通过深度学习进行视频处理是一个非常复杂的领域，因为它需要处理空间和时间两个方面。为了总结现代比较流行的方法是什么，在这篇文章中我们将对视频回归任务的深度学习方法进行一些研究。
今天是国际海盗黑话推广日。首先，你要给自己起一个海贼的名字（比如戈尔·D·罗杰；蒙奇·D·路飞；马歇尔·D·帝奇；索隆；山治；娜美；罗宾；乔巴等等）。
一般情况下每个虚拟主机就是一个网站，网站一般通过域名进行访问。最近在配置LNMP（Linux Nginx MariaDB Php-fpm）的时候遇到了1个问题：
使用DL方法解决视频中行为识别/动作识别的问题解决思路有三个分支：分别是two-stream(双流)方法，C3D方法以及CNN-LSTM方法。本文将从算法介绍、算法架构、参数配置、训练集预处理、算法优势及原因、运行结果六个方面对每种算法进行阐释，并对每一个分支的算法集合总结自己的心得。本文暂不区分行为识别(Activity Recognition)与动作识别(Action Recognition)。
给定一个图像，人类可以很容易地推断其中的显着实体，并有效地描述场景，如对象所在的位置（在森林或厨房？），对象具有什么属性（棕色或白色？），更重要的是，物体如何与场景中的其他物体（在田野里奔跑，或被人等等）相互作用。视觉描述的任务旨在开发视觉系统，生成关于图像中对象的上下文描述。视觉描述是具有挑战性的，因为它不仅需要识别对象（熊），还需要识别其他视觉元素，如动作（站立）和属性（棕色），并构建一个流畅的句子来描述图像中的对象，动作和属性如何相关（如棕熊站在森林中的一块岩石上）。
选自BAIR 作者：Subhashini Venugopalan、Lisa Anne Hendricks 机器之心经授权编译 参与：路雪 现在的视觉描述只能描述现有的训练数据集中出现过的图像，且需要
人类可以很容易地推断出给定图像中最突出的物体,并能描述出场景内容,如物体所处于的环境或是物体特征。而且,重要的是,物体与物体之间如何在同一个场景中互动。视觉描述的任务是开发视觉系统来生成图像中物体的上
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PPGN 整合了对抗训练、cnn特征匹配、降噪自编码、Langevin采样；在NIPS2016得到了Ian Goodfellow的介绍.
数月前的某个夜晚，我躺在床上时，一个念头闪过我的脑海——「如果语音是计算接口的未来，那么那些听不见或看不见的人该怎么办？」我不知道究竟是什么触发了这个想法。我自己能听、能说，周围也没有聋哑人，而且我也没有语音助手。也许是因为无数语音助理方面的文章突然出现，也许是因为各大公司争相让你选择它们的语音助手产品，或许只是因为经常在朋友的桌上看到这些设备。由于这个问题无法从记忆中消失，我知道我需要仔细考虑它。
行为识别：行为识别（Action Recognition） 任务是从视频剪辑（2D帧序列）中识别不同的动作，其中动作可以在视频的整个持续时间内执行或不执行。行为识别似乎是图像分类任务到多个帧的扩展，然后聚合来自每帧的预测。尽管图像分类取得了很大的成功，但是视频分类和表示学习依然进展缓慢。
【导读】近日IBM研究院提出从深度学习相关论文中自动生成深度学习代码，使用这项研究，在研究论文中提出的DL设计可以被自动提取，然后使用一种新颖的深度学习UI编辑器DARVIZ，可以手动修改和完善提取的设计。对于提取的DL设计，其源代码可以在 Keras（Python）和 Caffe（prototxt）中实时生成。所提出的DLpaper2Code框架从研究论文中提取图形和表格信息并将其转换为源代码，未来可能对DL研究的重现性产生重大影响。 论文：DLPaper2Code: Auto-generation of
CVPR 2014 Tutorial on Emerging Topics in Human Activity Recognition
LSTM 01：理解LSTM网络及训练方法 LSTM 02：如何为LSTMs准备数据 LSTM 03：如何使用Keras编写LSTMs LSTM 04：4种序列预测模型及Keras实现 LSTM 05：Keras实现多层LSTM进行序列预测 LSTM 06：如何用Keras开发CNN-LSTM LSTM 07：如何用Keras开发 Encoder-Decoder LSTM LSTM 08：超详细LSTM调参指南
【导读】主题荟萃知识是专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务。主题荟萃为用户提供全网关于该主题的精华（Awesome）知识资料收录整理，使得AI从业者便捷学习和解决工作问题！在专知人工智能主题知识树基础上，主题荟萃由专业人工编辑和算法工具辅助协作完成，并保持动态更新！另外欢迎对此创作主题荟萃感兴趣的同学，请加入我们专知AI创作者计划，共创共赢！ 今天专知为大家呈送第八篇专知主题荟萃-图像描述生成Image Caption知识资料大全集荟萃 （入门/进阶/论文/综述/视频/专家等），请大家
论文题目：Deep Learning for Deepfakes Creation and Detection 翻译：基于深度学习的Deepfake创建与检测
论文：Recent Advances in Deep Learning: An Overview
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1807.08169v1.pdf
自百度宣布开放 Apollo 自动驾驶平台以来，很多开发者非常期待可以深入了解 Apollo 平台的开放内容，以便更充分高效的利用这个自动驾驶平台，研究并落地自己对于自动驾驶的诸多想法。 为此，7 月 22 日，由百度开发者中心主办、极客邦科技承办的 73 期百度技术沙龙设置 Apollo 主题，现场百度资深架构师从 Apollo 的开放能力、Apollo 代码开放框架以及基于深度学习的 End to End 自动驾驶方案三个技术维度做了深度分享，以期帮助开发者深度了解百度 Apollo 开放内容和平台架构
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 编辑：炼丹笔记 来源：机器之心 荐语 文章列举出了近年来深度学习的重要研究成果，从方法、架构，以及正则化、优化技术方面进行概述。对于刚入门的深度学习新手是一份不错的参考资料，在形成基本学术界图景、指导文献查找等方面都能提供帮助。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1807.08169v1.pdf 摘要：深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势之一。它也是当今最流行的科学研究趋势之一。深度学习方法为计算机视觉和机器学习带来了革命性的进步。
本文列举出了近年来深度学习的重要研究成果，从方法、架构，以及正则化、优化技术方面进行概述。
来源：机器学习研习院本文约10500字，建议阅读20+分钟本文我们将简要讨论近年来关于深度学习的最新进展。 “ 综述永远是入门新领域的最快捷径之一！” Recent Advances in Deep Learning:An Overview 摘要：深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势之一。它也是当今最流行的科学研究趋势之一。深度学习方法为计算机视觉和机器学习带来了革命性的进步。新的深度学习技术正在不断诞生，超越最先进的机器学习甚至是现有的深度学习技术。近年来，全世界在这一领域取得了许多重大突破。由于
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。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 编者按：MeshCloud通过与GCP合作为中国出海企业提供强大的全球基础架构。LiveVideoStack邀请到了MeshCloud的陈满老师，为我们介绍如何借助谷歌云在视频智能检测识别方面的技术与能力，实现海外音视频业务的快速与高质量部署。 文/陈满 整理/LiveVideoStack 大家好，我是来自MeshCloud的陈满，今天我分享的主题是使用Google Cloud集成API实
对于人类来说，看懂视频似乎是再简单不过的事情了。从出生就开始拥有视觉，人眼所看到的世界就是连贯动态的影像。视野中每一个动态的形象都被我们轻易的识别和捕捉。但这对于计算机来说就没那么容易了。对于计算机来说，画面内容的识别，动作的捕捉，都要经过复杂的计算才能得出。当计算机从视频中识别出一些关键词后，由于语义和句子结构的复杂性，还要涉及词汇的词性、时态、单复数等表达，要让计算机将单个的词汇组成通顺准确的句子也是难上加难。 那么让计算机看懂视频都要经过哪几步呢？ 首先，识别视频里的内容。目前的图像识别研究大多基于C
视频监控技术是指通过安装摄像头和其他相关设备，对特定区域进行实时的视频监控和录制。视频监控技术主要包括视频采集、视频传输、视频存储和视频回放等功能。
来源：机器之心 作者：Matiur Rahman Minar、Jibon Naher
智能视频图像识别系统选用人工智能识别算法技术，能够随时监控和剖析现场各大品牌相机中的视频图像。智能视频图像识别系统软件关键运用相机拍摄的图像开展智能实时分析，抓拍监控识别和检作业现场的违规操作及行为，并向责任人推送信息。与传统监控系统软件对比，智能视频图像识别系统软件增强了自主监控报警的能力，增强了数据检测和解析功能。
随着人工智能技术的快速发展，AI视频识别技术也将会得到进一步的发展和应用。2023年已经进入尾声，2024年即将来临，那么AI视频识别技术又将迎来怎样的发展趋势？本文将对2023年的AI视频技术做一个简单的盘点并对2024年的发展趋势进行预测和分析。
智能视频分析ai图像精准智能识别包含图像解决、数字图像处理、行为识别、状态识别 、视频帧全自动监控分析，体现了智能视频分析ai图像精准智能识别的工作能力。根据智能视频分析ai图像精准智能识别，智能视频内嵌式识别专用工具可以分析监控视频监管下的图像，并将合理信息内容变换为有价值的信息发给后台，使视频监管从处于被动监管变化为积极监管。
随着近几年人工智能的快速发展，深度学习方法及性能日益提升，计算机视觉、图像处理、视频结构化和大数据分析等技术也不断完善，使得安防产品逐步走向智能化。在技术成熟度上，处理安防影像的技术已经研发得较为完备，同时行业指导性政策也进一步加快了人工智能技术的落地应用。
随着科技的不断发展，人工智能（AI）视频识别技术已经在监控行业中得到了广泛的应用。这种先进的技术使得监控系统能够更加智能化、高效化，从而提高了安全性和可靠性。
近年来，随着“平安城市”视频监控的大规模建设，摄像头布满各个城市的大街小巷。存储技术的不断更新，也为大量案件积存了海量视频信息，这给公安破案带来极大的便利。视频侦查技术也逐渐成为侦查破案的主流。
文本端到端识别是一项从图像或视频序列中提取文本信息的任务，虽然取得了一些进展，但跨领域文本端到端识别仍然是一个难题，面临着图像到图像和图像到视频泛化等跨域自适应的挑战。
能源与煤矿是我国国民经济的重要物质生产部门和支柱产业之一，同时也是一个安全事故多发的高危行业，施工阶段的现场管理对工程成本、进度、质量及安全等至关重要。煤矿智能化既是未来趋势，更是产业发展需求，建设智慧煤矿已经成为矿业安全生产的必经之路，是推动行业提质增效和安全生产的有效保障。
随着高清IP摄像机的普及，视频监控系统平台的视频接入和存储也越来越多，如何有效利用这些视频资源，挖掘其潜在价值，是用户当前面临的首要问题。未来无疑是智能化的时代，海量数据挖掘的时代，一个更加便捷的时代。这一切的前提都依赖于智能算法、数据挖掘技术不断突破和成熟。盈力科技步态识别技术的应用，为海量视频数据的深度挖掘提供了一个新的技术手段。
人工智能视频分析技术是利用计算机视觉、模式识别和深度学习算法等技术，对视频数据进行自动化处理和分析的过程。其基本工作原理包括以下几个步骤：
简介 直播平台每天都会产生海量的游戏直播视频，同时有很多内容作者从直播视频中剪辑精彩片段，进行二次创作。然而精彩视频剪辑工作，需要人工浏览视频并找出精彩片段，用视频编辑软件进行剪辑，耗费大量时间和精力。 为了解决这个问题，我们尝试用 AI 完成精彩视频剪辑的工作，并借助 TGL腾讯游戏玩家创作联盟 实现视频一键多渠道（看点、企鹅号、今日头条）发布。 DEMO: 绝地求生：拉风龙双排M416精彩刚枪片段 绝地求生：萌妹子主播四排决赛圈吃鸡精彩集锦 此外，剪辑视频带有 AI 识别的标签，比如：武器AK、双人
6月29日，音视频及融合通信技术技术沙龙圆满落幕。本期沙龙特邀请腾讯云技术专家分享关于最新的低延迟技术、全新的商业直播方案等话题，针对腾讯云音视频及融合通信产品的技术全面剖析，为大家带来纯干货的技术分享。下面是孙祥学老师关于AI技术在视频智能识别和分析中的应用，以及实际落地过程中遇到的挑战以及解决办法的分享。
视频大数据的发展趋势是多样化和个性化的。随着科技的不断进步，人们对于视频内容的需求也在不断变化。从传统的电视节目到现在的短视频、直播、VR等多种形式，视频内容已经不再是单一的娱乐方式，更是涉及到教育、医疗、商业等各个领域。
上期我们讲到，在一对一直播软件开发过程中，关于音频前处理包含的项目。今天我们来接着聊聊，前处理的第二大项—视频前处理。
Deepfakes 是一种合成视频，通过深度学习技术将原视频中的人脸进行替换，然后输出新的视频。
随着城市建设进程的加快，城市的管理也面临越来越多的挑战。例如，在城市街道的管理场景中，机动车与非机动车违停现象频发、摊贩占道经营影响交通、街道垃圾堆积影响市容市貌等等，都成为社区和街道的管理难点。这些现象不仅存在严重的安全隐患，同时也影响了城市的市容管理。但是在目前街道执法管理的过程中，因为传统的执法手段较为落后，人员投入大并且效率低，存在执法智能化水平低、归档不全，事后回溯困难等问题。
机器之心原创 参与：杜夏德 视频互联网 VS 互联网视频，一词之隔，却已等待十二年。 眼下的的互联网科技圈，人工智能技术的火热程度堪比演艺界的小鲜肉。金融、医疗、自动驾驶、安防、生物技术、法律、家居等行业的 AI 应用已然是屡见不鲜。根据腾讯研究院近日发布的报告《中美两国人工智能产业发展全面解读》，中国人工智能企业数量为 592 家。金融、安防、医疗无人驾驶国内人工智能最火的几个领域，除了百度、阿里巴巴等巨头，创业公司也比比皆是。而在在消费级视频平台技术领域，Video++「算是第一个吃螃蟹的。」 过去几
随着计算机视觉技术和安防监控技术的不断发展，基于AI算法的人体姿态识别技术也得到了广泛的应用。然而，传统的安防监控系统通常只局限于简单的视频监控等功能，无法准确地识别人体的姿态，使得一些安防监控存在着一定的漏洞和不足之处。
人工智能（AI）视频分析技术在环保领域有着广泛的应用，通过智能识别和跟踪技术，AI视频分析可以实时监测空气质量、水质和噪音等环境指标，帮助环保部门及时发现污染源并进行有效治理，提高监测、管理和保护环境的效率。今天我们就来介绍下AI视频智能分析识别技术以及EasyCVR视频监控技术在环保领域的结合应用。
AI烟火识别算法是基于深度学习技术的一种视觉识别算法，主要用于在视频监控场景中自动检测和识别烟雾、火焰的行为。该技术基于深度学习神经网络技术，可以动态识别烟雾和火焰从有到无、从小到大、从大到小、从小烟到浓烟的状态转换过程。
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