基于视频的深度学习识别方法是一种通过分析视频中的静态帧和动态信息，利用深度学习模型来识别出特定目标、动作或者事件的技术。在此过程中，我们需要综合考量数据处理、模型训练及环境搭建等多个方面。下面我将详细记录整个解决过程。
### 环境准备
在搭建“基于视频的深度学习识别方法”的系统之前，我们需要明确软硬件要求。
#### 硬件资源评估
我们需要确保有足够的计算资源来进行深度学习训练和推理。以
人脸识别发展到现在已经基本落地并实现了场景化的应用，现在的人脸考勤、打卡、门禁、人员跟踪、人员识别等也都相继发展成熟，青犀视频团员研发的人脸识别也已经投入使用，比如某景区人脸检测、智慧工地场景等。在研发的同时，我们也发现了一些问题和难点，本文就来汇总一下我们在研发当中存在的问题和克服的一些困难。遮挡。人脸在图像中可能会被其它人脸遮挡或被背景等遮挡，这样在检测时只漏出局部的人脸。除此之外，人脸还会被
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2023-11-14 11:21:33
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前言基于深度学习的人脸识别系统，一共用到了5个开源库：OpenCV（计算机视觉库）、Caffe（深度学习库）、Dlib（机器学习库）、libfacedetection（人脸检测库）、cudnn（gpu加速库）。 用到了一个开源的深度学习模型：VGG model。 最终的效果是很赞的，识别一张人脸的速度是0.039秒，而且最重要的是：精度高啊！！！ C
基于QT的运动参数提取与轨迹重现前言本项目中的原始数据可通过GPS模块读取串口内容或者直接利用手机某些APP导出原始文件得到，大概数据图如下： 本项目的核心就是利用上述数据，重现出整个运动轨迹并显示一些运动信息（包括速度、方向、位置等）。项目演示地址：https://www.bilibili.com/video/BV1KF411W7oF下面过程中涉及到QT编写的程序大家最好复制到QT的界面中看，不
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2024-07-05 20:58:56
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文章目录实体识别方法求观测序列的概率 实体识别方法从文本中识别实体边界及其类型 实体识别的常用方法：基于模板和规则。将文本与规则进行匹配来识别出命名实体“说”、“老师”;“大学”、“医院”。优点：准确，有些实体识别只能依靠规则抽取。缺点：需要大量的语言学知识；需要谨慎处理规则之间的冲突问题；构建规则的过程费时费力、可移植性不好。 实体识别的常用方法：基于序列标注的方法。词本身的特
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2024-08-09 15:21:32
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基于Deep Learning 的视频识别方法概览
析策@阿里聚安全
深度学习在最近十来年特别火，几乎是带动AI浪潮的最大贡献者。互联网视频在最近几年也特别火，短视频、视频直播等各种新型UGC模式牢牢抓住了用户的消费心里，成为互联网吸金的又一利器。当这两个火碰在一起，会产生什么样的化学反应呢？
不说具体的技术，先上一张福利图，该图展示了机器对一个视频的认知效果。其总红色的字表示obje
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2018-01-23 10:56:00
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# 基于深度学习的伤员姿态识别方法实现指南
在医疗救助中，伤员姿态识别对快速判断伤情非常重要。本文将指导你如何实现“清华大学基于深度学习的伤员姿态识别方法”。整件事情的流程将分为以下几个步骤：
## 流程步骤表
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 第1步 | 数据收集与预处理 |
| 第2步 | 模型选择与构建 |
| 第3步 | 模型训练 |
| 第4步 | 模型评
原创
2024-08-28 06:24:38
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我一直做的是有关实体识别的任务，BERT已经火了有一段时间，也研究过一点，今天将自己对bert对识别实体的简单认识记录下来，希望与大家进行来讨论bert可以简单地理解成两段式的nlp模型，（1）pre_training：即预训练，相当于wordembedding，利用没有任何标记的语料训练一个模型；（2）fine-tuning：即微调，利用现有的训练好的模型，根据不同的任务，输入不同，修改输出的部
# 基于机器学习的命名实体识别方法
## 介绍
命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）中的一个重要任务，其目标是从文本中识别出具有特定意义的命名实体，如人名、地名、组织机构等。在信息提取、问答系统、机器翻译等应用中都有广泛的应用。
本文将介绍一种基于机器学习的命名实体识别方法，主
原创
2023-12-07 10:29:55
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设计注意事项 指纹识别用于各种应用，包括电子门禁系统、智能卡、车辆点火开关控制系统、带指纹控制存取功能的 USB 记忆棒及许多其它应用。指纹扫描仪中的数字信号处理元件可执行滤波、转换、特征提取、匹配运算及其它算法等复杂的 DSP 功能。 指纹传感器可以运用电容、光学、压力或热感技术来获取手指特征的图像。最常用的指纹传感器解决方案首先使用激光或 LED 灯照亮指纹，然后使用 CCD 或价格较为低
1、汽车零部件NVH概述噪声、振动与声振粗糙度（Noise、Vibration、Harshness）的英文缩写。这是衡量汽车制造质量的一个综合性问题，它给汽车用最直接的感受，就是乘坐的舒适性和静谧性。相比起传统的内燃机动力汽车，新能源汽车电机在运行中产生的噪音和振动水平都要低得多，但同时原本车辆子系统工作所产生的噪声、振动带来得体感也会更加明显，这就直接导致汽车用户的乘坐舒适性下降。那么针对以上问
最近在用深度学习的方法进行车道线检测，现总结如下： 目前，对于车道线检测的方法主要分为两大类，一是基于传统机器视觉的方法，二是基于深度学习大方法。一、基于传统机器视觉的方法1. 边缘检测+霍夫变换 方法流程：彩色图像转灰度，模糊处理，边缘检测，霍夫变换 这种方法一般能够检测出简单场景下的车辆目前行驶的两条车道线，以及偶尔的相邻车道（依赖前视相机的角度）。该方法可以利用霍夫变换的结果（线的斜率），进
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2024-01-04 09:45:58
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通过理论分析和实验验证可知一二两层返回的信息主要包括路面、车道线、少量障碍物和边界数据;三四两层主要返回道路边界、障碍物和少量路表信息，所以在特征种子点提取阶段需要重点分析一二两层的雷达数据，这部分数据中对于车道线检测最大的干扰在于路面，提取车道线种子点特征的重点就是分离车道线特征与路面特征。 基于视觉系统的车道线检测有诸多缺陷。 首先，视觉系统对背景光线很敏感，诸如阳光强烈的林荫道，车道
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2024-07-26 01:44:31
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多尺度与多分辨率 是一样的意思。后来看到了xiaowei_cqu博客的一篇文章“【OpenCV】SIFT原理与源码分析：DoG尺度空间构造”(以下简称，xiaowei一文)，才发现我的理解有误。 尺度空间（scale space）理论 要理解多尺度，首先要知道什么是尺度空间。xiaowei一文中提到，自然界中的物体呈现出不同的形态，需要不同的尺度观测。比如，建筑物
1.目标发现、截获、测量、识别周围环境中的雷达脉冲信号。2.检测方法以线性调频信号为例，要在一段接收信号中检测是否存在有用的信号，最直接的方式是观测时域。从上图中可以很明显看出信号的存在和脉宽长度等，但真实环境中是存在噪声的，如下图所示。类似这样，在上图中，能感觉到有用信号的存在，但信号的参数很难界定。在将信号进行FFT处理变换到频域后，则能很明显感受到信号的存在，而且通过下文介绍的方式，在频率经
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2023-09-28 05:35:18
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今天
原创
2022-07-22 22:23:52
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动作识别调研1. 简介1.1 基本概念1.2 难点2. 人体动作识别系统2.1 传统方法2.1.1 iDT框架2.2 深度学习方法2.2.1 Two-Stream双流架构2.2.2 3D卷积架构2.2.3 CNN+LSTM架构2.2.4 GCN架构相关文献 1. 简介动作识别(Action Recognition)，就是从视频片段（可视为2D帧序列）中分辨人的动作类型，常用数据库包括UCF101
文章目录急救5原则急救七步：DR-ABCDE如何拨打120群伤体位心肺复苏 CPR步骤：（成人）儿童和婴幼儿AED的使用气道异物梗阻骨折关节脱位与扭伤搬运晕厥急性冠状动脉综合征脑卒中（中风）糖尿病急症 - 低血糖支气管哮喘癫痫 - 羊癫疯 羊角风交通事故烧烫伤中暑电击伤淹溺犬咬伤火灾 急救5原则1。自身安全 2。防止交叉感染 3。先救命后治伤 4。心理支持 5。集体协作急救七步：DR-ABCDE
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2023-08-31 21:04:51
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1、图像的彩色亮度、色调和饱和度。亮度：表示了色彩明亮程度；色调：表示构成该颜色光的不同波长光波中比重最大的光的颜色；饱和度：是有色调所对应的光在构成该颜色光中所占的比例，它与所加白光数量成反比。色调与饱和度一起称为色度。2、图像的色彩空间灰度图像、RGB（红、绿、蓝）图像、HSI（色调、亮度、饱和度）图像、HSV（色调、饱和度、亮度）图像等。①灰度图像 &nbs
