作为工业、科研等领域进行测量、采集、分析、控制的手段和设备，仪器仪表产品基本已经覆盖了人们生活的方方面面。为了让它们实现真正的价值，人类需要对它的数值进行抄写，也诞生了“抄表工”一职。
机器视觉系统中常需要从各类仪表的显示屏图像中提取其读数。这些仪表的显示屏可以分为模拟指针显示屏、LCD显示屏和LED显示屏等。
算法分为4个流程，首先用yolov5s模型从原图中识别出仪，接着用yolov8x-pose模型检测出仪表中的刻度线、指针的关键点，再用DBNetpp模型检测出数值框并用SATRN模型进行文本识别，最后后处理得到读数结果。
（VRPinea 7月29日讯）今日重点新闻：FTC起诉Meta 阻止其收购VR健身应用开发商；VRChat加入EAC反作弊系统以禁用VR Mod；苹果发布手套感应新专利。
框架中有个QiyuJsonReady的类，利用它可以轻松把JSON转换为表。使用非常简单。
春季是繁忙的播种季，学生党迎来了开学季和紧张的研究生复试，职场人士也需要处理新签业务带来的大量不同类型的文件，比如合同、发票、档案等。这些文件在被拍照、扫描成电子文档的过程中，时常存在漏字、错位现象。究其原因，有个看似“冷门”却关键的技术点极大地影响了文字识别效果，这个技术便是“版面分析”。
数字经济快速发展的背后，全球数据总量呈现出爆发式增长趋势。智能文档处理（IDP）技术能够高效地从多格式文档中捕捉、提取和处理数据，帮助机构和企业大幅提升文档处理效率，节约时间和人力成本。近期，合合信息智能文字识别产品通过中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）“可信AI—智能文档处理系统”评估工作，并获得“5级”评定。据悉，“5级”为该模块最高评定等级。
1.Python安装 官网下载较慢, 可到淘宝镜像源 https://registry.npmmirror.com/binary.html?path=python/安装3.8或3.9, windows
文章来源于dji的BBS，为了文章的完整性放到这里，跳转链接放到了原文链接，有需要的可以点击跳转。
随着深度卷积神经网络的迅速发展，基于图片的识别任务包括分类、检测与分割等都得到了极大的进步。然而，我们现实生活面临的都是一些视频流信息，而基于图片的模型参数量大且Inference时间较长，如何将这些模型迁移到视频流上成为了一个研究热点。此次分享主要聚焦于基于视频的目标检测，介绍近几年research community 在视频目标检测的几个比较好的工作。
我国电力行业发展迅速，电表作为测电设备经历了普通电表、预付费电表和智能电表三个阶段的发展。在产业场景中，表的种类多达十几种，过去依赖人工抄表，成本很高。如果能够采集到大量电表图片，借助人工智能技术批量检测和识别，将会大幅提升效率。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。
有小伙伴后台和小白说，能不能推荐几个适合入门的开源视觉项目，因为根据实际项目和代码学起来相对来说比较快。小白收集了一些比较简单的开源的项目，会陆陆续续的分享给大家，文末有源码地址。
1.功能介绍 在实际的开发中，同一个项目中使用多个数据源是很常见的场景。最近在学习的过程中使用注解的方式实现了一个Springboot项目多数据源的功能。具体实现方式如下。 2.在application.properties中添加多数据源配置 添加多个数据源和mapper文件路径配置，此配置用于基于java的配置数据源中使用。 #数据库配置 spring.datasource.demo.user.url=jdbc:mysql://xxx.xx.xx.xx:3306/demo-user spring.data
智能手机的笨拙已经不能满足消费者解放双手的需求。因此，便于携带的智能手表受到了消费者的青睐，而技术的不断创新也使得智能手表的功能越来越强大，转变甚至取代了智能手机的功能。
MySQL的锁包括服务器级别的锁，存储引擎级别的锁，及互斥锁。服务器级别的锁包括表锁和元数据锁，存储引擎的锁是行级别的锁，由InnoDB引擎控制。互斥锁是低级别的锁，适用于内部的资源，用于同步低级别代码的操作，确保一次只有一个线程能够访问，例如，日志文件、自增列的计数器，及InnoDB buffer pool的互斥。
车牌识别，是人工智能以及 OCR 领域的重要应用场景。通过拍摄的包含车牌的照片，实现识别出车牌文字的功能，能够大大提高车辆识别效率，在交通违规检测、罪案侦查中能提供有力支持，而 EasyPR，能够快速准确地识别中文车牌。 ◆ 简介 EasyPR，是 liuruoze 在 Gitee 上开源的中文车牌识别系统，仓库位于 https://gitee.com/liuruoze/EasyPR，目前版本为 1.6。 EasyPR 的目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景 (unconstrained situa
文章背景：在使用文件夹的方式批量导入多份Excel文件时，由于Excel文件中存在隐藏的筛选行，所以导致数据重复录入，后来看了赵文超老师的一篇文章（见文末的参考资料1），对这一问题有了新的认识。
@EnableEurekaServer加上个注解就是Eureka的服务端了，我们并不需要写什么业务员，启动之后访问
Goertzel算法由Gerald Goertzel在1958年提出，用于数字信号处理，是属于离散傅里叶变换的范畴，目的是从给定的采样中求出某一特定频率信号的能量，用于有效性的评价。
今天给大家介绍来自斯坦福大学的Bo Wang等人发表在Nature Communications上的文章，文章提出了一种基于随机游走的扩散方法Network enhancement（NE），并将其用于网络去噪，可以提高无向加权网络信噪比，通过实验表明，与其他去噪算法相比有更高的性能，可以广泛应用于生物网络去噪。
当您规划出业务关键型资产时，您可以在整个堆栈中获得端到端概览，其中显示哪些数据模型或仪表板对业务至关重要、它们的使用位置以及它们的最新状态。
前 12 个字节出现在每个 RTP 包中，仅仅在被混合器插入时，才出现 CSRC 识别符列表。各个域的含义如下所示：
对于经常使用TAPD的小伙伴来说，来自企业微信私戳、迭代规划、用户反馈的各种需求和bug单总是催得人手忙脚乱。 但其实，忙中生乱反而会降低我们的工作效率。TAPD新上线的个人仪表盘功能，支持分门别类规划工作内容、集中查看有效信息，让工作更加专注高效！ 如何根据个人工作习惯配置专属的TAPD仪表盘呢？以下是为开发、产品、测试、项目经理、团队leader等不同团队角色量身打造的一些使用小技巧，快来查收吧~ 1. 我是开发，待办是我的主阵地 很多开发同学，日常的核心工作是处理分配到自己手上的需求、缺陷、任务等，
感谢Liuruoze的EasyPR开源车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统，其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。 相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点： 它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。 它能够识别中文，例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 它的识别率较高。目前情况下，字符识别已经可以达到90%以上的精度。 跨平台 目前除了windows平台以外，还有以下其他平
多层感知器(Muti-Layer Percetron)和卷积网络(Convolutional Neural Network)。这两种网络都属于前馈型网络(Feedforward network)，其中多层感知器(MLP)是最简单也是最常见的一种神经网络结构，它是所有其他神经网络结构的基础，
作者 | Claudio Masolo 译者 | 刘雅梦 策划 | 丁晓昀 谷歌云引入了配置管理仪表板（Config Management Dashboard），允许平台管理人员或运维人员实时了解多个 Kubernetes 集群的配置同步和故障。这将有助于简化日常关键任务，如审查资源和配置进度，以确保跨多个集群的行为一致性，并快速识别问题，采取相应行动。 配置管理仪表板改进了之前发布的工具 ConfigSync。ConfigSync 是谷歌云平台的 GitOps 服务，也是 Anthos 的一部分
需要实现commonEncoder，CommonDecoder，NettyClientHandler。
以超市销售情况为例做成符号地图： 步骤如下： ①转化数据类型：转化为可识别的地理类型。国家/地区下拉列表->地理角色->国家/地区 为什么要先转换数据类型呢，因为如果不转换数据类型，有可能会识别不出来。
HTTP/2的报文是以二进制桢发送的。那桢格式、桢大小、桢类型是怎么样的？本文会整理桢的格式以及十种桢类型。
临床AI领域存在大量“研究浪费”。尽管有持续的炒作、希望和投资，但人工智能研究向床边医学的转化极其有限。
设备仪器仪表盘读数识别系统基于YoLov5网络模型分析技术，设备仪器仪表盘读数识别系统自动识别指针型仪表读数。设备仪器仪表盘读数识别系统Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。在介绍Yolo算法之前，我们回忆下RCNN模型，RCNN模型提出了候选区(Region Proposals)的方法，先从图片中搜索出一些可能存在对象的候选区（Selective Search），大概2000个左右，然后对每个候选区进行对象识别，但处理速度较慢。
指针仪表读数识别系统通过 yolov7+opencv计算机视觉分析技术，指针仪表读数识别系统利用现场摄像头可以自动识别指针型仪表读数并将读数回传给平台节省人工巡检读表的时间。YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器，并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。
通过扫描或照片对文档进行数字化处理时，错误的设置或不良的条件可能会影响图像质量。在识别的情况下，这可能导致表结构损坏。某些图标的处理结果可能只是有轻微的瑕疵，甚至只是一些小孔，但是无法将其识别为连贯的系统。有时在创建在单元格时，表的某些侧面可能也没有线的存在。表和单元格类型多种多样，因此通常所提出的代码可能并不适合所有情况。尽管如此，如果我们能对提取的表格进行少量修改，大部分程序仍然可以使用。大多数表格识别算法是基于表格的结构。由于没有完整的边线会使一些单元格无法被识别，导致不良的识别率，因此我们需要想办法修复这些丢失的线段。
表格检测识别一般分为三个子任务：表格区域检测、表格结构识别和表格内容识别。本章将围绕这三个表格识别子任务，从传统方法、深度学习方法等方面，综述该领域国内国外的发展历史和最新进展，并提供几个先进的模型方法。
如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。
1.UniSim: A Neural Closed-Loop Sensor Simulator
随着网络威胁的数量和复杂性不断增加，安全分析师面临越来越大的压力，需要以最大效率保护其组织免受攻击。Elastic Security 8.8 引入了旨在帮助分析师消化、确定优先级并快速响应安全事件的功能。这些功能包括：
仪表读数识别系统利用利用Python+yolov5深度学习对仪表盘刻度数进行7*24小时实时读取，当仪表盘读数识别系统监测到仪表盘数据异常时，立刻推送给后台相关管理人员，工作人员在第一时间到现场进行处理，避免更大的损失发生。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。
于是，出现了名叫Map With AI的应用，用深度学习分析卫星图像，标出道路 (也能标出建筑) 。
EasyShu是国内著名的Excel图表插件，插件有几种仪表盘效果，本文分享下如何将仪表盘复刻到Power BI。从零设计一款仪表盘需要的时间可能以小时计，复刻我只用了不到10分钟。
指标仪表盘使DevOps团队可以监视整个DevOps平台，以便他们可以实时响应问题，这对于停机或生产环境或应用程序服务中断至关重要。
这个就和sql中的合并类似了，数据集合合并你可以理解为与数据库合并类似，即内连接，左连接，右连接以及外连接。同样也等同于Pandas中的merge函数
也许你一直在学习数据科学，也熟读了一大堆教科书，但要获得数据科学相关的职位，你还需要向雇主展示自己的技能水平。最好的方式是作品集，你可以借此向雇主表明你所一直学习的技能能够用于工作中，为公司创造价值。要展示自身技能，这5种类型的数据科学项目可供参考：
在快速发展的大语言模型（LLM）世界中，确保最佳性能和可靠性比以往任何时候都更为关键。这就是'LLM 可观测性'的概念发挥作用的地方。这不仅仅是监控输出；更是深入洞察这些复杂系统内部运作的关键。
对关键工业设备和流程进行预测性和主动维护有助于减少计划外停机时间并提高流程可用性和稳定性。用于过程数据分析的人工智能 (AI) 方法可以为工厂操作员提供决策支持和预测性工厂维护策略所需的见解。让我通过一个具体项目为您带来更多见解。
监控 Docker 容器指标对于理解容器的性能和健康情况至关重要。OpenTelemetry Collector 可以收集 Docker 容器指标，并将其发送到您选择的后端。在本教程中，您将安装一个 OpenTelemetry Collector 来收集 Docker 容器指标，并将其发送到 SigNoz，这是一个用于监控和可视化的 OpenTelemetry 原生 APM。
上次和大家分享了使用Qml制作的仪表盘的过程，这次和大家分享下Qt的自定义控件过程。
注意： IP层只包含IP地址，端口是在传输层上的，IP+端口号可以唯一表识一个进程(套接字)
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
