疲劳检测
原创 2022-07-01 17:06:28
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FreeSWTICH有2种信号音检测方法一种[mod_dptools: tone_detect](https://freeswitch.org/confluence/display/FREESWITCH/mod_dptools%3A+tone_detect "mod_dptools: tone_detect"),还有一个是[mod_spandsp Call Progress](https://freeswitch.org/confluence/display/FREESWITCH/mod_spandsp "mod_spandsp Call Progress"),我们先介绍第一种。 如果需要可以识别出 彩铃,空号,关机,停机,彩铃,通话中,语音信箱,语音留言,等可以使用顶顶通开发的FreeSWITCH mod_da2模块,详细请看http://www.ddrj.com/asr/mod_da2.html。
原创 10月前
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识别司机是否抽烟和是否打电话的图像算法,通过深度学习实现,其中用到了一些opencv的知识,效果图如下:
原创 2021-07-10 11:27:09
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介绍了非极大值抑制算法(NMS)的原理和实现细节。 目录一、什么是NMS二、NMS及其优化版本1、soft NMS2、GIoU NMS3、DIoU NMS4、CIoU NMS正文一、什么是NMS1、定义:       非极大值抑制算法NMS广泛应用于目标检测算法,其目的是为了消除多余的候选框,找到最佳的物体检测位置
01:目标检测问题定义 02:目标检测问题方法 03:传统目标检测方法基本流程 04:常见人脸检测检测方法 05:常见行人检测检测方法 06:常见物体检测方法 07:常见非极大值抑制算法 08:Two-stage基本介绍流程与常见算法 09:Two-stage核心组件 10:One-stage基本介绍流程与常见算法 11:One-stage核心组件 12:One-stage与Two-stage优缺
网络入侵检测系统从前面的学习中,我们学会了获取和监听流量,然而想实际为网络安全防护提供技术支撑,就要做成网络入侵检测系统(network intrusion detection system,NIDS),对收集漏洞信息、造成拒绝访问及获取超出合法范围的系统控制权等危害计算机系统安全的行为,进行检测。网络入侵检测系统通常包括三个必要的功能组件:信息来源、分析引擎和响应组件。信息来源:它负责收集被检测
1.初识SIM卡SIM卡的物理划分标准SIM卡:2515 micro SIM卡:1512 nano SIM卡:12.3*8.8 厚度:0.68SIM卡内部的组成ROM、RAM、EEPROMROM:存放系统程序 RAM:存放系统临时信息 EEPROM:存放号码、短信、程序SIM卡简介SIM:Subscriber Identification Module 功能:对移动用户进行身份验证(如何进行验证的
编辑 | 陈萍、泽南几秒钟扫完代码,比训练一遍再找快多了。张量形状不匹配是深度神经网络机器学习过程中会出现的重要错误之一。由于神经网络训练成本较高且耗时,在执行代码之前运行静态分析,要比执行然后发现错误快上很多。由于静态分析是在不运行代码的前提下进行的,因此可以帮助软件开发人员、质量保证人员查找代码中存在的结构性错误、安全漏洞等问题,从而保证软件的整体质量。相比于程序动态分析,
按下【Win+R】组合键打开“运行“,输入“CMD”打开系统命令窗口 ping 127.0.0.1 这个命令
原创 2022-06-24 08:02:04
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10月29日,苹果带来了AirPods系列无线耳机的第三代产品更新,并且有了全新的命名——AirPods Pro。“Pro”的加持,也给这款新品带来不少惊喜。相比前两代,AirPods Pro不仅带来了外观上的改变(全新入耳式设计),并且还支持上了众期所盼的防水/降噪功能。勾起了不少用户的强烈购买欲。不过,在AirPods Pro才上市不久,山寨版本也悄然而至,据说仿真程度达到了80%,给用户在选
Opencv Python瓶口缺陷检测这是最近在课程作业中做的小项目,放在这里和大家分享一下。主要任务判断瓶口是否完好,寻找瓶口缺陷部分,并将其框出(以下图为例进行演示)(包含程序部分代码)解决步骤1.通过Hough圆检测,获取瓶口外侧圆,确定圆的位置和尺寸,对瓶口部分进行极坐标变化和极坐标反变换,消除瓶口外侧区域的干扰。 2.对之后的图像进行处理,提取缺陷部分进行轮廓绘制和缺陷判别。1、导入功能
1. 异常检测基本概念异常检测:识别与正常数据不同的数据,与预期行为差异大的数据。1.1异常的类别点异常:指的是少数个体实例是异常的,大多数个体实例是正常的。条件异常:又称上下文异常,指的是在特定情境下个体实例是异常的,在其他情境下都是正常的。群体异常:在群体集合中的个体实例出现异常的情况,而该个体实例自身可能不是异常,在入侵或欺诈检测等应用中,离群点对应于多个数据点的序列,而不是单个数据点。1.
http://www.52rkl.cn/zhihuribao/052225S62014.ht
原创 2022-01-13 10:45:36
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总结:   http://stackoverflow.com/questions/13270174/facedetect-cpp-to-detect-eye-in-a-cropped-image
原创 2022-09-09 14:40:17
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向AI转型的程序员都关注
<2023.05.08> 新增截止当前常见的异常检测模型所使用预训练模型表随着深度学习的发展,提取更加丰富的特征成为大家实现更好性能的共识。但由于缺陷数据的稀缺性,图像缺陷检测领域在许多应用场景都缺少样本进行训练,模型对于图像特征的提取能力有限,因此使用预训练的模型进行特征提取成为缺陷检测模型训练时一个不错的选择。当前算法所使用的预训练模型截止2023.05.08,Paperswith
>>>import chardet >>>chardet.detect(“e:\\a.txt”) {‘encoding’: ‘gb2312’, confidence:0.99}
转载 8月前
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javascript websocket 心跳检测机制介绍
Frida检测相关文章:ptrace占坑 ptrace(0, 0 ,0 ,0); 开启一个子进程附加父进程 守护进程 子进程附加父进程 目的是不让别人附加 普通的多进程进程名检测,遍历运行的进程列表,检测frida-server是否运行端口检测检测frida-server默认端口27042是否开放D-Bus协议通信 Frida使用D-Bus协议通信,可以遍历/proc/net/tcp文件,或者直
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