1. 微小目标漏检：香烟、工具等<5px物体识别率≤60%（IEEE ICIP 2023基准测试）

本系统通过深度融合计算机视觉、深度学习和实时数据处理技术，实现对路口高危违规行为的毫秒级精准识别与响应。

1. 主控核心：STM32（如STM32F103系列）作为按摩仪器的“大脑”，负责协调光电感应检测、蓝牙通信、电机驱动（揉捏、敲打、振动模式）、热敷控制及用户交...

无人机油fields巡检系统通过集成无人机硬件与AI视频监控技术，提供了一种智能化解决方案。本文将详细解析其技术架构与实现方式，分享如何通过开源技术提升油田管理...

餐饮厨房视频安全系统融合开源AI技术与视频监控，覆盖从实时检测到数据分析的全流程。本文将深入分享其技术实现。

本文介绍两种基于Python的视频下载实现方案，支持主流视频平台如B站、YouTube、抖音等。方案采用模块化设计，可根据实际需求灵活选择。

1、智能车牌识别系统：利用OCR技术和AI图像增强技术，提高车牌识别的准确性，确保无论在任何环境下都能准确识别车牌信息。

AI视频监控系统基于开源架构，支持Docker镜像一键部署，快速搭建监控环境。系统能够接入多种摄像设备，如传统摄像头、无人机或智能终端设备，确保在不同环境下均能...

由于囚犯群体的情绪波动和复杂的社会互动，监控人员难以在繁忙的工作中全面监测每个潜在的安全隐患。此外，传统的闭路电视（CCTV）系统也无法有效处理这些复杂的情绪与...

AI视频监控系统的核心是通过对视频流进行实时分析，识别出异常行为、潜在的安全隐患或其他可疑活动，并在此基础上触发警报或采取其他响应措施。系统架构通常包括以下几个...

AI视频监控系统在养老院中的应用，主要依赖于计算机视觉、深度学习、传感器融合等技术的结合。该系统能够通过智能摄像头和算法模型实现对老人体征、摔倒、异常行为等的实...

（1）多设备兼容：系统支持多种视频输入源，包括固定式摄像头、无人机、手机等，灵活适配车间的不同布局需求。