在这个信息爆炸的数字化时代，扫描工具已经成为我们日常工作和学习中不可或缺的助手。最近，扫描全能王推出了革命性的“智能高清滤镜2.0”，本次更新后，智能高清滤镜能够智能识别并优化扫描过程中的各种问题。无论是光线不均、背景杂乱，还是文档本身的折痕和污渍，它都能一一化解，呈现清晰、准确的扫描结果。
李鲁 曾经负责京东智能冰箱硬件产品定义、设计开发、供应链管理、厂商合作等方面工作 曾祥云 京东智能冰箱业务组资深产品研发工程师，图像识别技术专家 目前主要负责智能冰箱图像识别相关产品业务，以及智能家
随着人工智能技术的发展，智能图像处理成为了一种风靡全球的热门技术。智能图像处理可以帮助我们从大量的图像数据中提取最有价值的信息，为医疗、军事、安防等领域带来了重大的贡献。然而，图像处理的难点也随之而来，下面我们来简单介绍一下图像处理的难点以及解决方式的比对。
文档是重要的信息存储载体之一，人们每天接触和使用文档的频率也越来越高。相对应地，用户对文档处理和图像内容的安全要求逐渐提升，智能文档技术面临的挑战也更大。
现阶段，手机扫描正越来越多地进入到人们的生活中。随着扫描应用场景的不断拓宽，诸多细节的问题逐渐显露，比如使用者在拍照扫描文档时，手指不小心“入镜”了，只能重拍；拍电脑屏幕时，画面上有一些彩色条纹，既不美观也影响内容识别；拍完照片后发现文档很杂乱，扫描时需要手动叠加好几种图片处理方案，才能获得理想的效果……这些“糟心事”，如今被一个滤镜轻松解决了。
智能视频监控是一种基于人工智能技术的监控系统，它能够通过对图像和视频数据进行分析，自动识别目标物体、判断其行为以及进行异常检测等功能，从而实现对场景的智能化监管。以下是常见的一些用于智能视频监控的算法：
文字是信息的重要载体之一。通过书写、印刷、电子设备等方式，文字可以被记录下来并传递给他人。文字也是语言的重要组成部分，人们可以通过文字来表达自己的思想、感情和意图。在信息化时代，文字仍然是最基本、最重要的信息传递方式之一，也有着其不可替代的优势，如：简短明了、方便快捷、易于编辑、可归纳整理等。
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。
摘要：保险作为当今风险保障的重要手段，已然成为众多企业、个人的选择。作为风险保障的主体，保险公司在承保、理赔等各类业务处理中，都离不开影像资料。影像资料已然成为保险公司大数据浪潮中不容忽视的重要数据要素。如何做好影像资料的自动识别、真假判定等成为保险公司降本增效、风险防范的重要课题。本文就保险行业的影像资料技术和应用给出探讨。
导读：本文主要介绍了机器视觉的主要应用场景，目前绝大部分数字信息都是以图片或视频的形式存在的，若要对这些信息进行有效分析利用，则要依赖于机器视觉技术的发展，虽然目前已有的技术已经能够解决很多问题，但离解决所有问题还很遥远，因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的。
然而，相较更加普遍的人脸识别技术来说，商品识别在实际的产业应用中也面临着其独有的巨大挑战：
2015年百度世界展出了语音和图像为代表的多媒体搜索技术，这并非其首次亮相百度世界大会，多媒体搜索已成为百度的重头戏，与连接人与服务战略、人工智能战略一起构成百度的“三驾马车”。 多媒体搜索越来越重要 各大搜索引擎在搜索框之外，迎来两个新图标：话筒和相机，分别对应到语音和图像搜索。通过向搜索引擎说一段话发号施令，或者直接拍摄生活中的实景，表明搜索意图更加简单和自然。让机器“听”和“看”，是人类一直孜孜不倦的追求，这也是人类获取信息最重要的两种方式。 鉴于未来的搜索引擎不再是回答问题的“百科全书”，而是帮助
随着大数据人工智能技术的蓬勃发展，今天的图像分析技术早已不再是单纯的图片审核，而是基于深度学习等人工智能技术，和海量训练数据，提供综合性的图像智能服务，应用场景包含相册、信息流、社交、广告等，每天分析、处理海量图片，可以大幅提升各类产品的体验、效率。
计算机视觉使计算机能够理解图像和视频的内容。 计算机视觉的目标是使人类视觉系统可以完成的任务自动化。计算机视觉任务包括图像采集，图像处理和图像分析。图像数据可以采用不同的形式，例如视频序列，从多个角度不同的摄像机查看的图像或来自医疗扫描仪的多维数据。
计算机视觉技术是一种模拟人类视觉功能的技术，通过数字图像处理、模式识别、机器学习等方法，自动分析和理解图像和视频中的信息，从而实现图像和视频的自动理解、识别、分类、检测和跟踪等任务。
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。
AI 科技评论按：随着人工智能的发展步入加速期，以计算机视觉为代表的人工智能技术也逐渐落地到行业场景中，开始在安防、教育、金融、物流等行业大显身手，并从中衍生出一批新的应用场景，如新零售、无人驾驶等等，在科技巨头以及人工智能初创企业中都激起了千波浪。
近年来，移动互联、大数据等新技术飞速发展，倒逼传统行业向智能化、移动化的方向转型。随着运营集约化、数字化的逐渐铺开，尤其是以OCR识别、数据挖掘等为代表的人工智能技术逐渐深入业务场景，为用户带来持续的经济效益和品牌效应。图书情报领域作为提升公共服务的一个窗口，面临着新技术带来的冲击，必须加强管理创新，积极打造智能化的图书情报服务平台，满足读者的个性化需求。无论是高校图书馆还是公共图书馆，都需加强人工智能基础能力的建设，并与图书馆内部的信息化系统打通，优化图书馆传统的服务模式，提升读者的借阅体验。
导语 数据万象内容识别基于深度学习等人工智能技术，与对象存储 COS 深度融合，底层直接调用COS的数据，实现数据存储、流动、处理、识别一体化，提供综合性的云原生 AI 智能识别服务，包含图像理解（解析视频、图像中的场景、物品、动物等）、图像处理（一键抠图、图像修复）、图像质量评估（分析图像视觉质量）、图像搜索（在指定图库中搜索出相同或相似的图片）、人脸识别、文字识别、车辆识别、语音识别、视频分析等多维度能力。用户可使用数据万象提供的自动化工作流或批量任务处理串联业务流程，大幅减少人力成本，缩短产出时间的同
6月30日，中国电子工业标准化技术协会正式发布《人工智能 深度合成图像系统技术规范》《人工智能 智能字符识别技术规范》《人工智能 视频图像审核系统技术规范》等3项团体标准（中电标﹝2022﹞017号）。 计算机视觉作为人工智能的关键技术之一，是目前人工智能应用于产业经济的重要驱动力。然而，业界缺乏对计算机视觉系统在可靠性、安全性、规范性等的系统性测评方法和标准建立，一定程度上影响着计算机视觉系统的广泛应用和技术发展。 在腾讯优图实验室、腾讯标准团队支持下，腾讯云AI牵头了本次《人工智能 深度合成图像系统
3月18日，由中国图象图形学学会（CSIG）主办，合合信息、CSIG文档图像分析与识别专业委员会联合承办的“CSIG企业行”系列活动成功举办。此次活动以“图文智能处理与多场景应用技术展望”为主题，特邀来自上海交大、厦门大学、复旦大学、中科大的知名学府的学者与合合信息技术团队一道，面向行内研究者分享图像文档处理中的结构建模、底层视觉技术、跨媒体数据协同应用、生成式人工智能及对话式大型语言模型等研究及实践成果。
随着人工智能的高速发展，基于计算机视觉技术研究及应用也逐渐进入成熟阶段。其中，人脸识别是运用较多的一种技术，已经渗透到人类日常生活的方方面面。
随着国家大力建设雪亮工程、平安城市、布局“新基建”战略，以视频监控网络为基础的智能安防平台，为视频图像分析技术、计算机视觉、自然语言处理等人工智能技术提供了最佳的落地应用场景，与此同时，新兴技术的应用也为安防行业带来了新的机遇和活力。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应先见森林，再见树木。当前，人工智能科技迅猛发展，万木争荣，更应系统梳理脉络。为此，我们特别精选国内外优秀的综述论文，开辟“综述”专栏，敬请关注。
近日，中国电子工业标准化技术协会正式发布《人工智能 深度合成图像系统技术规范》、《人工智能 智能字符识别技术规范》、《人工智能 视频图像审核系统技术规范》等3项团体标准（中电标﹝2022﹞017号）。 计算机视觉作为人工智能的关键技术之一，是目前人工智能应用于产业经济的重要驱动力。然而，业界缺乏对计算机视觉系统在可靠性、安全性、规范性等的系统性测评方法和标准建立，一定程度上影响着计算机视觉系统的广泛应用和技术发展。 特此，腾讯优图实验室联合腾讯标准、腾讯云AI等团队，牵头了本次《人工智能 深度合成图
移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，根据BI五月份的文章，Instagram每天图片上传量约为6000万张；今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张；国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字，成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点：
人工智能视频分析技术是利用计算机视觉、模式识别和深度学习算法等技术，对视频数据进行自动化处理和分析的过程。其基本工作原理包括以下几个步骤：
图像处理算法在屏幕监控软件中有很多应用场景，并带来了稳定性和优势。以下是图像处理算法在屏幕监控软件中的稳定性、优势和应用场景的体现。
在农业场景，主要包括有作物管理、害虫和杂草处理、疾病管理、土壤管理、产量预测和管理等。作物管理，主要提供作物选择，施肥建议，使得作物免受恶劣天气影响等；害虫和杂草处理，即识别害虫和杂草，提供处理害虫和杂草的相关建议，推测害虫行进路线和繁殖规模和速度，推测杂草的生长状态和发展等；疾病管理，即预测、识别分类作物病害；土壤和作物管理，包括评估作物表面土壤湿度，预测天气，结合天气预测结果进行灌溉等；产量预测和管理，根据气候，季节等因素提供最佳播种时间建议，并预测最佳收成时间和最终产量等。其主要运用的AI技术最开始是基于规则的专家系统，发展到后来的模糊推理系统和人工神经网络的结合。主要涉及模式识别，图像识别等。
发展 知识点 腾讯AI 人脸技术 车辆技术 图像识别技术 文字识别技术 腾讯TI平台 发展趋势 人才岗位 发展 1950年，他那篇著名论文《计算机器与智能》的正式发表，里面有史以来 第一次触及到了“人工智能”，提出了 “图灵测试”，这当中涉及了自动解释，和 自然语言的生成，作为判断智能的条件。 1956年美国达特茅斯会议:“人工智能”概念诞生 人工智能(Artificial Intelligence，AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能 的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。 人工智能的
近期，先是在MegaFace百万级人脸识别竞赛中夺冠，接着又亮相了世界首个AI合成主播，在国内外引发大量关注。搜狗有AI，AI能力挺厉害，这些成果都是明证。
AI技术的快速发展激发了人们对于美好未来的畅享，也带来了潜在的危机，数据泄露、电信诈骗等系列风险与隐患开始浮出水面。利用科技手段构建可信的技术发展环境，保护使用者的信息及财产安全，正在成为行业共识。
根据国家标准化管理委员会指导编撰的《2018人工智能标准化白皮书》定义，计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。
2017年5月15日，香港中文大学终身教授贾佳亚博士加盟腾讯优图实验室。作为杰出科学家，贾佳亚教授将负责计算机视觉、图像处理、模式识别、机器学习等人工智能领域的研究，及人工智能与各应用场景结合的深度探索。 腾讯公司副总裁梁柱表示：“贾佳亚教授是人工智能领域的研究专家，我们很高兴能邀请到贾佳亚教授加盟腾讯优图实验室。优图实验室的图像识别、人脸识别技术一直处于国际领先的地位，在人工智能各类世界级的比赛中屡创佳绩。近年来，腾讯依托以社交为核心的丰富应用场景、海量的大数据和强大的云计算能力，在人工智能领域获得了
笔者最近一直在研究 前端可视化 和 搭建化 的技术, 最近也遇到一个非常有意思的课题, 就是基于设计稿自动提取图片信息, 来智能化出码. 当然本文并不会介绍很多晦涩难懂的技术概念, 我会从几个实际应用场景出发, 介绍如何通过canvas图像识取技术来实现一些有意思的功能. 最后会总结一些对智能化的思考以及对低代码方向的规划, 希望能对各位有所启发.
说起人工智能，孕育了卷积神经网络和深度学习算法的 ImageNet 挑战赛恐怕是世界上最著名的 AI 数据集。8 年来，在 ImageNet 数据集的训练下，人工智能对于图像识别的准确度整整提高了 10 倍，甚至超越了人类视觉本身。
机器视觉技术实现的第一步是图像采集，也称为图像获取。利用各种图像设备（例如相机、扫描仪等）来采集目标物体的图像数据，以供后续的图像处理和分析。随着数字化技术的发展，图像采集设备越来越普及，从传统的摄影机、拍照机发展到了现在的手机相机、无人机、监控摄像头等。无论是哪种采集设备，其最重要的特征就是要能够捕捉高质量的图像数据。
在智慧城市、平安城市大的发展潮流下，人们对于自己居住的环境要求也逐渐提升，不少消费者开始关注家庭级安防产品，一方面是应对用户日渐苛刻的需求，而另一方面也是减少人工支出成本，安防监控领域逐渐向智能化转变。当越来越多的地方普及监控设施，越来越多的地方普及高清监控，随之而来的就是海量数据信息及复杂的视频检索。如何在安防大数据中找到最核心信息，智能监控对大数据提出了更多挑战。 大数据对监控数据处理的价值 大数据在对安防数据处理价值上主要体现在以下几个方面： 一、数据应用效率不断提升。通过智能分析技术、
2018年3月27日腾讯云云+社区联合腾讯云智能图像团队共同在客户群举办了腾讯云OCR文字识别——智能图像分享活动，活动举办期间用户耐心听分享嘉宾的介绍，并提出了相关的问题，智能图像团队的科学家和工程师也耐心解答可用户的疑问。以下就是活动分享的全部内容。
欢迎来到《AI产品》专栏，本专栏面向所有热爱人工智能技术的朋友、同学。在本专栏中，会多多分享给大家不同种类的且新奇有趣的AI产品，对产品中的核心技术进行深度剖析。文章底部会推荐相关核心技术学习资料，全部原创！
机器之心原创 作者：藤子 「过去一年中，我们听到不少公司在谈到未来的时候都会谈到一个词，叫做「All In AI」，腾讯在 AI 方面的战略也用一个词概括，那就是「AI In All」，希望我们研发的 AI 技术并不是关起门来服务自己的产品，而是开放出来，分享给全行业，真正和各行各业的实际应用结合，从而让 AI 得到实际价值的发挥。」11 月 8 日，腾讯 2017 年全球合作伙伴大会在成都举办，腾讯 COO 任宇昕在演讲中提到。 那么，腾讯如何 AI In All？ 答案是：以「基础研究、场景共建、AI
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
编者按：由中国人工智能学会、阿里巴巴以及蚂蚁金服联合主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）将于7月22-23日正式召开，届时，蚂蚁金服人工智能部技术总监李小龙将在智能金融论坛上分享蚂蚁金服在“人工智能+金融”的进展。在此之前，我们专访了李小龙。 金融被誉为是人工智能的风口之一，蚂蚁金服无疑是这一风口下的先行者。 蚂蚁金服只做Tech（技术），用技术支持金融机构做好Fin（金融），这样的定位和大多数试水“人工智能+金融”企业大相径庭。 不久前，
引言 一年一度的计算机视觉顶级会议 CVPR 2018 于6月18-22日在美国盐湖城召开。本届大会有超过 3300 篇的论文投稿，录取 979 篇（接受率约为 29%，其中包括 70 篇 Oral
视点 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 近年来，指纹、人脸、虹膜等生物识别技术，在智慧城市、治安治理、民生服务等行业广泛应用，为民众带来安全便捷同时，也助力了产业智能升级和降本增效。 其中生物识别技术作为人与数字资产关联的基础技术，是数字化的入口和枢纽。随着产业数字化和电子证照应用的提振加速，面对海量数据下的高安全与强隐私需求，单模态生物识别技术略显“乏力”。 与此同时，经历了近十年飞速发展的人工智能，作为赋能型技术，正需要找到适应的行业和场景体现出其独特的价值。 那么，数字时代的增强身份认证
鼠标发明人Douglas Engelbart曾经针对人工智能的简称AI提出了另一个理念——Augmented Intelligence，即增强智能。在他看来，人已经足够聪明，我们无需再去复制人类，而是可以从更加实用的角度，将人类的智能进一步延伸，让机器去增强人的智能。 OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）就是这样的一项技术，它的本质上是利用光学设备去捕获图像并识别文字，将人眼的能力延伸到机器上。本文将介绍OCR技术在移动环境下面临的新挑战，以及在自然场景图像下
现有的森林防火监测系统落后，以人工地面巡护、瞭望塔高点巡查为主，存在巡护范围有限、巡护效率低等问题，建立健全的森林防火风险预警体系，实现对森林、林场等场景的全天候智能自动监测、火情预警，及时发现森林火灾并辅助决策，是当前林业管理的重要任务。
当前信息技术已经进入人机物融合、万物智能互联的阶段，人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的重要战略性技术，成为各行业数字化重构的神兵利器。与我们生活息息相关的诸如智能家居、智能汽车、智慧手机等等终端设备的“智”化发展都离不开 AI 技术的支撑。
近期，2023年中国模式识别与计算机视觉大会（PRCV）在厦门成功举行。大会由中国计算机学会（CCF）、中国自动化学会（CAA）、中国图象图形学学会（CSIG）和中国人工智能学会（CAAI）联合主办，多媒体可信感知与高效计算教育部重点实验室、厦门大学人工智能研究院、厦门大学信息学院承办，是国内模式识别和计算机视觉领域的学术盛会。
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