AI检测的流程如下图，将摄像头采集的视频以隔几帧检测一帧的方法进行检测，并检测到人后向服务端上报事件。 测试用例设计 验证AI识别的准确性，可以从两个方面出发：采集视频中有人却未检测出人、即漏报和采集
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2022-07-17 00:35:13
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AI角色感知的信息多种多样，通常会包含视觉和听觉信息，也可能包括脚步声、死去的同伴或敌人等。其中，视线查询（Line-of-Sight）几乎是必不可少的。在游戏中，AI角色可以通过两种方式获得游戏世界的信息–轮询和事件驱动。 轮询：通过积极地观察世界的方式来获得信息，例如如果想知道周围有没有其他角色，在代码块中查找所有AI角色，看看是否在附近 事件驱动：通过坐等消息的方式来获取信息 解决方案：触发
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2023-07-03 20:50:36
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概述感知器模型由心理学家Rosenblatt于1958年提出，并发表在论文“The Perceptron: A Probabilistic model for information storage and organization in the brain"中。1962年他又出版了著作《principles of neurodynamics: perceptrons and thr theory
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2024-04-09 14:49:46
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AI 技术又叫人工智能技术 , 人工智能是一门融合了计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合性学科。大华乐橙摄像机 TP7S 运用 AI 技术 , 让摄像机拥有像 " 人 " 一样的智力 , 可以替代人类实现识别、认知、分类等多种功能 , 帮助人类精准区分人和物 , 可对拍摄画面中静止或者行走的不同姿态的人进行全方位检测 , 根据用户需求在发生异常时进行移动报警提示或者人形报警提示。乐橙
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2023-10-26 09:32:53
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正文字数：3268 阅读时长：8分钟这篇文章是我们对人工智能研究论文的
原创
2023-06-13 12:25:31
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上一节主要介绍了关于语音信号产生的相关内容，本节将介绍和语音听觉
原创
2022-10-12 16:35:59
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https://ai.baidu.com/tech/body/posehttps://ai.baidu.com/ai-doc/BODY/0k3cpyxmehttps://blog.csdn.net/qq_41058594/article/details/88628576
原创
2021-06-08 16:13:46
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证件、人脸，扫描对比，绿灯亮，通过，在经过高铁安检闸口的这一流程时，你也许会想：机器认识我。而实际上，并不是。
“当前的人工智能（AI）识别做的只是比对，缺少信息进入大脑之后的‘加工、理解、思考’步骤，因此仅仅停留在‘感知’，而并非‘认知’。”6月18日，纪念吴文俊诞辰一百周年活动的“认知智能行业应用大会”举行，中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长文继荣表示，要让AI有类似大脑
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2019-06-25 08:24:02
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前言 coco数据集包含了关键点检测，如果想利用提取到的这些关键点做行为识别，该怎么办呢？下文主要通过搭建一个简单神经网络（多层感知机）来做关键点的分类。 任务：假如需要对打电话和玩手机的动作做分类。开始 第一步，需要利用HR
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2023-07-07 01:29:02
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原创 | 文 BFT机器人《HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Estimation》是一篇关于底层人体姿势估计的论文。论文的主要目的是解决底层人体姿势估计中的尺度不变性问题。底层人体姿势估计是指从图像中检测和定位人体关键点的任务，它对于许多计算机视觉应用，如人体行为分析和姿势识别等，具
原创
2023-07-07 14:47:21
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基于点云的骨骼感知三维人体形状重建 Skeleton-Aware 3D Human Shape Reconstruction From Point Clouds 论文链接： http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Jiang_Ske
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2020-04-10 09:12:00
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10、建立AI感知 在介绍完理论知识后，我们将为AI角色添加一个AI感知组件，首先，我们将设置第一种感受——视觉，接着，我们会把玩家角色标记成AI能够感知的对象，为此，我们将为角色添加一个刺激源组件。 首先为AI角色添加一个AI感知组件，在内容浏览器中打开“AI ThirdPersonCharact ...
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2021-10-20 22:23:00
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随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型在图像识别、自然语言处理等众多领域取得了巨大成功。然而，现有的深度学习模型往往结构复
本文探讨了某中心如何构建AI驱动的机器人感知系统，重点介绍包裹分拣机器人Robin的感知挑战、机器学习应用及持续学习机制，适用于机器人操纵领域的感知技术研究。
1 OpenCV 环境的准备这个项目中需要用到 opencv 进行图片的读取与处理操作，因此我们需要先配置一下 opencv 在 java 中运行的配置。首先前往 opencv 官网下载 opencv-4.6 ：点此下载；下载好后仅选择路径后即可完成安装。此时将 opencv\build\java\x64 路径下的 opencv_java460.dll 复制到 C:\Windows\System3
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2024-02-06 21:16:03
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Paddle2.0实现PSPNet进行人体解析（图像分割）项目背景概述前言PSPNet介绍为什么会提出PSPNet ?PSPNet 的效果为什么好 ?PSPNet 是怎样考虑上下文信息的 ?PSPNet 是怎样增大感受野的 ?PSPNet - 金字塔模块(Pyramid Pooling)PSPNet 的总体结构PSPNet - Backbone代码引入需要的包Pyramid Scene Pars
人脸识别问题概述
人脸识别概述
人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别 预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或 系统。 于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识
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2024-08-09 16:44:37
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动作识别技术迈入三维时空理解时代
在智能安防、人机交互、运动健康等多领域深度融合的背景下，传统基于 2D 图像的动作识别技术面临视角变化敏感、遮挡处理困难、精细动作分辨不足等核心挑战。人体姿势动作识别系统通过融合深度学习、时空建模与三维重建技术，构建了从骨骼关键点检测到行为语义理解的完整技术链条，实现了从"看见"到"看懂"的技术质变。
? 核心痛点解析
