在过去的十年里，自动驾驶汽车技术取得了越来越快的进步，主要得益于深度学习和人工智能领域的进步。作者就自动驾驶中使用的深度学习技术的现状以及基于人工智能的自驱动结构、卷积和递归神经网络、深度强化学习范式进行了详细的阐述。并对这些方法在自动驾驶场景感知、路径规划、行为仲裁和运动控制算法进行综述，同时就目前自动驾驶设计中使用人工智能体系结构所遇到的挑战，如安全性、训练数据源和计算硬件进行了详细的阐述，本
项目中用到的object-detection-api的git地址为：https://github.com/tensorflow/models项目中提到的代码的git地址为：https://github.com/aspirinone/Tensorflow-Practice该项目分为以下几个步骤：一、利用OpenCV收集手势数据并标注二、制作VOC2012数据集并导出tf.record文件三、配置co
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2023-11-03 13:32:54
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基于OpenCV与tensorflow object detection API使用迁移学习，基于SSD模型训练实现手势识别完整流程，涉及到数据集收集与标注、VOC2012数据集制作，tfrecord数据生成、SSD迁移学习与模型导出，OpenCV摄像头实时视频流读取与检测处理，整个过程比较长，操作步骤比较多，这里说一下主要阶段与关键注意点。第一阶段：数据收集与数据标注第二阶段：VOC2012数据
学习opencv的例子1，认识2，start，直接干货例子1例子2例子3例子4例子5固定阈值自适应阈值 文档说明：参考链接：
http://codec.wang/#/opencv/start/02-basic-element-image1，认识简单地放几张图片感受一下，opencv识别的人体 本项目基于pycharm python3.6 和anaconda4.0做的，仅供参考2，start，直接
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2024-03-21 15:33:37
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概述基本要求就是针对一段视频，里面的人判断是否完成了随机指定的某个动作（左转、右转、抬头、点头、张嘴、眨眼）。这属于非静默的活体识别，需要用户配合。基本方案使用dlib的人脸检测和关键点检测算法，获得人脸的基本姿态信息。但是dlib的68点信息无法直接用于头部姿态估计。我自己设计了一种简单高效的算法，把68点信息抽象为为一个4维向量，格式为（x, y, is_mouth_open, is_eye_
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2024-02-11 07:16:26
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图像和视频相关领域对比动作识别算法分分类大致分为基于2D卷积的动作识别算法基于3D卷积的动作识别算法动作识别 目标是识别视频中出现的动作。通常是视频中人的动作。视频可以看做是由一组图像帧按照时间顺序排列而成的数据结构，比图像多了一个维度。动作识别不仅要分析出视频中每帧图像的内容，还需要从视频帧之间时序信息挖掘线索。时序动作定位 也称时序动作检测，动作识别可以看作一个纯分类的任务，其中要识别的是已经
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2023-12-23 13:51:16
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1.视频动作识别概述 动作识别(Action Recognition)是视频理解方向很重要的一个问题，至今为止已经研究多年。深度学习出来后，该问题被逐步解决，现在在数据集上已经达到了比较满意的效果。动作识别问题简单的来说就是：对于给定的分割好的视频片段，按照其中的人类动作进行分类。比如打球、跑步、吃饭等。该任务不需要确定视频中行为的开始时间和结束时间。 2. 研究难点 动作识别虽然研
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2024-02-05 11:54:33
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theme: scrolls-light一、前言为了快速识别图片的内容，我们借助于Python的两个库，分别是opencv和Pillow。 1.1 OpenCVOpenCV全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV可用于解决如下领域的问题：增强现实人脸识别手势识别人机交互动作识别运动跟踪物体识别图像分割机器人 OpenCV
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2024-08-09 17:08:45
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OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用，基于它的实例如雨后春笋般涌现。人体姿态估计技术在体育健身、动作采集、3D试衣、舆情监测等领域具有广阔的应用前景，人们更加熟悉的应用就是抖音尬舞
1.研究背景与意义随着科技的不断发展，人脸识别技术已经在各个领域得到广泛应用，如安全监控、人脸支付、人脸解锁等。然而，传统的人脸识别技术存在一些局限性，例如对于静态图片的识别效果较好，但对于动态视频中的人脸识别则存在一定的挑战。为了解决这个问题，基于OpenCV的组合动作常规摄像头人脸活体检测识别系统应运而生。首先，我们需要了解什么是活体检测。活体检测是指通过检测人脸的生物特征和行为特征，判断其是
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2024-06-27 13:57:25
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1. 概述使用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 Recogni
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2024-01-04 10:10:33
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1 视频动作检测概述 动作检测也是目前视频理解方向的研究热点，因为该任务更加贴近生活，在监控安防中有潜在的巨大价值。但是相比于动作分类，动作检测难度更高，不仅需要定位视频中可能存在行为动作的视频段，还需要将其分类，即：localization+recognition。而定位存在行为动作的视频段是一个更加艰巨的任务。 一般我们把动作检测叫做Temporal Action Detection，也通常直
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2023-12-22 21:03:51
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二、AI视频智能分析有那些技术？3、动作行为识别技术动作行为识别是预测目标在当前时刻或一段时间内的状态。该技术广泛应用至动作识别、流程规范化识别以及视频分类等场景。如校园打架暴力检测、工厂工人操作流程规范性检测、摔倒行为检测等。此外还可用于视频分类。例如，抖音视频、快手视频、百度视频每天上传数以万计的长短视频，这些视频需要进行分类并赋予泛标签，从而进行视频推荐、广告推荐。因此，高效准确的视频理解至
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2023-12-18 15:33:31
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前言 本文将介绍视频理解中的三大基础领域:动作识别(Action Recognition)、时序动作定位(Temporal Action Localization)和视频 Embedding。1.视频理解背景根据中国互联网络信息中心（CNNIC）第 47 次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至 2020 年 12 月，中国网民规模达到 9.89 亿人，其中网络视频（含短视频）用户
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2022-10-04 18:16:29
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# Python 识别视频人物动作
在计算机视觉领域，视频人物动作识别是一个非常有趣且具有挑战性的任务。它涉及到从视频中分析并识别人物的动作，可以应用于许多领域，例如体育竞技、安防监控等。本文将介绍如何使用 Python 和一些常用的计算机视觉库来实现视频人物动作的识别。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装一些依赖库。首先，我们需要安装 OpenCV，一个用于图像和视频处理的开源库。可
原创
2023-09-28 07:04:16
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目录视频读取与显示保存视频MeanShift视频追踪CamiShift视频追踪视频读取与显示# 视频读取与显示
import cv2 as cv
# 创建读取视频的对象
# cap = cv2.VideoCapture(filepath)
# filepath: 视频文件路径
cap = cv.VideoCapture('video/1.mp4')
# 判断图像是否读取成功
#
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2024-04-24 11:05:52
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基于kinect的人体动作识别系统（算法和代码都放出）首先声明一下，本系统所使用的开发环境版本是计算机系统Windows 10、Visual Studio 2013、Opencv3.0和Kinect SDK v2.0。这些都可以在百度上找到，download下来安装一下即可。关于kinect的环境配置以及骨骼数据获取等等等问题，参考我之前kinec
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2024-05-08 11:43:35
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AI视频行为识别之3D-SlowFast测试实践安防智能行为识别定义及理解开源数据集算法模型基于深度学习的方法C-3D开源项目实战1.视频分析模型（行为识别）：C3D工作流程网络结构3D卷积和池化kernel 的时间深度2.视频行为识别ActionRecognition：SlowFast与Two Stream、C3D的区别测试使用的数据集测试及代码理解1、环境部署（打包成镜像后续可以使用）2、运
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2024-05-21 14:20:09
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检测剪刀石头布三种手势，通过摄像头输入，方法如下：选用合适颜色空间及阈值提取皮肤部分使用滤波腐蚀膨胀等方法去噪边缘检测寻用合适方法分类OpenCV用摄像头捕获视频采用方法：调用OpenCV——cv2.VideoCapture()def video_capture():cap = cv2.VideoCapture(0)while True:# capture frame-by-frameret, f
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2023-12-02 22:38:03
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openvino系列 18. 通过OpenVINO和OpenCV实现实时的物体识别（RTSP，USB视频读取以及视频文件读取）在这个案例中，我们将OpenVINO的SSDLite MobileNetV2物体识别算法在视频流中进行推理。另外，如何通过多线程的方式进行视频读取，以及视频分析，这段代码是很值得一学。此案例涉及：读取 Tensorflow 物体识别预训练模型将 Tensorflow 模型转
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2023-11-01 21:09:52
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