1、信息多维理解：视频的标题、字幕、画面、语音等信息中蕴含了丰富的视频信息，如何利用多维信息，提升模型高层次语义理解能力仍有很大难度。
主要对视频进行结构化分析，对视频中出现的人像，图像，物体，声音，文字，动作等进行识别，并对客户提供符合客户场景需求的结果输出。其中支持主流指定人物识别（如政要，明星，指定人物识别等），并提供基础人像，物体识别库供用户选择。
随着多媒体技术的发展，直播、短视频、AR等多媒体内容表现形式层出不穷，异彩纷呈。视频内容的理解在视频生产感知，理解分发中有哪些应用，为淘宝电商带来哪些影响？本次LiveVideoStackCon 2021上海站我们邀请到了阿里巴巴淘系技术算法专家李晓波（篱悠）分享视频内容理解在手淘逛逛中的应用与落地。
达芬奇软件是一款广泛应用于影视后期制作领域的专业视频编辑软件，具有强大的功能和易于使用的界面。除了常规的视频编辑功能外，达芬奇还拥有许多独特的功能，本文将重点介绍三个达芬奇软件的独特功能，并结合实际案例进行讲解。
随着互联网的快速发展，视频时代已经到来。据统计，目前互联网内容中，视频内容占据高达82%的流量，未来仍将持续增长。今天我们就来聊一聊关于视频技术的发展，以及现在的大热门–人工智能技术与视频技术的结合。
腾讯云智媒体AI中台是为传媒行业量身打造的解决方案，旨在提供智能化、全流程、一站式的AI中台及开箱即用的智能编目、智能拆条等九大智能应用。因此，AI中台囊括了NLP、CV、多模态等多种能力，其中视听场景的多模态分类识别作为其中的重要能力之一，是针对视频进行特定的场景分类识别。例如，在媒资管理场景，通过音视频多模态信息构建AI算法，实现深层理解视频内容，为视频打标签及长视频拆条等。不仅如此，该能力在近日首次举办多模态分类挑战的国际权威声学场景和事件检测及分类赛事（DCASE 2021）中，也达到了接近SOTA的92.1%分类准确率。
AI（Artificial Intelligence）正在不断的改变着各个行业的形态和人们的生活方式，图像识别、语音识别、自然语言理解等 AI 技术正在自动驾驶、智能机器人、人脸识别、智能助理等领域中
腾讯云智媒体AI中台是为传媒行业量身打造的解决方案，旨在提供智能化、全流程、一站式的AI中台及开箱即用的智能编目、智能拆条等九大智能应用。因此，AI中台囊括了NLP、CV、多模态等多种能力，其中视听场景的多模态分类识别作为其中的重要能力之一，是针对视频进行特定的场景分类识别。例如，在媒资管理场景，通过音视频多模态信息构建AI算法，实现深层理解视频内容，为视频打标签及长视频拆条等。不仅如此，该能力在近日首次举办多模态分类挑战的国际权威声学场景和事件检测及分类赛事（DCASE 2021）中，也达到了接近
随着短视频的快速发展以及安全管理的需求不断增多，视频领域的相关技术应用包括视频智能标签、智能教练、智能剪辑、智能安全管理、文本视频检索、视频精彩片段提取、视频智能封面正逐渐成为人们生活中的重要部分。
虽然当前的基准强化学习（RL）任务对于推动这一领域的进展大有裨益，但在许多方面还不能很好地替代真实数据的学习。在低复杂度的仿真环境中测试日益复杂的RL算法，获得的RL策略难以推广。
随着城市化生活水平的提高，文明城市创建逐渐成为各大城市的重点工作之一，其中改善城市容貌形象、城市环卫运营成为重中之重。但是在“清理散乱污、整治脏乱差”的过程中面临很多的工作漏洞和业务挑战，如问题发现效率低、时效性差，信息采集不完整、分析手段少等。
Downie 4 for Mac是Mac平台上最好用的视频下载软件之一，由Charlie Monroe Software公司开发。它可以快速地从各种视频网站下载视频，并支持多个视频格式和分辨率选择。
计算机视觉是 AI 核心研究领域，目的在于让机器具备人类的“眼力”。计算机视觉是人工智能的 分支之一，目的在于通过电子化的方式来感知和理解影像，让计算机具备和人一样的"眼力"，能够 识别、理解周围的世界。人脑接受的 80%的信息来自眼睛(视觉)，50%的大脑活动都与处理视觉 信息有关，可见视觉在信息传递中的重要性和复杂性。
TimeSformer即Time-Space Transformer，这是第一个完全基于Transformer的视频架构，近年来已经成为许多自然语言处理(NLP)应用程序的主要方法，包括机器翻译和通用语言理解。
作者简介 李翔，携程数据智能部信息科学组图像技术负责人，专注于计算机视觉和机器学习的研究和应用，现阶段致力于酒店图像智能化，在包括ICCV和CVPR在内的学术会议和国际期刊上发表10余篇论文。 携程作为OTA行业的领跑者，拥有全球百万家酒店数以亿计的酒店图像，酒店图像数量还在以每天数十万的速度增长。面对海量酒店图像，如何完成智能处理与挖掘，大幅减少图像的人工干预，又如何实现智能应用，改善用户获取酒店信息的速度、准确性和完整性，提高用户满意度，这些都成为急需解决的问题。 相比学术界追求的模型创新性，我们更加关
机器之心报道 机器之心编辑部 在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上，肖嵘发表主题演讲《创「芯」时代 打造自进化城市智能体》，在演讲中，他主要介绍了自进化城市智能体，并介绍了云天励飞最新研究成果及成功案例。 以下为肖嵘在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理： 现在，人工智能快速应用的过程中会遇到大量的长尾应用算法，很多开发者忙着做调参，如今有许多新的调参方法，使调参这件事变得越来越简单、方便。另外还有标注问题，做新场景、新场景适应模型等都面临很多困
《上海市生活垃圾管理条例》施行至今已有两年多，上海市民践行绿色低碳理念、主动参与生活垃圾分类的习惯基本养成，分类实效逐步趋于稳定，湿垃圾分类量稳定在日均 9000 吨以上，可回收物回收量保持在日均 7000 吨以上。“采取定时定点制度”“实施垃圾投放点升级改造”“进行了广泛的宣传动员”是上海生活垃圾分类工作取得成效的主要原因。
想象一下，如果我们必须向外星人解释地球上发生的所有行为。我们可以为他们提供非小说类书籍或BBC纪录片。我们可以尝试口头解释什么是电臀舞。但是，实际上，没有什么能比三秒钟的视频短片更好地传达出这一行为的含义。
机器之心专栏 作者：字节跳动智能创作团队 字节跳动智能创作团队研发了业内首个通用视频转场推荐方案 AutoTransition。目前，AutoTransition的衍生技术已经成功落地于字节跳动多项智能编辑业务中。 随着短视频的迅猛发展和普及，每天都有海量用户通过视频来记录和分享生活。对于缺乏专业剪辑和视频编辑知识的普通用户而言，视频的制作和剪辑却具有很高的门槛。近期，字节跳动智能创作团队研发了业内首个通用视频转场推荐方案 AutoTransition，致力于解决目前视频剪辑中存在的学习成本高，编辑效率低等
梳理一个实现AGI的简单框架 更好智能的各个维度： 下面所列方法均有开源代码。 0 《人工智能的未来》（On Intelligence）一书，是由杰夫•霍金斯介绍了大脑的智能属性之一是预测， prediciton（预测的各个角度：4d时空预测，DFP多传感器相互的属性等信息预测-6表示方法， 发展progressive着提高预测的精度，cGAN各种条件下的预测）；监督学习的标签预测，特定环境的特定行动的特定结果的一致性cGAN， Curiosity-driven Exploration by Self-s
你可能用过iPhone自带相册的“回忆”功能：系统将同一地方或相关主题的照片精选后，再自动配上BGM生成小视频。虽然结果有些“粗糙”，却改变了我们使用照片的方式。 iPhone相册的“回忆”功能，是AI加持下手机相册服务主动化的一次尝试。而在云端网盘上，利用更强大的云端AI技术，照片的智能化服务已向前一步。前段时间，小红书、微博等平台有很多用户分享了#如果回忆会说话#照片回忆杀，照片上的文案不是手工输入而是AI配置。 这是百度网盘做的一个活动，用户上传任意类型的图片到百度网盘，AI都会结合照片上的人物、
在《智能网联汽车行业数据合规解决方案（上）》一文中，我们主要讲述了智能网联汽车行业数据合规的一些基本背景和法规要求，接下来我们将重点介绍智能网联汽车行业数据合规的相关解决方案。
近两个月，国内团队先后在全球权威的人脸检测评测平台 FDDB 和全球自动驾驶算法公开排行榜 KITTI 以及 Cityscapes 上取得非常好的成绩，这在一定程度上证明了国内计算机视觉相关算法已达到国际顶尖水平。 今年 ILSVRC 2016（全称是ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）分为五大部分，包括：目标检测、目标定位、视频中目标物体检测、场景分类、场景分析。在昨天，全球最为权威的计算机视觉大赛 ILSVRC2016（大规模图像识别竞赛）
AI 前线导读：视频包含了图像、声音、文字等多种信息，可以表达生动、丰富的内容。随着 AI 时代的带来，互联网视频应用高速发展，视频更成为一种人人可生成的内容，数据量暴涨。如何利用机器学习将海量的视频内容充分利用起来，成为 AI 领域研究人员和企业开发应用的重要课题。本文，我们将分享爱奇艺资深科学家王涛在 AICon 上的精彩演讲，介绍爱奇艺在大规模视频分析理解方面的实践探索。更多优质内容请关注微信公众号“AI 前线”（ID：ai-front）
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域，涉及31项研究命题。 未来，我们将分三期对研究命题进行详细介绍，欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 一、机器学习 1.1 面向图数据的深度卷积网络研究 深度神经网络在基于网格数据（如图片
本次VideoPipe挑战赛的主要目标是，利用先进的人工智能技术，对真实管道视频进行异常分类与检测，实现高精准、智能化的复杂城市管道缺陷分析。本次挑战赛我们提供了两个高质量的城市管道检测视频数据集，即QV-Pipe数据集和CCTV-Pipe数据集，这两个数据集来自真实的城市管道检测视频。基于这两个数据集，我们组织了两个赛道的挑战赛：1）QV-Pipe视频缺陷分类；2）CCTV-Pipe视频缺陷时间检测。本次挑战赛设置了丰富的奖金，对优胜者以资鼓励，欢迎大家踊跃参赛！比赛官网：https://videopip
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
导读：本文通过案例分门别类地深入探讨人工智能的实际应用。案例甚多，此处所列举的仅是九牛一毛。本该按行业或业务对这些案例进行分类，但相反我选择按在行业或业务中最可能应用的顺序来分类。
导语 | 【智能工具箱】将数据万象所提供的各项能力，以方便快捷的工具形态呈现在控制台上，让您无需编码，零门槛地体验各种处理能力。 前言 数据万象（Cloud Infinite，CI）能够实现对云上的图片、音频、视频、文档等数据的处理，为客户提供专业一体化的数据处理解决方案，涵盖图片处理、内容审核、媒体处理、AI 识别、文档预览等功能，满足客户多种业务场景的需求。 用户可以通过CI/COS控制台，进入对应的存储桶，按照引导进行任务配置，并且在存储桶中拿到处理后的产物，如下图所示： 开发者也可以通
随着互联网技术的进步和发展，智能化的楼宇建设也逐步成为人们选择办公场所是否方便的一个重要衡量因素。在智能化楼宇中，安全管理也是重要的一个模块。得益于互联网新兴技术的进步，安防视频监控技术也得到了快速发展并应用在楼宇的安全管理中，安保人员可通过智能监控系统随时掌握和管理大楼内的现场环境。
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域，涉及31项研究命题。 未来，我们将分三期对研究命题进行详细介绍，欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 一、机器学习 1.1 面向图数据的深度卷积网络研究 深度神经网络在基于网格数
计算机视觉（CV）是当下人工智能落地最广泛的领域，也一直是目前深度学习最热的研究领域。人的大脑皮层， 有近 70% 都是在处理视觉信息，是人类获取信息最主要的渠道。在计算机视觉（CV）出现之前，图像对于计算机来说是黑盒的状态。如果计算机想要在现实世界发挥重要作用，就必须看懂图像里的内容！这就是计算机视觉（CV）要解决的问题。 图像分类作为计算机视觉（CV）中最基础的一个任务，它的目标是将不同的图像划分到不同的类别，实现最小的分类误差。理解图像分类的逻辑可以快速帮助AI小白入门计算机视觉领域（CV）。
如今，人工智能的热潮正在席卷各行各业，而计算力和数据、算法一同支撑着人工智能的蓬勃发展。作为人工智能的一个重要分支， 深度学习以其良好的表现，越来越受到业界的广泛关注。深度学习模型包含海量的参数，需要强大的计算力进行大规模的神经网络矩阵运算；而终端和物联网设备往往更多考虑小体积和功耗的要求，以至于很难兼顾满足高性能神经网络计算力和低功耗的要求。英特尔在去年发布的针对神经网络矩阵运算优化的Movidius神经元计算棒 (NCS) 就很好的适应了这一应用领域的需求。本文将向您介绍基于 Movidius NCS 的ROS开发包的功能及其使用方法，您可以轻松地将深度学习技术引入项目，和其他ROS节点无缝连接，为您的机器人装上人工智能的利器。
计算机视觉（CV）是当下人工智能落地最广泛的领域，也一直是目前深度学习最热的研究领域。人的大脑皮层， 有近 70% 都是在处理视觉信息，是人类获取信息最主要的渠道。在计算机视觉（CV）出现之前，图像对于计算机来说是黑盒的状态。如果计算机想要在现实世界发挥重要作用，就必须看懂图像里的内容！这就是计算机视觉（CV）要解决的问题。 图像分类作为计算机视觉（CV）中最基础的一个任务，它的目标是将不同的图像划分到不同的类别，实现最小的分类误差。理解图像分类的逻辑可以快速帮助AI小白入门计算机视觉领域（CV）。 图像分
近年来，优质视频内容呈井喷式爆发，如何提高视频内容的产出效率，成为行业加速发展的关键。为助力视频制作方提高产出效能，腾讯视频云在视频制作领域，一次性打包推出了云导播台、腾讯云剪、腾讯智眸三款产品，全程参与视频制作过程，助力视频制作方加速内容产出。 1 线下导播移至线上，云导播台节省视频制作成本 为了满足视频行业追求高效、低成本的节目制作需求，腾讯视频云推出云导播台产品，将线下导播转移至线上，省去切换台、录机等笨重且繁琐的硬件，降低视频制作成本。 借助云导播台，用户可以对多路直播流进行编辑处理。通过简单的页
今天为大家介绍的是来自Viji M. Draviam团队的一篇论文。人工智能（AI）的发展促进了计算机视觉和深度学习（DL）技术在显微镜图像和影片评估中的应用增加。这种应用不仅解决了动态细胞生物过程的定量分析难题，还开始支持药物开发、精准医疗和基因组-表型组映射方面的进展。作者调查了现有的基于AI的技术和工具，以及开源数据集，特别关注于细胞和亚细胞结构及动态的分割、分类和跟踪的计算任务。作者从计算视角总结了显微镜视频分析中长期存在的挑战，并回顾了深度学习引导自动化在细胞动态研究中的新兴研究前沿和创新应用。
选自Github 机器之心编译 参与：蒋思源 该项目在树莓派 3 上使用深度学习使其成为一个智能网关。该设备并不需要联网，所有的训练和调试等都在树莓派 3 本地完成。在 DT42，我们相信将深度学习
本文主要分享了七牛人工智能实验室在视频 AI 方面的一些工作，分别有两个关键词：一个是多维度融合，另外一个关键词是视频 AI 。
人体攀爬行为检测是指利用计算机视觉技术对人类攀爬物体的行为进行识别和分析。该技术主要依靠图像和视频数据进行分析，通过识别人类身体的各个部位，以及其在攀爬过程中的动作和姿态，实现对攀爬行为的检测和跟踪。该技术的场景应用比较广泛，今天我们来介绍一下TSINGSEE青犀AI边缘计算硬件智能分析网关内的攀爬检测算法的应用场景。
11 月 5 日，在 Wave Summit+2019 深度学习开发者峰会上，飞桨全新发布和重要升级了最新的 21 项进展，在深度学习开发者社区引起了巨大的反响。
工智能技术感兴趣的朋友。在这个专栏里，我们会给大家推荐好玩的AI产品，剖析背后的关键技术，并推荐相关学习资料。
12月29日，国家互联网信息办公室在官网发布消息称，针对今日头条、凤凰新闻手机客户端持续传播色情低俗信息、违规提供互联网新闻信息服务等问题，要求北京市互联网信息办公室分别约谈两家企业负责人，责令企业立即停止违法违规行为。 对此，今日头条乖乖表示，依据有关部门的整改要求， 今日头条手机客户端“推荐”、“热点”、“社会”、“图片”、“问答”、“财经”6个频道自2017年12月29日18时至次日18时暂停更新24小时，进入维护状态。 如此，今日头条遭遇史上最严“整改”，网信办动真格了。 其实，今日头条不是第一
这应该是第二篇，站在技术的角度，解决社会问题的文章。 第一篇，查阅：如何技术地识别双十一的“骗”局 这次围绕的是人工智能，我们探索下解决方案： 1 背景 幼儿园虐童事件又发生了。这次，是喂十几个月大的孩子，吃大量芥末，还把消毒水往孩子的眼睛和嘴里灌。 很多人看了视频，都气炸了，前阵子看到携程给员工提供了亲子园都福利，还挺羡慕的，这下好了…… 幼师虐童事件，透露出了为人父母一直所担忧的问题： 把孩子交给一个陌生人照料，是要冒着多大的风险？ 据各种渠道统计： 乘坐飞机，发生坠毁事件的概率是 0.000085
如今，人工智能的热潮正在席卷各行各业，而计算力和数据、算法一同支撑着人工智能的蓬勃发展。作为人工智能的一个重要分支，深度学习以其良好的表现，越来越受到业界的广泛关注。深度学习模型包含海量的参数，需要强大的计算力进行大规模的神经网络矩阵运算；而终端和物联网设备往往更多考虑小体积和功耗的要求，以至于很难兼顾满足高性能神经网络计算力和低功耗的要求。英特尔在去年发布的针对神经网络矩阵运算优化的Movidius神经元计算棒 (NCS) 就很好的适应了这一应用领域的需求。本文将向您介绍基于 Movidius NCS 的ROS开发包的功能及其使用方法，您可以轻松地将深度学习技术引入项目，和其他ROS节点无缝连接，为您的机器人装上人工智能的利器。
随着社会的不断发展和安防需求的不断提升，安防视频可视化场景已经成为人们关注的焦点。而随着人工智能、大数据等技术的不断发展，智能化应用在安防视频可视化场景中的应用也越来越多。本文将分析安防视频可视化场景中的智能化应用，主要包括以下方面：背景介绍、智能化应用分析、关键技术分析、应用案例分析、未来展望。
“人工智能前沿讲习班”(AIDL)由中国人工智能学会主办，旨在短时间内集中学习某一领域的基础理论、最新进展和落地方向，并促进产、学、研相关从业人员的相互交流。对于硕士、博士、青年教师、企事业单位相关从业者，预期转行AI领域的爱好者均具有重要的意义。
维金 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 热门“成人娱乐”网站Pornhub将开始使用一种新的人工智能系统，基于面部识别技术来自动识别成人明星。 该公司透露，将向系统的计算机视觉模型提供
说到ai，这是近几年都十分火爆的技术领域，目前经过多年的技术改良，已经逐渐运用在各行各业中，比如家居行业、交通行业以及安防行业等都需要使用该项技术。由此可见，ai智能技术在各行各业中都发挥着重要的作用，发展前景不可小觑。今天给各位讲讲ai智能短视频审核机制。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 最近，Meta AI推出了这样一个“杂食者” （Omnivore）模型，可以对不同视觉模态的数据进行分类，包括图像、视频和3D数据。 比如面对最左边的图像，它可以从深度图、单视觉3D图和视频数据集中搜集出与之最匹配的结果。 这在之前，都要分用不同的模型来实现；现在一个模型就搞定了。 而且Omnivore易于训练，使用现成的标准数据集，就能让其性能达到与对应单模型相当甚至更高的水平。 实验结果显示，Omnivore在图像分类数据集ImageNet上能达
基于AI人脸定位与风水命理，对照片人物进行眼口鼻关键点定位，为人脸标记分析，准确识别多种面相特征，输出面相占卜结果。适用各种营销互动活动，引流等。
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