随着社会中经济的快速发展人们的日常生活水平也是越来越高的，随着收入的增加很多繁重的工作也渐渐招不到人，所以现在很多企业以及公司都可以引进智能系统，人工智能技术起源的时间是非常早的，从上个世纪初就被科学家名为三大科学技术之一，人工智能技术是涵盖了很多领域，现在很多公司都用上了比较基础的智能识别系统，那么智能识别系统包含了哪些方面？智能识别系统现在技术已经成熟了吗？
车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分，在交通监控中占有很重要的地位。车牌识别系统可分为图像预处理、车牌定位、字符识别3个部分，其中车牌定位作为获得车辆牌照图像的重要步骤，是后续的字符识别部分能否正确识别车牌字符的关键环节。车牌定位系统实现对车辆牌照进行定位的功能,即从包含整个车辆的图像中找到车牌区域的位置，并对该车牌区域进行定位显示，将定位信息提供给字符识别部分。 本系统除了实现了车牌识别还实现了人脸识别、车辆信息和用户信息的管理。对于陌生人的管理，整体架构是SpringBoot + OpenCV。
前言 文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一，归属于模式识别和人工智能，是计算机科学的重要组成部分 本文将以上图为主要线索，简要阐述在文字识别领域中的各个组成部分。 一 ，文字识别简介 计算机文字识别，俗称光学字符识别，英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR)，它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。OCR技术是实现文字高速录入的一项关键技术。 在OCR技术中，印刷体文字识别是开展最早，技术
车牌识别，是人工智能以及 OCR 领域的重要应用场景。通过拍摄的包含车牌的照片，实现识别出车牌文字的功能，能够大大提高车辆识别效率，在交通违规检测、罪案侦查中能提供有力支持，而 EasyPR，能够快速准确地识别中文车牌。 ◆ 简介 EasyPR，是 liuruoze 在 Gitee 上开源的中文车牌识别系统，仓库位于 https://gitee.com/liuruoze/EasyPR，目前版本为 1.6。 EasyPR 的目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景 (unconstrained situa
在人工智能的辉煌进程中，语音识别技术无疑占据了一个至关重要的地位。从最初的简单命令识别到今日能理解复杂语境的智能助手，语音识别技术已经深入人类生活的各个角落。它不仅改变了我们与机器交流的方式，更开启了一个全新的互动时代。
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
这听起来就有点难度了。有一个叫 In Codice Ratio 的项目正在尝试把梵蒂冈秘密档案转录为可供查询的电子版。
AI 科技评论按：近日，Facebook 人工智能研究院 ( FAIR ) 宣布开源首个全卷积语音识别工具包 wav2letter++。系统基于全卷积方法进行语音识别，训练语音识别端到端神经网络的速度是其他框架的 2 倍多。他们在博客中对此次开源进行了详细介绍。
在微表情识别系统的研究中，对微表情的准确理解是至关重要的。本章将深入探讨微表情的定义、与常规表情的区别以及微表情的分类，为读者提供深入了解微表情的基础知识。
语音是指人类通过发音系统，包括肺部、气管、喉部声门和声带、咽腔、口腔、鼻腔等，发出的在空气中传播的、具有一定意义的声音，是语言的声音形式，是人人交流中最主要的信息载体。另外，通过让机器能听会说，语音也成为人机交互的重要入口。
还记得当年火爆朋友圈的军装照小应用吗？它背后的人脸融合技术，以及未来人脸融合的新趋势，你一定不能错过！ 如何能够搭建一套有效稳定的图像识别系统呢? 如何通过使用腾讯云API搭建自己的图像识别应用？ 腾
ICPR2022多模态字幕识别比赛(Multimodal Subtitle Recognition简称MSR竞赛)，日前圆满结束了。 本次竞赛由Tencent OCR & ASR Oteam 联合华南理工、华中科技大学、联想等依托于计算机国际学术顶会ICPR举办，吸引了376位来自各大高校和企业的参赛者报名，26支队伍，提交次数高达932次。 大赛聚焦多模态字幕识别，希望推动字幕识别技术的准确性和应用性的进一步提升，弥补该技术领域的空白，并为学术界和业界创造交流机会 01 赛事背景 伴随着短视频、网络直
位来 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，也是人们日常生活、工作中应用最广泛的AI技术之一。如车辆识别、人脸识别、体态识别等技术，广泛应用于智慧城市、交通、零售、文娱等领域。 图像识别也是机器人、无人驾驶等技术的重要基础，未来将具有更加广泛的应用领域。 但对于大部分AI开发者来说，图像识别从算法研究、模型训练到规模化的提供服务，所需卷入的资源和处理的流程非常之多。并且如何保证数据质量、提高推理速度、提升识别精度等都面临很多挑战。 那么，开发者如何才
有小伙伴后台和小白说，能不能推荐几个适合入门的开源视觉项目，因为根据实际项目和代码学起来相对来说比较快。小白收集了一些比较简单的开源的项目，会陆陆续续的分享给大家，文末有源码地址。
Brand Overview 腾讯云基于腾讯多年来海量业务的技术锤炼，从基础架构到精细化运营，从平台实力到生态能力建设，通过游戏、视频、移动应用、金融、政企等行业解决方案和云服务器、云数据库、音视频等一系列明星产品服务的打造，致力于为企业和创业者提供集云计算、云数据、云运营于一体更优质的云端服务体验，成为全球领先的云服务提供商。 Tencent Cloud is committed to provide high-quality cloud services including cloud computin
安装使用“法官助手” 开启“语音录入”智能模式 “本院认为，公民享有生命健康权，公民、法人由于过错侵害他人财产人身的，应当承担民事责任……”12月26日，在禄丰法院交通事故类审判团队法官办公室，一名法官在技术人员的指导下使用法官语音助手，对着话筒用语音书写判决书。只见话音刚落，立即被转换为文字显示在电脑上。禄丰法院加快智慧法院建设步伐，近日为全院28名入额法官安装了32寸宽屏电脑和法官语音助手，并在两个数字法庭安装了庭审语音助手，开启了智慧法院“左看右写、语音录入”的工作模式，标志着该院在智慧法院建设上
最近，一位日本小哥武田广正（音译）就在1990年的电脑PC-9801上实现了CNN来识别手写字符。
为帮助开发者快速学习云计算一线知识，掌握腾讯云最新产品动态，「腾讯云大学大咖分享」每周邀请技术大咖进行分享。内容涵盖腾讯云云开发、腾讯云数据库、云直播、无服务器云函数 SCF 、人脸识别、文字识别、自然语言处理、智能语言处理、物联网、知识图谱等数十个前沿技术领域，为每一个云计算从业者提供接触前沿趋势，学习热门技术架构的优质学习资源。
目前已经有了越来越多的基于人脸识别的应用，例如我们现在应用极广的“刷脸支付”、“刷脸打卡”等。但随着技术的发展，当年很多电影中的画面慢慢变成了现实，坏人可以通过带上提前准备好的照片或者面具，甚至是一副眼镜，轻而易举的被识别成其他人，随着这种人脸伪造的风险和隐患逐日增加，人脸活体检测技术得到了越来越多的关注。
【新智元导读】目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络（LSTM，LongShort Term Memory），但是，这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题，尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络（DFCNN，Deep Fully Convolutional NeuralNetwork），更适合工业应用。本文是对科大讯飞使用DFCNN应用于语音转写技术的详细解读，其外还包含了语音转写中口语化和篇章级语言模型处理、噪声和远场识别和文本
小编所在项目中，C1、C1Pro、C1Max录音笔，通过BLE和APP连接，音频文件实时传输到录音助手App端，具备实时录音转写的功能。工欲善其事必先利其器，小编补习了语音识别相关基础知识，对所测试应用的实时转写业务逻辑有了更深的认识。希望对语音测试的小伙伴们也有所帮助~~(●—●)
导读：目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络（LSTM，LongShort Term Memory），但是，这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题，尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络（DFCNN，Deep Fully Convolutional NeuralNetwork），更适合工业应用。本文是对科大讯飞使用DFCNN应用于语音转写技术的详细解读，其外还包含了语音转写中口语化和篇章级语言模型处理、噪声和远场识别和文本处理实时
对于想进入语音识别领域的学习者来说，了解语音识别系统的一些基本概念，会有助于更快的进入这个行业的交流平台，本文对语音识别系统的一些常见概念做了整理，希望能对刚开始接触语音学习的人有所帮助。
手写数字识别是很多人入门神经网络时用来练手的一个项目，但就是这么简单的一个项目，最近在 reddit 上又火了一把，因为在 MIT 计算机科学和人工智能实验室，有人挖到了一个「祖师爷」级别的视频……
最近看了太多读者小伙伴的简历，发现各种商城/秒杀系统/在线教育系统真的是挺多的。推荐一下昨晚找的几个还不错的基于 Java 的图片识别处理系统。
语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用，例如在翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航，安全、便捷。
现如今国家越来越重视安全生产，各个企业也都采取各种措施保障员工的安全生产从而保障了企业的利益。在各各行都存在着在岗工人不佩戴安全帽和做相关安全措施危险作业，由于未佩戴安全帽而造成的伤亡时有发生。安全帽佩戴管理成为一大难点，为降低管理难度提高在岗人员安全意识，可在各种生产现场部署安全帽识别仪实时视频检测预警在岗工人是否按照要求做好安全防范措施作业。真正做到安全生产信息化管理，做到事前预防事中常态监测，事后规范管理。
感谢Liuruoze的EasyPR开源车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统，其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。 相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点： 它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。 它能够识别中文，例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 它的识别率较高。目前情况下，字符识别已经可以达到90%以上的精度。 跨平台 目前除了windows平台以外，还有以下其他平
据凤凰网科技报道，某大型行的人脸识别系统存在漏洞，造成6名储户百万元现金被异地盗取。受害人表示，远在异地的犯罪分子，7次通过了银行的人脸识别，6次通过活检，一次都没识别出来犯罪分子使用的是假人脸。
安全生产一直是工地生产中很重要的一部分，只有保障了工人的安全，才能保证企业的利益。安全帽作为保护、防护的重要防范手段，一直是各大企业要求员工佩戴的，可还是发生了各种由于未佩戴安全帽导致的安全事故。
车辆检测跟踪模块 车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置最佳时刻，记录该车辆的特写图片，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的干扰，使得到更加合理的识别结果，可以检测无牌车辆并输出结果。 车牌定位模块 车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路，实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。 车牌矫正及精
随着机器学习模型能力越来越强、效率越来越高，它已经逐步应用到各种实际场景中。但是 AI 模型本身也会面临很多安全问题，最受关注的就是对抗样本，它能欺骗深度模型。这对于很多场景都是毁灭性的，包括身份认证、城市大脑和医疗健康等。
语音识别技术，也被称为自动语音识别，目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字和文字转换为语音。
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。
随着许多主流视频音频软件的规模不断的扩大，国家对于音频视频平台的上传内容也有非常高的要求。目前这些平台当中不允许出现低俗色情以及涉黑涉黄的违规内容，如果网站传播这些内容的话，会对网站造成经营影响，所以每一家网站都会对用户们上传的内容进行审核。然而一些大平台的，每天的音频上传流量是非常大的，对于很多平台来说造成了很严重的审核难题，大流量音频审核怎么解决呢？
据市场研究公司MarketsandMarkets的预测，全球生物识别市场将由2018年的168亿美元快速增长至2023年的418亿美元。
父老们，乡亲们！你知道人脸、商品、车辆识别，以图搜图乃至自动驾驶，背后的技术是什么嘛？
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 阿里达摩院，又搞事儿了。 这两天，它们发布了一个全新的语音识别模型： Paraformer。 开发人员直言不讳：这是我们“杀手锏”级的作品。 ——不仅识别准确率“屠榜”几大权威数据集，一路SOTA，推理效率上相比传统模型，也最高可提升10倍。 值得一提的是，Paraformer刚宣布就已经开源了。 语音输入法、智能客服、车载导航、会议纪要等场景，它都可以hold住。 怎么做到的？ Paraformer：从自回归到非自回归 我们知道语音一直是人机交互重
AI 科技评论按：语音到文字的转换是语音研究领域的重要课题。自引入神经网络的方法以来，语音识别正确率有了长足的进展，也为苹果 Siri、亚马逊 Echo、科大讯飞语音输入法等等实际产品提供了生长的土壤。面对算法识别总还是比人类要差一些的现状，微软刚刚发布一篇博文公布了自己的最新成果，达到人类水平已经不是梦想。AI 科技评论编译如下。 2016年，微软语音和对话研究团队对外公布了一则里程碑性的消息，他们在 Switchboard 数据库的对话语音识别任务中达到了人类的一致性水平，这意味着他们的系统识别对话中文
随着人脸识别技术日趋成熟,商业化应用愈加广泛,然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁。目前基于动态视频人脸检测、人脸眨眼、热红外与可见光人脸关联等领先业界的人脸活体检测算法，已经取得了一定的进步。
煤矿安全帽识别系统能够解决煤矿行业“管理方案难”这类布局管理难题。煤矿安全帽识别系统可以实现多种多样作用，并对未佩戴安全帽的人员进行抓拍记录并且实时报警反馈给相关管理部门及时处理，对煤矿的进出人员实时监控。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。《白皮书》就金融行业存在人脸安全风险进行了详细分析，并对在公共服务领域人脸安全的安全防护提出具体建议。
"商品识别"、"人脸识别"、"以图搜图"有什么难？这个在 GitHub 上狂圈 Star 3100+ 的项目就能轻松帮你实现！
模型下载地址：https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp large-v1模型比较大，但是会更准确一些。我这边就用large系列模型好了，虽然显卡不咋地，但是跑这个还是够用了,根据限制自行选择模型，占用内存越大越准确。
在本月的一篇名为Generating Master Faces for Dictionary Attacks with a Network-Assisted Latent Space Evolution的论文中，作者深入分析了这种危险的可能性。
安全帽识别是通俗的说法，相对准确的名称应该是安全帽佩戴检测，是用深度学习的算法对视频流进行分析，通过人工智能来判断视频中的人是否未佩戴安全帽，如果未佩戴，则触发告警规则。
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一 . 直角坐标机器人的定义及主要特点 机器人按ISO 8373定义为：位置可以固定或移动，能够实现自动控制、可重复编程、多功能多用处、末端操纵器的位置要在3个或3个以上自由度内可编程的产业自动化
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