别系统依据ai智能视频分析，自动对监控画面识别视频图像信息内容，不用人工操作；河道水位监测识别系统对江河监测区域内的水位实时监测，监测出现异常水位，立即预警提醒，合理协助管理人员解决困难。除此之外，您还能够查看现场视频，便于事后查询管理，提升信息化管理水准。
在本月的一篇名为Generating Master Faces for Dictionary Attacks with a Network-Assisted Latent Space Evolution的论文中，作者深入分析了这种危险的可能性。
语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition (ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
机器之心原创 作者：机器之心Pro 「智周洞察」 是由机器之心 Pro 出品，专注趋势性新一代人工智能技术的新型研究品牌，围绕人工智能学术探索与工程技术热点研究方向展开深入探究，追踪最新的 AI 技术路线，分析成熟情况，洞察潜在技术迭代机会。「智周洞察 · 可信 AI」专题系列关注以构建可信 AI 系统为目标的新一代人工智能技术，围绕隐私保护、可解释性、公平性及稳健性增强等角度展开具体探讨。 本文节选自『智周洞察』报告系列「可信 AI」专题中的《隐私保护增强的新一代生物识别技术》。机器之心将持续围绕构建
车辆轮轴监控识别系统根据神经网络图像识别算法与边缘计算加视觉识别技术结合在一起，以保证算法识别的准确性。车辆轮轴监控识别系统利用前端监控摄像头实时监控视频流上传至系统服务器，车辆轮轴监控识别系统实时读取抓拍图片进行识别与分析。对外输出车辆轮轴数量、车牌或警报信息。
智能视频图像识别系统选用人工智能识别算法技术，能够随时监控和剖析现场各大品牌相机中的视频图像。智能视频图像识别系统软件关键运用相机拍摄的图像开展智能实时分析，抓拍监控识别和检作业现场的违规操作及行为，并向责任人推送信息。与传统监控系统软件对比，智能视频图像识别系统软件增强了自主监控报警的能力，增强了数据检测和解析功能。
智慧工地安全帽佩戴识别系统能够全自动识别工作人员是不是戴安全帽，当监测到施工人员不戴安全帽时，会自行开启警报，提示安全管理人员妥善处理，是协助安全人员管理工作的智能化助手。智慧工地安全帽佩戴识别系统能够自动识别施工工地等施工现场工作人员是不是戴安全帽，合理避免安全事故，完成安全生产的智能管理，不用人工控制。根据安装在建筑工地的各种品牌监控终端，搭建视频监控系统，合理填补监管中传统摄像头的缺点，真真正正完成预警信息、正常监控管理。
防溺水预警识别系统旨在通过opencv+python网络模型深度学习算法，防溺水预警识别系统算法实时监测河道环境，对学生等违规下水游泳等危险行为进行预警和提醒。防溺水预警识别系统算法中的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。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使防溺水预警识别系统算法可以在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，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Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
端到端深度人脸识别系统由三个关键要素构成：人脸检测（face detection）、人脸对齐（face alignment）和人脸表征（face representation）。其中，人脸检测的作用是定位静止图像或视频帧中的人脸位置。然后，人脸对齐将人脸校准到一个规范的视角，并将人脸图像裁剪到一个标准化像素大小。最后，在人脸表征阶段，从对齐后的图像中提取具有鉴别性的特征用于识别。
本论文标题《A Contactless Fingerprint Recognition System》
据凤凰网科技报道，某大型行的人脸识别系统存在漏洞，造成6名储户百万元现金被异地盗取。受害人表示，远在异地的犯罪分子，7次通过了银行的人脸识别，6次通过活检，一次都没识别出来犯罪分子使用的是假人脸。
工地反光衣穿戴识别系统依据现场监控摄像头采集的视频图象，应用最新的神经网络算法，检测到一些人不穿反光衣服时，前端抓拍设备实时上传视频流至系统服务器，然后实时读取视频流并进行语音报警广播。工地反光衣穿戴识别系统的另一个闪光点是能够应用现有的监控摄像机，实时监控分析，不需要新增加其他硬件终端。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》就保险行业人脸安全事件进行了详细分析，并阐述了保险行业的人脸安全应用实践。
中兴视觉大数据报道：在2018年5月7日的时候，珠海机场在东指廊率先启用安检人脸识别系统。此次珠海机场启用的人脸识别系统将安检验证信息系统和人脸识别系统有机结合，使人脸识别系统与安检信息系统在一个电脑界面内显示。旅客过检时，该系统将自动、快速、连续抓拍旅客脸部图像用于和旅客所出示的身份证相比对，并在1秒内显示与证件比对相似度参考值。在有效甄别旅客是否冒用证件等方面有很强的专业性和实用性，无论在判别速度还是准确度上，都能够为安检员提供极大的参考和帮助。
现如今国家越来越重视安全生产，各个企业也都采取各种措施保障员工的安全生产从而保障了企业的利益。在各各行都存在着在岗工人不佩戴安全帽和做相关安全措施危险作业，由于未佩戴安全帽而造成的伤亡时有发生。安全帽佩戴管理成为一大难点，为降低管理难度提高在岗人员安全意识，可在各种生产现场部署安全帽识别仪实时视频检测预警在岗工人是否按照要求做好安全防范措施作业。真正做到安全生产信息化管理，做到事前预防事中常态监测，事后规范管理。
安全带佩戴识别高空作业将明确工作员是不是在可调式查验地区和人员是否系好安全带并报警。关键字：安全带识别系统高空作业安全带识别高空作业安全带佩戴识别系统。当实际操作系统检验到高空作业没有佩戴安全带时，应该马上警报。提醒有关人员及时处理并劝说她们。
人脸识别作为一项成熟的生物识别技术，目前已广泛应用于金融、公安、社会服务、电子商务等领域。然而人脸很容易用视频或照片等进行复制，人脸活体检测是人脸识别能否有效应用的前提，目前对活体检测方法的研究有很多。大多数活体检测方法是研究性质的，它们大多基于特征提取与训练的方式，这类方法的准确性是不可控的。另一类方法是要求用户做转头、摇头、眨眼或者张嘴等动作，但是这类方法对于视频的防欺骗性不高。
工厂释放静电行为识别系统依据ai智能视频分析，对烟花鞭炮生产车间进行全天候实时监控分析。当工厂释放静电行为识别系统检测到工人并没有触摸静电仪释放静电时，系统会马上警报。报警信息能够显示在监管系统平台上，也可以将报警信息推送到手机。工厂释放静电行为识别系统对监控画面进行7x24小时不间断分析，减少了人力资源检测的成本，提升了监管效率。
工地人员行为分析安全帽识别系统实时检测监控画面人员行为，对监控画面中不戴安全帽的人员行为实时分析警报抓拍，告警视频、截图都可以在后台显示，可以在现场部署音响和扬声器给出语音提示。人员行为分析安全帽识别系统根据现场情况需求也可以将报警信息推送给相关人员。
据市场研究公司MarketsandMarkets的预测，全球生物识别市场将由2018年的168亿美元快速增长至2023年的418亿美元。
今年7月份，两大银行接连爆出多名储户的数百万存款被异地“刷脸”盗取，引发全社会关注。其实，因人脸安全问题导致资金被盗、被贷款安全事件已不是新鲜事。
伴随着我国社会经济发展水平的提升，各行业对人工智能技术的落地应用需求也在不断扩大。但目前，很多行业与人工智能的结合还处于概念阶段，安防是为数不多的可以将人工智能成熟应用并落地的行业，为此，很多专家认为安防行业正在成为人工智能的第一着陆场。 近年来，在智慧城市系统建设深入的带动下，人工智能商业化应用的趋势越来越明显。算法、算力、数据，三者可以看做是“人工智能+安防”发展的三要素。当这三要素落地产品应用上时，可主要分为三大类，即：视频结构化(对视频数据的识别和提取)、生物识别技术(指纹识别、人脸识别等)、物体特
本文通过对人脸识别系统的攻击揭示了该系统的脆弱性和漏洞所在，并对人脸识别系统在人类社会中的广泛使用的现状提出了建设性的意见与建议。
秸秆禁烧烟火识别系统一旦检测到烟雾，秸秆禁烧识别系统将自动监测监控画面中是否存在秸秆焚烧处理，不用人工干涉。当秸秆禁烧烟火识别系统监测到火苗时，系统会自动报警，通知监控管理中心，提示相关人员及时处理。与此同时，将警报截屏和视频保存到数据表中，自动汇总。
佩戴安全帽识别系统即时监控工程施工地区，当佩戴安全帽识别系统监控到作业区域职工不戴安全帽进到时，应该马上警报，并通告安全性管理者妥善处理。与此同时，将警报截屏和视频储存到数据库查询，产生表格，并发送给有关管理者。后台管理人员可以依据时间范围查看警报纪录、警报截屏和视频，进一步提高实际操作范围的查找高效率，确保现场施工人员作业的安全性。
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