document.getElementById("txt").value="ok"; } index.html: 检测本页中的所有...iframe是否加载完成 //得取iframe中的某个html控件值 function getIframeControlValue...; } else{ setValue(); } } 检测本页中的iframe是否加载完成 准备就绪 值得注意的是：本文中的示例是放在按钮click事件中检测的...，如果打算页面一打开就开始检测，一定要放在index.html页body的onload事件中，否则会出异常(原因是index.html尚未加载完成，这时就急着获取框架的内容，得到的是undefined或
在Golang中，需求中提供了相对应的解析包，例如h265parser。..., sliceType.String()) } log.Printf(sliceType.String()) } 分析下h265码流(字节流模式)，nal单元如何分割类型...视频流的首个NALU的起始码前加入0x00。 实际分析中，不必要整得这么复杂，只要找到0x000001或者0x00000001即可。...fe79 fcf2 ffff ffcf e7f3 f3f9 d9 第三帧: 00 0000 0144 01c1 9095 8112 第四帧: 0000 0126 01af 1380 790b dc5c...，十进制33，为NAL_SPS 第三帧：0x44 >> 1，得到0x22，十进制34，为NAL_PPS 第四帧：0x26 >> 1，得到0x13，十进制19，为NAL_IDR_W_RADL
选自towardsdatascience 本教程将介绍如何使用 OpenCV 和 Dlib 在 Python 中创建和运行人脸检测算法。同时还将添加一些功能，以同时检测多个面部的眼睛和嘴巴。...级联分类器在包含检测目标的几百个样本图像以及不包含检测目标的其他图像上进行训练。 我们如何检测图上是否有人脸呢？...这样在计算上无法实现实时人脸检测。那么，该如何加快这个过程呢？ 一旦通过矩形框识别到有用区域，则在与之完全不同的区域上就无需再做计算了。这一点可以通过 Adaboost 实现。...在训练该模型时，变量如下： 每个阶段分类器数量 每个阶段的特征数量 每个阶段的阈值 幸运的是，在 OpenCV 中，整个模型已经经过预训练，可直接用于人脸检测。...在测试图像上成功检测到人脸。现在开始实时检测！ 实时人脸检测 下面继续进行实时人脸检测的 Python 实现。第一步是启动摄像头，并拍摄视频。然后，将图像转换为灰度图。这用于减小输入图像的维数。
选自towardsdatascience 作者：Maël Fabien 机器之心编译 参与：高璇、张倩、淑婷 本教程将介绍如何使用 OpenCV 和 Dlib 在 Python 中创建和运行人脸检测算法...级联分类器在包含检测目标的几百个样本图像以及不包含检测目标的其他图像上进行训练。 我们如何检测图上是否有人脸呢？...这样在计算上无法实现实时人脸检测。那么，该如何加快这个过程呢？ 一旦通过矩形框识别到有用区域，则在与之完全不同的区域上就无需再做计算了。这一点可以通过 Adaboost 实现。...在训练该模型时，变量如下： 每个阶段分类器数量 每个阶段的特征数量 每个阶段的阈值 幸运的是，在 OpenCV 中，整个模型已经经过预训练，可直接用于人脸检测。...在测试图像上成功检测到人脸。现在开始实时检测！ 实时人脸检测 下面继续进行实时人脸检测的 Python 实现。第一步是启动摄像头，并拍摄视频。然后，将图像转换为灰度图。这用于减小输入图像的维数。
可以使用头文件 <algorithm> 里的方法 std::find， #include <algorithm> #include <vector> vecto...
在可变形的卷积中，深像素的接收场集中到相应的物体。如上所示，在中，深蓝色像素（上方）属于大绵羊。但是，其矩形接受区域（底部）在左底部包含小绵羊，这可能会给诸如实例分割之类的任务带来歧义。...学习稀疏标记视频的时间姿态估计 这项研究是对上面讨论的一个很好的解决方案。由于标注成本很昂贵，因此视频中仅标记了少量帧。然而，标记帧图像中的固有问题（如遮挡，模糊等）阻碍了模型训练的准确性和效率。...这种可变形的方法，也被作者称为“扭曲”方法，比其他一些视频学习方法，如光流或3D卷积等，更便宜和更有效。 如上所示，在训练过程中，未标记帧B的特征图会扭曲为其相邻的标记帧A的特征图。...具有遮罩传播的视频实例分割 作者还通过在现有的Mask-RCNN模型中附加一个掩码传播头来提出用于实例分割的掩码传播，其中可以将时间t的预测实例分割传播到其相邻帧t +δ。...通过相邻帧的特征聚合，可以缓解遮挡，模糊的问题。 结论 将可变形卷积引入到具有给定偏移量的视频学习任务中，通过实现标签传播和特征聚合来提高模型性能。
二、方案需求洪涝自然灾害虽然无法规避，但通过预防、预警等有效措施可大大减少人财损失，视频监控+AI智能检测技术的应用，可针对河堤溃决、水位警戒线等洪涝灾害进行可视化异常检测、识别及预警，在监测灾害和应急管理指挥调度方面起着不可忽视的作用...图片三、方案介绍SkeyeVSS视频融合云平台，通过部署边缘智能分析网关设备，实现水库、湖泊、河道水位、闸门启闭、城市积水深度等自动监测预警，以及视频数据接收汇集、流媒体管理、数据库管理、信息展示、预警管理...图片四、方案部署通过在水利要点设置摄像监控点，对水利监测点进行监测，实地获取水况信息反馈至由SkeyeVSS视频融合云平台搭建的防汛救灾综合性指挥中心，实现实时动态监控、预警、预报汛情、险情、灾情，为防汛指挥...图片2、智能检测与识别利用智能视频分析技术可及时发现河道、水库、渠道内弃置，垃圾堆放，水面漂浮物增多、水位上涨等系列异常事件实时监测和预警。...图片1）水位越界告警检测在汛期实时监测水位变化，为防汛决策提供准确的信息，当水位超出警戒水位时，立即触发告警通知相关部门做好汛期应急措施。
导读 本文介绍了一些小目标物体检测的方法和思路。 在深度学习目标检测中，特别是人脸检测中，由于分辨率低、图像模糊、信息少、噪声多，小目标和小人脸的检测一直是一个实用和常见的难点问题。...在著名的人脸检测器MTCNN中，使用图像金字塔法检测不同分辨率的人脸目标。...特征的计算是在每个图像的尺度上独立进行的，这是很缓慢的。(b)最近的检测系统选择只使用单一尺度的特征以更快地检测。...因此，在大分辨率(如常见的224 x 224)下训练的模型不适合检测小分辨率的图像，然后放大并输入到模型中。...同样，在逆向思维中，如果数据集已经确定，我们也可以增加负责小目标的anchor的设置策略，使训练过程中对小目标的学习更加充分。 例如，在FaceBoxes中，其中一个贡献是anchor策略。 ?
纹理感知视频插帧 本文来自 PCS2021 Special Session 2 的第 3 场演讲，讲者验证了视频纹理类型对视频插帧模型的性能有显著影响，并且提出为三种纹理类型训练三个模型。...实验结果表明，对不同纹理类型单独训练的模型组合优于对所有种类的纹理进行训练的单一模型。提出的 TAFI（纹理感知视频帧插值），可以推广到任何插帧方法并提高其性能。...在观看有线电视或者传统电视时，你只能使用节目指南（即EPG——该指南规定服务提供商何时播放电影或者剧集）观看节目。你需要在特定时间坐在电视机前，才能观看你最喜欢的节目。...在新冠疫情蔓延的近两年时间里，全球各地的公司白领们已经习惯了在视频通话中只看到他们同事的半身像，甚至是只能看到一个头部区域的画面。...避免自动驾驶事故，CV领域如何检测物理攻击？ 本文结合三篇论文具体讨论计算机视觉领域中的物理攻击及检测方法。
视频分析平台EasyCVR可支持对接具有AI识别能力的边缘计算硬件，以及具备AI算力的数据中台等算力算法平台，在对接AI算法接口后，可以在视频的直播流上直接画框展示，比如人脸检测、人体检测、安全帽检测等等...功能设计逻辑：视频监控汇聚平台EasyCVR在每次调用AI算法接口时，将返回值（坐标点）转化为SEI字符串存放到对应通道的map中，在另一个协程中读取流数据时，根据通道id依次获取map中的SEI位置坐标...，并将SEI写入到流数据中，这样就能实现根据接口返回的坐标点，在直播流上画框展示。...参考代码：效果展示：安防监控平台EasyCVR可拓展性强、视频能力灵活，平台可提供视频云存储、视频安防监控直播、云端录像、云存储、录像检索与回看、智能告警、平台级联、云台控制、语音对讲等，也能接入AI智能分析的能力...，包括人脸检测、车辆检测、烟火检测、安全帽检测、区域入侵检测等。
IOS端的APP渗透测试在整个互联网上相关的安全文章较少，前几天有位客户的APP数据被篡改，导致用户被随意提现，任意的提币，转币给平台的运营造成了很大的经济损失，通过朋友介绍找到我们SINE安全公司寻求安全解决方案...那么对于我们SINE安全技术来说，这都是很简单的就可以绕过，通过反编译IPA包，代码分析追踪到APP代理检测的源代码，有一段代码是单独设置的，当值判断为1就可以直接绕过，我们直接HOOK该代码，绕过了代理检测机制...安全工程师对客户APP的正常功能比如：用户注册，用户密码找回，登录，以及用户留言，用户头像上传，充币提币，二次密码等功能进行了全面的渗透测试服务，在用户留言这里发现可以写入恶意的XSS跨站代码到后端中去，当用户在APP...这次APP渗透测试总共发现三个漏洞，XSS跨站漏洞，文件上传漏洞，用户密码找回逻辑漏洞，这些漏洞在我们安全界来说属于高危漏洞，可以对APP，网站，服务器造成重大的影响，不可忽视，APP安全了，带来的也是用户的数据安全...如果您对渗透测试不懂的话，也可以找专业的网站安全公司，以及渗透测试公司来帮您检测一下。
虽然预处理并不是视频编码器和视频编码标准的组成部分，但它会显著影响视频压缩效率，所以理解视频预处理的作用至关重要。 在本篇文章中，让我们一起来了解视频预处理过程中的重要步骤。...无论选择哪种算法，都必然会遇到Combing artifacts（视频中出现梳状纹理，如下图所示），所以投资好的去隔行器非常值得。...图像重采样在OTT视频压缩流程中非常常见，因为码率表中对应有几种不同的分辨率。 将输入视频帧转换为不同分辨率 那么如何调整图像尺寸？...场景变化检测 对于高效的视频压缩而言，压缩视频时知道视频中场景何时变化十分重要。...因此，就需要检测视频中场景变化的位置——这样你就无需再尝试做运动估计。 注意：如果你还没有理解这个概念，先不要着急。当你在阅读完一系列关于预测和运动估计的文章后，自然就明白了。
遇到的问题：Epic在完成状态时，仍旧在Scrum面板待办事项中显示，需要手动将其【标记完成】 而想要的效果是：Epic到完成状态时，Epic自动标记完成 ?...通过Chrome控制台查看【标记完成】相关网络请求信息，得知【标记完成】这个操作实际上更新了fieldId为customfield_10008字段的value： ?...于是乎，想到在工作流状态更改为完成时，自动将Epic Status自动设置为完成。 经过研究，在【完成】这个转换时，使用【后处理功能】，自动更改Epic Status的值为Done： ?
在本文中将以这些技术为基础探讨如何在Web端的AR应用里进行性能优化，以实现更快的渲染速度、更高的渲染帧率。...而作为一个提供AR渲染的SDK，实时渲染意味着每一帧都会进行一次检测与渲染刷新，尽管检测使用了WebAssembly技术来提速，但是WebAssembly的执行依旧是阻塞主线程的。...渲染帧率 GPU加速的WebGL渲染性能是非常好的，可以在毫秒级别完成一次draw call，同时方案中采用的渲染库对draw call做了极致化的减少。...但在实际的性能观测过程中，还是发现帧率会随着渲染纹理的增多以及着色器的复杂有所降低，在排查之后发现是AI检测的控制框架，由于要在WebAssembly和WebGL中间进行通信，需要调用readPixels...雪碧图不仅可以缩小整个包的体积，还可以在WebGL渲染的时候有效地减少纹理上传的耗时和GPU 缓存刷新的次数。同时在雪碧图打包的时候对序列帧进行适当的质量和尺寸的压缩。
其中，基于纹理特征的方法主要专注使用人脸照片或视频进行的攻击，照片或视频中的人脸在摄像头下二次成像时面部的纹理会带有纸质或者屏幕的纹理（例如摩尔纹等），而与普通活体人脸皮肤的纹理存在差异。...配合式人脸活体检测：需要人脸识别使用者的配合交互，通过判断用户是否按照要求在镜头前完成指定动作来进行活体检测，主要包括随机动作指令人脸活体检测和语音活体检测。...随机动作式活体检测依赖于动作识别算法的性能和准确率，通常方法是通过对一个连续多帧人脸活体图像数据中包含的活体动作特征执行区域信息进行动作特征识别抽取，例如二值化处理，然后通过分析多帧图像之间特征变化是否大于指定动作对应阈值来判断用户是否完成了该动作...也可以通过抽取嘴部区域的光流特征变化，然后使用SVM等分类器识别用户是否完成了文字的朗读。 静默人脸活体检测：无需用户动作或语音配合，可以在不超过1秒的时间内实时完成检测。...由于真实人脸并非绝对静止，存在很多不自觉的轻微动作，活体人脸会有心跳导致血管抖，眨眼，微表情引起脸部肌肉跳动等生命特征，可以利用人脸识别过程中的多帧画面提取运动特征，心跳特征，连续性特征等用于人脸活体检测
首先，它们中的大多数仍然专注于图像编码而不是视频编码，因此在视频分析任务中遭受了比特率的显著增加。...在解码器侧，语义特征可以独立解码，结构层可以与语义层相结合来预测低质量视频帧，纹理层可以基于前面两层重建高质量的视频帧。...结构层可以与语义层结合，利用层间预测网络预测低质量帧。在纹理层中，基于前面的层重建高质量帧，纹理层还利用 IFP 网络的特征 F^p_t 作为参考来提高其编码效率。...tag{3} D_{h} = {D}(\hat{X}_t,X_t) + \beta_{2} {D}(\tilde{X}_t,X_t)\tag{4} 实验验证 速率准确度性能 图4 DeepSVC语义层在视频目标检测中的性能评估...表1 DeepSVC语义层在视频动作识别中的性能评估 图 4 和表 1 分别是 DeepSVC 语义层在视频目标检测和动作识别任务中的性能评估。
作为在音视频行业持续发力多年的视频服务厂商，TSINGSEE青犀视频研发了开源平台EasyDarwin，还有多款音视频流媒体平台，我们开发流媒体平台基本都要使用ffmpeg，在ffmpeg中，H264在编码前必须要转换成...AVCodec *pVideoCodec; AVCodecContext *pVideoCodecCtx; AVFrame *mVideoFrame420; ///视频帧...height); decoderObj.numBytes = av_image_get_buffer_size(AV_PIX_FMT_YUV420P, width, height, 1); 初始化完成...ffplay -i -video_size 700*700 $FILE 在TSINGSEE青犀视频开发的流媒体平台中，EasyNVR、EasyDSS都已经是成熟稳定的视频流媒体平台，可以直接下载测试，...EasyRTC的重制版还正在开发当中，其架构有了新的方向，在不久之后新的版本也会上线和大家见面，TSINGSEE青犀视频云边端架构全平台都欢迎大家测试和了解。
接下来，关键的步骤是，基于在分段边缘段每侧分别执行的连续帧之间的微分同胚映射检测（图 4 B-D），将边缘段分类为纹理边缘或遮挡边缘，然后识别每个遮挡边缘的所有者。...完成分割后，计算物体跟踪图的最后一步就变得很简单了：确定持久性表面——包含图块的物体分割图组件，与前一帧的单侧所有者或纯纹理微分同胚（图 4D 中），并为每个持久性表面分配与前一帧（图 4D 右）相同的标签...本文证明了通过检测遮挡轮廓（带有可见表面的空间上的分隔信息）可以将图像分割成独立的表面，通过检测微分同胚性（带有从不同视角可见的表面之间的重叠关系信息）可以完成对图像序列中的不变表面的跟踪。...相比之下，大多数用于跟踪的计算机视觉算法假设被跟踪对象在帧之间应该是「相似的」。 目前的计算机视觉视频分割方法大致可以分为以下三种。 （1）基于检测的跟踪。...（2）尝试直接使用光流作为输入来进行视频分割。 （3）端到端训练的深度网络，将视频作为输入并逐帧输出对象检测结果。
运行流程 对一个多媒体文件，视频播放器会对其进行Demux和Decode处理，当解码器解码出一帧视频后给到队列，这时如果是软件解码则一般解码出来的是YUV格式，然后放入到内存队列中；如果是硬件解码则一般是显存中的纹理...首先通过GPUImageVideoCamera采集画面;然后转化为纹理ID就可以通过模糊、混合、边缘检测、饱和度等一系列处理进行优化；最终Output中使用GPUImageView把处理完的视频帧渲染到屏幕上...整个过程为：首先通过Camera或者Decoder采集或者解码出视频帧纹理，将纹理ID交给VideoEffectProcessor完成视频处理功能,而这里面可能需要很多支持，比如集成一些第三方库解析XML...这主要考虑到开发成本和效率的问题，从开发策略制定和测试的角度来看都可以节省一部分成本，而且一套代码在后期维护中也有很多好处。那么跨平台推流系统应该如何实现？...当需要降低码率，我们要把现在编码队列中高码率的视频帧丢掉，并让编码器强制产生关键帧，以保证最新的视频以低码率推到服务器上完成整场直播的交互性。
一、背景在矿山的开发工作中，安全事故多发生在开采和运输环节中。...1、人员类检测算法1）人员识别单人经过、多人顺序经过、多人并行经过、多人徘徊等经典场景下（不区分是否为员工），自动识别、触发预警提醒，并能立即抓拍、录像，可生成带有标记框的视频录像MP4文件；支持自动统计视频中的人数并记录...2）人员入侵监测人员入侵监测是在皮带的重要位置或沿线，检测是否有人员进入指定的危险区域或靠近皮带，如有发现异常，则立即触发告警。...对象过滤可以排除只有值班人员在公办区域才算在岗，防止一些风扇转动或者一些晃动的物体被检测为值班人员，支持设置离岗时间检测，检测离开多长时间才算离岗，可根据岗位规定，允许值班人员上班上洗手间的时间，超过时间即触发告警...6）皮带坐人监测通过识别皮带和人员及姿势，检测到皮带上坐人时，将立刻触发告警并抓图留证，并且语音提醒通知前方；事件触发后生成带有标记框的视频录像文件。
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