随着人工智能技术的普遍应用，越来越多的行业也融入了AI智能检测分析技术，开启智能化时代。TSINGSEE青犀视频也积极在旗下视频平台中融入AI技术，比如人脸识别、车辆识别、车牌识别、行为分析等。目前我们正在基于EasyCVR平台研发AI人脸识别与视频监控技术的融合，今天来和大家分享一下开发中的小技巧。我们在利用GO集成百度的AI算法，将百度AI算法进行二次封装。使用需要识别的AI接口，并暴露给go
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2024-01-01 12:48:01
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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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AI行为识别视频监控系统来自机器视觉技术的革新。机器视觉技术应用是人工智能技术分析的一个支系。它可以在图形和图象具体内容叙述
原创
2024-06-28 14:26:48
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Python20行代码实现视频字符化我们经常在B站上看到一些字符鬼畜视频，主要就是将一个视频转换成字符的样子展现出来。看起来是非常高端，但是实际实现起来确是非常简单，我们只需要接触opencv模块，就能很快的实现视频字符化。但是在此之前，我们先看看我们实现的效果是怎样的：上面就是截取的一部分效果图，下面开始进入我们的主题。一、OpenCV的安装及图片读取在Python中我们只需要用pip安装即可，
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2024-08-13 17:34:10
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在当今智能手机应用中，利用人工智能技术进行视频颜色识别已经成为一个热点话题。接下来，我将详细记录这个过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南，帮助大家更好地实现“android ai 视频颜色识别”的项目。
## 环境准备
### 软硬件要求
在开展开发之前，确保您具备如下环境：
| 组件 | 需求
安全生产是确保企业提高经济效益和促进生产稳定、快速发展的重要前提。2020年10月，工业和信息化部、应急管理部联合印发《“工业互联网+安全生产”行动计划（2021-2023年）》 。行动计划提出：加快互联网、大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术在“工业互联网+安全生产”领域的融合创新与推广应用，探索安全生产管理新方式；打造基于工业互联网的安全生产新型能力，主要包括快速感知能力、实时监测能力、超
随着人工智能的发展，特别是越来越准确的各类行为及物品识别的发展让软件自动识别视频成为了一种可能。如行人行为分析，课堂教学分析，人流车流拥堵分析。值班人员状态分析，驾驶人员疲劳分析等。由于这些一般都是实时或以视频形式出现，所以就要利用视频处理技术和人工智能识别技术相结合的方式来解决这些问题。用的技术有opencv.ffmpeg,yolo.人脸识别，ocr等等。（全文以各种开源技术应用为主，感谢各开源
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2024-06-03 10:21:55
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1.2 为什么要行为识别行为识别事实上在很多地方有非常广 泛的应用，下面举几个例子。第一个例 子，据估计在中国已经安装了 6 000 万以 上的监控摄像头。现在技术瓶颈在哪里？ 在于计算机系统不理解监控摄像头录下 的视频里面有什么人、在发生什么行为。 所以说，目前的监控系统还不能很好地 理解这个世界。从这个意义来讲，要想 把目前的监控系统变得真正智能化，真 正能够充分发挥监控数据的作用，还需 要对
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2024-06-15 22:38:11
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近年来，随着短视频的走红，视频剪辑美化类工具涌现，AI图像处理成为热门应用之一，而曾经的AI老照片修复更是在网络上掀起一片热潮。目前，图像修复现已成为计算机图形学和计算机视觉中的一个研究热点，被应用到各个领域。例如文物修复、视频影视特技制作、虚拟现实、多余物体去除等，而在过去的一年里，AI修复的4K电影、演唱会频繁上线，让AI图像修复也逐渐走进人们的视野。 现如今，高清视频修复已经不仅仅
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2024-04-16 20:37:57
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作者丨苏剑林前几个月，百度举办了“2019语言与智能技术竞赛” [1]，其中有三个赛道，而我对其中的“信息抽取”赛道颇感兴趣，于是报名参加。经过两个多月的煎熬，比赛终于结束，并且最终结果已经公布。笔者从最初的对信息抽取的一无所知，经过这次比赛的学习和研究，最终探索出在监督学习下做信息抽取的一些经验，遂在此与大家分享。▲ 信息抽取赛道：“科学空间队”在最终测试结果上排名第七笔者在最终的测试
1 前言 本文属于 Pytorch 深度学习语义分割系列教程。该系列文章的内容有：Pytorch 的基本使用语义分割算法讲解由于不允许外部，你需要点击页尾左下角的“PS：文中出现的所有代码，均可在我的github上下载，欢迎Follow、Star：点击查看2项目背景深度学习算法，无非就是我们解决一个问题的方法。选择什么样的网络去训练，进行什么样的预处理，采用什么Loss和优化方法，
ANPR（Automatic Number Plate Recognition），无需人工干预即可实时地检测和读取车牌号。基于OCR技术来识别车牌字符，将图像转换为数字文本，这使得视频分析技术可以检测和记录车牌号，可应用在交通监控场景中如识别闯红灯、交通事故中的车辆。
原创
2021-10-12 14:55:07
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H.264视频编解码过程H.264加入了各种新功能，进一步提高了视频压缩效率。值得注意的是，这些特性包括帧内预测、多帧参考功能、四分之一像素插值，块滤波后处理，灵活的宏块排序。一般来说，H.264将帧序列(即图像)分成若干组图片(GOPs)。这些帧被标记为I (intra)， P (predicted)和B(双向预测)帧，这取决于它们出现的顺序。 图1. 视频编码过程 在源部分，每个帧被分成大小一
使用百度AI图像识别提供的API接口来搭建识图工具，首先要注册百度开发者账号，然后找到图像识别页面，创建应用，申请成功后会给两个重要的数据API Key ，Secret Key，这是实现识图的重要参数，以动物识别为例：获取access_token接口import urllib, urllib2, sys
import ssl
# client_id 为官网获取的AK， client_secret
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2023-07-09 20:56:14
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# 基于Python的AI识别实现流程
## 1. 引言
在现如今的数字化时代，人工智能（AI）技术正日益广泛应用于各个领域，其中之一就是通过AI实现图像或语音的识别。本文将介绍如何使用Python编程语言实现基于AI的图像识别。
## 2. 实现流程
下表展示了实现基于Python的AI识别的流程，其中包括了六个主要的步骤。
| 步骤 | 描述
原创
2023-08-15 13:11:58
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目前市面上各种各样的OCR软件从技术上大概可以分为两大类，离线版和云端在线版。离线版的代表如 Abbyy FineReader，在线版如各大头部AI平台开放的OCR接口能力。一般在线版比离线版的识别能力好很多。能做效果好的在线OCR能力的门槛还是挺高的。所以市面上有很多集成各大AI平台文字识别接口的软件，例如天若OCR和PandaOCR。这种大概算是能保证OCR识别效果的终极解决方案，可以兼采各家
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2024-05-23 15:15:39
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一、神经网络当前常用的语音识别框架如下图其背后的逻辑是在特征提取时采用的神经网络里面的DNN技术 深度神经网络DNN DNN技术可以分为两种，一种是CNN模型，一种是RNN模型卷积神经网络 CNN模型 循环神经网络 RNN模型二、解码器解码器信息来源于声学模型、词典、语言模型。框图如下：2.1 声学模型常用的声学模型为GMM-HMM，即混合高斯模型-隐马尔科夫模型HMM模型对时序信息进行建模，在给
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2023-08-17 21:47:48
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文字检测是文字识别过程中的一个非常重要的环节，文字检测的主要目标是将图片中的文字区域位置检测出来，以便于进行后面的文字识别，只有找到了文本所在区域，才能对其内容进行识别。文字检测的场景主要分为两种，一种是简单场景，另一种是复杂场景。其中，简单场景的文字检测较为简单，例如像书本扫描、屏幕截图、或者清晰度高、规整的照片等；而复杂场景，主要是指自然场景，情况比较复杂，例如像街边的广告牌、产品包装盒、设备
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2023-07-24 20:48:01
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因为在启动服务默认的是单线程，所以，如果只要有一个接口慢，那么就会一直等待这个接口响应。
原创
2022-02-15 17:18:32
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