全球参考系统（WRS）是陆地卫星数据的一个全球符号系统。它使用户能够通过指定一个由PATH和ROW号码指定的名义场景中心来查询世界上任何部分的卫星图像。事实证明，WRS对于编目、参考和日常使用从Landsat传感器传输的图像很有价值。
https://hci.iwr.uni-heidelberg.de/node/3616
曾在 52CV 发表 “最新图文识别技术综述”，研究领域涉及图像、语音、文本信号处理和机器人等，身处传统产业领域，致力于AI技术在工业生产中的落地开花。
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
一个偶然的机会，36氪和“优图团队”进行了接触，他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队，由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群，基于整个腾讯的社交网络平台，为QQ空间、腾讯地图、腾讯游戏、等50多款产品提供图像技术支持。每天QQ空间有2亿上传图片的活跃用户，团队单日最多处理照片达6亿张，累计已经分析处理了超过300亿张照片 36氪：作为纯粹的技术团队，怎么平衡技术和产品之间的矛盾？ 我们首先会对一些关键技术，
近日，36氪和“优图团队”进行了接触，他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队，由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群，基于整个腾讯的社交网络平台，为 QQ 空间、腾讯地图、腾讯游戏、等 50 多款产品提供图像技术支持。每天 QQ 空间有 2 亿上传图片的活跃用户，团队单日最多处理照片达 6 亿张，累计已经分析处理了超过 300 亿张照片 36氪：作为纯粹的技术团队，怎么平衡技术和产品之间的矛盾？ 我们首先会对
面对当下的行业，阅面背靠嵌入式视觉算法，以图像识别消费级产品切入，立志做一个行业突破者。 当下，人机交互成为了人工智能技术发展的一大重点领域。在过去的2016年里，除了语音交互技术，视觉交互的发展速度
通过自建摄像头或利用辖区现有监控摄像头，利用人工智能技术，通过深度学习算法，系统能够全天候自动识别和采集城管违章行为，实现店外经营智能分析、无证游商智能分析、乱堆物堆料智能分析、暴露垃圾等场景的智能分析，从而低成本、高效率、自动、快速、准确地采集和上报问题。
微信今日正式上线智能开放平台。语音识别和图像识别成为首批开放给第三方应用开发者的智能识别技术。 通过调用相关技术接口，第三方应用也可以实现微信中已有的语音转文字、图片扫描等功能。 微信模式识别中心团队向腾讯科技介绍，麦克风、摄像头等传感设备让人和机器的交互更加便利。但语音和图像识别的技术门槛还相对较高，如果微信能把已有的技术储备开放给开发者，将能帮助更多应用减少技术投入成本。 语音识别技术主要体现在语音输入，可直接将用户的语音转化成对应的文字。用户不需要依靠键盘就能完成文字输入或者用语音进行功能操作。
日前，瑞芯微Rockchip正式发布基于RK3399平台的Android 8.1 Neural Networks API (NNAPI)优化SDK，提供模型更通用、性能更强大的AI运算支持。
人工智能技术具有改变人类命运的巨大潜能，但同样存在巨大的安全风险。攻击者通过构造对抗样本，可以使人工智能系统输出攻击者想要的任意错误结果。从数学原理上来说，对抗攻击利用了人工智能算法模型的固有缺陷。本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。
如今，智慧办公是企业办公领域数字化转型的题中之义。作为国内最早开发的软件办公系统之一，金山办公如何应用深度学习实现复杂场景文档图像识别和技术理解？本文将从复杂场景文档的识别与转化、非文本元素检测与文字识别、文本识别中的技术难点等多个方面进行深度解析。 作者 | 金山办公CV技术团队 出品 | 新程序员 在办公场景中，文档类型图像被广泛使用，比如证件、发票、合同、保险单、扫描书籍、拍摄的表格等，这类图像包含了大量的纯文本信息，还包含有表格、图片、印章、手写、公式等复杂的版面布局和结构信息。早前这些信息均采用
近几年，深度学习算法在计算机视觉领域有着出色表现。我们也经常好奇，在量化投资领域，我们是否能够使用图像识别技术预测股价。要解决这个问题，首先要回答以下两个问题：
近日，BOSS直聘发布《2020年人才资本趋势报告》，该报告针对我国国内人才结构，公布2020年人才领域的前瞻趋势。本文对其中人工智能相关方向进行了梳理。 本文图片均来自于BOSS直聘《2020 人才资本趋势报告》。
水位尺读数识别通过python+yolov7网络模型技术，水位尺读数识别算法基于虚拟水尺的水位图像识别通常包括以下两种：一是基于hough变换与harris检测的标尺识别方法，算法使用中值滤波去除噪声和灰度均衡之后，再使用形态学的细化和轮廓提取技术计算刻线的位置。这种识别方法采用的是传统的图像处理方法，只在少量图像上表现好，不能够很好的适应各种水尺型号(如水尺颜色、刻度、尺寸等)及复杂环境(如光照、角度等)的变化；
首先说下，本文非软文，只是之前做AI项目的时候接触了百度飞浆，确实比较好用，而且有很多官方项目可以覆盖自己的应用场景，大大节约了开发时间，故分享一下，有需要的可以按需寻找，感兴趣的也可以去官网找自己需要的资料：https://www.paddlepaddle.org.cn/
图像识别是计算机视觉中最为成熟的领域了。从 ImageNet 开始，历年都会出现各种各样的新模型，如 AlexNet、YOLO 家族、到后面的 EfficientNet 等。这些模型都在刷新着各种图像识别领域的榜单，创造更令人惊讶的表现。
AI 科技评论：港中文最新论文研究表明目前的深度神经网络即使在人工标注的标准数据库中训练（例如 ImageNet），性能也会出现剧烈波动。这种情况在使用少批量数据更新神经网络的参数时更为严重。研究发现这是由于 BN（Batch Normalization）导致的。BN 是 Google 在 2015 年提出的归一化方法。至今已有 5000+次引用，在学术界和工业界均被广泛使用。港中文团队提出的 SN（Switchable Normalization）解决了 BN 的不足。SN 在 ImageNet 大规模图像识别数据集和 Microsoft COCO 大规模物体检测数据集的准确率，还超过了最近由 Facebook 何恺明等人提出的组归一化 GN（Group Normalization）。原论文请参考 arXiv:1806.10779 和代码 https://github.com/switchablenorms
谷歌的人工智能平台Alpha Go让AI再次进入了普通老百姓的视野，我记得2016年3月时Alpha Go第一轮测试结果就令大家十分震惊。随着技术的进步，AI的能力一定会越来越强。我们可以看到近两年AI在深度学习方面的技术进展成果显著。今天我为大家准备了一些最近与摄像头相关的人工智能研究成果。
非root方式发送屏幕触摸事件比较困难，研究中。。。,可能需要每种手机的rom编译一个apk包
为了不让树莓派吃灰较劲了脑汁,其实这个功能很早之前就折腾过了,但是当时鼓捣的的外观并不好看,所以也没有打算分享的计划.最近一直在折腾树莓派ZERO WH,后面又买了UPS和墨水屏,个人认为这就是树莓派ZERO WH的最终归宿,能断电展示信息(墨水屏性质),UPS又能保证不间断电源.
[1]吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
图像处理技术 是用计算机对图像信息进行处理的技术。主要包括图像数字化、图像增强和复原、图像数据编码、图像分割和图像识别等。
AI 科技评论按：近期，图普科技在国际权威海量人脸识别数据库 MegaFace 中，以 99.087% 的最新成绩在百万级别人脸识别测试中拔得头筹，参加这项测试的还有来自 Google、微软中国、百度、腾讯等公司的 AI 团队。
大家好，我是北京美摄网络科技有限公司的研发总监黄裔，本次我分享的主题是美摄云非编系统，是一种web端视音频实时编辑渲染方案。
内容概要：根据气象部门预报，8 月 12 日北京将迎来今年入汛以来最强降雨，引发了社会各界的关注，也让人们开始关注天气预报和背后的科学预测方法。如今在气象观测中，也有了人工智能的加入。
全球最大存储器厂商（三星）和全球最大Fintech独角兽（蚂蚁金服）的加持对这家成立不到两年的初创公司意味深长。 昨天，深鉴科技召开了成立以来的第一次新品发布会，正式宣布已完成约4000万美金的A+轮融资。本轮融资由蚂蚁金服与三星风投领投，招商局创投与华创资本跟投。深鉴科技创始人、CEO 姚颂表示，本次融资将继续用于安防、数据中心领域及后续芯片产品的开发。深鉴与三星将展开包括存储在内的多方面合作。而蚂蚁金服的战略资源注入，将帮助深鉴进一步开拓包括金融在内的更多应用场景，而关于金融领域的进一步布局，深鉴没有
📷 吴恩达导师、伯克利大学教授Micheal I. Jordan在近期接受大数据文摘访问时，描绘了这样一个认知物联网的应用场景：在网上下单买一台冰箱运到北美，并确保其在一周内送到。 这件司空见惯的小事绝没有听起来那么简单。 首先，这台冰箱不能在下单的时候才从印度装船，企业需要考虑，怎样才能保证5个月前冰箱已经被造出来，并被送到正确的地址；其次，企业需要考虑意外情况出现，比如印度洋上遇上了台风，船只不能运作了，怎么办？ 满足这些需求要大量的数据支持和精密的计算。人类无法做这些规划，但统计学和
如图上半部分所示，它原本是一个训练图像识别的网络，该网络经过大量的数据的训练已经得到了一组参数。
目的是通过图像算法智能识别房屋类型图中的墙体和门窗，获取墙体端点和拐点的坐标。这样根据这些墙面线条的坐标，就可以自动生成一个立体的房间，供设计师查看。经过几个月左右的突击，终于取得了不错的识别效果。下面的图片是随机选择的，以确定结果。
本文引用自“蚂蚁金服科技”公众号，原文由支付宝技术团队原创分享。 本次收录时有改动。
像Google和Microsoft这样的大公司在图像识别方面已经超越了人类基准[1，2]。平均而言，人类大约有5％的时间在图像识别任务上犯了错误。截至2015年，微软的图像识别软件的错误率达到4.94％，与此同时，谷歌宣布其软件的错误率降低到4.8％[3]
据腾讯研究院统计，截至2017年6月，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。本文中选取了国外和国内部分有代表性的AI产业链条上相关公司就行分析（排名不分先后），希望对有志于从事人工智能相关工作或者想了解AI行业目前发展现状的朋友能有所帮助。小编会从AI芯片、应用层算法、应用领域等方面对相关公司进行盘点，由于部分公司可能会涉及产业链条上不同的领域，文中侧重选取了某些点进行分析阐述。备注：文中涉及到的企业估值均源于公开资料，本文对数字真实性不做任何担保；对于企业的明星指数是小编根据公开资料以及行业内部朋友反馈做的综合评估，不作为投资参考。
Airtest Project是网易出品的一款自动化解决方案，它适用于任意游戏引擎和应用的自动化测试，并且支持Android和Windows。 Airtest 是一个自动化测试框架提供了利用图像识别技术，Airtest Project不需要依赖被测对象的源码。 Airtest Project是跨平台的API，它基本和所有Android移动应用程序和Windows游戏兼容。 在2018年3月26号的Google开发者日上，Google也宣布了这款由网易开发的项目，因此很值得一试。 Airtest Project提供了一个自动化测试编辑器Airtest IDE，Airtest IDE使用了基于图像识别的UI自动化测试框架—Airtest来进行控件定位;它同时集成了POCO框架，POCO框架是基于控件识别的UI自动化框架，支持主流游戏引擎：Cocos2d-x, Unity3d，支持Android原生应用。因此可以选择是用图像识别或者基于控件定位的方式来进行控件定位。
早在2014年，无论是BAT还是美团、滴滴、小米、商汤，所有一线IT公司已经全部涉足人工智能，没有例外。
1 新智元推荐1 来源：微软研究院AI头条 【新智元导读】继 9月13日微软将对话语音识别错误率降至6.3%的记录后，前天再次宣布进一步将错误率降至 5.9%，首次达成与专业速记员持平且优于绝大多数人的表现。该成功归功于他们采用了一种神经语言模型，该模型在空间中被表现为连续的向量，计算机能通过该模型得知比如“fast”和“quick”是具有紧密联系的近义词。 一个月前，2016年9月14日，微软的对话语音识别技术在产业标准Switchboard语音识别基准测试中实现了词错率（word error rate
（1）结合相关资料，根据研究区域内气象水文、地形地貌和人类活动等方面的因素系统性地分析了滑坡形成的地质环境和社会环境条件，介绍了滑坡的时空分布特征，确定了滑坡的成因机理。
一提到特征工程，我们立即想到是表格数据。但是我们也可以得到图像数据的特征，提取图像中最重要的方面。这样做可以更容易地找到数据和目标变量之间的映射。
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
【新智元导读】 不同于以往的“深度好文”，这篇描写 Facebook AI发展的文章不仅仅聚焦在机器学习技术，更多地强调各种先进的机器学习模型与Facebook 本身的基础架构、大规模部署和产品管道之间的配合，并强调硬件的支撑能力。对于公司来说，得应用者才能得天下，文章列举了 Facebook 从2012年来在图像识别和视频识别等方面的技术应用，强调AI 技术的发展中学术实验与产业应用之间存在显著差异。不管是扎克伯格还是Yann LeCun，他们的目标都是打造具有类似人类智力的对话代理，AI 毫无疑问是F
查看复合组中的信号轨迹时，请使用group auto-scale功能，以使所有轨迹相对于当前视图中具有最大最大数据点的组中的一个轨迹进行缩放。
导读：作者系腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的yonke。本文主要介绍基于深度神经网络的表格图像识别解决方案。 1.前言 1.1背景 大多数人日常办公处理的文件，无非就是表格和文档，其中表格的重要性毋庸置疑。在各行各业的桌面办公场景中，Excel和WPS是电子表格的事实标准。我们经常遇到这种需求：将一个表格图片的内容导入Excel。 以前我们只能对着图片把内容一点点敲进excel，既低效又容易出错。近年来，在深度学习的加持下，OCR （Optical Character Recognition，光学
大数据文摘作品 10月31日，旷视科技Face++宣布正式完成C轮4.6亿美金融资，本轮由中国国有资本风险投资基金（简称“国风投”）领投，蚂蚁金服、富士康集团战略投资。 值得一提的是，本轮4.6 亿美元的融资金额刷新了国内人工智能领域融资纪录。旷视科技表示，完成本轮融资后，将进一步加大在金融安全、城市安防领域的投入，并将加快在城市综合大脑及手机智能领域的技术落地。旷视科技CEO印奇表示，在赋能机器之眼的技术愿景下，构建城市大脑是旷视人未来的重要社会使命。 本轮融资由 C1、C2两轮构成，同时引入包括中俄投资
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
专利是硬件公司的重要资产，因此时常会看到专利战的爆发。互联网企业的专利却并没有受到太多关注——在产品很容易被对手拷贝的互联网圈，专利似乎与互联网圈绝缘。最近百度泄露的一份专利清单则颠覆了人们对互联网专利的印象，在技术领域一直大力投入的百度已悄悄成为中国专利大户。 近500项专利百度成互联网专利大户 前不久在香港采访网易云音乐负责人王磊，他提到的一点令我印象深刻：网易云音乐做出“黑胶唱机”封面旋即被对手模仿，这样的行为在互联网圈是家常便饭，被模仿者却大都无能为力。互联网产品很难为自己的原创功能申请专利，门槛高
顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理，分析，并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。
现在社会中人工成本是非常大的，因为这种状况所以现在很多工作使用到的机器也越来越多，尽可能的减少人为操作，这样就可以减少总体的成本提升本身的竞争力，提到机器操作不得不说的就是人工智能技术，越来越多的企业开始接触以及使用人工智能技术，从而减少人工成本的支出，让机器代替人力操作，比如现在比较火热的智能识别图像识别技术，那么智能识别图像识别采用了什么原理？智能识别图像识别有哪些应用？
对图像进行预处理，可以尽量避免模型受到无关因素的影响。大部分图像识别问题中，通过图像预处理过程可以提高模型的准确率。
驱动中国2017年12月22日消息 中关村前沿技术企业地平线机器人技术团队20日发布首款嵌入式人工智能视觉芯片。在人工智能视觉识别领域，该类芯片每帧中可同时对200个视觉目标进行检测，为智能驾驶、智能城市发展提供基础支撑。 📷 那么就有人问了，我国首款嵌入式人工智能视觉芯片，又能解决那些实际问题？此次地平线团队发布的芯片包括面向智能驾驶的“征程１．０”处理器和面向智能摄像头的“旭日１．０”处理器具备同时对行人、机动车、非机动车、交通指示牌等多类目标进行精准实时检测与识别的处理能力。利用，计算视觉识别技术，让
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