腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。 6月腾讯云神图、语音识别、NLP、语音合成更新全新功能；语音识别优化了核心性能。 腾讯云神图·人体分析 人体关键点识别服务发布，可识别出图片中的人体，并输出14个关键点位置。 人体属性识别服务发布，可以识别图片中人体的年龄、性别、朝向、是否有包、着装等，可有效降低视频搜索成本。 人体分析官网demo已上线，用户可以在官网直观体验人体分析产品功能、效果。 语
目标检测支持许多视觉任务，如实例分割、姿态估计、跟踪和动作识别，这些计算机视觉任务在监控、自动驾驶和视觉答疑等领域有着广泛的应用。随着这种广泛的实际应用，目标检测自然成为一个活跃的研究领域。
识别每个语义部分（如手臂、腿等）是人体解析中最基本、最重要的一部分。不仅如此，它还在许多高级应用领域中发挥了重要的作用，例如视频监控 [38]、人类行为分析 [10,22] 等。
论文名称：A Joint Many-Task Model: Growing a Neural Network for Multiple NLP Tasks
由于每天创建和观看的视频数量巨大且分辨率不断提高，视频压缩仍然是一个正在进行的研究课题。最流行的视频压缩算法，如 MPEG 和 H.26x 族，通过计算像素块的运动来估计这些块在附近帧中的外观。
人体姿态估计是一个非常有趣的领域，如果我们能够将诸如棒球摆动或投球等运动的人体姿势量化为数据，那么我们或许能够将数据转化为有用的见解，例如伤害预防或高级训练。
AI智能工服识别算法通过yolov5+python网络深度学习算法模型，AI智能工服识别算法通过摄像头对现场区域利用算法分析图像中的工服特征进行分析实时监测工作人员的工服穿戴情况，识别出是否规范穿戴工服，及时发现不规范穿戴行为，提醒相关人员进行调整。AI智能工服识别算法中使用到的语言Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使AI智能工服识别算法可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
以监控摄像头数据集的人体检测模型为例，说明了如何通过对数据的理解来逐步提升模型的效果，不对模型做任何改动，将mAP从0.46提升到了0.79。
---- 新智元报道 来源：专知 【新智元导读】来自南京大学和清华大学的最新研究论文《从单目图像中恢复三维人体网格》，提出了从而二维数据提升至三维网格过程中基于优化和基于回归的两种范式，第一次关注单目3D人体网格恢复任务的研究，并讨论了有待解决的问题和未来的发展方向。 从单目图像中估计人体的姿势和形状是计算机视觉领域中一个长期存在的问题。自统计学人体模型发布以来，三维人体网格恢复一直受到广泛关注。 为了获得有序的、符合物理规律的网格数据而开发了两种范式，以克服从二维到三维提升过程中的挑战：i）基于
机器之心报道 编辑：陈 近日，来自谷歌的研究者更新了用于实时姿态检测的项目，该项目包含 3 种 SOTA 模型，其中 MoveNet 模型可检测人体 17 个关键点、并以 50+ fps 在电脑和手机端运行；BlazePose 可检测人体 33 个关键点；PoseNet 可以检测人体多个姿态，每个姿态包含 17 个关键点。 不久之前谷歌研究院推出了最新的姿态检测模型 MoveNet，并在 TensorFlow.js 中推出了新的姿态检测 API，该模型可以非常快速、准确地检测人体的 17 个关键节点。这一
人体姿态分析/行为分析/动作识别AI算法，是一种利用人工智能技术对人体行为进行检测、跟踪和分析的方法。通过计算机视觉、深度学习和模式识别等技术，可以实现对人体姿态、动作和行为的自动化识别与分析。
人员跌倒检测识别预警系统通过python+opencv深度学习网络模型架构，人员跌倒检测识别预警系统实时监测老人的活动状态，通过图像识别和行为分析算法，对老人的姿态、步态等进行检测和识别，一旦系统检测到跌倒事件，立即发出预警信号，并通知相关人员前往提供援助。人员跌倒检测模型选择使用Python语言。Python是一门解释性脚本语言，是在运行的时候将程序翻译成机器语言；解释型语言的程序不需要在运行前编译，在运行程序的时候才翻译，专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码，所以解释型语言每执行一次就要翻译一次，与之对应的还有编译性语言。
腾讯云神图·人体分析（Body Analysis）基于腾讯优图领先的人体分析算法，提供人像分割、人体检测、行人重识别（ReID）等服务。支持识别图片或视频中的半身人体轮廓，并将其与背景进行分离；支持通过人体检测，识别行人的穿着、体态等属性信息，实现跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。可应用于人像抠图、背景特效、行人搜索、人群密度检测等场景。
战略技术趋势既可能创造机会，也可能造成重大损失。企业架构和技术创新领导者必须评估这些超前趋势，以确定如何通过趋势的组合为企业创新战略提供动力。
本系列的前一篇文章介绍了如何使用iOS中自带的API对图片中的矩形区域进行分析。在图像静态分析方面，矩形区域分析是非常基础的部分。API还提供了更多面向应用的分析能力，如文本区域分析，条形码二维码的分析，人脸区域分析，人体分析等。本篇文章主要介绍这些分析API的应用。关于矩形识别的基础文章，链接如下：
随着计算机视觉技术和安防监控技术的不断发展，基于AI算法的人体姿态识别技术也得到了广泛的应用。然而，传统的安防监控系统通常只局限于简单的视频监控等功能，无法准确地识别人体的姿态，使得一些安防监控存在着一定的漏洞和不足之处。
智能监控人体行为分析系统借助计算机视觉分析+边缘计算技术，利用现场已有的摄像头对监控画面中人员行为进行实时分析预警抓拍，智能监控人体行为分析系统能够分析和鉴别基本上姿态，包含“抽烟识别”，“跌倒监测”，“打电话识别”，“睡岗识别”，“不穿反光衣不戴安全帽以及安全带识别”，“离岗识别”，“玩手机识别”等。
曾经有人跟小巴说过这么一句话，剪辑设计吃苦受累，抠图抠到索然无味，提案提到让人崩溃。特别是对于设计公司、影视制作等需要视频剪辑的公司来说，相信很多人都为抠图、抠像这事心力交瘁过，网上抠图教程一大堆，辛苦学了一个月却什么都没学出来，只能对着屏幕长唉短叹。
在前一篇文章中，我们讨论了用于人体检测的早期方法，例如Vila Jones的目标检测框架（Haar级联）和方向梯度直方图（HOG）检测器。我们也看到了这些早期方法存在的问题，例如漏检、误检等。在本文中，我们将了解最新的深度学习技术是如何解决上述这些问题的，并使用代码来实现它。
随着计算机视觉技术与深度学习的发展，AI智能检测与识别技术也越来越广泛地应用到社会生活的各个方面。在短短几年内，深度学习算法已经在处理图像及分类等方面，取得了可观的成绩，并且开始逐步代替人工在某些场景中进行使用，比如安防视频监控等。
近年来，人工智能的发展速度十分惊人，在安防监控、工业制造、农业、教育、金融、医疗等领域中的应用越来越广泛，并且未来几年也将继续保持高速的发展趋势。通过人工智能技术提高自动化程度、减少人工干预、提高监管效率，已经成为当前的行业发展方向。今天来给大家盘点一下当前人工智能发展趋势下的一些常见AI算法以及应用场景。
腰痛（LBP）是导致残疾的重要原因，也是一个主要的社会医疗保健问题。腰痛常用的诊断和治疗决策工具之一是腰椎磁共振成像（MRI）。在过去的几十年里，腰痛患者MRI的使用大幅增加。自动图像分析有可能减轻放射科医生和脊柱外科医生增加的工作量，并通过实现更客观和定量的图像解释来提高MRI的诊断价值。然而，为了有效地评估复杂的多因素疾病，如LBP，自动分析必须理解脊柱的多个解剖元素，包括椎骨、椎间盘（IVD）和椎管。因此，用于分割这些结构的鲁棒自动算法至关重要。
我们见到最多的是人体细菌/体细胞比10:1。这个数据从哪儿来？是否准确？准确数值应该是多少？以色列魏茨曼科学研究所Ron Milo等对此刨根问底，一层层引用挖掘，发现原始文献只是1972年非常简单估算，并根据现有最新数据给出对于一个标准个体（70公斤男性）体内细菌数目大概3.8x 1013 , 体细胞大约3.0 x 1013，细菌/体细胞比值大约1.3：1。(1, 2)
查阅了下资料，这种驱动数字人属于 First order motion model
来自北卡夏洛特, 戴顿大学, 德州大学达拉斯分校,中佛罗里达大学的研究人员对该领域的研究发展进行了综述。基于输入数据和推理程序的系统分析和比较，作者对基于深度学习的 2D 和 3D 姿态估计解决方案进行全面回顾，其中涵盖了自2014 年以来 240 余篇相关研究论文。同时还提供了定期更新的 github 项目。
计算机视觉（Computer Vision）是一门将人类的视觉能力赋予机器的学科。它涵盖了图像识别、图像处理、模式识别等多个方向，并已成为人工智能研究的重要组成部分。本文将详细介绍计算机视觉的定义、历史背景及发展、和当前的应用领域概览。
在最新一期《科学》杂志上，来自英国多家研究机构的科学家展示了人类细胞图谱的新进展，通过对近70000个细胞的分析，研究人员借助单细胞RNA测序，绘制出了肾脏内的免疫细胞群，为肾脏相关疾病的诊断和治疗提供了帮助。
为了便于分析人类的行为、互动和情绪，本文从单目图像中计算出人体姿态、手姿态和面部表情的三维模型。为了实现这一点，本文使用数千个3D扫描来训练统一的人体3D模型，SMPL-X，它通过完全铰接的手和富有表情的脸来扩展SMPL。没有成对图像和标签，直接回归SMPL-X的参数是非常具有挑战性。因此，本文采用SMPLify方法，估计二维特征，然后优化模型参数来拟合特征。本文在以下几个重要方面对SMPLify进行了改进：
如图所示，这是一个二维点云，我们想找出方差最大的方向，如右图所示，这个最大方向的计算，就是PCA做的事情。在高维情况下，PCA不光可以计算出最大方差方向，还可以计算第二大，第三大方向等。
数字乡村是伴随网络化、信息化和数字化在农业农村经济社会发展中的应用，既是乡村振兴的战略方向，也是建设数字中国的重要内容。为了进一步提升乡村治理智能化、专业化水平，解决建设顶层缺失、数据孤岛等问题，数字孪生技术被广泛应用于数字乡村建设中。
人体姿态估计（Human Posture Estimation），是通过将图片中已检测到的人体关键点正确的联系起来，从而估计人体姿态。
选自arXiv 作者：Thiemo Alldieck等 机器之心编译 想把自己的身体形象投射进电子游戏里？现在已经是很容易的事了。人工智能算法此前已被广泛应用于虚拟现实头像、监视、服装试穿或电影等多种任务的人体建模上，但大多数方法需要特殊的照相设备来检测景深，或从多个角度探查人体。近日，来自德国布伦瑞克工业大学和 Max Planck Institute for Informatics 的研究人员提出了一种新的算法，可以使用单个角度的标准视频素材为人体创建 3D 模型，用时仅需数秒。目前，该研究的论文已被评
本文分享一篇的论文『3D Human Pose Estimation with Spatial and Temporal Transformers』。文中提出首个纯粹基于Transformer 的架构，在不涉及卷积的情况下在视频中实现3D人体姿态估计。算法在Human3.6M和MPI-INF-3DHP数据集上均达到SOTA performance，并在 in the wild 视频中有着不错的表现。
区域入侵/周界报警入侵检测技术是TSINGSEE青犀智能分析平台推出的一种视频监控系统，可检测划定区域内是否有可疑人员并且在检测出这样的事件时生成警报。
本文将介绍一种基于特征分离的通用人类姿态特征的学习算法 Unsupervised Human 3D Pose Representation with Viewpoint and Pose Disentanglement。
数字孪生是对物理系统进行数字化复刻，同步反映物理系统的实时状态与操作过程，同时可以借助数据库和知识库，模拟、验证、预测、控制物理系统的全生命周期过程的技术。
该论文由北京大学 2016 级图灵班大三学生吴润迪与北京电影学院 Kfir Aberman 合作，由北京大学前沿计算中心执行主任陈宝权教授和以色列希伯来大学 Dani Lischinski 教授、特拉维夫大学 Daniel Cohen-Or 教授共同指导。双盲评审中，5 位评审人有 3 位给出最高分 strong accept！
随着深度学习的快速发展，传统的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）在计算机视觉领域取得了巨大的成功。然而，对于一些涉及到时序和空间信息的任务，如视频分析、动作识别和人体姿态估计等，传统的CNNs存在一定的局限性。为了有效地处理这些时空信息，研究人员提出了一种新型的卷积神经网络模型，即时空卷积网络（Spatio-Temporal Convolutional Networks）。
人体姿态识别是计算机视觉领域的重要研究课题之一，它对于人机交互、虚拟现实、体育分析等应用具有广泛的潜在价值。OpenPose是一种广为人知的开源人体姿态估计系统，它能够从图像或视频中准确地检测并估计人体的关键点位置。然而，为了进一步提升姿态估计的精度和稳定性，近期推出的OpenPose DW（Deep and Wide）架构在关键点识别方面取得了显著进展。
名片、简历等物件与各类社交活动都需要充分展现个人的亮点信息。数字人作为现实用户的虚拟化身可更生动与多感知通道地传递个人信息，提升社交体验，“提亮” 个人特色。
本文创作：腾讯视频智能弹幕团队 弹（dàn）幕：21世纪互联网颠覆性发明之一。各类网络视频中从右到左横向飘过的评论性语句即为弹幕。不受时间约束，可随意在屏幕上与网友隔空喊话。 新时代有点儿社恐的青年，要怎么解决倾诉欲？——弹幕。弹幕更改了新青年们看电视的方式，“前方高能”+“弹幕护体”是新一代的刷屏暗号。 举个栗子：当你的爱豆唱出“明知这是一场意外你要不要来”的时候，用弹幕回答就是这样的： 弹幕作为用户与视频，用户与用户之间沟通的桥梁，是一个非常有趣并且有意义的存在。 然而弹幕对于视频内容的遮
随着计算机图形学与深度学习等基础技术的发展，虚拟数字人的 “形象” 特征与 “智能程度” 会愈加支持 “超写实” 风格与更 “聪慧” 功能的实现。
X光透视长期以来似乎只是一种天马行空的幻想，但在过去的十年中，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的Dina Katabi教授领导的研究小组不断研究，让透视墙壁的想法不再那么遥远。
“AI跳绳”是近期某钉应用新发布运动健康较火热的轻量应用。主要用于运动健康、教育打卡等应用上的娱乐游戏，为了扩展相关领域应用和娱乐，提交运动数据，当做“课程作业”，老师也能在后台查阅相关数据，作业数据提交，任务提交等场景，结合抗疫，提升抵抗力，互动排行榜等激发学生和运动学员的参与性和积极性等作用;;
原文：Monocular Human Pose Estimation: A Survey of Deep Learning-based Methods
随着人工智能检测识别技术与视频处理技术的不断融合，应用场景也不断随之扩大，TSINGSEE青犀视频近期也发布了基于AI智能检测识别技术的硬件设备——智能分析网关。本设备内置多种AI算法，可对实时视频中的人脸、人体、物体等进行检测、跟踪与抓拍，支持人体检测、区域入侵检测、口罩佩戴检测、安全帽佩戴检测以及多种扩展算法。
近几十年来，在运动生物力学和康复环境中对人体运动的研究取得了长足的进步。基于视觉的运动分析涉及从顺序图像中提取信息以描述运动，可以追溯到19世纪后期， Eadweard Muybridge首先开发了捕获屈步态图像序列的技术。此后，运动分析相关技术进步很快，与不断增长的需求相平行，这些技术可以捕获从临床步态评估到视频游戏动画在内的各种运动。在运动生物力学和康复应用中，人体运动学的定量分析是一种功能强大的工具，生物力学工具已经从使用图像的人工注释发展为基于标记的光学跟踪器，基于惯性传感器的系统以及使用复杂的人体模型，计算机视觉和机器学习算法的无标记系统，已经取得了长足的发展。
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