PP-OCR系统简介与总览 前两章主要介绍了DBNet文字检测算法以及CRNN文字识别算法。...然而对于我们实际场景中的一张图像，想要单独基于文字检测或者识别模型，是无法同时获取文字位置与文字内容的，因此，我们将文字检测算法以及文字识别算法进行串联，构建了PP-OCR文字检测与识别系统。...本章主要介绍PP-OCR文字检测与识别系统以及该系统中涉及到的优化策略。...3.1 文字检测模型优化详解 文字检测模型优化过程中，采用 CML 协同互学习知识蒸馏以及 CopyPaste 数据增广策略；最终将文字检测模型在大小不变的情况下，Hmean从 0.759 提升至 0.795...在骨干网络、数据增广、损失函数这三个方面进行进一步优化，解决端侧预测效率较差、背景复杂以及相似字符的误识等问题，同时引入了知识蒸馏训练策略，进一步提升模型精度，最终打造了精度、速度远超PP-OCR的文字检测与识别系统
引言：本项目主要从两方面出发，一是搭建目标检测系统，利用hog+svm的方法，从网络摄像头读取数据，目标检测找出校园卡的位置；二是在找到校园卡位置后，保存下单独校园卡图片，然后进行图像处理，找到关键文字位置...，利用百度文字识别进行提取文字信息。...作者 | 李秋键 责编 | 寇雪芹 校园卡目标检测 1.1 环境要求 本次环境使用的是python3.6.5+windows平台，主要用的库是图像处理库opencv，包括用来目标检测和图像处理等操作。...其中文字识别使用的是百度接口。...文字识别的调用。
，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入的一种技术。...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。...在检测阶段，我们的系统能够检测出图像中可能包含文字的矩形区域。在识别阶段，我们对每个检测到的区域，使用全卷积神经网络模型，识别并转录该区域的单词，实现文本识别。...图4 Rosetta 系统结构，这是 Facebook 的可扩展的文本识别系统。 实验 我们对 Rosetta OCR 系统进行了大量的评估实验。...▌ 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。
安全帽检测识别系统是运用多感知融合多流水线处理技术对监控画面进行实时剖析识别。假如安全帽检测识别系统发觉施工作业现场工作人员未按要求配戴安全帽，系统将全自动发出预警声响。...人工智能监控识别安全帽监控系统很好地解决了这一问题，不按要求佩戴安全帽的识别率很高，及时阻拦不合规的操作及着装，安全帽检测识别系统为当场工作人员竖起安全防火墙，使现场施工管理智能化与生产安全得到融合保障
人员睡岗检测识别系统是基于现场监控摄像头视频采集现场的监控图象画面，运用ai智能神经网络算法和机器学习技术，替代人的眼睛，全天候不间断监控人员办公区域，自动对视频监控画面人员睡岗离岗行为进行分析识别，为安全工作护航...人员睡岗检测识别系统能够实现智能预警，改进管控人员及时看后台监控大屏画面的低效，实时发现各种事故隐患，马上开展预警提醒输信息内容，避免意外发生的机率。...前端摄像头（不分品牌型号，支持rtsp取流即可）把现场监控视频采集上传视频流至系统服务器，人员睡岗检测识别系统，并展开分析。系统发现工作现场有睡觉行为，进行抓拍、保存，并根据需要进行报警和提示。
PCB板缺陷检测识别系统通过YOLOv7网络深度学习技术，PCB板缺陷检测识别系统对现场PCB是否存在缺陷部分进行实时分析检测，当PCB板缺陷检测识别系统检测到PCB本身存在缺陷的时候，立即抓拍存档告警方便后期对生产线针对性的进行调整改进从而提高良品率...YOLO系列算法是一类典型的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YOLO...Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2...图片YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器，并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。...相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS
工装穿戴检测系统是根据规模性工作服图片数据信息识别学习训练，完成图片视频实时分析，着装合规检测识别系统根据人工智能算法精确分析合理的着装、工作服装色调识别；即时向上级领导以及服务平台推送违反规定时长、地址...工作服装可穿戴检测系统自动分析和识别视频图像信息内容，不用人工控制；识别监管区工作人员工作服装，真真正正完成预警信息、正常的检测、规范化管理；降低乱报和泄露；视频录像，便捷后管理方法查看。...现阶段，优化算法已经快速更改人民的生活习惯性，工作服装识别优化算法还在静电场、施工工地、金融机构系统等安全性场地应用推广，现阶段北京、上海、深圳等一线城市已普及化，但天津、西安、大连、苏州等二线城市已经检测应用环节
防护服穿戴检测识别系统基于yolov8网络模型图片数据识别训练，防护服穿戴检测识别系统自动完成对现场人员是否按照要求穿戴行为实时分析。...防护服穿戴检测识别系统YOLOv8 算法的核心特性和改动可以归结为如下：提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型...Head： Head部分较yolov5而言有两大改进：1）换成了目前主流的解耦头结构(Decoupled-Head)，将分类和检测头分离 2）同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-FreeLoss...将按照模型结构设计、Loss 计算、训练数据增强、训练策略和模型推理过程共 5 个部分详细介绍 YOLOv8 目标检测的各种改进，实例分割部分暂时不进行描述。
给定一张自然场景图像，定位出图中的所有文字的位置，即场景文本检测的目标。过去的大多数文章主要集中于检测水平文字和倾斜文字，主要数据集也是基于水平文字和倾斜文字的，然而，自然场景中大量存在弯曲文本。...因此本文提出一种方法，不仅可以检测水平和多方向文字，同时可以检测弯曲文字，对各种形状的文字检测都十分鲁棒。同时，本文还提出两个模块，可以有效抑制错误样本的检测。该文章被AAAI2019收录。...4 TextSnake 该方法是第一个做弯曲文字检测的，基于语义分割，通过引入一系列圆盘和文字中心线对弯曲文字进行建模，可以灵活的检测弯曲文字。但是该方法后处理较为复杂。...三：算法框架 为了解决弯曲文字检测问题，作者通过引入Mask RCNN作为基准模型应用于文字检测，为什么要用Mask RCNN呢？...总结与展望 本文首先将Mask RCNN用于文字检测，并实现弯曲文字检测，通过RS和TCM有效抑制FP的检测，并取得了目前最好的结果。 未来是否可以考虑实现实时性文字检测？
智慧工地安全绳检测识别系统利用现场已有的监控摄像头，通过机器视觉+边缘计算实时分析监控画面数据不用人工控制；智慧工地安全绳检测识别系统可以及时发现监控区域人员未佩戴安全绳违规行为，迅速及时的给予预警提醒...智慧工地安全绳检测识别系统自动识别现场人员安全绳配戴情况，当智慧工地安全绳检测识别系统检测到人员在高处作业中未按要求穿戴安全绳时，系统会立即打开警报提示，不用人工控制，充分反映事前的预警提醒，在事件过程内进行及时查验
TEXT扩展模块概述 OpenCV在TEXT扩展模块中支持场景文字识别，最早的场景文字检测是基于级联检测器实现，OpenCV中早期的场景文字检测是基于极值区域文本定位与识别、最新的OpenCV3.4....x之后的版本添加了卷积神经网络实现场景文字检测，后者的准确性与稳定性比前者有了很大的改观，不再是鸡肋算法，是可以应用到实际场景中的。...值得一提的是基于CNN实现场景文字检测算法OpenCV中采用了是华中科技大学贡献的模型，模型结构如下： ?...代码演示 基于极值区域文本定位的方法实现场景文字检测演示如下： def cascade_classfier_text_detect(): img = cv.imread("D:/images/...基于卷积神经网络检测 ? ? 对比发现，明显基于卷积神经网络的方法更加的靠谱！所以请使用TEXT模块中的卷积神经网络实现场景文字检测。
人脸检测识别系统能对进入施工现场的员工人脸进行识别，当检测到是施工现场工作人员时门禁自动开启，工作人员进入施工区域，否则不予放行。...2.jpg 智慧工地下的人脸检测识别系统能最大程度保证验证结果的精准度，确保安全生产区域内部员工通行安全性及提高效率，提升安保级别及规范管理，同时可以大大减轻管理人员的工作量。...施工区域用人脸检测识别系统更方便对工人的进出进行管理，既提高了工作效率，又避免了冒用他人身份通行的行为发生，可防止外来人员闯入盗取破坏施工区域财产，还可以通过连接考勤系统实现自动生成考勤数据报表。...场景模式应用 联动门禁模式 在施工区域入口处部署人脸检测识别系统，当工人要进入工作区域进行工作时，需先进行人脸实名制匹配，否则将无法开启门禁，防止外来人员冒用他们身份证行为，还可以形成统计报表统计每天进出施工区域的工人流动情况...在建筑工地施工现场部署人脸检测识别系统，不仅方便对施工区域工人进出管理，还可以防止外来人员冒用他人身份通行。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，有效预防事故的发生。
基于多任务卷积网络(MTCNN)和Center-Loss的多人实时人脸检测和人脸识别系统。 DFace 是个开源的深度学习人脸检测和人脸识别系统。所有功能都采用 pytorch 框架开发。
人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx 1.车牌检测和识别项目介绍 车牌的检测和识别的应用非常广泛，比如交通违章车牌追踪，小区或地下车库门禁。...在对车牌识别和检测的过程中，因为车牌往往是规整的矩形，长宽比相对固定，色调纹理相对固定，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法，近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法...该项目主要的流程如下图所示： 1.输入原始图片，通过二值化，边缘检测，和基于色调的颜色微调等办法检测出原图中的车牌号的位置； 2.把检测到的车牌(ROI)裁剪，为车牌号的识别做准备； 3.基于裁剪的车牌号...AI项目体验地址 https://loveai.tech 凡在本淘宝店：紫荷包饰 内购买任何一款包包 承诺赠送以下全套学习视频资料 目标检测/文本检测系列算法讲解课程(13课时) 机器学习系列算法理论讲解课程...11课时) 店铺地址： https://shop585613237.taobao.com ↓ 3.项目演示 这里展示一些识别结果和测试视频： 基于谷歌街景多位数字识别技术：TensorFlow的车牌号识别系统
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 OpenVINO系列文章见文末-推荐阅读 概述 OpenVINO提供的场景文字检测模型准确率是非常的高，完全可以达到实用级别，其实OpenVINO还提供了另外一个场景文字识别的模型...，总体使用下来的感觉是没有场景文字检测那么靠谱，而且只支持英文字母与数字识别，不支持中文，不得不说是一个小小遗憾，但是对比较干净的文档图像，它的识别准确率还是相当的高，速度也比较快，基本上都在毫秒基本出结果...IENetwork(model=model_xml, weights=model_bin) text_net = IENetwork(model=text_xml, weights=text_bin) 场景文字检测...= ocrstr[-1]): prev_pad = False ocrstr += alphabet[index] 输出文字检测与识别结果 # 显示识别结果....MORPH_CLOSE, se) cv2.imshow("text mask", mask) cv2.imwrite("D:/mask.png", mask) # 后处理，检测框
PCB板缺陷检测机器视觉识别系统通过python+yolo系列网络深度学习模型对PCB电路板外观实时监测，PCB板缺陷检测机器视觉识别系统监测到有缺陷的PCB板时立即抓拍存档。...Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2...我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。...我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。
相比其他几种场景文字检测模型，表现开挂。在ICDAR 2015数据集上表现优异，见下图： ? 可以看到红色点标记EAST模型的速度与性能超过之前的模型。...OpenCV DNN使用 OpenCV4.0 的深度神经网络(DNN)模块能力大大加强，不仅支持常见的图像分类、对象检测、图像分割网络，还实现了自定义层与通用网络模型支持，同时提供了非最大抑制相关API...表示非最大抑制阈值 indices表示输出的结果，是每个box的索引index数组 eta表示自适应的阈值nms阈值方式 top_k表示前多少个，为0表示忽略 代码实现 首先加载模型，然后打开摄像头，完成实时检测...c = cv.waitKey(5) if c == 27: break cv.destroyAllWindows() 运行结果 图书封面 – 图像检测...视频场景中文字检测 ? 手写文本检测 ?
秸秆禁烧识别系统 烟雾智能识别检测系统具备全天、及时发现问题、管控高效率、有益于证据收集的优势，利用现场已经存在的监控摄像头和神经网络算法烟雾识别系统，在通信基站塔顶端监控摄像头的帮助下，对图象预置开展实时分析查验...秸秆禁烧识别系统烟雾智能识别检测系统是运用近郊区多层建筑和强有力的AI技术性优化计算方法综合服务平台紧密联系，在塔上装上70几台超高清监控器，可遮盖该地域80%的关键农作物。
相关视频教程可以点击下面链接学习： 首发 | OpenVINO开发配套视频教程发布了 PixelLink模型详解 OpenVINO支持的场景文字检测是基于PixelLink模型，该模型是浙大联合阿里提出...，其核心思想是基于图像分割来实现场景文字检测 ?...比起之前的很多基于检测的场景文字检测模型来说在性能与准确率方面都有比较明显的提升。PixelLink网络模型架构如下： ?...检测框输出分为两种 基于minAreaRect 基于boundingRect 代码实现 代码实现基于OpenVINO Python版本 SDK与OpenCV实现，各步分解代码分别如下： 加载网络 #...最终检测框 ? ?
起因：项目需求方需要对上传的图片添加盲水印 SDK文档链接：https://cloud.tencent.com/document/product/436/55584 直接看SDK的示例代码： <?...BlindWatermarkTemplate();//创建盲水印参数模版实例 $blindWatermarkTemplate->setType(3);//盲水印类型，有效值：1 半盲；2 全盲；3 文字...直到去翻了下python的sdk。...$blindWatermarkTemplate->setText("Test");//设置盲水印文字 $picOperationsTemplate = new \Qcloud...，因为文字盲水印不需要水印图，所以不需要setImage,setLevel这些参数。
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