我们今天用这两个设备做一个拍摄监控方案（非视频录制），然后将拍摄好的图片合成视频进行观看。
车辆结构化视频AI检测技术，可通过AI识别对视频图像中划定区域内的出现的车辆进行检测、抓拍和识别，系统通过视频采集设备获取车辆特征信息，经过预处理之后，接入AI识别算法并与车辆底库进行对比，快速识别车辆身份和属性。TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4在车辆的智能监管上，也具备十分灵活的AI识别能力及布控能力。
笔者今年做了一个和人脸有关的android产品，主要是获取摄像头返回的预览数据流，判断该数据流是否包含了人脸，有人脸时显示摄像头预览框，无人脸时摄像头预览框隐藏，看上去这个功能并不复杂，其实在开发过程中，遇到的问题也不多，全部都处理了，在正式推出前，这个产品在公司内部也测试了几个月，也没发现bug，但最近实施人员，在客户公司做实施时，反馈回来各种问题，这些问题有部分是程序bug,也有一部分是和硬件有关，因为测试环境有限，笔者无法对各种型号，各个厂家的硬件进行测试，这篇文章主要是记录，摄像头给我们带来的一些坑，分享给涉及到人脸开发的朋友，让大家少走弯路。
采集人脸图片的方法多种多样，可以直接从网上下载数据集，可以从视频中提取图片，还可以从摄像头实时的采集图片。
5G强大的网速和低时延等特性允许智能货柜将更多的算力放到云端，让终端在更轻量化的同时还能执行更复杂的任务，做到云端即本地。
雷锋网《AI掘金志》频道：只做 AI +「安防、医疗、零售」三大传统领域的深度采访报道。
无论是擎天柱、伊娃和瓦力或是今年大火的大白，电影中人类往往把机器想象成无所不能的“超人”，但现实呢？人类一些听、看、触摸、感知世界等最基本的能力，对机器而言都有难度，比如——视觉。或许你会说“摄像头”就是机器之眼呀，但过去摄像头的核心作用只有一个：记录影像。李彦宏在2012年KDD（知识发现世界年会）上提出9大待解技术问题之一，“基于内容的的视觉搜索”指的就是这一技术难题。而现在百度率先实现了计算机视觉领域“三维识图”技术的突破，这个难题离彻底解决又迈出了关键一步。 计算机看见的世界与人眼有何不同？ 目前
最近几天某公司产品提出了一个需求:"手机主题颜色随手机壳颜色变化"，但是程序猿大哥不答应了，你这个触及到我的知识盲区了！
随着社会的发展，城市中的汽车越来越多。城市由于汽车的增加造成的拥挤给人们的生活带来了极大的不便，这种不便迫使人们去寻找高技术有效手段去解决这种不便。很多的大型停车场收费系统管理存在着排队时间长、管理成本高、劳动强度大等各种弊端，顺应时代发展的一些占路停车场和小型露天停车场也应运而生，然而这些停车场收费透明度低、资金流失和车辆失窃也给车主和管理者造成了较大的困扰，因此需要一些较为快捷有效的管理系统去解决这些问题。
谷歌在博客文章中展示了“Move Mirror”，这是一个机器学习实验，可以将你的姿势与同一姿势的其他人的图像相匹配。
经过多次跳票，特斯拉辅助驾驶系统最重要的一版更新FSD 9.0终于在前天开始推送Beta版了。
随着现代科技的不断发展，现在的中国已经迈入5G时代，人工智能技术也正逐步广泛运用到了各行各业中，尤其人脸识别技术，已在各大行业中广泛使用。人脸识别门禁系统，可以防止陌生人尾随进入园区，大大降低了该风险。通过前端设备的识别，进行人脸与后台系统1对1的比对，比对成功方可进入。
这款设备的面部识别原理，不仅打破了必须在正面放置摄像头的局限，而且还能做到在运动过程中持续捕捉表情信息。
朝花夕拾，旧事重提之意。恰逢CSDN年终征文，所以写作本文为年终总结，实为大学四年的总结，和CSDN一起成长参与各类竞赛的回忆。
这还不算完，更让网友们直呼“离谱”的是，这样的视频动作捕捉AI，只要你有一台电脑+一个RBG摄像头，就能直接抱回家。
摘自：网易科技 自从诞生以来，计算机就一直生活在一个充满1和0的世界，不厌其烦地处理着 if-then和and-or语句。 一种为自动驾驶汽车研发的技术可能会改变这一切。它将赋予机器人通过视觉理解这个世界的能力，更有可能是机器人自我意识的第一步。 我们称这项技术为“深度学习”，一种基于神经网络算法模仿大脑运行的科技。尽管目前研究者们在许多领域应用了深度学习，如语音识别等等，视觉识别才是和深度学习最相关的一个。自动驾驶汽车更是其中最热门的研究领域。 简单标签 为了让自动驾驶汽车能够在我们的城镇和乡村中穿梭自如
科学Sciences导读：简介自动驾驶级别、技术路线及其软硬件常识，综述特斯拉AI计算机为核心的自动驾驶，从Tesla AutoPilot 1.0的辅助驾驶，到Tesla AutoPilot 3.0和全新的Hardware1.0的全自动驾驶的硬件时代。最后是埃隆·马斯克(Elon Musk)简历。
夏乙 千平 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 苹果又悄悄收购了一家AI公司。 这家名为Regaind的法国初创公司， 致力于研发能够分析照片内容的计算机视觉技术。Regaind可以
四年前，我当时跟着“风辰”（刘文志）在商汤做自动驾驶。在那里呆了半年多，经过一些考虑，我还是决定做回信息安全，从而离开了商汤。
大家好，今天给大家分享一个ffmpeg加opencv的人脸采集并做出识别的实战项目！
今天主管给了我个需求,说要用混合开发,用H5调用本地摄像头进行扫描二维码,我之前有做过原生安卓的二维码扫一扫,主要是通过调用zxing插件进行操作的，其中还弄了个闪光灯.但是纯H5的没接触过,心里没底,于是晚上回家开始网上各处找方案.以下是我对于H5扫描二维码以及调用本地摄像头的理解以及代码. 科普网址: H5如何生成安卓组件对象 H5调用安卓本地摄像头api 在线二维码图片生成器 二维码扫描:(使用的是mui的框架,下面是html代码) <!doctype html> <html> <hea
---- 新智元报道 编辑：Joey 桃子 【新智元导读】特斯拉：什么是马车？ 这次，特斯拉竟被一个马车整蒙圈了。 一会儿是大货车 一会儿是半挂卡车 最不可思议的是，竟还能识别出人在前面走... 难道又是「幽灵」吗？ 这个特斯拉无法识别马车的TikTok视频在网上疯传，就连人工智能软件公司Light的联合创始人Igor Susmelj发问： 我想知道这个模型在训练时看过多少马车。 仅是一个小小马车就难住了特斯拉。 不难看出，在识别边缘化场景方面，特斯拉自动辅助驾驶系统（AP），甚至是全自动
今年 4 月北京车展期间，新造车公司之一的奇点汽车（Singulato）除了宣布奇点 iS6 将在今年年底开始量产，还请来了首席科学家黄浴博士分享了 AI 和自动驾驶的研发进展。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 桃子 【新智元导读】一心豪赌纯视觉方案的特斯拉，这次官宣把超声波雷达弃了。 山无棱，天地合，马斯克初心未改。 作为纯视觉一贯的忠实信徒，他近日宣布：特斯拉即将采用100%纯视觉方案！ 继2021年5月特斯拉弃用毫米波雷达后，这次连仅有的超声波雷达也扔掉了。 你如何看？ 网友表示：不敢看，以后看见特斯拉就要躲远点。 超声波雷达被弃了！ 近日，特斯拉官方称，从10月开始，欧洲、北美、中东地区交付的Model 3、 Model Y将移除超声波雷达传感器（
https://www.100ask.net/detail/p_5f0fc9e9e4b0ee0b8872c2c3/6
将树莓派定制为无线便携监控摄像头，插上USB摄像头，插上USB wifi，然后将摄像头的数据编码，将编码后的数据推流至流媒体服务器，其他人就可以通过流媒体服务器可以观看到树莓派摄像头采集到的数据。
国内的OCR技术其实已经发展很长时间，但移动端的OCR是2013年才开始有的，因为这也需要硬件的支持，2013年随着Android和iOS系统的普及，原先在PC端的OCR软件都逐渐移植到了移动端。下面就移动端银行卡识别技术进行简单介绍。
嵌入式系统作为一种集成了硬件与软件的计算系统，已经在各行各业发挥着至关重要的作用。然而，随着技术的不断发展，嵌入式系统也在经历着巨大的变革。本文将探讨嵌入式系统的未来发展趋势，着重介绍融合、边缘计算与智能化这三个方面，并通过代码实例来展示其中的一些关键技术。
排着长队等待结账的商店，帮助旅客记录包裹和航班信息的机场，帮助大型零售商处理大量无聊的存货清单，这些场景非常适合使用条码扫描器。此外，条码扫描器也能帮消费者进行智能购物和产品分类。既然它这么棒，不如我们在 iPhone 上做一个吧！
大数据文摘转载自AI科技大本营 整理 | 郑丽媛 出品 | CSDN 哈利：“我的身体不见了！” 罗恩：“我知道了，这是件隐形斗篷！” 相信许多看过《哈利·波特》的人，多多少少都曾幻想过：“要是我也有一件隐形斗篷就好了。”但很少有人坚信，有一天，魔法也会成为现实。 这不，在 11 月底落幕的“华为杯”中国研究生网络安全创新大赛上，武汉大学斩获的 5 项一等奖中，有一个名为“InvisDefense 隐身衣”的获奖项目就引起了很多人的注意——没看错吧，真的是“隐身衣”？？？ 让机器识别“失明”的隐身衣 这个
整理 | 郑丽媛 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 哈利：“我的身体不见了！” 罗恩：“我知道了，这是件隐形斗篷！” 相信许多看过《哈利·波特》的人，多多少少都曾幻想过：“要是我也有一件隐形斗篷就好了。”但很少有人坚信，有一天，魔法也会成为现实。 这不，在 11 月底落幕的“华为杯”中国研究生网络安全创新大赛上，武汉大学斩获的 5 项一等奖中，有一个名为“InvisDefense 隐身衣”的获奖项目就引起了很多人的注意——没看错吧，真的是“隐身衣”？？？ 让机器识别“失明”的隐身衣 这个“
1、保持在 ubuntu 界面，插上 usb 摄像头，将 usb 摄像头连接到虚拟机上。
在我居住的地方很多小路和道路两旁都有花草树木。我所在的社区因其每年的枫树节而闻名，枫树对我来说很容易识别。然而，还有许多其他的树我无法识别名字。花也是如此：蒲公英很容易发现，但我不知道在我的步行道上的野花的名字。
除了监控专用的摄像头以外，有一些应用场景用的还是USB摄像头，甚至还有一些单片机或者开发板上用的CMOS摄像头，而Qt在嵌入式领域应用相当广，所以用Qt来读取加载显示USB摄像头和CMOS摄像头，也是非常多Qter做过的事情，qt本身就封装了qcamera类，专用于本地摄像头的读取显示，这个类主要是在windows系统和安卓系统比较好使，在嵌入式上歇菜，而且安卓上widget的qcamera也不好使，要用qml的camera才好使，所以开发人员很多时候，就是在找坑填坑，找到一种最佳的适中方案，比如我自己做过的一个手机app，需要调用手机的摄像头，前置后置还要能切换，抓图做一些处理，用的就是qml嵌入到widget，通过信号槽来通信。
明敏 丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 现在，只用WiFi就能“看”到你在房间里干啥了…… （你…干…嘛……啊啊啊啊） 多人追踪也是so easy： 过程中完全不需要拍下图像、不需要摄像头。 输入的仅是WiFi一维信号，输出则是三维人体姿态。 两台路由器即可搞定！换算成本都不到500块。 而且还不受环境光线、目标被遮挡的影响，效果接近于基于2D图像进行识别的方法。 啊这，难道说WiFi能“看到”我？更进一步……WiFi能监视我？？ OMG，蝙蝠侠剧情要照进现实了？？ 要知道在《
科技的发展让很多电影情节变成了现实，像把物体悬浮在半空中的“特效”，在家里也能轻松实现。这些悬浮产品把科技与设计结合，让家居生活变得更具美感，也更加有趣。 Flyte灯泡将磁悬浮、无线充电和优秀
Tensorflow最近发布了用于对象检测的对象检测接口（Object Detection API），能够定位和识别图像中的对象。它能够快速检测图像允许从视频帧甚至网络摄像头进行连续检测。它也可以用于构建鼠标“Tensormouse”，一个使用网络摄像移动光标的应用程序。 你是否曾经想过使用其他物品比如香蕉来移动你的光标？我们现在就可以实现！ TensorMouse是一个小型的开源Python应用程序，它允许你通过在网络摄像头前移动任意物品（如杯子，苹果或香蕉）来移动光标，他可以做电脑鼠标或触控板的替代品。
EasyCVR视频融合云平台兼容性强、开放度高、灵活拓展、部署轻松的特点，使其成为安防市场主流的视频能力层服务平台。它能对多种终端（PC电脑、手机、平板、电子大屏等）分发出RTSP、RTMP、FLV、HLS、WebRTC等格式的视频流，在视频接入上也能支持市面上大多数的视频监控设备，可通过GB28181、RTMP、RTSP/Onvif、海康SDK、大华SDK、Ehome等协议进行接入。
本篇介绍USB摄像头的使用，实现的功能是通过摄像头进行拍照，生成jpg格式图片。
Arlo的前身Vuezone在2012年以“纯无线摄像头”的概念（1基站+N摄像头）开创了低功耗的产品模式，Ring主打配备摄像头的智能WiFi门铃，在2014年被亚马逊收购，纳入其智能家居生态。
Auto Byte报道 作者：曹锦、George.W 地下停车场，在大家的印象中，可能都是电影中那种「开阔得足够飞车枪战」的场地——行人不多、划线清晰、指示明显，也不具备路面上的复杂路况，看似对于自动驾驶车辆来说难度不大。但其实，目前能给出这「最后一公里」解决方案并实现普遍应用的汽车品牌，仍然没有几家。 去年9月，威马汽车就曾推出一项名为「AVP无人泊车」的功能，但根据测评，该功能无法脱离人工监管，与记忆泊车几乎没有差别，而且仅支持最长150米的记忆路线，并且路线上限只有五条。更重要的是，AVP并不支持避障
David Cardinal是一名专业摄影师和技术专家，他有十年的数码旅行和自然摄影师的经验，并在高科技领域具备20多年软件开发经验。今天，他要来介绍，如何使用Nvidia Jetson Nano构建网络视频录像机。
前几天，在食堂吃饭，本来每天中午的新闻三十分换成了视频监控。我们已经习惯了，前十分钟看着领导都很忙，中间十分钟中国人民都很幸福，后十分钟别的国家都生活在水深火热里，顺便跟同事谈谈国家大事。突然主角换成了我们自己，便毫无抬头的欲望。
物体识别是现在机器学习领域的热点之一。相当长的时间里，计算机已经能相当可靠地识别人脸或者猫。但在更大的图片中去识别一个指定的物体还是人工智能领域的“圣杯”。人类的大脑能非常好地识别物体。我们可以毫无困难地把从物体上反射出来的具有不同频率的光子转化为关于我们周边世界的极度丰富的信息集。而机器学习还依然在为了完成这个简单的任务而奋斗。不过近几年，机器学习已经取得了相当不错的进步。
作者 | Leo 魔方大家应该都玩过，能在短时间内还原魔方的孩子常常被很多家长认为是聪明的表现，人类目前还原三阶魔方的记录为4.69秒。 不过和围棋不一样，在这项竞技上，机器不给人类任何机会。 现在由机器还原三阶魔方最短时间的吉尼斯世界记录是0.637秒，由英飞凌工程师保持。 但是就在这几天，麻省理工学院的两个学生又将这个时间缩短了近一半，0.38秒就完成了还原。视频如下，常速下观看，如果不聚精会神，很容易错过那电光火石的瞬间。 发明人之一 Jared Di Carlo 在博客中表示：“还原魔方的0
马斯克多次承诺又多次跳票的特斯拉“全自动驾驶套件”FSD 9.0 beta可算来了。
（文／Lukas Biewald）物体识别是当前机器学习最热门的方向。计算机早已能够识别如人脸、猫之类的物体，但识别更大范围里的任意物体对人工智能来说仍是难题。也许真正让人惊奇的是人脑在识别物体上表现得如此之好。我们能够毫不费力地将反射频率只有细微不同的光子转换为有关周围世界的十分丰富的信息。机器学习仍在与这些对人类来说十分简单的任务作着苦斗，但在过去几年里已经有了很大进步。 深度学习以及大型公共训练数据集 ImageNet 让物体识别有了令人瞩目的进步。TensorFlow是一个著名的深度学习系统，它能非
从买第一个Arduino套装开始，我接触机器人有好几年了，但直到最近才开始做完整的课题。期间有两项技能为我打开了新世界的大门：Python和Linux。他们背后，是强大的开源社区。掌握了这两样工具的工具（元工具），你感觉网上遍地是趁手的兵器。 上周在公司内部编程培训时，有一句话深得我心：我们是软件工程师，不是程序员。我们的工作不是写程序，而是合理使用工具解决问题。在Google，如果你觉得自己不得不从零开始写某项功能，只是你还没有找到相应的工具罢了。在开源社区更是如此。 这是一个遥控小车，通过红外遥控或
ISMAR （The IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality）为增强现实领域顶级学术会议，在刚刚结束的2019会议上，来自UC Berkeley 的OpenARK开发团队给出了一个tutorial，介绍了这款强大的增强现实开源库。
车载上一般使用的是数字摄像头，它可以将视频采集设备产生的模拟视频信号转换成数字信号，进而将其储存在计算机里。
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