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视频图像智能识别系统

视频图像智能识别系统根据优化算法对项目现场封闭地区开展监控和防卸,对项目现场实时全天候监控识别分析,当监测到有人的身体进入时,视频图像智能识别系统会全自动警报和警示,适用三种颜色智能展现不一样情况,数据可视化监管...在安全性视频监控项目场景,图像识别技术性与监控视频业务流程的运用紧密结合,合理地增加了公安机关、交通出行、司法部门、零售、工厂、石化煤矿、水利、港口、机场等领域的监管效率,使传统监控摄像头完成了高效益的产品定位...图像识别技术根据互联网大数据和深度神经网络技术,为施工作业现场的安全系统赋予了角色识别、车子识别、物件检验、区域入侵检测技术、作业现场出现异常个人行为检验等情况的识别和迅速警报。

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全球首个「开源图像识别系统」上线了!

起初小编觉得不就是图像分类、目标检测这些东西嘛,有什么难的?但能熟练这些应用的 BAT 高级工程师们都轻松年薪百万,笑傲人生了!!! ?...当小编正在酸成柠檬精的时候,BAT 大神幽幽的说:这背后是综合使用目标检测、图像分类、度量学习、图像检索的【通用图像识别系统】… ? 度量学习是啥?图像检索是啥?通用图像识别系统又是啥?!...正在小编捶胸顿足的时候,突然发现了一个通用图像识别系统快速搭建神器!OMG!这不梦想一下就要实现了嘛! 赶紧 Star 收藏住: 扫码回复”开源013“即刻拥有 ?...那这个项目到底有什么过人之处,图像识别又比图像分类、目标检测强在哪里呢?...而这个图像识别系统的 4 个核心构成模块,都是经过精心打磨。

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    冀永楠:浅谈构建图像识别系统的方法

    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。...下面是冀永楠老师关于浅谈构建图像识别系统方法的总结。 讲师介绍:冀永楠博士毕业于英国诺丁汉大学计算机系。2004年起从事机器学习的研究和应用开发工作。...image.png 简单来讲,计算机视觉就是先通过一些方法把一些现实中的东西转化为图像,通过对图像做分析,得到一些我们想要的结果。...再往下是有一个红外广谱,这两个是放大的图像方式。遥感图像,它比较大的特点是它的频谱比较宽一点,它的通道会比普通通道多一点。...浅谈构建图像识别系统的方法-冀永楠.pdf

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    OCR大突破:Facebook推出大规模图像文字检测识别系统——Rosetta

    最近,Facebook 研究人员提出了一个大规模图像文本提取和识别系统——Rosetta。接下来 AI科技大本营就为大家解读一下这个 OCR 界的最新神器。...图像理解的主要挑战之一是将有关图像中的文本信息检索出来,这也称为光学字符识别 (OCR),这是一个将电子图像中的字体,绘图或场景文本转化为机器编码文本的过程。...此外,图像的质量往往也会随着自然场景图像中文字的出现而变化不同的背景。另一方面,社交网络上每天上传的图像数量都是庞大的,对于如此大量的图片进行处理也是目前这项任务所要面临的一大挑战。...诸如图片搜索等下游应用程序可以从 TAO 中访问所提取的图像文本信息 (图4中的步骤7)。 图4 Rosetta 系统结构,这是 Facebook 的可扩展的文本识别系统。...▌ 模型识别性能 下表4,表5分别展示了在不同数据集上模型的识别性能以及结合检测和识别系统检测到的词召回率下降的归一化幅度。 表4不同数据集上模型的识别性能。

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    我用飞桨做了一个菜品图像识别系统

    01 实现过程 我们首先对托盘中的图像进行分割检测,将分离出来的图像再进行菜品图像识别。...基于上述情况,团队通过图像增广处理来扩大每一分类的菜品的数据集,也减少了在实际环境下光线等环境因素对识别效果的影响。菜品图像来源自就近校园餐厅食堂。...(该模型是针对某个食堂中的所有菜品而训练的模型,并非在所有食堂中通用) 经过旋转处理、亮度处理、色度处理、对比度处理、锐度处理以及图像弹性扭曲处理后,使每个分类标签的数据集扩大至54张增广图像和1张原始图像共...本次菜品共35道,共计测试集图像175张,训练集图像1750张。...锐度处理示例图 (6)图像弹性扭曲(7张),通过Augmentor库对图像进行弹性扭曲处理。 ?

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    基于python+ResNet50算法实现一个图像识别系统

    一、目录 ResNet50介绍 图片模型训练预测 项目扩展 在本文中将介绍使用Python语言,基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络对四种动物图像数据集进行训练,观察其模型训练效果。...二、ResNet50介绍 ResNet50是一种基于深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的图像分类算法。...深度卷积神经网络(CNN) CNN是一种专门用于图像处理的神经网络结构,具有层次化的特征提取能力。它通过交替使用卷积层、池化层和激活函数层,逐层地提取图像的特征,从而实现对图像的分类、检测等任务。...imagenet'是一个大规模的图像数据集,ResNet50在该数据集上进行了预训练,因此通过设置这个参数,我们可以加载已经在该数据集上训练好的权重。...这样的预训练权重可以提供较好的特征表示能力,有助于提升模型在图像分类任务上的性能。 include\_top=True: 这个参数指定是否包含模型的顶层(即全连接层)。

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    人员徘徊识别系统

    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,...这种情况下,人员徘徊识别系统应运而生。...人员徘徊识别系统对监控画面当中作业人员进行全天候7*24h实时监测分析,一旦发现监控画面当中人员行为出现异常情况,人员徘徊识别系统立即抓拍提醒后台人员并保存违规预警记录,有利于之后调查取证,进而更有效的协助后台人及时高效员解决问题...人员徘徊识别系统大大提升了现场预防安全水准,将智能安全性从处于被动管控转变成积极发现。

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    基于Python+DenseNet121算法模型实现一个图像分类识别系统案例

    DenseNet121在很多计算机视觉任务中都表现出色,例如图像分类、目标检测和语义分割等。因其出色的性能和高效的参数使用,DenseNet121常被用作多种视觉应用的基础模型。...,尤其是在深层网络中 网络深度 可以更深,且更容易训练 可以很深,但通常需要更仔细的设计 可适应性 架构灵活,易于修改 相对灵活,但大多数改动集中在残差块的设计 创新点 密集连接 残差连接 主要应用 图像分类...、目标检测、语义分割等 图像分类、目标检测、人脸识别等 这两种网络架构都在多种计算机视觉任务中表现出色,但根据具体应用的需求和限制,你可能会选择其中一种作为基础模型。...通常,您需要将输入图像缩放到224x224像素,并进行一些额外的预处理。...224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) 模型预测 使用预处理过的图像进行预测

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    GitHub 斩获 3100+ Star,国人开源的这个图像识别系统好用到爆!!!

    技术实现说来容易,但现实中的图像识别系统往往在处理实际场景问题过程中面临各种挑战: 商品类别数以万计:根本没法事先把所有类别都放入训练集; 不同商品相似度极高:比如同一种饮料的不同口味,就很可能拥有非常类似的包装...一个优秀的图像识别系统,不仅需要拥有高水平的特征学习能力,更需要紧跟潮流,快速、准确地适应并识别新的品类。为了解决以上问题,将识别的流程分模块拆解、并引入度量学习和检索算法,就成了最优的策略选择。...飞桨近期推出的全开源、轻量级图像识别系统PP-ShiTu, CPU上仅需0.2s轻松识别十万类,不仅能完美解决上述产业落地中的重重难点,而且功能模块解耦,开发使用灵活便捷,真正助力开发者用科技改变生活。...GitHub 地址: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas 话不多说,让我们直接来看看这个图像识别系统的架构: 这里面的3个核心模块,都是精心打磨,无论是单独使用亦或是串联开发...PP-ShiTu中所采用的是目标检测模型PP-PicoDet,不仅预测速度超快,精度上也达到了SOTA,为后续的准确识别打下坚实基础; 特征提取:作为图像识别系统的重点工作,PP-ShiTu是采用目前性能最优的

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