客流量统计AI算法是一种基于人工智能技术的数据分析方法，通过机器学习、深度学习等算法，实现对客流量的实时监测和统计。该算法主要基于机器学习和计算机视觉技术，其基本流程包括图像采集、图像预处理、目标检测、目标跟踪和客流量统计等步骤，通过在监控视频中识别和跟踪人的轮廓或特征，从而实现对人流量的统计和分析。
"用户操作记录表"里记录着每天某短视频平台的用户点击访问情况，以便帮助公司内部分析师了解用户对于当前页面的点击偏好。
2）目标提取（背景建模、前景分析）——常见方法有高斯背景建模、帧差法、三帧差法等；
本文提出了一种用于人群计数的多列卷积神经网络，通过在不同尺寸的感受野上提取图像特征，并利用高斯核函数来适应不同尺度的特征。同时，本文还提出了一种基于密度图的前景分割方法，以及一种用于估计密度图的多尺度CNN架构。在四个标准数据集上的实验结果表明，该方法在准确度和速度方面都取得了不错的效果。
利用人工智能算法将现有图像、音频记录或视频中的人物替换成其他人物肖像的深度赝品正在迅速增多。总部位于阿姆斯特丹的网络安全初创公司Deeptrace在6月和7月的最新统计中发现了14,698个Deepfake网络视频，高于去年12月的7,964个，仅七个月内就增长了84%。这无疑是一件很糟糕的事情，因为深度造假可能会被用来在选举期间左右公众舆论，或将某人卷入他们没有犯下的罪行，此外，已经有人用这种技术生产了色情材料，并诈骗了一些公司数亿美元。
你的脑洞，在这里都已实现：虚拟人Siren、AI画师YUI、腾讯丽影、智慧商超、智能弹幕、微派机器人······ 2018年12月4日到7日，第11届SIGGRAPH Asia在日本东京举行。作为国际顶级专业学术会议，SIGGRAPH Asia从2008年起每年召开，这也是有计算机图形图像研究领域“奥斯卡”之称的SIGGRAPH唯一的分会。SIGGRAPH Asia 2018汇聚了全球从事科研（硬件、软件）、电影、游戏、艺术、动画、人机交互、教育和新兴技术等方向的最前沿的专家、创意人员以及爱好者，
「Universe 2021」是 GitHub 于今年举办的开发者盛会，本次 Universe 2021 大会采用线上直播模式，为期两天已于上周落下帷幕。
在当下自动驾驶、智慧城市、安防等领域对车辆、行人、飞行器等快速移动的物体进行实时跟踪及分析的需求可谓比比皆是， 但单纯的目标检测算法只能输出目标的定位+分类，无法对移动的目标具体的运动行为及特征进行分析，因此在具体的车辆行为分析、交通违章判别、嫌疑犯追踪、飞行器监管等场景，目标追踪发挥着不可替代的作用。
在琳琅满目的视觉应用中，对车辆、行人、飞行器等快速移动的物体进行实时跟踪及分析，可以说是突破安防、自动驾驶、智慧城市等炙手可热行业的利器。
据相关报道，5月29日，菲律宾的警方在马尼拉南部甲米地省发现多名中国公民没有做任何防护聚集在租用的民房内附近，这个行为触犯了菲律宾的防治新冠肺炎相关规定，然后菲律宾警方逮捕了违反防疫规定相关人士，当地地方官员称，他们见势不妙逃到了公寓，当地警方同时在公寓内找到了一些非法的网络上的赌博活动。
有人似乎看到了这个需求。YouTube 博主、在家手工爱好者 Shane Wighton 表示，他已经开发出了一款理发机器人，虽然没有「洗吹」服务，但至少能够解燃眉之急。
春运开始啦！春运，一个特别的名字，一场阖家团圆的大迁徙。春运，被誉为史上最大规模的人类迁徙。但即便一票难求、拥挤不堪，我们也要想办法踏上回家路。在疫情形势复杂多变的背景下，每一个人都是疫情防控的主角，都有责任和义务贡献力量。
机器之心专栏 作者：高天虹 你准备好迎接与数字人共生的赛博朋克世界了吗？ 作为构建未来虚拟世界诸多应用的主干，如何创造栩栩如生的虚拟数字人，一直是计算机视觉、计算机图形学与多媒体等人工智能相关学科密切关注的重要研究课题。 近日，中国科学技术大学联合的卢深视科技有限公司、浙江大学与清华大学共同打造的 AD-NeRF 技术，引发了学界及业界关注。 来自中科大张举勇课题组等机构的研究者们在近期大火的神经辐射场（NeRF: Neural Radiance Fields）技术基础上，提出了一种由语音信号直接生成说话人
安全帽是建筑业、制造业等企业生产中非常重要的劳保工具，因未佩戴安全帽而导致的安全事故也引发大量关注。所以，实时检测工作人员的安全帽佩戴状况，成为企业安全生产监管中不容忽视的环节。
[ 导读 ]英雄联盟是一个需要默契团队配合的多人对战游戏。在瞬息万变的战斗中，如何做出正确的决策非常重要。最近，数据分析师 Philip Osborne 提出了一种利用人工智能技术提升英雄联盟中团队决策水平的方法，并将其开源。该方法不仅参考了大量真实游戏的统计结果，也将当前玩家的偏好计算在内。
作者在 Kaggle 中上传了模型的每个部分，以便大家更好地理解数据的处理过程与模型结构：
编者按：此前，论智发表了一篇面试了10家公司，这是我能记住的所有问题的文章，在各平台受到了广泛关注。在评论区，许多读者都表达了自己的惊讶之情，认为这些国外（印度）的面试题太基础了，其中的一部分甚至可以用过于简单来形容，但也有不少人认可面试官的专业程度，指出他们的问题虽然浅显，但的确能反映应聘者的知识水平和实践经验。本文是前文的续作，主要分两个部分，其中第一部分是Uber、Google、Facebook等大型公司的面试题，第二部分则是开发者在面试前的十个准备步骤，希望能给大家带来帮助。
经常玩吃鸡游戏，我们现在来分析一下过去一年 1800万条游戏数据，看看有什么套路帮我们吃到鸡。
不论是在工业控制中，还是在商业领域里，机器人技术都得到了广泛的应用。从用于生产加工的传统工业机器人到丰富大众生活的现代娱乐机器人，都与嵌入式系统密不可分。现有的大多数机器人，都采用单片机作为控制单元，以8位和16位最为常见，其处理速度较低，没有操作系统，无法实现丰富的多任务功能，系统的潜力没有得到充分的发掘和应用。 基于ARM9的机器人视觉系统的目标是在选定好的S3C2410平台上移植并配置Linux操作系统，针对平台和应用的特点，制作合适的文件系统，为机器人视觉系统构建稳定的软硬件开发环境。其次编写应用程
直播软件的开发，高清流畅的直播画面，带给了用户愉悦的体验，同时也不可避免会遇到很多问题。
睡什么睡起来high！这句玩笑话现在算是实现了，最近一组中国主要城市夜间消费数据出炉：北京最“中年不易”，睡得最晚起得最早；成都吃货最拼，一边烫火锅一边吃健胃消食片；深圳最LOCAL，喜爱的外卖多是粤菜……这组从多个网络平台统计而来的数据显示，凌晨4点中国才渐渐入眠。
作为一个开发人员，经常要用到终端命令，最让人头疼的是记不住繁琐的参数。用谷哥度娘检索效率低下，通过man命令显示的结果又不易阅读。
最近项目碰到一个大坑：APP上需要在获取视频列表时就获取视频的时长,但早期上传的时候数据库都没有保存这个数据，所以前段时间添加一个时长字段，在上传时手动输入视频时长，但是之前库中有上万条数据没这个信息，如果这样一条一条手动输入，人都得疯掉。所以谁也不提不管这破事，在这之前的视频时长信息就让它空在那。最近领导让我做个按类目分类统计视频时长信息，和领导反映了这个问题，最终解决方案就把没有的做0处理。在完成了这个功能后，我就在想能用什么方式把之前的视频时长全部给更新上去。手动输入这个肯定时不行的，必须得java后台来获取录入。但上网搜索了无数的帖子，最终通过java实现的只有一种方法能用，那就是先要下载到本地，然后再一个一个的遍历查询。看着服务器上的上万个视频，想想这方法就让人头皮发麻。
本文不使用任何人为定义的结构信息（人脸关键点或者3D人脸模型），成功实现了人头姿态可控的语音驱动任意说话人脸生成。本文的关键在于，隐式地在潜空间（latent space）中定义了一个12维的姿态编码，用于头部运动控制。
让机器视觉技术以更低门槛普及，是不少AI公司的核心愿景。 阅面科技，正是这样愿景下创立的关键玩家。现在，阅面交出初步成绩单。 11月1日，阅面科技携手英特尔重磅发布“繁星”系列产品，希望借此进一步降低
[1]《View Extrapolation of Human Body from a Single Image》
年末将至，各大型集团企业都在筹备召开年终总结会，由于受疫情影响，为了尽可能减少人员交叉接触，线上远程视频会议已经成为了各行各业线上办公、会议的首要选择。 目前，大部分视频会议系统在常规使用场景下，可便捷接入手机、电脑和其他H.323/SIP会议终端视频等，而对于前端是摄像机SDI/HDMI的视频信号，怎么接入到视频会议系统呢？
golang 是一门由谷歌的三个大神，罗伯特·格瑞史莫、罗勃·派克及肯·汤普逊创建的静态类型的，编译的，支持高并发的编程语言。
一位来自俄罗斯的程序员Ali Aliev就是这么想的：在家开视频会议太枯燥？那就尝试用Deepfake找点乐子吧！
作者 CDA 数据分析师 被堵在路上是件心累又烧钱的事儿，除了让人头疼还可能错过重要的约会。据统计，美国每年因交通堵塞的直接损失达到 780 亿美元。今年，MIT 推出了深度学习公开课，试图让学生们在模拟游戏中尝试解决交通拥堵问题。 MIT 于 2017 年 1 月开设了 6.S094 课程，名为《深度学习与自动驾驶》( Deep Learning for Self-Driving Cars )，旨在教学生们为自动驾驶搭建一个深度学习系统，授课者为 Lex Fridman。 本课程是通过建立自动驾驶汽
因学校频频出治安事件，所以必须要加强学校的安防工作，目前来看，大部分校园都建设了视频监控来预防保障校园安全。但是传统的视频监控系统，主要通过设备来录像以及人员时时监控来进行。这种监管方式效率十分低下，因为监控点较多时，监控人员无法顾及所有的监控点，同时无法保障获取24小时内监控点的所有信息，只能事后进行回放，以此来确认事发点的具体情况，因此无法提前干预和处理突发事件。
机器之心专栏 腾讯优图实验室 针对人群计数这个挑战，现有的人群密度图回归是不是最优解决方案？针对小尺度高密集场景，检测技术是否还有用武之地？针对更为廉价的人头中心点标注，我们还能做检测吗？本文展示了一项全新的范式，来解答上述几个问题。 在本年度的计算机视觉顶会 ICCV 2021 上，腾讯优图实验室提出了点对点网络（Point-to-Point Network，P2PNet），业界首创直接预测人头中心点的人群计数新范式，能够同时实现人群个体定位和人群计数，该算法在 2020 年 12 月份刷新 NWPU 榜
在新PR面前，剪映还香吗？P22022版已经出来一段时间了，在你们卖挤牙膏之前，不妨看看它的新功能，除了导入导出界面进行了大改这种一打开软件就能体会到的变化，还有一些非常值得一提的功能，更新语音识别字幕。是的，现在P2也时装了这个功能，而且并不是解决了有无问题。
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/51533549， 来自： shiter编写程序的艺术
沟通和监管工具，快速连接开发者与需求方，旨在通过云端众包的方式提高软件交付的效率。
今天微信内测安卓版本发布了.我也第一时间装上了试用,快让我们看看都有什么新功能吧:
HTML5作为下一代的web开发标准，其特性已经慢慢地出现在主流的浏览器中，这种新的HTML将会让浏览器不必再依赖Flash、QuickTime、Silverlight等插件，也简化了原来需要大量JS才能达到的效果。虽然HTML5还在讨论过程中，但是其优越的特性已经得到了大家的认可，各大浏览器厂商，一些知名的内容发布网站也都是积极地推动， 尤其是即将发布的IE9会完全支持HTML5。作为Web开发人员的我们，需要做的是：如何把HTML5转化为各种Web应用，如何做到现有的Web应用过渡到HTML5。下面将介
婴儿与成人之间的沟通，往往会通过一些社交信号如眼神交流来表达自己的意图。以往研究表明，当成年人之间的沟通非常顺畅时，讲话者与聆听者之间的大脑神经活动会趋于一致。然而，尚未有研究探索婴儿与成人交流时，是否有类似的神经响应模式。剑桥大学的研究者通过双EEG技术，探索了在视频情境及真实情境中，眼神注视是否可增强婴儿与成人之间的大脑同步性（即信息耦合）。该研究发表在PNAS杂志。
因此一般来说，销售、客服、商务、文案等一线人员，转行比较难。总部的运营、产品、开发等人员，转行难度相对较小。
当需要将外部摄像机、无人机、游戏机等SDI/HDMI视频源采集输入电脑，进行视频会议、或抖音/快手/淘宝/游戏等网络直播时，市场上有采集卡物理连线方案和NDI网络连线方案可选。采集卡方案需在电脑加装采集卡（或连接采集盒），通过SDI/HDMI物理信号线连接，一对一信号传输。
手机直播APP平台经过了市场、政策的严格整顿之后开始平稳发展，为了更大程度的留住现有老用户以及探索新流量渠道，实现精准视频直播平台精准引流。例如一对一直播系统源码平台，将社交属性的直播视频平台相融合，将直播行业方向衍生新的发展领域。在线直播平台系统终端类型选择对于直播平台来讲，常见的直播系统应用终端主要有：PC客户端、web网页客户端、手机客户端（包含Android和iOS），以及基于微信生态下的公众号直播、小程序直播等。不同的应用终端用到的在线直播平台开发语言、开发框架、流媒体传输协议等都各不相同。一对一直播系统源码开发大多只需要手机APP客户端开发足矣，随着5G时代的来临，PC的打开率将会越来越低，所以一对一直播系统源码开发的应用终端我们优先考虑移动端。
IPTV系统中防盗链是很多令人头疼的问题，现在防盗链的方式有很多，比如常见的有动态key、视频地址当盗链处理、p2p私有协议等，这些都各有利弊。其实除了这些还有就是对视频流加密，这种在视频点播中使用的比较多，但在直播中也可实现，即对版权方给的ts或者说m3u8格式的视频进行加密处理，对内容进行帧加密，加密后只能在允许的APP中播放，即使下载到其他APP中也没法播放。
首先微信聊天机器人，是一种通过自然语言模拟人类进行对话的程序。通常运行在特定的软件平台上，如PC平台或者移动终端设备平台。
随着旷视科技发布Yolox的论文和代码后，Yolox得到了广泛的关注。但由于训练代码和之前的Yolov3、Yolov4、Yolov5的代码都不相同。且代码中的训练案例，以COCO和VOC格式为基准，和平时大家标注的文件，并不是完全相同的格式。而且训练自有数据的讲解流程，很多人不太熟悉。
高密度人群聚集容易发生各种意外事件、所以监控与分析高密度人群，防止意外事件发生，具有重要的现实意义，分析高密度人群其中一个最重要的参考就是人群数量、评估聚集人群的数目、分布方式，有利于实时分离与管控，防止意外发生。
这家公司几乎花了 10 年时间研究如何在视野内添加计算机生成图像的技术。过去几年来，该公司获得了超过 23 亿美元的融资，投资方包括谷歌、阿里巴巴、沙特阿拉伯、JP 摩根等。谷歌 CEO Sundar Pichai 是其董事会成员。一直以来，Magic Leap 及其创始人也广受《连线》、《福布斯》等媒体的关注。
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