加油站抽烟烟火智能识别系统通过yolo+opencv网络模型图像识别分析技术，加油站抽烟烟火智能识别算法识别出抽烟和燃放烟火的情况，并发出预警信号以提醒相关人员，减少火灾风险。加油站抽烟烟火智能识别算法模型中的OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。加油站抽烟烟火智能识别算法所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
在不断进步的现代科技中，我认为最伟大的是我们在使计算机具有类似于人的感知能力方面取得了进步。以前训练计算机使它像人一样学习、做出像人一样的行为是很遥远的梦想。但现在随着神经网络和计算能力的进步，梦想逐渐成为现实。
YOLO（You Only Look Once）是当今最有效的快速目标检测算法之一。虽然它现如今已经不是最准确的识别算法了，但依然是进行实时物体检测的最佳选择之一。最近，YOLO发布了它的最新版本YOLO v3，本文重点介绍YOLO v3的新特点。
【新智元导读】谷歌再度开放Youtube视频数据集——Youtube边界框（YouTube-BoundingBoxes），含23类共500万手动注释的、紧密贴合对象边界的边界框，精度高于95%。谷歌称这是迄今最大的手动注释边界框视频数据集，希望该数据集能够推动视频对象检测和跟踪的新进展。 谷歌今天还开源了 TensorFlow 模型性能调优工具 tfprof，使用 tfprof 可以查看模型的参数量和张量形状（tensor shape），了解运算的运行时间、内存大小和设备位置。现在，tfprof 已经支持P
AI城管占道经营识别检测算法通过yolo+python深度学习训练框架模型，AI城管占道经营监测识别系统对道路街区小摊贩占道经营违规摆摊行为进行检测，检测有出店经营占道经营违规摆摊情况，yolo+python深度学习训练框架模型会立即抓拍存档。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。
本教程将介绍如何使用 OpenCV OCR。我们将使用 OpenCV、Python 和 Tesseract 执行文本检测和文本识别。
"You Only Look Once"是一个实时对象检测算法，它避免了在生成区域建议上花费太多的时间。它不能完美地定位物体，而是优先考虑速度和识别。
You only look once（你只需看一次），或者YOLO，是目前比较快的目标对象检测算法之一。虽然它不再是最精确的目标对象检测算法，但是当您需要实时检测时，它是一个非常好的选择，不会损失太多精确度。
占道经营游摊小贩识别检测系统通过Python+OpenCv深度学习模型技术，对现场画面中占道经营游摊小贩识别检测，当占道经营游摊小贩识别检测系统监测到流动商贩占道经营时，立即抓拍存档告警回传后台人员及时处理，同时将告警截图推送给相关人员。。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。
AI检测人员工衣工服着装不规范识别系统基于opencv+yolo网络深度学习模型，AI检测人员工衣工服着装不规范识别系统对现场画面中人员着装穿戴实时监测分析。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。
工厂明火烟雾视频监控识别系统 烟火自动识别预警通过python+yolo网络深度学习模型自动识别监控区域内的烟火，工厂明火烟雾视频监控识别系统 烟火自动识别预警发现火焰及烟雾系统可以实时发出预警信息并同步传给后台监控相关人员，有效的协助后台人员降低误报和漏报现象及时处理火灾危机，将火灾危险消灭在萌芽当中。
传送带下料口堵塞识别检测算法通过python基于yolov5网络深度学习框架模型，下料口堵塞识别检测算法能够准确判断下料口是否出现堵塞现象，一旦发现下料口堵塞，算法会立即抓拍发出告警信号。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。传送带下料口堵塞识别检测算法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。
电力煤矿液体泄漏识别系统OpenCv+yolov网络框架模型对现场画面中管道机械实时检测，当电力煤矿液体泄漏识别系统检测到机械管道出现液体泄漏时，系统立即抓拍存档并告警同步回传给报警信息给后台监控人员，让工作人员及时处理。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。
在本文中，我们将谈到如何用 OpenCV 的多目标追踪API，通过使用 MultiTracker 类来实现。我们将分享用 C++ 和用 Python 实现的代码。
街道积水识别监测系统利用Python+OpenCv机器学习对道路低洼区域街道积水识别监测进行实时监测，一旦发现到路面积水时，立即抓拍存档告警，同步信息到后台中心，提醒相关人员及时处理，避免产生更大的损失和危害。OpenCV-Python是一个Python绑定库，旨在解决计算机视觉问题。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。
本文介绍了非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）在计算机视觉目标检测中的应用，主要讲述了如何通过 Python 和 OpenCV 库实现 NMS 算法。首先介绍了 NMS 的基本概念和作用，然后通过具体的实验过程展示了 NMS 算法的实现过程，最后给出了参考资料和实验结果。
用python的matplotlib画出的图，一般是需要保存到本地使用的。如果是用show()展出的图，再右键保存，这样的图是失帧而非矢量的
https://pan.baidu.com/s/1ZeT5HerjQxyUZ_L9d3X52w
计算机视觉领域中，目标检测一直是工业应用上比较热门且成熟的应用领域，比如人脸识别、行人检测等，国内的旷视科技、商汤科技等公司在该领域占据行业领先地位。相对于图像分类任务而言，目标检测会更加复杂一些，不仅需要知道这是哪一类图像，而且要知道图像中所包含的内容有什么及其在图像中的位置，因此，其工业应用比较广泛。那么，今天将向读者介绍该领域中表现优异的一种算算法——“你只需要看一次”（you only look once，yolo），提出该算法的作者风趣幽默可爱，其个人主页及论文风格显示了其性情，目前该算法已是第三个版本，简称YoLo V3。闲话少叙，下面进入教程的主要内容。 在本教程中，将学习如何使用YOLO、OpenCV和Python检测图像和视频流中的对象。主要内容有：
今天是大年初三，按照传统习俗，从这天开始，就要开始走亲访友了。这时候的商场、饭馆也都是“人声鼎沸”，毕竟走亲戚串门必不可少要带点礼品、聚餐喝茶。
非极大值抑制，简称为NMS算法，英文为Non-Maximum Suppression。其思想是搜素局部最大值，抑制极大值。NMS算法在不同应用中的具体实现不太一样，但思想是一样的。非极大值抑制，在计算机视觉任务中得到了广泛的应用，例如边缘检测、人脸检测、目标检测（DPM，YOLO，SSD，Faster R-CNN）等。
绝缘手套穿戴智能识别系统通过opencv+python深度学习技术，绝缘手套穿戴智能识别系统对现场人员是否佩戴绝缘手套进行识别检测，当绝缘手套穿戴智能识别系统检测到现场人员违规行为未佩戴绝缘手套时立刻抓拍告警。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。
本文介绍了非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）在计算机视觉中的经典应用，以及在不同阈值下的实验结果。非极大值抑制是一种常用的抑制候选框的方法，可以消除重叠的候选框，提高目标检测的准确性。本文还提供了参考资料，可供读者深入了解非极大值抑制和相关算法。
工厂安全着装识别检测系统通过Python基于YOLOv5技术，工厂安全着装识别检测系统对现场画面中的人员着装穿戴进行实时分析检测，工厂安全着装识别检测系统自动抓拍存档告警。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。Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在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）。
作者： Adrian Rosebrock 机器之心编译 目标检测技术作为计算机视觉的重要方向，被广泛应用于自动驾驶汽车、智能摄像头、人脸识别及大量有价值的应用上。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外，它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的边界框来对其进行定位。本文作者从图像识别与目标检测的区别开始，进一步简单介绍了目标检测的基本模块与实现方法。本文是目标检测的一般指南，它并没有详细介绍主流的目标检测算法，这些算法读者可参考从 RCNN 到 SSD，这应该是最全的一份目标检测算法盘点
PCB板缺陷检测机器视觉识别系统通过python+yolo系列网络深度学习模型对PCB电路板外观实时监测，PCB板缺陷检测机器视觉识别系统监测到有缺陷的PCB板时立即抓拍存档。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。Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在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。
人脸检测是人工智能最常见的应用之一。从智能手机的摄像头应用到Facebook的标签建议(Tag Suggestions)，人脸检测的应用每天都在增加。
抽烟行为监测识别系统通过python+yolov5网络深度学习技术，抽烟行为监测识别系统对画面中人员抽烟行为进行主动识别检测。在介绍Yolo算法之前，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。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。其基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了。
贪婪地选择按得分降序排列的边界框子集。删除与先前选择的框具有高交叉-过度联合(IOU)重叠的框。边界框以[y1, x1, y2, x2]的形式提供，其中(y1, x1)和(y2, x2)为任意对角对角框角的坐标，坐标可以标准化(即，位于区间[0,1]或绝对区间。注意，这个算法不知道原点在坐标系中的什么位置。注意，这个算法对于坐标系的正交变换和平移是不变的;因此，坐标系统的平移或反射会导致算法选择相同的框。这个操作的输出是一组整数，索引到表示所选框的边界框的输入集合中。然后使用tf可以获得与所选索引对应的边界框坐标。收集操作。例如:selected_indices = tf.image。non_max_suppression(box, scores, max_output_size, iou_threshold)选择ted_boxes = tf。收集(盒、selected_indices)
OpenCV-Python官方教程：https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_core/py_basic_ops/py_basic_ops.html
化工厂跑冒滴漏识别检测系统基于Python基于YOLOv7机器视觉深度学习算法，自动识别现场画面中机械管道是否存在液体泄漏情况发生，当检测到液体泄漏时，可以立即抓拍存档告警同步反馈到监控后台人员，及时处理。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。
只要画个边界框，模型就能自动追踪边界框内的物体，并在视频中隐藏它。最近，这个神奇的项目借助目标检测与图像修复，成功地让模型对视频中的物体视而不见，并通过伪造背景将物体从视频中抹去。
人脸检测是一种在多种应用中使用的计算机技术，可以识别数字图像中的人脸。人脸检测还指人类在视觉场景中定位人脸的过程。
在上一篇文章：【计算机视觉——RCNN目标检测系列】二、边界框回归（Bounding-Box Regression）中我们主要讲解了R-CNN中边界框回归，接下来我们在这篇文章我们讲解R-CNN中另外一个比较种重要的模块——IoU与非极大抑制。
智慧工地人员行为分析系统依据深Python基于YOLOv7网络深度学习架构模型，对画面中工地人员行为及着装穿戴进行实时分析预警，当YOLOv7网络深度学习架构模型发现人员违规行为时，立即抓拍存档预警并发给后台。智慧工地人员行为分析对画面下的有关运动目标（人与物）开展实时分析识别，发现物的不安全状态或者人的不安全行为立即预警。
2021年2月，TikTok出现了一个名为unicosobreviviente（唯一的幸存者）的用户，也就是哈维尔。
在中学的时候地理课上，老师教过我们如何根据地图上面测量的距离来计算实际空间上距离。
值班脱岗智能监测识别系统通过python+yolo网络模型深度学习算法技术，值班脱岗智能监测识别系统对重要区域岗位状态等进行7*24小时不间断实时监测，当超过后台规定时间没有人员在规定区域，无需人为干预立即抓拍告警。目标检测架构分为两种，一种是two-stage，一种是one-stage，区别就在于 two-stage 有region proposal过程，类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别，而one-stage直接从图片生成位置和类别。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片，就能输出结果。
从今天开始，我将为大家逐步介绍Mask RCNN这个将检测和分割统一起来的框架的具体原理以及详细代码解读，项目地址为https://github.com/matterport/Mask_RCNN，基于TensorFlow1.x和Keras框架实现。
裸露土堆智能识别检测系统基于python+yolo计算机视觉深度学习技术，裸露土堆智能识别检测系统对现场画面中土堆裸露情况进行实时分析检测，若发现画面中的土堆有超过40%部分裸露，则判定为裸露进行抓拍预警。我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行裸露土堆识别检测。6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的！在我们还对YOLOv4的各种高端操作、丰富的实验对比惊叹不已时，YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。按照官方给出的数目，现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒，即每秒140帧（FPS），但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。
目标检测是深度学习中应用比较多的领域。近年来，人们开发了许多用于对象检测的算法，其中包括YOLO，SSD，Mask RCNN和RetinaNet。
目标检测(Object detection)是一种计算机视觉技术，旨在检测汽车、建筑物和人类等目标。这些目标通常可以通过图像或视频来识别。
选自Medium 作者：Ayoosh Kathuria 机器之心编译 参与：Panda 前几日，机器之心编译介绍了《从零开始 PyTorch 项目：YOLO v3 目标检测实现》的前 3 部分，介绍了 YOLO 的工作原理、创建 YOLO 网络层级和实现网络的前向传播的方法。本文包含了该教程的后面两个部分，将介绍「置信度阈值设置和非极大值抑制」以及「设计输入和输出流程」的方法。总体而言，本教程的目的是使用 PyTorch 实现基于 YOLO v3 的目标检测器，后者是一种快速的目标检测算法。 本教程使用的代
【新智元导读】 拥有世界上最大的开源车对车（V2V）网络的 Nexar 公布了第二届 Nexar 挑战赛的结果。来自复旦大学的Hengduo Li 拿下冠军。 10月29日，Nexar 公布了第二届 Nexar 挑战赛（使用NEXET 数据库实现户外汽车识别）的获奖名单。Nexar公司成立于2015年，使用智能手机和车辆的摄像头和传感器来创建驾驶感知和ADAS警报，以及发生碰撞时记录的证据。 Nexar 通过将智能手机转变为相互连接的 AI “汽车前端摄像头”，构建了世界上最大的开源车对车（V2V）网络。
选自Medium 作者：Ayoosh Kathuria 机器之心编译 参与：Panda 前几日，机器之心编译介绍了《从零开始 PyTorch 项目：YOLO v3 目标检测实现》的前 3 部分，介绍了 YOLO 的工作原理、创建 YOLO 网络层级和实现网络的前向传播的方法。本文包含了该教程的后面两个部分，将介绍「置信度阈值设置和非极大值抑制」以及「设计输入和输出流程」的方法。总体而言，本教程的目的是使用 PyTorch 实现基于 YOLO v3 的目标检测器，后者是一种快速的目标检测算法。 本教程使用的
https://developer.nvidia.com/blog/detecting-objects-in-point-clouds-with-cuda-pointpillars/
有关OHEM的介绍请参考上面给出的链接，这里主要就OHEM是怎么运行的做一些简单的分析，整个OHEM的代码也不是很多，这里将算法的步骤归纳为： 1）计算检测器的损失，这部分是使用和最后fc6、fc7预测头一样的共享参数，预测分类与边界框回归的结果，将预测的结果与GT进行比较得到分类和边界框回归的loss，这里的损失是将两种损失相加得到的； 2）使用阈值为0.7的NMS预先处理一遍检测框，去除一些无效的检测框； 3）NMS之后的检测框按照loss由大到小排列，选取一定数目（由两个数取最小决定）的边界框返回。 下面是OHEM在网络定义文件中的定义，方便后面查看相关代码的时候查找对应条目。
上个月，百度飞桨团队开源了其最新SOTA通用检测模型——PP-YOLOE+，COCO数据集精度达54.7mAP，其l版本相比YOLOv7精度提升1.9%，V100端到端(包含前后处理)推理速度达42.2FPS，文章回顾请戳：
工装穿戴识别检测系统通过python+yolov5网络模型计算机视觉技术，工装穿戴识别检测系统对现场画面区域7*24全天候监测，当工装穿戴识别检测系统监测到现场人员未按要求穿着时，立即抓拍存档告警。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。
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