人工智能浪潮一波又一波，没有车牌识别，车辆限外的是难以监管下去的，下面说说比较普遍的车牌识别sdk在不同平台的用法。...移动端前端车牌识别SDK算法： 移动端前端车牌识别SDK算法软件特点： 1、识别速度快 “只需扫一扫，快速识别车牌” 像扫描二维码一样轻轻扫描，0.5s，便可快速准确的识别出车牌号码。...2、支持超大角度识别，准确识别车牌 3、支持多平台应用 移动端前端车牌识别算法完美支持ios系统，Android系统，支持手机ARM平台和PDA的X86架构 移动端前端车牌识别SDK算法配置要求： 操作系统...：支持ios7.0，Android4.0 硬件配置：推荐ARM Cortex-A7以上，1G RAM 头：支持自动对焦，200万像素以上 安装程序占用空间，2MBytes 移动端前端车牌识别算法支持全车牌
人员着装识别系统通过yolo网络模型识别算法，人员着装识别系统算法通过现场安装的摄像头识别工厂人员及工地人员是否按要求穿戴着装，实时监测人员的着装情况，并进行相关预警。...首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。人员着装识别算法采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。...在进行人员着装识别算法模型训练时，我们需要构造训练样本和设计损失函数，才能利用梯度下降对网络进行训练。...人员着装识别算法先使用ImageNet数据集对前20层卷积网络进行预训练，然后使用完整的网络，在PASCAL VOC数据集上进行对象识别和定位的训练。...人员着装识别算法训练中采用了drop out和数据增强（data augmentation）来防止过拟合。
裸露土堆识别算法首先利用图像处理技术，提取出图像中的土堆区域。裸露土堆识别算法首通过计算土堆中被绿色防尘网覆盖的比例，判断土堆是否裸露。若超过40%的土堆没有被绿色防尘网覆盖，则视为裸露土堆。...其中目标检测是一件比较实际的且具有挑战性的计算机视觉任务，其可以看成图像分类与定位的结合，给定一张图片，裸露土堆识别算法目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置，由于图片中目标数是不定的，且要给出目标的精确位置...比较流行的裸露土堆识别算法可以分为两类，一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法...YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，裸露土堆识别算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...主要的改进思路如下所示：输入端：裸露土堆识别算法在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：裸露土堆识别算法融合其它检测算法中的一些新思路
监控抽烟检测识别算法采用yolov7系列网络模型深度学习图像识别技术，监控抽烟检测识别算法能够准确识别人员抽烟的动作和烟雾，监控抽烟检测识别算法一旦发现有人员在禁烟区域内抽烟，将立即触发预警。...监控抽烟检测识别算法使用梯度传播路径的概念分析了适用于不同网络层的模型重参数化策略，并提出了有计划的重参数化模型。...针对这个问题，监控抽烟检测识别算法提出了一种新的标签分配方法，称为从粗粒度到细粒度（coarse-to-fine）的引导式标签分配。...监控抽烟检测识别算法 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。...监控抽烟检测识别算法并在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。
AI打架识别算法基于Detection网络模型算法框架，AI打架识别算法识别校园打架斗殴行为，发现立即打架斗殴行为算法会立即抓拍告警推送打架事件信息。...，而AI人员打架识别算法直接从图片生成位置和类别。...研究现状 目前AI人员打架识别算法，主要有3种主流的方法，分别是：（1）基于Detection的打架检测。其主要思想是: 将打架作为一种类别，通过分类的方式，将打架行为检测出来。...2.选取的方案 我这里选择方案1，AI人员打架识别算法基于目标检测做打架识别。前文也提到了，目前数据集十分匮乏。笔者也是反复查找，终于拿到了国外的一份很好的数据集。...基本流程是：Labelme标注 -> 标注数据整理与格式转换 -> AI人员打架识别算法模型训练 -> 部署2.2 AI人员打架识别算法标注数据整理与格式转换 Labelme标注的数据，无法直接用在训练中
裸露土方智能识别算法通过opencv+python网络模型框架算法，裸露土方智能识别算法能够准确识别现场土堆的裸露情况，并对超过40%部分裸露的土堆进行抓拍预警。...裸露土方智能识别算法用到的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。...也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使裸露土方智能识别算法可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。...这给我们带来了两个好处：首先，裸露土方智能识别算法代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在裸露土方智能识别算法中编写代码比使用C / C++更容易。...裸露土方智能识别算法可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
为了保证工作人员都能在作业中佩戴安全帽，保障作业人员安全，富维图像安全帽识别算法系统应运而生。...关键字：安全帽识别算法 安全帽识别算法技术原理 安全帽识别算法采用最新AI人工智能深度学习技术，基于计算机智能视频物体识别算法，且通过规模化的安全帽数据识别训练，赋予监控系统智能识别能力，从而准确判断识别场景内的作业人员是否佩戴安全帽...富维安全帽识别算法是人工智能机器视觉算法技术的集合，10年的技术积累使Fuwei vision具备了人工智能深度学习、图像识别、行为分析、态势感知、风险预警等能力，通过感知场景动态，实时分析和管理场景行为...安全帽识别算法工作流程 前端抓拍设备实时上传视频流至系统服务器。 服务器实时读取视频流，通过安全帽识别算法准确识别安全帽佩戴情况。...系统架构 安全帽识别算法优势 实时识别报警：安全帽识别算法基于智能视频分析和深度学习神经网络技术对监控区域内人员未戴安全帽行为实时识别报警，报警信息可显示在监控客户端界面，也可将报警信息推送到移动端，
工人未按要求穿戴安全衣物识别算法基于Trinity算法引擎，通过深度学习技术对人员是否按规定穿戴安全衣物进行识别。...主要算法类别：①反光衣识别：支持对反光衣进行识别，能够识别到橙、绿色马甲、工服套装等，在摄像头检测区域内对工人是否穿戴反光衣进行检测，并生成告警信息；②安全帽识别：对各种颜色的安全帽进行识别检测，在区域内检测到人员后对其是否佩戴安全帽进行识别...，监管的难度会比较大，口罩识别算法可以及时对现场人员佩戴口罩情况进行检测分析，及时产生预警；④工作服识别：对于一些特定的工厂来说，工人必须严格按照规定穿戴工作服。...工服识别算法支持识别港口、电力施工、维修、保洁等角色的人员是否穿戴工作服，自动识别区域内工服穿戴情况并及时预警。...能有效弥补传统人力巡查成本高、效率低、巡查不及时的弊端，利用人工智能算法对区域内人员着装规范进行及时识别，提高企业生产的安全性和规范性。
选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架，骨架提取经历九步：图像灰度化，背景差分法提取目标轮廓，使用CLAHE算法增强对比度，高斯滤波，Solel算子进行边缘检测，小波去噪，最大类间误差法二值化，形态学运算和中值滤波...算法总体效果可以，误检较少。...图片1.3 目标分割算法（1）使用CLAHE算法增强对比度CLAHE同普通的自适应直方图均衡不同的地方主要是其对比度限幅。...本文选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架，骨架提取经历九步：图像灰度化，背景差分法提取目标轮廓，使用CLAHE算法增强对比度，高斯滤波，Solel算子进行边缘检测，小波去噪，最大类间误差法二值化，形态学运算和中值滤波...算法总体效果可以，误检较少。
随着对基于深度学习的图像识别算法的大量研究与应用，我们倾向于将各种各样的算法组合起来快速进行图片识别和标注。...优化后的算法在内存的使用和模型训练上表现越来越好，但当这些算法应用于模糊的、意义不确定的图像时，它们的表现又会如何呢?...在本例中，我们将罗夏墨迹测试的图片作为测试集，使用各种经预训练的算法对其进行预测分类。 ?...算法分类器 为了对罗夏测试的各个图片进行分类，我们尝试了以下算法： ResNet50 VGG16 VGG19 InceptionV3 InceptionResNetV2 Xception MobileNet...对于这些复杂图像的识别就比较难以理解了，比如第10张卡片竟被认为是托盘。
Goertzel算法 Goertzel算法由Gerald Goertzel在1958年提出，用于数字信号处理，是属于离散傅里叶变换的范畴，目的是从给定的采样中求出某一特定频率信号的能量，用于有效性的评价...这个算法有几个关键的参数： 采样率R，指的是需要分析的数据每秒钟有多少个采样 目标频率f，指的是需要检测并评价的这个频率的值 检测区段采样值数量N，也就是每N个采样这个算法会对频率f给出评价 检测区段包含目标频率的完整周期个数...= Q0 上述计算完成之后，我们就可以得到在这N个采样中所体现的频率f的能量值P: P = Q12 + Q22 – CQ1Q2 DTMF识别 以上是goertzel算法的全部思想。...如果我们要将其用于DTMF识别，还需要做一些工作。...DTMF识别，我们需要根据给定的一段时间的采样，能够最大限度地排除噪音的干扰，将有效的DTMF信号识别出来 我们知道DTMF有8个频率：697, 770, 852, 941, 1209, 1336, 1477
车牌识别，本是图像领域中，非常成熟的一个应用，也是目前无处不在的停车场自动收费设备的技术基础。前言本文将使用c#语言，winform框架开发一个车牌识别系统M=,不借助任何框架，纯算法。...效果使用工具Visual Studio 2019思路打开要识别的车牌对车牌进行去雾操作接着进行灰度化操作灰度均衡化中值滤波sobel边缘检查车牌定位车牌灰度化车牌二值化车牌区域化车辆识别总结该源码对想研究车牌识别的开发还是挺有帮助的
目录 1 K-近邻算法（KNN, k-NearestNeighbor) 2 K-近邻算法详述 3 K-近邻算法图片识别分类 4 参考文献 1 K-近邻算法（KNN, k-NearestNeighbor...在模式识别领域中，KNN是一种用于分类和回归的非参数统计方法。在如下两种情况下，输入包含特征空间中的k个最接近的训练样本。 在k-NN分类中，输出是一个分类族群。...虽然没要求明确的训练步骤，但这也可以当作是此算法的一个训练样本集。k-近邻算法的缺点是对数据的局部结构非常敏感。本算法与K-平均算法（另一流行的机器学习技术）没有任何关系，请勿与之混淆。...使用一种合适的近邻搜索算法能使K近邻算法的计算变得简单许多。 近邻算法具有较强的一致性结果。随着数据趋于无限，算法保证错误率不会超过贝叶斯算法错误率的两倍[8]。...3 K-近邻算法图片识别分类 ---- 3.1 KNN对虹膜图片分类处理 数据集介绍：数据集采集150条虹膜（如图6）数据的信息，横坐标为样例信息150条，纵坐标文特征信息（如图7）：萼片长度，萼片宽度
安全帽佩戴识别算法采用SuiJi-AI人工智能深度学习技术+计算机智能视觉识别算法，且通过规模化的安全帽数据识别训练。...安全帽佩戴识别算法借助现场已有的监控摄像头对监控画面中人员着装行为进行实时分析识别。假如检测人员不戴安全帽，SuiJiAi将立即记录和警报，并可将纪录数据推送到后台人员，提高安全监督效率。...将SuiJiAi安全帽佩戴识别算法用于安全帽佩戴识别是目前很好的方法。安全帽佩戴识别算法识别安全帽佩戴步骤：1.现场已有的监控抓拍设备实时上传现场视频流至SuiJiAi算法软件主机。...2.SuiJiAi算法软件主机实时读取视频流，通过安全帽识别算法准确识别安全帽佩戴情况。3.SuiJiAi安全帽佩戴识别算法对未佩戴安全帽行为进行抓拍留档，并根据需要在机房或者点位端报警。...SuiJiAi安全帽佩戴识别算法也可以对不同颜色的安全帽进行识别分析，常见的安全帽颜色有白色，蓝色，红色，橙色，黄色，通过模型的训练也可以对其他颜色进行识别。
评估OCR算法识别率的指标通常有这几种： one 全对准确率：每张图片版面上有多个文本时候，每个文本都对的张数占总的张数的比例； 标签全对准确率：每张图片版面上有多个文本时候，文本对的个数占总的文本个数的比例...平均编辑距离主要衡量整行或整篇文章的指标，可以同时反应识别错，漏识别和多识别的情况； 字符识别准确率，即识别对的字符数占总识别出来字符数的比例，可以反应识别错和多识别的情况，但无法反应漏识别的情况； 字符识别召回率...主要反应文本行定位的指标，是ocr算法的重要指标； two 第一种是字符准确率，单字识别率，就是按单字算，一百个字里错5个字，识别率95%。...同样是100字错5个，用字符、字段、整张准确率来测算的结果是完全不同的，所以对比不同OCR算法时候一定要看清描述的是单字识别率、整行识别率还是整张识别率。...一样的识别率99%，整张识别率可比单字识别率的含金量要大得多。 参考 OCR算法识别率怎么评估？
前面已经整理了aHash和dHash的算法原理和python代码（戳：图片相似度识别：aHash算法，图片相似度识别：dHash算法），今天来介绍hash三兄弟的最后一个——pHash。...1 pHash算法 pHash中文叫感知哈希算法，通过离散余弦变换(DCT)降低图片频率，相比aHash有更好鲁棒性。 基本原理： 缩小尺寸。将图片缩小为32*32大小。 灰度化处理。...（image2） 完整算法 这里同步给出三种hash的完整代码，便于进行效果比较。...首先使用opencv进行算法实现： # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import cv2 import time import numpy as...下面通过PIL进行算法实现（此部分DCT变换为自己写的，如有错误欢迎指出）： from PIL import Image import os import numpy as np import time
一、 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来（类似于指纹识别），目的是完成识别功能，该术语需要和人脸检测进行区分，人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来，完成的是搜寻的功能...从OpenCV2.4开始，加入了新的类FaceRecognizer，该类用于人脸识别，使用它可以方便地进行相关识别实验。...如此多的二值模式无论对于纹理的提取还是对于纹理的识别、分类及信息的存取都是不利的。...三、 LBPH人脸识别关键部分 四、 LBP人脸识别示例 Question:（AI领域） 一、在人脸识别领域，使用改进后的LBPH算法较原始的LBP算法有哪些好的特性？...二、可以从模式的转换方式和特征检测的原理方面阐述改进后的算法对人脸识别技术确实有较好的效果！！
AI人员打闹监测识别算法通过yolo+python网络模型框架算法， AI人员打闹监测识别算法能够准确判断出是否有人员进行打闹行为，算法会立即发出预警信号。...Yolo算法，其全称是You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection，其实个人觉得这个题目取得非常好，AI人员打闹监测识别算法基本上把Yolo...图片在介绍AI人员打闹监测识别算法之前，首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解AI人员打闹监测识别算法Yolo算法是有帮助的。...AI人员打闹监测识别算法很好的解决了这个问题，它不再是窗口滑动了，而是直接将原始图片分割成互不重合的小方块，然后通过卷积最后生产这样大小的特征图，基于上面的分析，可以认为AI人员打闹监测识别算法特征图的每个元素也是对应原始图片的一个小方块...，然后用每个元素来可以预测那些中心点在该小方格内的目标，这就是AI人员打闹监测识别算法的朴素思想。
KNN 最邻近分类算法： （近邻取样） 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是机器学习分类技术中最简单的方法之一。...算法实现： 1、计算出每一个样本点与测试点的距离 2、选取距离最近的K个样本，并获取他们的标签 label 3、然后找出K个样本中数量最多的标签，返回该标签 KNN的本质是基于一种数据统计的方法。...下面的是KNN案例的应用：手写数字识别。 我这里的案例是文本格式。没有图片转换的步骤。...素材模型：（源码+素材最后会贴上githup的链接） KNN 手写数字识别 实现思路： 将测试数据转换成只有一列的0-1矩阵形式 将所有（L个）训练数据也都用上方法转换成只有一列的0-1矩阵形式...个训练集 ## print(len(test)) #945个测试集 trainingDigits =r'D:\work\日常任务6机器学习\day2手写数字识别
[研究人员通过脑部扫描算法识别自杀倾向者] 对于有自杀想法和机会的人来说，提到“死亡”或“赞美”这样的富有浓烈感情色彩的词语时，其脑中的神经元有着完全不同于常人的激活方式。...匹兹堡大学和卡内基梅隆大学的研究人员发现了这一现象，并且使用fMRI(功能磁共振成像)扫描脑部数据，训练算法识别有自杀倾向者。 科学家于周一在《 自然人类行为》杂志上发表了他们的小规模研究成果。...他们希望能够研究更多的人，并利用这些数据进行简单的测试，让医生更容易地识别有自杀风险的人。 根据美国疾病控制与预防中心的数据，自杀在年轻人的死因中位列第二。但预测自杀企图目前仍是一个难题。...我们需要使用机器学习算法来识别神经特征，如在这个例子中用到了高斯朴素贝叶斯分类器。...研究人员用功能磁共振成像，记录了志愿者在想到这些词汇时的脑血流量，并将这些数据提供给算法，标志出哪些志愿者有自杀风险，哪些没有。接着，算法开始学习有自杀倾向者大脑中的神经特征。
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