人类可以在几毫秒内在我们的视线中挑选出物体。事实上，你现在就环顾四周，你将观察到周围环境并快速检测到存在的物体，并且把目光回到我们这篇文章来。大概需要多长时间？
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分，第2节《项目系统架构设计》，本章内容系统介绍：人脸系统系统的项目架构设计，包括：业务架构、技术架构、应用架构和数据架构四部分内容。
本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1章《目录大纲篇》，本章内容系统介绍，《人脸识别项目完整实战》系列博文的目录结构，共8大部分53个章节。
随着制造业的发展，机器人焊接技术已经成为许多制造企业的重要工具。而机器人焊接技术中的关键环节之一就是焊缝追踪，它能够在焊接过程中实时检测焊缝的位置和形状，然后根据检测结果进行实时补偿，以保证焊接的准确性和稳定性。
校园学生翻墙打架识别检测系统通过yolov7网络模型深度学习分析技术，校园学生翻墙打架识别检测系统可以对：打架行为、倒地行为识别、人员拥挤行为、攀高翻墙违规行为等违规行为进行实时分析检测。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
在煤矿生产中，空气质量是关系到矿工生命安全的重要因素。煤矿内部存在着各种有害气体，如甲烷、一氧化碳等，高浓度的有害气体会导致矿工中毒、窒息等危险情况，因此煤矿空气质量的检测和监测是非常重要的工作。
随着近几年人工智能的快速发展，深度学习方法及性能日益提升，计算机视觉、图像处理、视频结构化和大数据分析等技术也不断完善，使得安防产品逐步走向智能化。在技术成熟度上，处理安防影像的技术已经研发得较为完备，同时行业指导性政策也进一步加快了人工智能技术的落地应用。
如图1所示，交通摄像头对公路上移动的汽车进行实时的定位，随着小汽车的移动，红色框也跟随小汽车移动，实时将小汽车框起来。
AI视频识别技术是计算机视觉中增长最快的领域之一，基于AI算法对视频内容进行检测分析，通过提取视频中的关键信息进行标记或者相关处理，并形成相应事件的处理和告警。
考场作弊行为自动抓拍告警系统通过yolov7+python网络模型算法，考场作弊行为自动抓拍告警算法实时监测考场内所有考生的行为，对考生的行为进行自动抓拍，并分析判断是否存在作弊行为。考场作弊行为自动抓拍告警算法选择的YOLOv7网络YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
智能视频监控系统的原理是利用摄像机采集视频信号，并通过相关的AI模型算法实时分析视频内容，提取出有用信息，如人脸、车牌号码、移动物体等，并进行识别及特征提取，最终形成监控报警、实时监控、历史录像回放等应用。
能源与矿业是我国国民经济的重要物质生产部门和支柱产业之一，同时也是一个安全事故多发的高危行业，施工阶段的现场管理对工程成本、进度、质量及安全等至关重要。国家矿山安监局陆续发布(矿安〔2022)128号)文、(矿安综〔2023〕5号)文推动矿山重大灾害风险防控，山西、贵州等各省积极响应并实施了相应举措。矿业智能化既是未来趋势，更是产业发展需求，建设智慧矿山已经成为矿业安全生产的必经之路，是推动行业提质增效和安全生产的有效保障。
在移动平台上进行实时通用目标检测是一项至关重要但具有挑战性的计算机视觉任务。然而，以往基于cnn的检测器面临着巨大的计算成本，这阻碍了它们在计算受限的情况下进行实时推断。
导语：隧道照明调光节能技术能有效实现隧道照明按需调节，减少电能浪费，降低运营成本。基于巍泰技术TBR-510/511车辆检测雷达的隧道跟随式照明智能调光系统可通过隧道外固定式和隧道内分段式车辆检测雷达对车辆进行实时监测，为照明控制系统提供有效数据，从而实时管理隧道照明，实施分段独立控制，实现节能和降本增效。
城市的火灾可能会造成毁灭性的后果，造成财产损失，并危及公民的生命。传统的火灾探测方法在准确性和速度方面存在局限性，使得实时探测火灾具有挑战性。
🔍 在2023年，YOLO（You Only Look Once）技术在计算机视觉领域成为炙手可热的明星。从实时处理速度到准确率的大幅提升，YOLO在众多领域展现了其非凡的实力。本文将深入探讨YOLO的原理，实现方式，以及它如何在众多竞争技术中脱颖而出。无论你是AI初学者还是领域大佬，都能从这篇文章中获得有价值的洞见。关键词：计算机视觉，实时检测，YOLO算法，深度学习，AI技术，模型优化。
线段是计算机建立视觉认知的基础元素，利用LSD可以快速检测图像中的直线段，从而根据图像的几何特征设计算法，快速确定目标区域。
据不完全统计，仅2017年，国家层面就有《智慧健康养老产业发展行动计划（2017-2020年）》《关于开展智慧健康养老应用试点示范的通知》等通知出台，鼓励智能产品适老化发展，鼓励开发面向老年人的健康管理类智能设备的内容。
非煤地下矿山电子封条智能监控系统利用yolov7网络模型深度学习识别技术，非煤地下矿山电子封条智能监控系统对人员出入实时监测分析、现场人数变化及作业状态改变等情况。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-FastestV2
入侵检测和防御系统（Intrusion Detection and Prevention System，简称IDPS）是一类关键的网络安全工具，旨在识别、阻止和响应恶意的网络活动和攻击。它在不断演化的威胁环境中扮演着重要角色，帮助组织保护其数字资产免受各种威胁。本文将深入探讨IDPS的作用、不同类型以及一些顶尖的IDPS解决方案。
现阶段，电力行业很多企业都在部署摄像头对电力巡检现场状况进行远程监控，但是存在人工查看费时、疲劳、出现问题无法第一时间发现等管理弊端，而且安全事件主要依靠人工经验判断分析、管控，效率十分低下。
实时流计算服务（Cloud Stream Service，简称CS），是运行在公有云上的实时流式大数据分析服务，全托管的方式用户无需感知计算集群，只需聚焦于Stream SQL业务，即时执行作业，完全兼容Apache Flink（1.5.3版本）API和Apache Spark（2.2.1版本）API。
工地扬尘智能监测系统算法模型通过yolov7网络算法模型技术，工地扬尘智能监测系统算法模型利用AI视频智能分析技术，并将数据传输到数据中心进行分析。工地扬尘智能监测系统算法模型之所以选择YOLOv7，是因为YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
办公室人员离岗识别检测系统根据yolov7网络模型深度学习技术，办公室人员离岗识别检测系统能够7*24小时全天候自动识别人员是否在岗位。YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器，并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%，精度高出 0.7%。
打架斗殴行为识别算法通过yolov7网络模型深度学习算法，打架斗殴行为识别算法对提取到的信息进行分析和比对，判断是否存在打架斗殴行为。打架斗殴行为识别算法一旦打架斗殴行为识别算法识别到打架斗殴行为，系统会立即生成预警信息，并通知相关管理人员采取应对措施。打架斗殴行为识别算法选择YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。相对于其他类型的工具，打架斗殴行为识别算法中用到的YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%，精度高出 0.7%。
随着国民经济的蓬勃发展，工业用电和居民用电需求迅速增加，电厂、变电站、输电线路高负荷运转，一旦某个节点发生故障，对生产、生活造成巨大的影响。目前电力行业生产现场人员、设备较多，而生产监督员有限，在电力作业过程中无法实现全方位、全过程的安全巡检和管控，因作业人员的违规行为无法得到预警和控制而引发的事故也频频发生，带来极大危害和造成损失。
近年来，深度学习在计算机视觉任务中获得了巨大成功，但与此同时，神经网络的安全问题逐渐引起重视，对抗样本热度持续不下，神经网络后门攻击也悄然兴起。本文选取了 IJCAI2019 的 3 篇论文，从目标检测对抗攻击、实时对抗攻击、神经网络后门攻击三个方面，为大家梳理最新进展。
以云计算、大数据、人工智能为代表的新兴技术，不断驱动着视频监控与视频应用等各领域业务层面的创新，同时AI计算机视觉技术的深度应用，也将成为各行各业有效的AI+视频监控解决方案。
论文原文：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2004/2004.13410.pdf
【GiantPandaCV导语】 自动驾驶技术对延迟要求极高。过去的工作提出了信息流（后文均称Streaming）感知联合评价指标，用于评估算法速度和准确性。本论文提出检测模型对于未来的预测是处理速度和精度均衡的关键。作者建立了一个简单有效的Streaming感知框架。它配备了 一种新的**双流感知模块(Dual Flow Perception，DFP)，其中包括捕捉动态Streaming和静态Streaming移动趋势的基本检测特征。此外，作者引 入了一个趋势感知损失(Trend-Aware Loss，TAL)**，并结合趋势因子，为不同移动速度的物体生成自适应权重。本文提出的方法在Argogrse-HD数据集上实展现了竞争性能，与原Baseline相比提高了4.9% mAP。
近日，震惊全网的“鼠头鸭脖”事件得以落幕，在大家的见证下，官方也做出了处理，仅在2023年就有两起高校“鼠头”事件曝出，以至于让大家对高校食堂产生了心理阴影。虽然事后有关部门进行了严肃处理，但食品安全的监管依然是大家十分关注的。除了人工监管以外，AI智能监控的参与也至关重要。
垃圾桶溢出识别监测系统通过yolov7网络模型深度学习技术，垃圾桶溢出识别监测算法对社区街道垃圾桶里面垃圾溢出满载现象进行自动识别告警提醒及时清理。相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%，精度高出 0.7%。
我们采用ARM Cortex-M3软核及FPGA构成了轻量级的实时人脸检测SOC，通过ov5640摄像头采集实时图像，经过检测系统的检测后，将已经框出人脸的实时图像通过HDMI输出到显示器，同时可以通过UART查看检测时间等信息，还能通过板载LED灯查看检测到的人脸数量。
与近年来大规模视觉transformers（ViTs）的巨大进步相比，基于卷积神经网络（CNNs）的大规模模型仍处于早期状态。
随着互联网的快速发展和大数据技术的不断成熟，用户推荐系统在各个应用领域变得越来越重要。本文将介绍如何利用大数据技术构建一个实时用户推荐系统。我们将通过结合Apache Kafka、Apache Spark和机器学习算法，实现一个高效、可扩展且准确的推荐系统。同时，本文还将提供具体的代码实例和技术深度解析，帮助读者更好地理解和实践。
在现在的焊接生产过程中，不同的产品通常需要特定的焊接设备及工装夹具，需要设计不同类型的生产线及生产流程，即便是同类的产品，由于型号不同，通常也需要更换工装夹具。同时由于工件在组对过程中存在组对误差，加工过程存在加工误差，所以会导致实际焊接的工件与设计图样存在差异，工件一致性较差，对于机器人焊接来说简单的示教通常存在较大的误差。在焊接过程中的热形变也会引起误差，造成焊接缺陷。以上问题在一般工业生产中普遍存在，这就需要焊接自动化生产线具有精确定位工件和纠正偏差的能力，同时在焊接过程中能够对焊缝实时检测，调整焊接的路径，纠正焊接的偏差，保证焊接的质量，这样也可以大幅降低操作人员的工作量，提高焊接效率，降低制造成本，实现智能的柔性制造。
但在介绍 Elasticsearch 应用场景的时候，之前我也写过几篇，总感觉字多图少，对于初学者或者数据库、技术栈选型的企业用户并不直观、友好。
水泥行业作为国民经济的基础原材料，也是高耗能、高排放的产业。作为传统产业的水泥工业必须加快转变发展方式，实现产业转型升级，是水泥行业可持续发展。利用高新技术改造传统水泥行业，推动行业技术创新，是我国水泥行业转型升级的必须选择，水泥行业发展已经进入了一个新阶段。
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。井下矿大部分都是通过皮带传送，因此，利用AI人工智能技术解决生产中的安全隐患，尤其是对皮带及周边的安全隐患进行智能检测与提前预警，已经势在必行。
使用 OpenCV 和 Python 上对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 本文分两个部分。 在第一部分中，我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程：http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-
煤矿企业在政府的重视与支持下发展规模不断扩大，生产数量以及质量有了很大的进步，由于煤矿生产过程比较复杂、环境比较特殊，所以人们对煤矿的安全生产越来越重视并不断提高安全生产管理要求。
选自PyimageSearch 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程：http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-de
微信域名检测接口API是腾讯官方对外公布的域名查询接口，请求接口可实时查询域名在微信种的状态信息。如果状态异常则返回结果提示“域名被封”，如果未有异常则返回结果提示“域名正常”。
主机安全（Cloud Workload Protection，CWP）基于腾讯安全积累的海量威胁数据，利用机器学习为用户提供资产管理、木马文件查杀、黑客入侵检测、漏洞风险预警及安全基线等安全防护服务，解决当前服务器面临的主要网络安全风险，帮助企业构建服务器安全防护体系。现支持用户腾讯云外服务器统一进行安全防护，轻松共享腾讯云端安全情报，让私有数据中心拥有云上同等级别的安全体验。
水泥是国民经济的基础原材料，也是高耗能、高排放的产业。进入二十一世纪，中国水泥工业取得了巨大的进步，我国水泥产量已连续多年位居世界第一位，我国出现了很多大型水泥生产企业集团，但我国还不是水泥强国，其发展中还存在一系列问题。
打开 PyCharm，在右上角点击 “Edit Configuration”，填入 “Parameters” 值。
今天给大侠带来基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第一篇，上篇，话不多说，上货。
在餐饮行业，食品安全和卫生问题一直是消费者和监管部门关注的重点。为了解决这些问题，LiteCVR智能视频监控与分析平台推出了明厨亮灶方案。
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