随着技术进入成熟期，在最容易实现落地的B端市场，图像识别正逐渐扩大自己的市场。 近日，美国权威杂志《MIT科技评论》（MIT Technology Review）公布了2017年度全球十大突破技术，其中属于AI范畴有三项技术，分别是强化学习、自动驾驶货车和刷脸支付。 其中，值得我们注意的是，虽然同属于2017年的突破性技术，但在距离进入成熟期的时间上，相对于强化学习和自动驾驶货车的还需要1-2年和5-10年时间，刷脸支付技术现在就已经进入了这一阶段。 根据平安证券发布的《通信行业人工智能图像识别专题报告》显
1）无人值守、智能化。随着人工智能技术的发展，安防监控设备不仅可以对场所进行实时监控，还可以通过图像识别、语音识别等技术实现智能化管理。
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
今年，市场研究&咨询公司GrandViewResearch发布了一份深度学习市场分析报告。报告表明，2016年全球深度学习市场估值为2.72亿美元，其在自动驾驶和医疗行业的应用越来越多，有望为行业增长
【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。
工人是否佩戴安全帽图像识别系统能从繁杂的场景下对对未戴安全帽多个目标同时开展识别分析，识别、记录和预警提醒。工人是否佩戴安全帽图像识别系统若发现违规操作，直接向有关人员推送报警消息记录，协助有关管理者进行安全生产工作，大大提升了安全监督的时效性，减少了人力成本。
面对当下的行业，阅面背靠嵌入式视觉算法，以图像识别消费级产品切入，立志做一个行业突破者。 当下，人机交互成为了人工智能技术发展的一大重点领域。在过去的2016年里，除了语音交互技术，视觉交互的发展速度
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。
全球最大存储器厂商（三星）和全球最大Fintech独角兽（蚂蚁金服）的加持对这家成立不到两年的初创公司意味深长。 昨天，深鉴科技召开了成立以来的第一次新品发布会，正式宣布已完成约4000万美金的A+轮融资。本轮融资由蚂蚁金服与三星风投领投，招商局创投与华创资本跟投。深鉴科技创始人、CEO 姚颂表示，本次融资将继续用于安防、数据中心领域及后续芯片产品的开发。深鉴与三星将展开包括存储在内的多方面合作。而蚂蚁金服的战略资源注入，将帮助深鉴进一步开拓包括金融在内的更多应用场景，而关于金融领域的进一步布局，深鉴没有
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。
利用计算机图像识别、地址库、合卷积神经网提升手写运单机器有效识别率和准确率，大幅度地减少人工输单的工作量和差错可能。
据腾讯研究院统计，截至2017年6月，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。本文中选取了国外和国内部分有代表性的AI产业链条上相关公司就行分析（排名不分先后），希望对有志于从事人工智能相关工作或者想了解AI行业目前发展现状的朋友能有所帮助。小编会从AI芯片、应用层算法、应用领域等方面对相关公司进行盘点，由于部分公司可能会涉及产业链条上不同的领域，文中侧重选取了某些点进行分析阐述。备注：文中涉及到的企业估值均源于公开资料，本文对数字真实性不做任何担保；对于企业的明星指数是小编根据公开资料以及行业内部朋友反馈做的综合评估，不作为投资参考。
还记得当年火爆朋友圈的军装照小应用吗？它背后的人脸融合技术，以及未来人脸融合的新趋势，你一定不能错过！ 如何能够搭建一套有效稳定的图像识别系统呢? 如何通过使用腾讯云API搭建自己的图像识别应用？ 腾
“SkeyeIVMS+ SkeyeVSS”视频安防综合管理系统打造“工业联网数字化”智慧工厂
孙庆凯表示，2018年，是正儿八经能够把技术真刀真枪拿出来比试好坏的一年。 2017年2月27日，国家发改委高技术司公示2017年“互联网+”人工智能基础资源公共服务平台承担项目名单，作为唯一的初创公司，云从与百度、腾讯、科大讯飞同为入选项目。而在今年1月初，云从科技再次入选国家发改委2018“人工智能”重大工程。 创始人出身中科院、接受中科院的投资、入选国家重大工程支持项目之一……在业内，云从已经是名副其实的“AI产业化国家队”。 看好行业前景和云从团队实力 他选择加入云从 “我加入云从不到一年时间，这
[ 亿欧导读 ] 巨头纷纷布局，市场也吸引了越来越多的人才创业参与其中。计算机视觉正在成为人工智能最火热的细分领域之一。本报告将针对计算机视觉技术发展的关键节点、市场现状及应用场景进行分析和研究。 图
从事流媒体行业多年，我发现一个现象，就是有的朋友对视频监控这个行业存在一些误解，比如发展缓慢、远程看监控视频有难度等，这些朋友大多是因为自家需要安装摄像头才去了解的视频监控的知识，只是了解的不是很正确或者说还不够。
随着城市化的快速推进及人口流动的快速增加，传统社区治理在人员出入管控、安防巡逻、车辆停放管理等典型场景下都面临着人力不足、效率低下、响应不及时等诸多难题。而人工智能技术代替人力，实现人、车、事的精准治理，大幅降低人力、物质、时间等成本，以最低成本发挥最强大的管理效能，有效推动城市治理向更“数字化、自动化、智慧化”的方向演进。
如今，AI的发展显然已经进入了一个临界点，即AI跨过了概念阶段，下一个便是怎样能够更好地在各行各业实现落地式应用。即使之前的AlphaGo人机大战，显现出了AI的强大，但是人们更关心的是AI怎样协助人类在各行各业中更加落地的应用。 值得高兴的是，AI如今在各行各业中的落地应用，已经开始有了阶段性的成果。 目前，随着各大巨头们对AI的不断研究及深度学习的不断发展，AI技术在经历了三次浪潮之后，终于迎来了春天。AI目前在金融、医疗、安防、教育以及法律等不同领域都已经得到了大量的应用，并且都有着较好的发展。
摘要： 2014年后，人工智能逐渐成为中国私募市场的“宠儿”，投资风口也逐渐形成。亿欧智库最新推出的《2018中国人工智能投资市场研究报告》中，挖掘了14个行业中最受追捧的细分领域。
当前安防监控市场处于快速发展的阶段，市场不仅有传统的视频监控、门禁系统等单一功能的设备，还涌现出了一系列集成多种安防功能的综合系统。随着人工智能技术的发展，安防监控设备不仅可以对场所进行实时监控，还可以通过图像识别、语音识别等技术实现智能化管理。伴随着互联网技术的进步，2024年安防监控行业将面临哪些机遇和挑战呢？
在人工智能领域大规模并行计算是一个刚性的需求，CPU由于本身设计更偏重于多任务处理、逻辑控制所以不太适合在矩阵计算这种需要高并行的场景中应用，这也给了像Nvidia、Xilinx等芯片公司在深度学习时代的爆发的机会。
深度学习最早兴起于图像识别，但在短短几年时间内，深度学习推广到了机器学习的各个领域，如：图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人等等。 📷 计算机视觉是深度学习技术最早实现突破行成就的领域。在2012年，AlexNet赢得了图像分类比赛ILSVRC的冠军，至此深度学习开始收到广泛关注。这只是一个开始，在2013年的比赛中，前20名的算法都使用的是深度学习。在2013年后，ILSVRC大赛就只有深度学习算法参赛了。 深度学习算法在图像分类上的错误率小于4%，已经完全超越了人类标注的错误率。 📷 图像分类 物体
日前，瑞芯微Rockchip正式发布基于RK3399平台的Android 8.1 Neural Networks API (NNAPI)优化SDK，提供模型更通用、性能更强大的AI运算支持。
因学校频频出治安事件，所以必须要加强学校的安防工作，目前来看，大部分校园都建设了视频监控来预防保障校园安全。但是传统的视频监控系统，主要通过设备来录像以及人员时时监控来进行。这种监管方式效率十分低下，因为监控点较多时，监控人员无法顾及所有的监控点，同时无法保障获取24小时内监控点的所有信息，只能事后进行回放，以此来确认事发点的具体情况，因此无法提前干预和处理突发事件。
金九银十黄金出游季，各地动物园当仁不让成为最火爆的游玩场所之一。当游客们沉迷于与动物们互动之际，动物园动物逃逸、动物打架斗殴、伤人等事件时有发生，给野生动物保护和社会公共安全带来隐患，造成了不良的社会影响。动物园管理者应加大动物园内游客、动物管理，杜绝动物伤人、游客不文明行为的发生。而视开科技推出的SkeyeVSS智慧安防视频监控在为构建智慧城市出力的同时，也为动物园的管控提供了新的思路。
10月中旬，乌镇智库联合网易科技、网易智能发布了《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2016）》系列报告。报告介绍了人工智能的一系列热点问题，包括企业分布规模、投融资情况、研究成果、细分领域等，对人工智
2009年，李飞飞发布了ImageNet数据集，这是迄今为止全球最大的图像识别数据库，也是世界上最受欢迎的图像数据库之一。于计算机视觉而言，ImageNet数据集的发布可以说是它的重要推动者，彼时，计算机视觉产业的发展还没有如今这般“繁荣昌盛”。
机器之心原创 作者：虞喵喵 上周（5 月 15 日），知名人工智能创业公司依图科技对外宣布，已于近日完成 C 轮融资。此轮融资高达 3.8 亿人民币，投资方包括高瓴资本、云锋基金、红杉资本、高榕资本及真格基金，募集到的资金将用于医疗核心技术研发、临床应用等方向。 专注安防、金融的依图为什么会选择踏足医疗？医疗影像鉴定场景有什么特点与难点？除了医疗影像鉴定，依图还在哪些细分方向有所布局？ 针对这些问题，机器之心第一时间专访依图医疗总裁倪浩，得到不少有趣的答案。 「智能数字肺」，四万张图片与两秒钟 图像识别是人
随着人工智能技术的不断创新和应用，我们可以看到人工智能在各个领域的应用越来越广泛。其中，有一些趋势特别值得我们关注。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项革命性的技术，正在改变我们的生活和业务方式。在当今数字化时代，腾讯云作为领先的云计算服务提供商，为开发者提供了广泛的人工智能服务和工具，为他们开拓创新的道路铺平了道路。
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。
近日，媒体接连报道电动车起火爆炸造成严重人员伤亡的新闻，针对该问题，社区物业明令禁止电瓶车入户，但是依然有人忽视这个问题严重性。目前，AI应用已经可以有效地预防此类问题，在进入电梯的时候就可以采取报警和有效措施。AI在安防领域的应用非常广泛，在各类公共场合迅速识别人员摔倒、打架、争吵，以及车辆行驶异常等行为，可以及时通知安保人员进行干预。
AI 科技评论按：近期，图普科技在国际权威海量人脸识别数据库 MegaFace 中，以 99.087% 的最新成绩在百万级别人脸识别测试中拔得头筹，参加这项测试的还有来自 Google、微软中国、百度、腾讯等公司的 AI 团队。
大数据文摘记者谭婧、魏子敏 安防已经成为人工智能落地场景中的重要赛道，其涉及的智能视频分析、人脸识别等关键技术也在研究领域受到了极大的关注。那么安防领域中涉及的人脸识别有何痛点？人工智能+安防的未来又有哪些新的趋势？ 10月29日，2017年第十六届中国国际公共安全博览会（CPSE安博会）在中国深圳会展中心开幕。在政府管理论坛上，清华大学媒体大数据认知计算研究中心主任王生进教授发表了题为《人像态势识别及其在智能视频监控中的应用》的演讲，他指出，目前我国视频监控建设卓有成效，摄像头的数量惊人，达到了2000多
图像处理领域中，最基本的技术是图像识别技术，现在应用最广泛也最成熟的就是人脸识别技术。无论在中国还是在美国，都有很多相关创业公司，其中不乏这种垂直领域的独角兽。
根据《“十四五”能源领域科技创新规划》指出，要推动核心技术创新突破，推动煤炭、油田、电厂、电网等传统行业与数字化、智能化技术深度融合。我国油田产业已经摆脱了早期粗放式增长的阶段，需要更加精细化、智慧化、科学化的运营管理手段。当前油田的生产和管理工作仍面临着以下痛点：
目前国内AI视觉，几乎都把焦点集中在对图像的后端处理上。虽然算法足够优秀，但产品落地却困难重重，原因是忽略了前端成像的重要作用。 “计算机视觉的前端成像技术，背后是至少100亿数量级的庞大需求！” 在日前刚结束的2018 AWE现场，身为眼擎科技CEO的朱继志，满怀激动的下了这么一个结论。 朱继志说话的语气非常笃定，因为他们的eyemore X42芯片上市不到两个月，就已一路高歌，初露峥嵘。而业内对eyemore X42的看法是：这款全球第一款完全自主研发并正式对外发布的AI视觉成像芯片将“引领AI机器进入
峰会现场，香港科技大学教授，CVPR 2022、ICCV 2011大会主席，Altizure创始人权龙教授发表了题为《三维视觉重新定义人工智能安防》的演讲。
被Google以30亿美金收入囊中的Nest正式拿下了Dropcam，价格为5.55亿美金。对于收购目的，Nest联合创始人罗杰斯表示“Nest和Dropcam都希望能为客户提供整体化的使用体验，同时也都致力于帮助人们出门在外时仍然能与自己的家保持联系。”，Dropcam是目前最受欢迎的平民家居摄像头，并且开创了基于摄像头的云存储服务的“硬件即服务“模式。 一个是温控器＋燃气报警器，另一个则是家庭监控摄像头。两个看上去本来不相关的公司之间的共同点在于，它们是都“智能家居”产品。智能家居单品之间的联合协作是必
根据今日俄罗斯国家媒体 Sputnik 报道，华为目前已经完成对一家名为 Vocord 的莫斯科安防技术企业的收购。
2020年世界人工智能大会，即将开启。本次大会主题“智联世界、共同家园”，诠释了AI深度赋能百业的重要性，也表明了全行业AI化的发展大势，以至于人们对AI的认同和期待进一步加强。
秸秆焚烧视频监控系统借助现场已经安装的视频监控摄像头，运用边缘+Ai视觉、深度学习、视频ai分析技术，对监控地区的秸秆燃烧行为进行7*24小时不间断识别监控。秸秆焚烧视频监控系统自动识别现场出现烟火时，自动生成预警信息发送到监控后台中心提醒相关人员及时确认，并能够及时自动语音提醒和劝说。
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。
深度学习是一种人工神经网络的应用，其应用范围包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等等。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种应用广泛的图像识别模型，其用于解决计算机视觉领域中的图像分类、目标检测、图像分割等问题。本文将详细介绍卷积神经网络的原理、结构和应用。
虽然我从来没见过你，但是我有可能「认识」你 —— 这是人们希望人工智能在「一眼初见」下达到的状态。
视频分级介绍 视频分析是计算机视觉领域中的一项重要研究内容。它借助计算机和视频采集设备，在无人监督的情况下，自动完成人类视觉的部分功能。对人类视觉皮层机理的研究无疑对视频分析有着重要的借鉴和指导意义。在这方面，根据人类大脑研究发展出来的深度学习具备了独特的优势。 ---- 视觉处理的层级结构 神经科学领域的研究表明，具有认知能力的大脑皮层不是直接对传感器信号进行处理，而是通过复杂的分布式层级结构对信息进行传播，完成了对信号的表达之后再进行处理。层级模型是视觉研究中最经典的基于神经科学研究建立的视觉计算模型
随着人类进程的发展。城市化范围的扩大，森林覆盖率越来越低，为保障地球环境，保护人类生存的净土，森林的保护与监管迫在眉睫。TSINGSEE青犀智慧林业智能视频监控系统方案的设计，旨在利用现代科技手段提高林业管理的效率和监测能力。以下是一个智慧林业智能监控系统的方案设计与介绍。
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