本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分,第2节《项目系统架构设计》,本章内容系统介绍:人脸系统系统的项目架构设计,包括:业务架构、技术架构、应用架构和数据架构四部分内容。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1章《目录大纲篇》,本章内容系统介绍,《人脸识别项目完整实战》系列博文的目录结构,共8大部分53个章节。
上周,雷锋网AI掘金志邀请到了触景无限副总裁赵寒伟做客雷锋网公开课,以“「边缘计算」在地铁等城市级场景下的实战复盘”为题进行了干货分享。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分:程序设计篇(Python版),第1节《Python实时视频采集程序设计》,本章内容系统介绍:基于Python+opencv如何实现实时视频采集。
人脸识别、图像分类、语音识别是最早的深度学习取得突破的主要几个技术方向。在2014年前后,多家技术公司纷纷宣布其利用深度学习在LFW上取得的最新成果,此为深度学习技术在人脸识别领域的“小试牛刀”。随后,商汤、Face++等国内的多家技术公司针对金融行业人脸认证这一需求持续改进算法,随着PK的不断升级,人脸认证图像相对可控下的人脸识别性能不断被刷新,固定识别通过率为90%,识别误匹配率指标被降低了好几个数量级,此为深度学习技术在人脸识别领域的“硕果初尝”。类似的技术被用在了手机APP的人脸登录、相册管理等,这里不一一赘述。
TSINGSEE基于AI人脸检测的客流统计系统是一种运用视频图像分析技术进行人流量统计的视频智能化应用系统。通过内置算法对视频中人数和人群流动方向等信息进行有效统计并生成报表,用户可以在掌握监控区域实时动态信息的同时,及时得到现场准确的人数和人群流量数据,有利于管理单位更高效的组织工作,为科学决策提供数据支持。
为了规范大家文明过马路,不少城市(深圳、天津、 莆田、新疆库尔勒、广州……)上线了「行人闯红灯曝光台」。顾名思义,闯红灯的行人会被曝光在大屏幕上。
人工智能的各个部分——例如视频分析、机器学习和深度学习——已经开始利用物联网生态系统生成的大量数据来区分数据中有价值的信息,然后将其转化为洞察力,达到智能预警和辅助决策的作用。
学校安全建设程度不深,目前在平安校园项目建设中,校门安全建设虽多,仍存在以下问题: 1)设备覆盖率低:学校基本上没有安装校园门禁考勤设备; 2)设备老化:部分学校只安装了通道式考勤,无法支撑校园目前的精细化管理; 3)数据统计难:人工统计学生入离校数据不仅工作量大,而且易错、易丢失;数据查询、分析难; 4)身份辨认存在安全隐患:孩子集中入校/离校,拥挤混乱,身份主观辨认,易存在安全隐患,入离校数据家长无法在手机查看; 5)设备软件能力差:少数学校升级了通道式人脸考勤方案,但是受限于设备本身软件能力,无法灵活地与其他校园场景产生联动。
中兴视觉大数据报道:从人脸识别技术在智能安防下的一个具体应用场景开始:你在门口安装了摄像头,当有物体出现在摄像头范围内的时候,摄像头自动拍摄下图像,对图像进行识别;识别后如果发现是个人,并且长时间在门外并没有敲门进门等行为之后,就会及时报警给户主;或者,在夜晚的时候发现有物体移动,对物体进行识别,如果是可疑的物体就主动报警。人脸识别技术在安防领域已经有了很大的应用,未来将有更广阔的应用空间,因此对安防企业来说,人脸识别技术的市场潜力无可估量。
以云计算、大数据、人工智能为代表的新兴技术,不断驱动着视频监控与视频应用等各领域业务层面的创新,同时AI计算机视觉技术的深度应用,也将成为各行各业有效的AI+视频监控解决方案。
人工智能在医疗卫生、能源动力、交通航天、语言图像识别等领域发挥着重要作用,在安防等领域也同样值得期待。人工智能、深度学习、视频结构化技术、物联网技术,大数据分析等变革性技术的应用,使安防视频监控也变得越来越强大,基于AI的智能识别分析技术基本已成视频监控的标配。
近年来,关于大中小型考试出现舞弊现象的新闻也时有报道,相关部门也加大了对考场秩序的监管。随着互联网技术的发展,利用AI等新兴技术加强对考场的管理、对考生考试行为和教师监考行为等考场活动进行自动监测,也逐渐成为打击考试不公平现象的有效手段。
在现代化企业中,工厂实施安防视频监控系统,安全保卫部门可以实现在企业厂区门口、厂房、办公楼、周界围墙、仓库等目标进行实时全天候视频监控。
不管是科达大力推广的感知摄像机(Intelligent IPC)还是海康公司的Smart IPC、或者NICE公司的Suspect Search系统,其本质都是智能视觉分析技术与“大数据”的结合应用。最近两年以来,我们听到太多的“大数据与安防监控”的概念,但是,基本都停留在理念表面,描绘的是一个美好的前景,至于如何实施,或者到底能不能实施,很多人还是疑惑很大。本文从技术角度,说明智能视频分析技术与“大数据”如何结合及相关公司案例落地情况,尽量将理论结合到实际。
中兴智能视觉大数据报道:张学友的演唱会三次抓捕了三名疑犯。官媒称,原因是会场入口的安检安装了人脸识别系统。中国正在大规模普及人脸识别,所以这并不令人感到多少意外。一家提供动态人像识别的公司产品经理孙健峰称,该公司在 2015 年就开始与深圳龙岗区警方合作,在当地地铁口、火车站、城中村、商超等场所建设 “深目” 系统。上线几个月后,便协助警方成功告破两起命案。 “目前我们的‘深目’系统已经在二十多个省市落地,协助警方破获了 4000 余起的案件。” 孙健峰说。简单来说,通过前端部署动态人像识别系统,AI 人脸识别技术可以在动态情况下捕捉人脸信息,” 每一个人从摄像头前面走过时,人脸的关键信息会从视频流里抽取出来,通过深度学习算法将其结构化,之后再同数据库进行比对,做到秒级内查到一个人的行动轨迹。”
据悉,先后有两名嫌犯在张学友演唱会上,被智慧安保人像识别功能锁定,抓捕归案。网友分析称犯罪嫌疑人大多是 30 岁 - 40 岁左右的人群,这个年龄段的人都爱张学友的歌,张学友也被网友喜送绰号:“热心歌神张先生”。
随着我国政府对平安城市、“雪亮工程”以及交通运输等领域的投入,对于安防产品的需求不断提升,安防市场规模也在随之不断扩大。视频监控是整个安防系统最重要的物理基础,视频监控系统位于最前端,很多子系统都需要通过与其相结合才能发挥出自身的功能,是安防行业的核心环节。
随着近几年人工智能的快速发展,深度学习方法及性能日益提升,计算机视觉、图像处理、视频结构化和大数据分析等技术也不断完善,使得安防产品逐步走向智能化。在技术成熟度上,处理安防影像的技术已经研发得较为完备,同时行业指导性政策也进一步加快了人工智能技术的落地应用。
据深圳新闻网消息,在该AI交警上岗首日,共抓拍特殊行业人员闯红灯58宗、非机动车进入机动车道行驶67宗。
中兴智能视觉大数据报道:说起人脸识别研判预警系统可能很多人会比较懵,“人脸识别智能防控系统”它能自动捕捉动态影像,在数据库内进行比对,达到一定的相似度,会立即通过电脑指挥系统进行报警。这个是什么东东啊?在中兴视觉大数据看来用例子进行说明,大家可能更清楚点,在近些年的时候,其实有很多地方已经开始使用动态人脸识别研判预警系统了。
1)外围监视区:主要针对建筑物外围,通常会沿围墙安装视频监控,建立周界防范系统,一旦发现外部入侵探测器可立即将警情传送至智能化管理中心,以便及时发现处理。
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。
据不完全统计,2018 年底, 全国机动车保有量超过3.27 亿辆, 机动车驾驶人达4.09 亿, 车多、交通拥堵已成为目前我国城市的显著特征,虽然许多城市都在出台各种限行限购政策,但是机动车保有量还是在不断增加,面对这一现实,如何更好地治理城市交通拥堵成为了智能交通行业不断思考的问题。
雷锋网《AI掘金志》频道:只做 AI +「安防、医疗、零售」三大传统领域的深度采访报道。
- 海思Hi3559AV100 CPU,双核ARM Cortex A73@1.8GHz+双核ARM Cortex A53@1.2GHz+单核ARM Cortex A53@1.2GHz
导语:对不少企业来说,如何开始一个 AI 业务是一个难题,需不需要 AI 来进行业务的辅助?是否需要组建一个自己的算法团队?我们整理了格灵深瞳创始团队:苑维然先生的主题演讲《如何开始一个 AI 业务:以计算机视觉为例》希望能够给有同样困扰的读者一些启发与帮助。
在国家政策、技术创新和企业发展需求转变等多个维度的共同驱动和协同下,特别是工业互联网作为“新基建”的提出,都在推动工业制造朝着数字化、网络化、智能化方向发展。军工装备制造行业承担着国民经济和国防建设的重要使命,构建以智能制造为核心目标的智能工厂、智慧企业已经成为各大军工企业发展的重要趋势和焦点。
随着人工智能的高速发展,基于计算机视觉技术研究及应用也逐渐进入成熟阶段。其中,人脸识别是运用较多的一种技术,已经渗透到人类日常生活的方方面面。
工厂生产车间一般是从原材料到成品的流水作业,有大量器械和物料。为保障车间财产安全并提高生产效率,需要进行全面的监管。在生产制造流水线的关键工序中,不仅有作业过程监管需求,同时,也存在生产发生异常及产品质量问题的过程还原需求,需要结合直观现场与客观数据的融合分析。
随着互联网技术的进步和发展,智能化的楼宇建设也逐步成为人们选择办公场所是否方便的一个重要衡量因素。在智能化楼宇中,安全管理也是重要的一个模块。得益于互联网新兴技术的进步,安防视频监控技术也得到了快速发展并应用在楼宇的安全管理中,安保人员可通过智能监控系统随时掌握和管理大楼内的现场环境。
随着科技的不断发展,人工智能(AI)技术正在各个领域迅速应用和推广。其中,智慧园区是一个重要的应用场景,它通过AI技术的支持,实现了园区的智能化管理和高效运营。
建设“技术先进、架构合理、开放智能、安全可靠”的智慧环保平台,整合环境相关的数据,对接已建业务系统,将环境相关数据进行统一管理,结合GIS技术进行监测、监控信息的展现和挖掘分析,实现业务数据的快速收集、全面整合、深度挖掘、智能分析、按需共享,发挥数据资源价值,构建全要素智慧环保平台,为政府、企业、社会公众提供智能化、可视化的环保信息管理应用,为环境管理提供更智能化的决策支持。
雪亮工程主要是针对农村地区治安防控的监控项目,在乡村的主干道、路口、人群聚集地部署高清摄像头,通过三级综治中心和指挥平台,将视频图像信息系统纵向下延至县、乡、村,通过建设各类视频监控点,实现视频图像信息交换共享平台按需联通、视频资源有效整合,基本实现“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”的公共安全视频监控建设联网应用,达到农村地区社会治安防控"全覆盖、无死角"的目标。
4月13日结束的计算机视觉沙龙圆满落幕。本期沙龙从构建图像识别系统的方法切入,讲述腾讯云人脸识别、文字识别、人脸核身等技术能力原理与行业应用,为各位开发者带来了一场人工智能领域的技术开拓实践之旅。下面是范锦老师关于腾讯云人脸识别系统在传统行业的应用与落地的总结。
前段时间和第三方人脸识别供应商对接,写了一个demo,主要功能是人脸识别准确率,增加底库,删除底库,人脸比对等等。让我对人脸识别有了一个新的意识。后来公司需要做个人脸识别的一些应用场景,根据这些场景,看看哪些符合公司的需要。于是自己规划了下。
民宿智能监控系统是一种便捷而有效的安全解决方案,它可以提供全面的监控和保护民宿的功能。以下为具体方案:
AI布控球基于前端边缘AI计算及后端云平台计算,AI布控球集成人脸识别、安全帽识别等的AI视频图像分析算法,通过计算机视觉技术对图像、人脸、场景、视频等进行深度学习,识别并标示图像、场景、视频内容,并对自定义的行为、意图进行识别并预警。 AI识别能力介绍: 着装检测:针对施工区域的人员是否戴安全帽。 人脸检测:针对施工区域的人员是否陌生人(黑名单)。 行为检测:针对施工区域内人员是否吸烟。 区域检测:针对规定的区域划线后检测是否在区域内或区域外。
随着城市建设进程的不断加快,关于城市的智能化治理需求也随之增多。在国家发布的“十四五”规划中,已经明确指出,推进新型城市建设,推行城市运行一网统管。作为推动城市治理体系和治理能力现代化的重要探索,“一网统管”将成为关键基础工程。
人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等),自动进行身份识别的一种生物识别技术,又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。
标准UVC设备,兼容性强,自带人脸识别算法,支持活体识别,支持1:1比对,不借助外部设备即可进行人脸识别,输出人脸属性值。支持活体识别,有效防止照片、视频和面具等假体攻击。
明明是红灯,偏要闯过去,大家都知道闯红灯是违法的,但几乎每个人都闯过红灯,为什么?就因为违法成本低、很少有人管,而且即便闯了也很难被及时发现。
大家在浏览新闻时,经常会看到某某地区有人员摔倒,长时间无人发现或人员闯入某危险区域管理人员未及时劝离,导致发生了意外事故的新闻。由于人力资源和人为巡检能力有限,在很多公共区域无法及时检测人员行为从而导致危险发生。为确保公共区域人员行为的安全,旭帆科技基于AI视频视频技术的人员行为智能视频监控方案应运而生。
对于现在很多大型工厂或者物流基地来说,仓库无疑是存放物品的重点场所。仓储存放着大量货物,同时存在大量的辅助设备,需要进行全方位的监管,以避免发生安全事故,造成财产损失。原有的人工巡检方式已无法满足现有大规模的监管要求,如仓储场所物品种类繁多、人员进出频繁、机械设备众多、安全生产管理难度大等难题。随着新兴技术的不断发展和融入,越来越多仓库都面临着智慧化监管的需求。
Robert Lorenz(德国籍),澎思科技资深算法研究员,德国柏林洪堡大学数学系博士,致力于人脸检测、人脸跟踪和人脸质量判断等领域的技术研发,尤其擅长模型构建和模型优化。其研究成果已经应用于澎思科技多种人脸识别软件平台和硬件产品中。同时也致力于视频结构化算法的研究和开发,负责数个子研究课题的攻坚工作。
AI人脸检测算法可以提取人脸和服装的特征,并将其分类为有用的类别,例如性别、年龄和服装颜色。通过搜索这些丰富的属性信息,可以帮助我们轻松找到目标人物,比如通过人脸以图搜图、人脸布控等等。
在此前的文章中,小编也和大家讨论过如何选择适合场景需求又性价比高的摄像头。除了摄像头以外,智能监控系统的组成也少不了前端设备,今天就给大家介绍一下几大前端设备的区别与应用场景吧。
城市的发展创造了大量工作机会,人口的聚集也推动了居民住宅建设率的增长。人民生活旨在安居乐业,能否住得“踏实”是很多劳动工作者最关心的问题。但目前随着住宅小区规模的不断扩大、人口逐渐密集,在保证居住环境舒适整洁的同时,区域内安全问题也尤为重要。
随着现代安防监控科技的兴起和在各行各业的广泛应用,监控摄像头成为众所周知的产品,也为人类的工作生活提供了很大的便利。由于科技的发达,监控摄像头的升级换代也日益频繁。每年都有不计其数的摄像头被拆掉闲置,有的进了库房,有的被扔进了垃圾桶。其实很多被淘汰遗弃的监控摄像头性能完好,摄像清晰度很高,如果能再生利用,能很好地造福于民,但由于监控摄像头在出厂时为了突出监控录像的功能,在硬件软件服务上形式单一,这就使得监控摄像头一旦拆了下来,离开了原来的监控线路和主机服务器就毫无用处了,形成了极大的浪费。
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