计算机视觉系统相当于给计算安装上相机和算法，使得计算机可以感知环境的能力，从而实现目标识别、跟踪、测量等，并进一步进行图像处理。让其转化为更适合人们观察或者仪器检测的图像，最终为人们的日常生活提供帮助！
论文解读: Quantized Convolutional Neural Networks for Mobile Devices
本文主要介绍了一种基于Java和C++混合编程的图像识别服务框架的设计与实现，该框架可以同时支持多种图像识别算法，并提供了灵活的配置方式和容错机制，可广泛应用于各类业务场景。
图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元，在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5％。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务，汽车，医疗保健和游戏等不同领域的公司正在迅速采用图像识别。根据MarketsandMarkets的报告，图像识别市场分为硬件，软件和服务。以智能手机和扫描仪为主的硬件部分可以在图像识别市场的增长中发挥巨大作用。越来越需要具有创新技术（例如监控摄像头和面部识别）的安全应用程序和产品。
红外探测系统具有隐蔽性强、探测距离远以及抗干扰能力强等优点，广泛应用于舰船、航空器等目标的识别与跟踪。红外系统主要包含目标探测以及图像识别两部分：其中目标探测是红外系统的硬件基础；图像识别算法能够实现图像内容的判别和目标定位，是后续跟踪任务的前提，具体如图1所示：
本文介绍了计算机视觉中的三大基本任务：图像分类、目标检测和分割。这些任务在计算机视觉领域中具有广泛的应用，包括图像识别、智能监控、自动驾驶等。本文还介绍了视觉目标跟踪等任务的应用，以及这些任务在无人驾驶等领域的应用。
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它旨在构建能够理解和处理图像、视频等视觉信息的计算机系统。在计算机视觉领域中，图像分类、图像识别和目标检测是三个重要的任务，当然目标跟踪、图像生成也是新的方向和延伸。
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，掌握解决具体计算机视觉任务的方法则会帮助我们解决大规模系统的复杂问题，其应用相当广泛，包括并不限于：图像分类，人脸识别；车辆检测，行人检测；语义分割，实例分割；目标跟踪，视频分割；图像生成，视频生成。 为了让大家更好的理解计算机视觉在人工智能领域的强大应用，12月7日晚，上海交通大学卢宪凯博士受AI研习社邀请，开展了一场主题为《计算机视觉概述和深度学习简介》的公开课，卢博士在公开课中给大家介绍了计算机视觉的定义、研究方法和应用举例，重点介绍深度学习发展历史，常见深
近期，先是在MegaFace百万级人脸识别竞赛中夺冠，接着又亮相了世界首个AI合成主播，在国内外引发大量关注。搜狗有AI，AI能力挺厉害，这些成果都是明证。
社交媒体已经从基于文字分享逐步转化为视觉分享媒体。因为可即时从任何设备上传图片到社交媒体，人们在社交媒体上分享的照片比以往任何时候都要多。根据德勤发布的数据， 2016年有2.5万亿张照片被分享或存储在网上。可以肯定地说，这个数字还将不断增长。
“在未来30年， 人工智能将取代目前世界上50%的工作。” ——莱斯大学 计算机科学教授 Moshe Vardi 不管未来怎么样，我觉得提高设计师的效率是眼前最容易做到的事情。 设计师打交道最多是图像
【新智元导读】4月18日，清华大学《人工智能前沿与产业趋势》系列讲座第四讲，深睿医疗首席科学家、美国计算机协会杰出科学家、IEEE Fellow俞益洲为大家介绍了目前计算机视觉的应用和落地，特别是在医疗影像方面的发展状况、遭遇的挑战、以及克服挑战的思路。最后和清华大学自动化系副教授、博导鲁继文以及知名天使投资人、梅花创投创始合伙人吴世春一起对计算机视觉的落地机会进行了畅想。
cnn历史、架构、应用、图像识别、cnn层架构、filter介绍、pool层介绍； 特征规范化介绍、数据规范化、超参数选择、深度的重要性； 图像识别的平移不变特征、远近scale不变特征、旋转不变； 超深网络googlenet、resnet介绍； cnn特征的可视化分析方法，可视化的效果图、不同层可视化的特征抽象层级； 训练cnn的注意事项；欺骗神经网络分析；训练结果优劣分析判断；困难训练的应对方法； 图像localizing的方法；视频分类；动作识别；t-SNE可视化； 场景label，图像去噪，图片修复
上腾讯街景，看SIGGRAPH Asia 2014实景盛况 12月3日~6日， SIGGRAPH Asia2014亚洲电脑图像和互动技术展览及会议在深圳会会展中心举行，这次会议首次引入了腾讯街景，用户可以在腾讯地图或大会主页上参观高清全景，漫游大会展区。 用户还可以用手机通过腾讯街景官网、微信公众号、微信扫街景、腾讯地图客户端等方式随时随地查看、分享、评论街景。至今，腾讯街景已上线152座城市，覆盖1500家旅游景区、1600家酒店、500家地产、700家高校。 全景体验请点击页面底部的【阅
增强现实已经成为数字世界的新趋势，在Pokemon Go把它带入普通移动用户的生活引发热潮后，您就很难再碰到一个对此不熟悉的人了。尽管很多人认为AR只是一种用于娱乐的技术，但是，事实上，它在多个行业（如医疗保健、电子商务、建筑等等）有着广泛的应用。本文准备打破这种刻板的印象。
计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解和处理图像、视频以及其他视觉数据。计算机视觉的发展已经在各个领域产生了深远的影响，包括医学诊断、自动驾驶、安全监控、人脸识别等。本文将从基础概念到高级应用，介绍计算机视觉的重要内容，并提供相关代码示例，让您深入了解这一领域。
导语 | GAME AI SDK 是腾讯 TuringLab 研发的首个开源项目，着重解决自动化测试工具中的通用性问题，最初主要用于游戏 AI 自动化测试服务，现在可用于手机 APP、PC 端游戏、软件等专项自动化测试。通过 AI 算法进行大数据训练的网络模型具有良好的通用性，可以直接在同一类游戏（软件）中适用。文章作者：周大军，腾讯 AI 工程组专家工程师。
谷歌的人工智能平台Alpha Go让AI再次进入了普通老百姓的视野，我记得2016年3月时Alpha Go第一轮测试结果就令大家十分震惊。随着技术的进步，AI的能力一定会越来越强。我们可以看到近两年AI在深度学习方面的技术进展成果显著。今天我为大家准备了一些最近与摄像头相关的人工智能研究成果。
最近，图像识别领域发布了白皮书，简单翻译一下做个总结。 ---- 目录 [1] Introduction 1.1 Exponential Growth of Image and Video 1.2 Statistics [2] Image Recognition [3] Recent Innovations 3.1 Approaches 3.2 Deep Neural Networks [4] Applications 4.1. Inform
ImageAI是一个Python库，旨在使开发人员能够使用简单的几行代码构建具有自包含深度学习和计算机视觉功能的应用程序和系统。
无论是擎天柱、伊娃和瓦力或是今年大火的大白，电影中人类往往把机器想象成无所不能的“超人”，但现实呢？人类一些听、看、触摸、感知世界等最基本的能力，对机器而言都有难度，比如——视觉。或许你会说“摄像头”就是机器之眼呀，但过去摄像头的核心作用只有一个：记录影像。李彦宏在2012年KDD（知识发现世界年会）上提出9大待解技术问题之一，“基于内容的的视觉搜索”指的就是这一技术难题。而现在百度率先实现了计算机视觉领域“三维识图”技术的突破，这个难题离彻底解决又迈出了关键一步。 计算机看见的世界与人眼有何不同？ 目前
2012年Google Glass推出成为智能硬件行业的原点，不过从可穿戴设备出发的智能硬件最热门的领域却是无人机。曾几何时，说到无人机人们只会想到大疆、Parrot和3D-Robotics，2014年开始无人机便如雨后春笋般出现，今年CES上无人机更是成为热点领域，大量无人机产品密集发布，且都指向了一点：更强大的视觉，用通俗的话说就是无人机长眼睛了。 Skye无人机： 集合了GPS、视觉识别、图像跟踪以及RF跟踪芯片等技术实现精确的跟随飞行，当用户在慢跑，爬山，骑行甚至滑雪的时候，只需佩戴上小巧的跟踪器
苹果为下代iPhone配后置3D激光传感器 据悉，苹果正在为2019年的iPhone研发新型的3D激光传感器，将安装在手机背面。该传感器可以为新一代iPhone提供更深层次的图像识别，提升图像识别的精
图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息，是人们转递与交换信息的重要来源，也是图像识别领域的一个重要问题，图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题，也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。图像分类在很多领域有广泛应用，包括安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。一般来说，图像分类通过手工特征或特征学习方法对整个图像进行全部描述，然后使用分类器判别物体类别，因此如何提取图像的特征至关重要。但是如果靠自己实现一个图像识别算法是不容易的，我们可以使用ImageAI来完成这样一个艰巨的任务。
TensorFlow和Keras最常见的用途之一是图像识别/分类。通过本文，您将了解如何使用Keras达到这一目的。
位来 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，也是人们日常生活、工作中应用最广泛的AI技术之一。如车辆识别、人脸识别、体态识别等技术，广泛应用于智慧城市、交通、零售、文娱等领域。 图像识别也是机器人、无人驾驶等技术的重要基础，未来将具有更加广泛的应用领域。 但对于大部分AI开发者来说，图像识别从算法研究、模型训练到规模化的提供服务，所需卷入的资源和处理的流程非常之多。并且如何保证数据质量、提高推理速度、提升识别精度等都面临很多挑战。 那么，开发者如何才
近日，江苏卫视《最强大脑》第四季人机大战第三场已经结束。从未失算的“水哥”王昱珩，在图像识别方面与搭载百度大脑的小度机器人进行实力交锋。最终，“小度”以2：0的战绩战胜对手，并以3：1的总战绩，斩获2017年度脑王巅峰对决的晋级资格。 本场竞赛题目为 “核桃计划”：通过三段在夜幕下分别从行车记录仪、高位摄像头和女生手机中拍到的模糊动态影像中，让“小度“和水哥识别三位“嫌疑人”的特征后，从30位性别相同、身高体重年龄均相似的候选人现场拍照中，准确找出三位“嫌疑人”。 比赛虽已结束，但对于相关人工智能识别技术的
导语：如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油，那么系统则是变速箱，稳定而灵活的变速箱，是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体，随着算法的快速发展和数据的日益积累，系统也在高效而稳定地升级。 一、背景介绍 前面的系列文章分别介绍了算法和数据，如果说算法和数据是跑车的发动机和汽油，那么系统则是变速箱，稳定而灵活的变速箱，是图像识别服务向前推进的基础。算法、数据、系统三位一体，组合成完整的OCR在线服务。伴随着算法的升级和业务的持续接入，系统也经历了从单机版升级到分布式版本；从为了每个算法定制系统
随着疫情的出现，线上会议的应用越来越广泛，相关的技术也越来越成熟，但当前的线上会议系统大都基于电脑和手机，便于个人使用，但由于其摄像头拍摄方向固定，当会议一端有多人参与时，就需要每人都单独开一个窗口才能有较好的效果，较为不便。基于此，我们设计了一个新的会议系统，以更好地适应多人会议的需求。
作者：GarfieldEr007 原文地址：http://www.jianshu.com/p/b3bbeb7c67f5 CV人物1：Jianbo Shi史建波毕业于UC Berkeley，导师是Jitendra Malik。其最有影响力的研究成果：图像分割。其于2000年在PAMI上多人合作发表”Noramlized cuts and image segmentation”。这是图像分割领域内最经典的算法。主页：www.cis.upenn.edu/~jshi/ 和www.cs.cmu.edu/~jshi/
5 月 29 日凌晨，视+AR 正式发布 EasyAR SDK 2.0。新版本加入了 3D 物体跟踪、SLAM、录屏功能，同时还上线了 EasyAR CRS (云识别服务)，目前 EasyAR SDK
随着城市化进程的快速推进，城市安全问题成为了人们关注的焦点。传统的安防手段已经无法满足现代城市复杂多变的安全需求。因此，结合电子眼与无人机技术，实现二者之间的协同应用，成为提升城市安防能力的重要途径。
在通往人工智能的路上，Google一直在不停地买买买。 谷歌在2011年成立AI部门，目前已经有100 多个团队用上了机器学习技术，包括Google搜索、Google Now、Gmail等， 并往其开源Android手机系统中注入大量机器学习功能（如用卷积神经网络开发Android手机语音识别系统） 。谷歌目前产品和服务依靠主要AI技术驱动，如谷歌使用深度学习技术改善搜索引擎、识别Android手机指令、鉴别其Google+社交网络的图像。 2015年8月，谷歌宣布架构重组，设立母公司Alphabet，谷歌
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 商品识别在零售行业的应用 一、图像识别的应用场景，以及对零售行业的变革 1.以图搜图，拍照购物 说到图像识别，大家可能马上能想到以图搜图的方式，也就是“拍照购”。这个想法出现的很早，在零几年的时候就有很多公司开始做这方面的尝试。 美国硅谷的snaptell，他们早在零六年的时候就开始做拍照购物的应用场景，他们做的大部分是一些书籍和CD类的简单物品识别，2009年被Amazon收购。2015年Amazon收购了另一
导读：本文主要介绍了机器视觉的主要应用场景，目前绝大部分数字信息都是以图片或视频的形式存在的，若要对这些信息进行有效分析利用，则要依赖于机器视觉技术的发展，虽然目前已有的技术已经能够解决很多问题，但离解决所有问题还很遥远，因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的。
本文主要介绍一些2021年新发表的多标签图像识别工作，多标签图像识别早些时候的研究工作可以看另一篇文章
我们在以往的UI自动化测试中，可以通过获取页面元素进行封装组合成一系列模拟真人的操作，来完成UI方面的自动化测试，但是在地图业务测试中，这种方式是无法完成的，地图是无法通过普通元素定位手段是无法获取元素的，比如完成对比新老版本路径规划的准确性、与竞品比较路线的成熟度，但通过图像识别也是一个不错的思路，今天我们介绍一下利用图像识别的方式，在地图测试做一些应用。下面我们介绍今天的主角——OpenCV
昨日，ACM宣布AI界有“深度学习三巨头”之称的Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton共同获得了2018年的图灵奖，这是图灵奖1966年建立以来少有的一年颁奖给三位获奖者。
下面这张在网上流传的图片展示了吉娃娃和松饼之间惊人的相似之处。这些图像通常在人工智能(AI)行业(包括我自己)的演示中共享。 但有一个问题没有人回答过：在消除像吉娃娃或松饼这样的图像的不确定性时，到
就目前的 AI 来看，判断某项工作是不是会被机器替代，有俩前提，大前提：可以获得足够的有效数据（能自动生成数据则无敌），也就是说机器有快速进化的基础；小前提：人本身的进化过程没有见过大量的数据，也就是说人的起点并不高。考虑到“自动生成数据”这个关键，我冥思苦想以后发现，还真没准是编程。
为了防止老板看到我开小差，我创建了一个系统，自动识别他的脸并切换屏幕伪装成工作的样子。深度学习使你能够在老板接近时隐藏屏幕！
驱动中国2017年12月22日消息 中关村前沿技术企业地平线机器人技术团队20日发布首款嵌入式人工智能视觉芯片。在人工智能视觉识别领域，该类芯片每帧中可同时对200个视觉目标进行检测，为智能驾驶、智能城市发展提供基础支撑。 📷 那么就有人问了，我国首款嵌入式人工智能视觉芯片，又能解决那些实际问题？此次地平线团队发布的芯片包括面向智能驾驶的“征程１．０”处理器和面向智能摄像头的“旭日１．０”处理器具备同时对行人、机动车、非机动车、交通指示牌等多类目标进行精准实时检测与识别的处理能力。利用，计算视觉识别技术，让
【新智元导读】计算机视觉国际顶尖会议CVPR2016近日召开，从提交论文和口头报告内容看，深度学习成为主流。本文介绍会议概况及相关成果，比如谷歌教计算机学会分辨并预测视频中关键目标。同时也介绍法国 Inria 研究所 Nikos Paragios 的担忧：眼下计算机视觉领域过于关注深度学习，如果是一时的热潮还好，但研究者应该保持研究多样化，坚持基础理论研究。 2016年的计算机视觉领域国际顶尖会议 Computer Vision and Pattern Recognition conference（CVP
随着工业自动化的发展，焊接技术在各个行业中得到广泛应用。机箱是一种用于保护和承载电子设备的外壳，广泛应用于电子、通信、计算机等领域。机箱的焊接质量直接影响到整个设备的可靠性和稳定性。本文将介绍创想焊缝跟踪系统在机箱焊接中的应用案例，探讨机箱自动焊接场景中存在的缺陷，并介绍创想焊缝跟踪系统提供的解决方案。
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
自从世界了解人工智能以来，有一个特别的用例已经被讨论了很多。它们是自动驾驶汽车。我们经常在科幻电影中听到、读到甚至看到这些。有人说，我们将在2010年拥有自动驾驶汽车，有人说到2020年，但我们在2021年就实现了，我们刚刚能够解决自动驾驶汽车给世界带来的变化的一角。自动驾驶汽车的一个基本特性，对象检测。
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