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。
不系安全带抓拍自动识别通过yolo系列算法框架模型利用高清摄像头，不系安全带抓拍自动识别算法对高空作业场景进行监控，当检测到人员未佩戴安全带时会自动抓拍并进行告警记录。不系安全带抓拍自动识别算法选择YOLO系列模型框架是一类典型的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，接下来我们介绍不系安全带抓拍自动识别算法中使用到的YOLO 系列算法。
3月的重头戏，一是妇女平权节，一是315打假日。前一个让世界认真聆听女性的声音，后一个则一次性给足了社会百姓全年的吃瓜量，从消费民生到媒体谣言，堪堪组成了个大型扒马甲现场。
作业人员护目镜佩戴自动识别通过python+yolo深度学习算法模型，作业人员护目镜佩戴自动识别算法模型利用布设摄像头并结合图像算法能够实时监测作业人员是否佩戴护目镜。一旦发现未佩戴的情况立即发出警告，并及时记录异常情况。作业人员护目镜佩戴自动识别算法模型R-CNN系列算法在目标检测领域独占鳌头。R-CNN系列检测精度高，但是由于其网络结构是双阶段（two-stage）的特点，使得它的检测速度不能满足实时性，饱受诟病。为了打破这一僵局，设计一种速度更快的目标检测器是大势所趋。YOLO 的核心思想就是把目标检测转变成一个回归问题，利用整张图作为网络的输入，仅仅经过一个神经网络，得到bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。
平时工作生活里面经常会遇到需要从图片或者书本上摘录一些文字的情况,本人看书喜欢写书摘,记录自己点点滴滴的感受,所以也经常去用一些文字拍照识别的 APP 来记录自己的读书感受,今天给大家介绍一款文字识别的 APP,可以提升大家的学习和工作的效率,识别引擎是采用的腾讯云 ocr 识别引擎,效率和准确率都比较高.
随着科技的不断发展，人工智能（AI）在各个领域都发挥着重要的作用。其中，文档智能（ Document AI ）在金融、医疗、教育、保险、能源、物流等多个行业均有不同类型的应用，为PDF文档处理带来了极大的便利和效率提升。
fire是python中用于生成命令行界面(Command Line Interfaces, CLIs)的工具，不需要做任何额外的工作，只需要从主模块中调用fire.Fire()，它会自动将你的代码转化为CLI，Fire()的参数可以说任何的python对象
人员离岗自动识别系统依据opencv+yolo网络机器学习模型自动识别岗位上是否人员存在。一旦发现人员在作业时间不在位置上，人员离岗自动识别系统会立即抓拍告警，并把报警记录同步到后台，通过现场语音摄像机给出语音提示，让人员及时返回岗位。
本周有同学在社群咨询，什么时候能支持健康码、行程码的自动智能识别？腾讯云场景连接器，宠粉第一名，马上安排！马上上线！这不～健康码/行程码的自动识别他来啦！他来啦！
專 欄 ❈Kangvcar，Python爱好者，简书活跃作者，欢迎关注，打赏支持。❈ 环境要求： Ubuntu17.10 Python 2.7.14 环境搭建： 1、安装 Ubuntu17.1
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。
据软件网站介绍，该软件可以实现对 知乎文章采集及图文下载（可下载专栏列表、文章、回答列表、单个回答、视频列表等，用于将相应的链接放在指定文本当中运行软件即可下载，下载下来的图文效果同网站。
Paste for Mac是一款功能强大的剪贴板历史记录工具，它可以让您在不同应用程序之间轻松复制和粘贴多个项目。Paste可以存储任何类型的剪贴板内容，并提供了快速搜索、标签、格式转换和编辑工具，以便您能够更有效地组织和管理您的剪贴板历史记录。该软件还可以自动识别和保存您最常使用的项，并支持iCloud同步，使您可以在所有设备上共享剪贴板历史记录。
说到移除图片背景，很多人想到的是使用 PhotoShop 这种大型软件来处理。但实际上，最新版的 PowerPoint 就能实现这个目的。
当下数字化时代，无论是日常工作还是生活，是互联网从业者还是其他传统行业从业者，对科技工具的依赖也越来越重，文字翻译渠道众多，但图片文字翻译却很少。
腾讯优图面向交通行业推出智能化解决方案，可以检测并追踪车辆和行人、结构化存储车辆和行人信息、自动识别车辆违章行为、自动识别拥堵等路面情况，并提供以图搜车等功能，让交通更有序，让城市更美好。 车辆检测
面对这个返回数据，你当然可以使用之前推荐过的B站：Python自动化办公社区里播放第一的Excel自动化办公课程，把它转换到Excel里，这里不再重复。传送门：Python + Excel自动化办公，学习路线是什么？想学，又不想学太多。
声明viewport视口 viewport对于移动端设备来说非常的重要，用于定义视口的各种行为。其中最为重要的就是要设定一个展示页面的宽度width=device-width，如果我们不设置的话，width默认的值是980PX，假设我们当前用的是IPHONE 5来访问H5页面，IPHONE 5本身的宽度只有320PX，但是设备定义了H5页面展示的区域宽度应该是980PX，这样的话要想把H5页面全部进行展示，只有整体缩小大约三倍或者让用户在320PX的区域中来回的挪动才能看全整个H5页面。这种方式用户的体验度会非常的差，所以我们设定width=device-width，意思是当前设备屏幕有多宽，那么就按照多宽来渲染页面，这样就不会出现需要靠缩小或者左右移动来看完整个页面了。
水印微管家是专业的图片去水印软件，该软件支持自动识别图像中的水印，自动识别并快速清除，修复图片瑕疵，如果你的图片中有一些你不满意的瑕疵，你不必动用庞大PS来兴师动众处理，只需要使用水印微管家就可以轻松搞定。
对于web应用程序来讲，处于安全性考虑，在登录的时候，都会设置验证码，验证码的类型种类繁多，有图片中辨别数字字母的，有点击图片中指定的文字的，也有算术计算结果的，再复杂一点就是滑动验证的。诸如此类的验证码，对我们的系统增加了安全性的保障，但是对于我们测试人员来讲，在自动化测试的过程中，无疑是一个棘手的问题。 1、web自动化验证码解决方案 一般在我们测试过程中，登录遇到上述的验证码的时候，有以下种解决方案: 第一种、让开发去掉验证码 第二种、设置一个万能的验证码 第三种、通过cookie绕过登录 第四种、自动识别技术识别验证码 2、自动识别技术识别验证码 前三种解决方案，想必大家都比较了解，本文重点阐述第四种解决方案，也就是验证码的自动识别，关于验证码识别这一块，可以通过两个方案来解决， 第一种是：OCR自动识别技术， 第二种是：通过第三方打码平台的接口来识别。 OCR识别技术 OCR中文名称光学识别， tesseract是一个有名的开源OCR识别框架，它与Leptonica图片处理库结合，可以读取各种格式的图像并将它们转化成超过60种语言的文本，可以不断训练自己的识别库，使图像转换文本的能力不断增强。如果团队深度需要，还可以以它为模板，开发出符合自身需求的OCR引擎。那么接下来给大家介绍一下如何使用tessract来识别我们的验证码。 关于OCR自动识别这一块，需要大家安装Tesseract，并配置好环境，步骤如下 1)、安装tesseract 适用于Tesseract 3.05-02和Tesseract 4.00-beta的 Windows安装程序下载地址：github.com/UB-Mannheim… 2)、加入培训数据 tesseract 默认只能识别英文，如果您想要识别其他语言，则需要下载相应的培训数据 下载地址：github.com/tesseract-o… 下图为中文数据包 我们只做中文，暂时下载一个中文的文字训练数据就可以 ，然后将.traineddata文件复制到安装之后的’tessdata’目录中。C:\OCR\Tesseract-OCR\tessdata 3)、配置环境变量 要从任何位置访问tesseract-OCR，您可能必须将tesseract-OCR二进制文件所在的目录添加到Path变量中C:\OCR\Tesseract-OCR。 安装后tesseract之后 ，并不能直接在python中使用，我们要想在python中使用，需要安装pytesseract模块我们可以通过 pip 安装 pip install pytesseract python中识别验证码图片内容 安装好后。找一张验证码图片，如下图（命名为test.jpg），放在当前python文件同级目录下面， 使用 PIL中的Image中的open方法打开验证码图片，调用pytesseract.image_to_string方法，可以识别图片中的文字，并且转换成字符串，如下面代码所示。 import pytesseract from PIL import Image pic = Image.open(‘test.jpg’) pic 为打开的图片,lang指定识别转换的语言库 text = pytesseract.image_to_string(pic,lang=‘chi_sim’) print(text) 通过上述方法能识别简单的验证码，但是存在一定的问题，识别的精度不高，对于一些复杂一点，有干扰线的验证码无法正确识别出结果。 接下来给大家介绍一下第二种识别的方案，第三方的打码平台识别 打码平台识别验证码 第三方的打码平台相对于OCR来讲，优势在于识别的精准度高，网络上的第三方打码平台很多，百度随便一搜就有几十个，这个给大家列举几个，如下所示： 网络上的第三方打码平台众多，这里小编选择超级鹰这个第三方的平台来给大家做演示。 首先登录我们需要注册登录超级鹰这个网站 www.chaojiying.com，进入之后我们找到python对应的开发文档并下载， 下载开发文档 下载之后解压缩，得到如下文件 第三方打码平台的接口分析 我们打开chaojiying.py这个文件后，会发现这个文件中给出了的接口非常简单，如下所示 首先第一步创建一个用户对象：三个参数（账号，密码，软件ID），账号密码就是该网站的账号密码，那么软件ID呢？软件ID我们可以在用户中心找到软件ID，然后进去点击生成一个软件ID（如下图）， 第二行代码就是打开一个要识别的验证码图片，并读取内容， 第三行，调用PostPic方法识别验证码，两个参数（验证码图片内容，验证码类型），关于验证码类型，请参考该网站的价格体系（如下图）,根据验证码类型选择对应的数值传入。 结果提取： PostPi
自动识别是否穿着工作服通过opencv+python网络模型AI视频分析技术，自动识别是否穿着工作服对作业区域现场人员穿戴进行7*24小时实时监测，自动识别是否穿着工作服利用最新的深度学习与大数据技术为安全生产保驾护航。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。自从第一个预览版本于2000年公开以来，目前已更新至OpenCV4.5.3。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。完善的传统计算机视觉算法，涵盖主流的机器学习算法，同时添加了对深度学习的支持。
作为一名负责任的编辑 我会为每期内容精心挑选与制作图片 这次也不例外 但这个过程我是...脸红的 因为今天要对着原图打马赛克 T_T 近日，公安部网络安全保卫局召开网络直播平台专项整治工作会议，决定从
本文介绍了如何使用一行代码实现人脸识别，包括环境要求、安装依赖、准备数据、训练模型、使用命令行工具进行识别等步骤。同时，还介绍了如何使用dlib库进行人脸识别，包括编译dlib、安装face_recognition库等步骤。通过示例，展示了如何使用face_recognition库进行人脸识别，包括识别出人脸特征、识别人脸鉴定等步骤。同时，还介绍了如何使用face_recognition库进行美颜处理。
在行哥使用mac这些天来，觉得mac最好用的功能就是聚焦搜索，在电脑上使用mac上command+空格 组合快捷键可以打开苹果系统的【聚焦搜索】功能，它可以通过搜索关键词来
人脸检测是指通过计算机视觉技术，从图像中识别、检测出人脸，并确定人脸的位置及大小。它是一种计算机图像处理技术，是计算机视觉领域的关键技术，可用于实现自动识别和跟踪人脸。
通用文字识别OCR是一种文本识别技术，它可以从扫描的文档、图像和其他来源快速准确地识别文本，并将其转换为可编辑的文本文件，尤其是涉及多种语言的文本识别。它通常由专业的图像处理应用程序来实现，它可以自动识别文本，比手动输入快多了。
安全帽/反光衣/工作服自动识别检测算法可以通过opencv+yolo网络对现场画面中人员穿戴着装进行实时分析检测，判断人员是否穿着反光衣/安全帽。在应用场景中，安全帽/反光衣/工作服检测应用十分重要，通过对人员的规范着装进行实时监测与预警， 可以降低安全隐患，提高安全性。
本接口支持中国大陆居民二代身份证正反面所有字段的识别，包括姓名、性别、民族、出生日期、住址、公民身份证号、签发机关、有效期限，识别准确度达到99%以上。
智能振弦传感器是一种能够自动识别传感器参数的高科技产品。它的研发得益于河北稳控科技的不断创新和努力，其电子标签专用读数模块模块TR01将传感器生产和标定过程实现了自动化。该模块将温度电阻两芯线作为信号引出线，将灵敏度系数K和温度修正系数B计算并写入存储芯片（电子标签专用读数模块TR01）。在测量时，振弦采集仪器可以读取存储芯片内的传感器编号、K\B值，从而计算出物理量。
微搭中还有粗粒度的组件，今天介绍的数据容器就是粗粒度的组件。所谓粗粒度的组件，一般包括基础组件、样式还有默认的事件。数据容器一共包含三种分别是数据列表、数据详情和表单容器。
HTML+CSS meta标签的viewport属性说明 2016.05.30~2016.06.03 核心概念 viewport（视口） 参考答案 <meta name="viewport" content="width=device-width, user-scalable=no, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, minimum-scale=1.0" /> width=device-width 是设置视口宽度为设备的宽度，还可以固定视口的宽度，例如： width
AI城管自动识别摊贩占道经营出店经营行为通过python+yolov7对现场画面自动AI实时监测，当AI城管自动识别摊贩占道经营出店经营行为监测到流动商贩占道经营违规摆摊出店经营时时，立即告警。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。
增值税发票是企业和机构进行财务报销和结算时的一种重要凭证，每月的开票数量往往非常庞大，人工处理起来十分繁琐和耗时，容易出现误差。最重要的是，这种重复性的、机械性的工作根本不能提高财务工作的质量。
Python自动化是挺不错的，可以通过比如自己写一些脚本或者直接复制一些大神的代码来解决比如办公场景中的部分自动化的问题。但是毕竟Python也还是一门编程语言，所以如果深度学习的情况下，还是会需要比如一些编程基础知识以及逻辑的梳理，至少也起码得会写部分脚本。
秸秆焚烧视频监控系统借助现场已经安装的视频监控摄像头，运用边缘+Ai视觉、深度学习、视频ai分析技术，对监控地区的秸秆燃烧行为进行7*24小时不间断识别监控。秸秆焚烧视频监控系统自动识别现场出现烟火时，自动生成预警信息发送到监控后台中心提醒相关人员及时确认，并能够及时自动语音提醒和劝说。
ABBYY FineReader是一款强大的OCR识别软件，ABBYY 轻松将任意文档转换成您需要的可编辑、引用、归档、搜索或分享的信息！ABBYY FineReader 通过将纸质文档、PDF文件和数码照片中的文字转换成可编辑、可搜索的文件，让您的电脑处理更具效率，摆脱从前的烦恼。告别耗时费力的手动输入和文件编辑：ABBYY FineReader提供无与伦比的文字识别精度、多语言识别和转换功能，同时完美保留原始文本的布局和格式。这就是最简单的OCR的方式，且本应如此！
人员徘徊识别智能预警系统利用计算机视觉深度学习算法+边缘计算视频分析技术，对重要地区开展7*24h实时监测，一旦发现摄像头图片中有些人犹豫不定，燧机人员徘徊识别智能预警系统会及时抓拍预警，并保存异常徘徊记录，便于之后查验、调研和收集，进而更有效的协助后台人员解决问题，平稳提升监控区域的安全防范整体实力。
【导读】提到 Dropbox，大家可能都知道这是一个文件同步、备份、共享的云存储软件。其实 Dropbox 可以实现的功能远不止这些。今天就为大家介绍 Dropbox 一个非常强大又实用的功能——自动识别并提取图片中的文本内容，包含 PDF 文档中的图片。比如，当用户搜索其中某个文件中出现的一段文本时（英文文本），在搜索结果中就会显示出这个文件。下面我们就为大家介绍这样的功能是如何实现的。
Tech 导读 本文聚焦于打破固有研发壁垒，提升平台能力，打通设计稿到楼层生产的线上化链路，一键精准还原设计稿，0代码，低门槛，让用户可以成为楼层样式的生产者。通过本文，读者可以对京东营销活动搭建平台通天塔有初步了解，对0代码搭建应用的架构和和设计稿规则识别有新的思考和可能性。
OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将图片中的文字转化为可编辑、可搜索的文本的技术。行驶证OCR识别接口是一个可以对机动车驾驶证进行自动识别和提取信息的接口。这个接口可以识别驾驶证正本上的所有9个字段，包括证号、姓名、性别、国籍、住址、出生日期、初次领证日期、准驾车型、有效期限。
大家好，这里是程序员晚枫。前文回顾：实战案例！Python批量识别银行卡号码并且写入Excel，小白也可以轻松使用~
还记得去年WPS2019年的新品发布会吗？新的交互方式，创新的聚合界面，全新的视觉，都让很多Office人沸腾。整场发布会的其中一个大的高潮来自于一个“AI创作PPT”部分，全场轰动，人工智能，颠覆了我们对世界的认知，同时也带来了办公的新体验。
春季是繁忙的播种季，学生党迎来了开学季和紧张的研究生复试，职场人士也需要处理新签业务带来的大量不同类型的文件，比如合同、发票、档案等。这些文件在被拍照、扫描成电子文档的过程中，时常存在漏字、错位现象。究其原因，有个看似“冷门”却关键的技术点极大地影响了文字识别效果，这个技术便是“版面分析”。
分类：python 作者:TTyb文章发表于 2016-11-12 百度指数抓取，再用图像识别得到指数前言： 土福曾说，百度指数很难抓，在淘宝上面是20块1个关键字： 哥那么叼的人怎么会被他吓到，于是乎花了零零碎碎加起来大约2天半搞定，在此鄙视一下土福 安装的库很多： 谷歌图像识别tesseract-ocr pip3 install pillow pip3 install pyocr selenium2.45 Chrome47.0.2526.106 m or Firebox32.0.1 chromedr
作为开发者，当然希望开发的系统，对使用者能够更友好，使用的越简单，越方便越好，缩短工作时间，提高效率。也可以说是一种使用体验，体验效果越好那当然说明系统越棒了。
以超市销售情况为例做成符号地图： 步骤如下： ①转化数据类型：转化为可识别的地理类型。国家/地区下拉列表->地理角色->国家/地区 为什么要先转换数据类型呢，因为如果不转换数据类型，有可能会识别不出来。
通过上一篇文章 基于crudapi后端Java SDK二次开发之环境搭建（一）的介绍，后台API已经搭建完成。RBAC权限模型 中介绍了用户和权限相关内容，本文主要介绍API集成中认证和鉴权相关内容。
在对网站安全进行整体的安全检测的时候，用户登陆以及用户留言，评论，设置支付密码，以及一些网站功能方面都会用到图片验证码，针对于验证码我们SINE安全对其进行了详细的网站安全检测，以及图片验证码安全防护方面，都会详细的跟大家讲解一下。验证码分很多种，图片形式的验证码是目前网站用的最多的，还有一些短信的验证码，手机语言验证码，答题验证码，都是属于网站所用到的验证码，今天主要跟大家讲解的就是图片验证码。
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