TCP 执行流量控制（背压），限制通过网络发送的节点数量，以减轻它包含在网络链接中的节点。因此，它在网络交换层中为数据包提供了另一层队列。 为什么很难检测到节点故障 想象一下，如果您正在运行一个程序。...并且程序中的堆栈或者日志信息没有证明哪里出了问题。这个程序将比以前的完全失败场景更难检测到失败。这种故障就是所谓的部分故障。 如果你运行的是单个程序，如果某部分功能不工作，通常会导致整个程序崩溃。...当远程节点没有响应时，我们只能猜测数据包在过程中的某个地方丢失了。 下一个操作将是重试或等待一段时间，直到超时。如果操作不是幂等的，重试选项可能有点危险。...在下面我们将简要介绍节点故障检测的高级设计。 设计节点故障检测 使用由两部分组成的节点故障检测组件：解释器和监视器。 解释器的工作是解释节点的可疑程度。...总结 在设计应用程序时，检测节点并不是一件容易的事。原因之一是分布式系统中的非共享状态模型。工程师需要在不可靠的网络中设计可靠的系统。 大多数时候，公司都会反复试验来检测节点故障。
本文是我在浏览CVPR2020文章中发现的一篇有趣的有关玻璃检测的文章，平常很少有人关注玻璃检测有关的任务，可以说是开辟一个新的方向，具有巨大的应用价值，准确识别并分割出场景中的玻璃，不仅能够消除由于玻璃的透明性所导致的对于场景的错误理解...然而，从如图1（a）所示的图像中自动检测玻璃是一项极富挑战性的任务。在玻璃后面会出现任意物体/场景，并且在玻璃区域中显示的内容通常类似于玻璃后面的内容。...其次，提出了一个玻璃检测网络（GDNet），其中嵌入了多个大范围上下文特征集成（LCFI）模块，以从一个大的感受野中采集大量的低层和高层上下文，以进行准确检测不同场景中的不同大小的玻璃杯。...所构建的玻璃检测数据集GDD涵盖了各种日常生活场景（例如，浴室，办公室，街道和购物中心） ，其中从室内场景拍摄了2827张图像，而从室外场景拍摄了1089张图像。...还包括其他相对较小的玻璃物体，例如玻璃灯泡和玻璃钟。此类玻璃物体在GDD中只占很小比例的原因是，在这项工作中，我们旨在检测相对较大的透明玻璃，这可能对场景理解起到关键作用。
SkeyeVSS国标视频融合云平台融合智能网关分析设备，具有海量视频接入、汇聚与管理、处理及分发等视频能力，同时基于视频流的智能图像识别技术，利用AI深度学习算法，对设定的监控区域进行入侵实时监测，当视频画面中的指定区域检测到人员...，可满足用户的多样化场景需求。...3、周界入侵检测（1）围栏入侵检测：在监控画面架设有围栏的地方，勾勒出一段虚拟围栏，具备威胁的目标按指定方向翻越围栏将会触发报警。...（2）区域入侵检测：对设定的区域内检测并报警，可以指定该防区内入侵者的尺寸大小、速度、较短入侵时间和运动方向等参数。...5、多平台级联共享：平台可采用分布式部署，可通过GB28181标准协议实现平台之间的级联，能有效地解决资源共享问题，四、应用场景：该方案可应用于电力安全，化工安全，监狱安全、核电站安全、机场安全、海域安全
在真实环境中，经常存在许多恶劣的照明条件，如夜间、暗光和曝光，因此图像质量的降低影响了检测器的性能。...目前，已经提出了许多方法来解决暗场景中的鲁棒性问题。已经提出了许多微光增强模型来恢复图像细节并减少不良照明条件的影响。然而，微光增强模型结构复杂，不利于检测器在图像增强后的实时性能。...04 实验及可视化 PE-YOLO和微光增强型之间的性能比较。它显示了每个类别中的mAP和AP。粗体数字在每列中得分最高。 可视化了不同弱光增强模型的检测结果，如上图所示。...PE-YOLO主要捕捉低光图像中物体的潜在信息，同时抑制高频成分中的噪声，因此PE-YOLO具有更好的检测性能。 将PE-YOLO的性能与其他暗探测器进行了比较。...此外，可视化了暗探测器和PE-YOLO的检测结果，如上图所示。这清楚地表明PE-YOLO在物体检测中更准确。
其次，稍微修改了下自适应图片缩放策略，Yolov5代码中datasets.py的letterbox函数中进行了修改，对原始图像自适应的添加最少的黑边。...最后的修改，就是辛苦的把Transformer机制加进了YoloV5的基础框架中，训练确实加快了，但是对于用笔记本训练的成果物，还是不够明显。...之后我们会针对相应领域分享实践过程，让大家真正体会摆脱理论的真实场景，培养爱动手编程爱动脑思考的习惯！...Object Detection RestoreDet：低分辨率图像中目标检测 Yolo-Z：改进的YOLOv5用于小目标检测（附原论文下载） 零样本目标检测：鲁棒的区域特征合成器用于目标检测（...：加法神经网络在目标检测中的实验研究 多尺度特征融合：为检测学习更好的语义信息（附论文下载）
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。...2）漂浮物及垃圾检测对河道水面清洁实时监测，当水面出现漂浮物及来及堆积时主动触发告警将告警信息推送给相关人员及时处理。...3）河道周边违规检测对河道周边违规捕鱼、采砂、打井等违规行为实时监测，当出现异常时及时触发告警，推送给相关管理部门及时处理。
在3D场景中常用的一个需求就是鼠标在屏幕上点击特定位置，选中一个物体模型，进行下一步的操作。比如说移动、旋转变形或者改变物体模型渲染外观等等。具体怎么实现呢？...这涉及到把二维坐标转换到三维场景里，进行检测找到选种的模型。 在threejs世界里，处理这样的场景就非常简单了，今天介绍一下这个类“Raycaster”。...*注意*，对于网格，面（faces）必须朝向射线原点，这样才能被检测到；通过背面的射线的交叉点将不被检测到。...我们使用上次场景里（如何实现一个3d场景中的阴影效果（threejs）？）的示例，增加鼠标点击选中物体模型，改变模型渲染颜色，及让模型向上移动一部分位置的功能。 ?...比如在前面场景中增加一个功能，点击立方体的某个面让立方体超点击面的反方向移动。
一、介绍 目的：通过Unity自带的组件完成游戏场景中的碰撞检测功能。
在真实的监控视频中，一个常见的需求就是要自动识别视频流中的异常事件，也就是异常事件检测任务（Anomaly detection)。...这个任务有许多的难点，比如： 1.异常事件发生的频率很低，导致数据的收集和标注比较困难； 2.异常事件的稀少导致训练中的正样本远少于负样本； 3.在监控场景中，不管是通常（normaly）还是异常（anomaly...虚假预警率分析 在监控任务场景中，一个可靠的系统应该具备较高的召回率和较低的误报率，作者比较了0.5阈值下的误报率，也具备不错的效果。...另外文中还着重衡量了虚报率，而在真实场景中对于异常事件的召回率要更重要一些，毕竟漏过几个异常事件比起虚报几个异常事件带来的负面影响更大。...总的来说，异常事件检测作为真实场景中一个非常重要的任务，目前针对性的研究还不是很多。基于这篇文章提出的算法思路和数据集，后面应该也会有更多的工作跟进吧。
入侵探测在安防场景中应用较久，指的是外界物体（人、车或其他物体）不经允许擅自进入规定区域时，通过某种途径或方式进行阻止或提醒监管人员注意。...目前AI人员入侵检测有两种：一种是前端智能检测，基于内置AI算法的前端设备（摄像头等），直接在边缘对采集的监控视频图像进行检测识别；另一种是后端智能，将前端设备采集的视频图像传输到后端视频平台，结合平台内置的人工智能检测识别应用...人员入侵检测基于CNN算法，可实现对人体的精准检测与识别，以及对人员的目标跟踪。...在实际检测时，经历了以下几个过程：1）对视频图像进行分析；2）提取视频图像中的运动目标；3）判断运动目标是否进入指定区域的周界；4）当判断运动目标进入指定区域的周界时，便向监控平台发出报警信息；5）同时传输该区域的视频图像实时在显示屏上进行显示...结合实际应用场景的案例来说，将内置有人员入侵算法的AI摄像机部署在需要监控的区域，当有可疑人员进入监测范围内可对其自动检测与识别。
机器之心专栏 机器之心编辑部 真实场景超分中 GAN 带来的瑕疵困扰你吗？ 使用生成对抗网络（GAN）进行图像超分辨率（SR）已经在恢复逼真细节方面取得了巨大成功。...而当这些方法应用于真实世界场景中时，我们观察到这些方法在推理过程中仍然会产生明显的瑕疵。...然而， GAN-SR 方法经常会生成令人视觉上难以接受的伪影，严重影响用户体验。这个问题在真实世界场景中更加严重，因为低分辨率图像的退化是未知且复杂的。...瑕疵检测结果 如下表所示，针对 LDL 模型中的瑕疵检测结果中，本文方法获得了最好的 IoU 和 Precision，远远超过其他方案。...研究团队希望在未来研究这个问题，因为它可以极大地推进 GAN-SR 方法在实际场景中的应用。
EasyCVR平台可提供多协议的设备接入、采集、AI智能检测与识别、处理、分发等服务，还能支持对视频监控场景中的人、车、物进行抓拍、检测与识别，对异常情况进行智能提醒和通知，可广泛应用于安防监控、智能分析...、通行核验等场景。...四、技术特点1）多协议接入、管理功能丰富将工地现场的不同监控地点、门卫、出入口的硬盘录像机中的摄像头都通过海康Ehome私有协议/国标GB28181协议接入到EasyCVR平台中，实现视频资源的集中管理...在其管理平台页面中，可以实现实时视频观看、云台控制、录像回放、用户管理、权限划归等功能。...人员入侵检测对企业生产车间、厂区、矿区等场景下的危险区域如滑坡、基坑，以及仓库、配电房等重要场地，自动侦测与识别人体，当有可疑人员进入监测范围内，立即发出告警并抓拍，实时预警危险区域内的人员入侵事件。
创建含有毫米波雷达的驾驶场景 首先，输入： drivingScenarioDesigner 进入 Driving Scenario Designer 应用程序。...[在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 结果为： 该驾驶场景表示主车辆自南向北行驶，执行穿过十字路口，包含一个毫米波雷达。...另一辆车在十字路口的左侧车道驶来，在十字路口进行左转弯，且行驶在主车前面。...[在这里插入图片描述] 生成Simulink模型 选择“Export”➡“Export Simulink Model”选项，生成驾驶场景和毫米波雷达的Simulink模型。
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...4）睡岗离岗离岗检测支持设置对象过滤，支持设置离岗时间，支持设置多个检测区域。支持人员移动像素级判断，并可灵活设置移动多少像素为非睡岗，方便用户根据实际场景灵活设置。...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...四、总结通过将人工智能、物联网、移动互联网、云计算、大数据、GIS等技术与矿山安全生产的各个环节深度融合，可实现对采矿生产过程中的数据实时精准采集、高可靠传输、资源集成融合、智能化分析与处理等，满足多维感知
一、前言 uikiller是使用名命规则来控制UI节点、组件和触摸事件，减少UI相关的代码与编辑器设置，实现原理是提前对UI树的遍历。...在CocosCreator中UI编程基于组件模式，我根据自己的项目经验，将组件分为两类：法宝型与结界型。 法宝型组件 法宝型组件：以装饰宿主节点为己任，从不控制其它节点。...组件做为自定组件的基类，并挂载到场景或预制体的根节点上，该组件脚本即可拥有控制UI树的两大能力：节点访问与触摸事件监听。...二、节点访问 将Thor子类组件脚本挂接到Canvas节点上，可实现当前编辑的整个UI树的管理。 ? 在Thor子类脚本中，可直访问整个UI树中以下划线“_”开头命名的节点。...节点触摸事件监听 上面讲的都是子节点的触摸事件监听，要监听当前组件节点this.node的事件也可以的，而且方方更简单。
快速上手指南 uikiller是使用名命规则来控制UI节点、组件和触摸事件，减少UI相关的代码与编辑器设置，实现原理是提前对UI树的遍历。...在CocosCreator中UI编程基于组件模式，我根据自己的项目经验，将组件分为两类：功能型与控制型。 功能型组件 功能型组件：以装饰宿主节点为己任，从不控制其它节点。...组件做为自定组件的基类，并挂载到场景或预制体的根节点上，该组件脚本即可拥有控制UI树的两大能力：节点访问与触摸事件监听。...二、节点访问 在Thor子类脚本中，可直访问整个UI树中以下划线“_”开头命名的节点。 ? import Thor from 'Thor'; const { ccclass } = cc....节点触摸事件监听 上面讲的都是子节点的触摸事件监听，如果要组件监听当前节点(this.node)如何操作呢？
一、行业背景随着车辆的不断增加，车多位少，停车供需的矛盾日益激化，新能源汽车保有量的持续增长，对停车设施提出了新的市场需求。城市停车面临着找车位难的问题。...为了缓解停车难，提高车位的利用率，搭建智慧停车场管理系统，同时配套相应的APP，车主根据自己的位置，查询附近的停车位，获取有效的泊位信息。...三、经验总结EasyCVR集视频监控与AI人脸识别、车牌识别于一体的综合管理平台，兼容性强、开放度高，提供视频接入、采集、AI智能检测、处理、分发等服务。...图片EasyCVR视频融合平台具备的车牌识别功能，基于车牌定位、车牌字符分割和OCR识别算法，快速提取图像中的车牌并输出结果。...通过对停车场内的情况进行AI检测与抓拍，对异常情况进行智能提醒和通知，对空闲车位实时更新，提高车位的利用率。
安全帽是建筑业、制造业等企业生产中非常重要的劳保工具，因未佩戴安全帽而导致的安全事故也引发大量关注。所以，实时检测工作人员的安全帽佩戴状况，成为企业安全生产监管中不容忽视的环节。...基于AI深度学习的目标检测算法也日益成熟且进步，通过AI安全帽检测算法，可以有效地来检测工人是否合规穿戴个人防护装备，提高视频监控在行业多场景下的智能分析与处理能力。...2、AI边缘计算硬件：TSINGSEE青犀视频近期发布的边缘计算硬件AI智能分析网关，内嵌多种AI深度学习算法，包括人体检测、区域入侵检测、口罩佩戴检测、安全帽佩戴检测以及多种扩展算法等，可实现对视频监控场景中的人脸...、人体、安全帽、口罩等进行抓拍、检测与识别，对异常情况进行智能提醒和通知，广泛应用于客流统计、安防监控、周界防范、企业安全生产、公共防疫等场景中。...3、在场景中的实际应用：通过将部署在工地、工厂各个出入通道口、作业区域等位置的摄像机统一接入AI智能分析网关，基于内置的安全帽检测算法，可基于监控视频的图像，对监控范围内的工作人员实时检测是否有佩戴安全帽
基于智能分析网关+EasyCVR视频融合平台的AI视频智能分析能力，可对监控场景中的视频图像进行智能识别与分析，并提供人脸、人体、车辆、烟火、物体、行为等识别、抓拍、比对、告警等服务。...还可支持记录并实时与布控名单进行比对和报警，可用在各种卡口进行布控和核查，如商场、楼宇、社区、车站、街道、机场、港口、娱乐等公共场所及重要出入口等场景中，满足不同场景的人员身份识别需求。...车辆检测/车牌识别支持对视频中的机动车/非机动车进行抓拍、检测和识别，包括车辆类型（特征）、品牌（车标）、颜色、车牌等信息，并能同时识别图像中的多张车牌。...支持统一管控云计算节点、边缘计算节点、算力节点、网络资源（含计算节点内部网络和广域网络）等，根据业务需求对算力资源以及相应的网络资源、存储资源等进行统一调度。...、社区、校园、景区、园区、加油站、化工厂、工地、厂区、电力等场景中。
iOS中，hit-Testing的作用就是找出这个触摸点下面的View是什么，HitTest会检测这个点击的点是不是发生在这个View上，如果是的话，就会去遍历这个View的subviews，直到找到最小的能够处理事件的...来一个简单的图说明一下 假设我们现在点击到了图中的E，hit-testing将进行如下步骤的检测(不包含重写hit-test并且返回非默认View的情况) 1、触摸点在ViewA内，所以检查ViewA...subview，所以ViewE属于ViewA中包含这个点的最小单位，所以ViewE变成了该次触摸事件的hit-Test View； 4.1.2注意点 1、默认的hit-testing顺序是按照UIView...也是比较聪明的，检测过程中有这么一点，就是说如果点击没有发生在某View中，那么该事件就不可能发生在View的Subview中，所以检测过程中发现该事件不在ViewB内，也直接就不会检测在不在ViewF...iOS中很多类型的事件分发，都依赖于响应链；在响应链中，所有对象的基类都是UIResponder，也就是说所有能响应事件的类都是UIResponder的子类，UIApplication/ UIView/
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