智慧工地安全带识别检测是一种基于视频采集的智能图象识别系统。运用最新的神经网络算法和机器学习技术，自动识别高空作业人员是不是配戴安全带，为工地施工现场智能安全监管带来了重要保障。...该系统选用智能监控图象识别方式，不需要新加上一什么其他硬件设备，充分利用现场监控摄像头对现场作业场景进行实时监控分析识别，有异常违规情况及时警报、迅速、便捷。安全带是施工工地工作员必要的安全防护设备。
高空作业安全带识别系统是根据rtmp协议的智能化图象识别系统灵活运用一个新的神经网络算法和云技术，自动识别高空作业工作人员是不是佩戴安全带，为当场智能安全监管给予强有力的确保。...该系统智能监控图象识别方式，无需新增硬件，实时监控识别。
工地车辆未冲洗识别系统集成物联网的车辆未冲洗摄录信息内容系统，AI图象识别技术性、大数据技术等新技术。渣土车清洗检测系统识别即将离开施工工地的剩下车辆开展清理监管、清理识别和未清洗警报。
依据人工智能技术和图象识别优化算法，全天候实时监控餐厅厨房和职工的操作过程整个过程和生态环境。它能够识别耗子，不穿厨师服，不佩戴口罩，不戴厨师帽，不戴手套，抽烟，玩手机等。
识别未戴安全帽系统自动识别拍摄区域内的人员，依据机器学习+图象识别系统识别安全帽的配戴情况。
智慧工地反光衣识别系统是运用一个神经网络算法和机器学习技术，依据rtmp协议的智能化图象识别系统赋能我们的传统监控摄像头。
人脸识别安全帽识别系统根据图象识别技术识别作业人员的安全帽的配戴状况。当工作人员总数较多时，可以对员工的重复和一部分屏蔽掉。工作人员的各种姿势和视角有很高的识别精确性。
Mashup这个概念很早就提出来了，大家认为以后各种的技术都是堆占型的，大家都要基于别人的API做出自己的产品，其实现在已经这样了，你创业服务器肯定不用自己的，都用阿里云，都不用搭自己的后端服务，图象识别有...比如爬虫、图象识别、情绪识别，像刚才说的物体的其实都有在线的独立第三方提供API，如果你不知道这些API的话，你需要想我需要这样一个功能来实现我的想法的时候，你就不知道到底应该怎么做，难道图象识别、人脸识别我要重新做吗
煤矿安全帽识别系统依据图象识别优化算法识别安全帽的佩戴情况。人数多后，工作人员重合一部分重合，工作人员静止不动或运动，人员的姿势和角度都可以有很高的识别精度。
该系列便携工作站配备intel第9代高频处理器（P380G）/intel第10代至尊处理器（PA410G）/双Xeon处理器（P630G）、支持4块GPU卡，满足那些基于人工智能技术的视频分析、图象识别
反光衣实时识别检测系统是根据视频流的自动化图象识别检测，运用前沿的深度神经网络与云计算技术，替代工作人员的眼睛。
安全帽识别监控解决方案是一个根据视频流的自动化图象识别系统软件。运用全新的深度神经网络和云计算技术，现场监控监管人员可以根据全自动识别安全帽子为现场监管给予强大的保障。
[picrecognizesystem.zip] – 使用C＃编写的采用卡尔曼滤波和bregeler算法的图象识别程序，在.net2005下运行，识别率高，自动特征库，有机器学习功能 [OrcDemo20130203
Salesforce于2017年3月介绍过他们的爱因斯坦图像分类器，开发者可以使用这个分类器来构建具有图象识别功能的应用。
模型迁移（Parameter based TL） 假设源域和目标域共享模型参数，是指将之前在源域中通过大量数据训练好的模型应用到目标域上进行预测，比如利用上千万的图象来训练好一个图象识别的系统，当我们遇到一个新的图象领域问题的时候
【和讯网】 2 人工智能包括自然语义理解、图象识别、声音识别、用户定位、用户画像、机器辅助决策等，这些都可以和金融很好地结合。
分析预测、精准画像、物联网、图象识别、深度学习、增强现实、快速成型等等这些不能给神话了，传统企业认为这些就是简单的工具，如果神化了，传统企业根本不理解是要做哪些事，而且也不理解做了以后有哪些好处。
以Google近期发表的AI图象识别为例，这项技术基于数以十亿计的图象识别深度智能系统培训，背后仍然是用大数据实现AI的理念。
图片从服务器上传到 COS 对象存储后，您可以通过 TI 调度 CPU 和 HPC 集群对图片数据进行裁剪、格式转换等数据预处理；接下来采用 Faster R-CNN 或其他算法进行图象识别的模型训练，
跟创业者的接触比较偶然，他做这件事情也非常偶然，是在跟医生沟通的时候，发现医生利用细胞学原理看图象识别诊断人的病例，针对的是一些大病，其实就是图象识别技术，我觉得这里面的规律性很强。
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