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
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
openCV学习过程第一章，图片和摄像头以及相机的读取1.程序一对应文件的目录如下：wpf@wpfpc:~/Test/Opencv/ch1$ tree -L 1 . ├── build ├── cmake-build-debug ├── CMakeLists.txt ├── main.cpp └── seuwx.jpg#include <iostream>
#include <o
前言上一篇博文与大家分享了简单的图片人脸识别技术，其实在实际应用中，很多是通过视频流的方式进行识别，比如人脸识别通道门禁考勤系统、人脸动态跟踪识别系统等等。案例这里我们还是使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器，通过读取一段视频来识别其中的人脸。代码实现：# -*- coding: utf-8 -*-__author__ = "小柒"__blog__ = "https://blog.
原创
2020-10-29 11:34:09
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MPEG-4中的视频对象检测技术研究万 旻1，郭宝龙1，刘小丁2(1．西安电子科技大学机电工程学院 陕西 西安 710071；2．陕西人民广播电台 陕西 西安 710068) 摘 要：标准中，如何从视频图像分割出视频对象是一个要解决的重要问题。本文依据视频图像的特点，提出了一种新的视频对象检测方法，他能有效抑制视频图像边缘检测中噪声干扰、控制图像外轮廓检测范围和检测精细度，使断裂的外轮廓有效闭合
视频目标检测之Track&detection背景公式推导在两步法检测器中的应用效果 之前的文章介绍了 视频目标检测之后处理方法，接下来我们要介绍用于视频目标检测的Track&detection方法，这种方法就是在一个模型里同时实现了追踪和目标检测，具体要介绍的文章是： Integrated Object Detection and Tracking with Trackl
在这个时代，工业化的脚步如同潮水般汹涌澎湃，推动着人类社会的进步与繁荣。然而，这股潮流也带来了一系列环境问题，其中最为人们所关注的便是工业排污问题。污染物的排放不仅破坏了生态平衡，更是对人类健康构成了严重威胁。在这样的背景下，LntonAIserver工业排污检测技术应运而生，成为了守护我们绿水青山的守望者。LntonAIserver是一项革命性的工业排污检测技术，它利用先进的人工智能算法，结合物
高分辨距离像(High Resolution Range Profile，HRRP)样本中蕴含目标重要信息，但是受其自身可视性的限制，这些信息并不适宜直接用于识别[1]。为此，必须细致地剖析HRRP样本，尽量准确地获取繁杂数据中的重要信息，方可实现对目标的准确识别。依据数学分析，常规信号可采用某空间(域)内的若干基函数组合来表达。因此，以往有不少识别算法尝试将目标HRRP映射到某个特定域内，借助适
Lnton羚通的算法算力云平台是一款优秀的解决方案，具有突出的特点。它提供高性能、高可靠性、高可扩展性和低成本的特性，使用户能够高效地执行复杂计算任务。此外，平台还提供丰富的算法库和工具，并支持用户上传和部署自定义算法，提升了平台的灵活性和个性化能力。火焰检测识别预警系统是一种智能识别烟火的检测系统，它充分利用已有的普通视频监控技术，无需安装热成像相机或传感器。该系统基于智能视频分析和深度学习神经
原创
2023-09-20 15:25:03
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在之前的文章中介绍了目标检测经典模型(R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN)，目标检测一般是为了实现以下效果： 在R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN中，实现了对目标的识别和定位，如下图所示： 为了更加精确地识别目标，实现在像素级场景中识别不同目标，利用“图像分割”技术定位每个目标的精确像素，如下图所示(精确分割出人、汽
?作者简介：苏凉（专注于网络爬虫，数据分析）?博客主页：苏凉.py的博客?系列专栏：python-opencv快速入门?
原创
2022-10-17 19:14:05
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javacv进阶opencv图像检测/识别 JavaCV进阶opencv图像检测识别：摄像头画面人脸检测 JavaCV进阶opencv图像检测识别：ffmpeg视频图像画面人脸检测 前言 上一章已经讲了如何通过OpenCVFrameGrabber读取摄像头画面来进行图像检测，javacv官方的教程也
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2021-04-19 16:48:33
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javacv进阶opencv图像检测/识别JavaCV进阶opencv图像处理：摄像头画面人脸检测JavaCV进阶opencv图像处理：ffmpeg视频图像画面人脸检测前言上一章已经讲了如何通过OpenCVFrameGrabber读取摄像头画面来进行图像检
原创
2021-04-19 17:41:48
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在当今这个信息化飞速发展的时代，安全一直是我们无法回避的话题。随着人工智能技术的不断进步，智能监控系统已经成为了维护社会安全的有力工具。在众多的智能监控技术中，LntonAIServer视频汇聚算法和行人入侵检测算法是两种重要的技术，它们如同两位无声的守护者，默默守护着我们的安全。首先，让我们来了解LntonAIServer视频汇聚算法。这是一种先进的视频处理技术，它能够将来自不同角度、不同位置的
OpenCV学习记录之视频中的火焰检测识别
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2022-11-09 13:55:08
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羚通视频智能分析平台是一种先进的烟火识别系统，它利用深度学习技术进行智能算法检测。通过对大量样本数据的学习和训练，该系统能够准确地识别出烟雾和火焰的特征。它具有高精度检测、实时性强、可扩展性强、智能分析和预警等优点，能够满足安防监控领域中对烟火检测的需求，提高监控效率和安全性。在实际应用中，羚通视频智能分析平台可以广泛应用于各种场景，如工地、煤矿、石油化工、水利水电、森林防火、仓储物流、秸秆焚烧等
在当今社会，安全问题日益突出，尤其是火灾安全问题。传统的火灾检测方式主要依赖于人工巡查，效率低下且存在漏检的风险。然而，随着科技的发展，一种新型的火灾检测方式正在崭露头角，那就是羚通视频智能分析平台的火焰检测识别预警系统。该系统采用了先进的智能识别火焰检测烟火检测算法，能够实时、准确地检测出火灾隐患，大大提高了火灾预防的效率和准确性。羚通视频智能分析平台的火焰检测识别预警系统是一种基于人工智能技术
火焰检测识别预警摄像机是一种基于智能视频分析和深度学习神经网络技术的设备，可以实时识别监控区域内的火焰并进行分析和报警。该系统不依赖其他传感设备，直接对监控画面进行火焰识别，能够及时准确地报警。同时，系统会将报警信息和相关视频存入数据库，并及时推送给相关管理人员。这个火焰识别预警系统可以帮助管理人员实现对监测区域内火焰的全天候、二十四小时实时分析和报警。它可以充分利用已有的普通视频监控，无需安装热
智慧工地安全帽智能识别检测通过yolov5+opencv深度学习技术，可自动对现场画面检测识别人员有没有戴安全帽。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux
一、简介 二、源代码 frameRate = get(trafficObj,'FrameRate'); % video = read(trafficObj); % implay(video, frameRate); darkCarValue = 50; darkCar = rgb2gray(read ...
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2021-06-27 23:48:00
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