python flask图片识别系统使用到的技术有：图片背景切割、图片格式转换（pdf转png）、图片模板匹配、图片区别标识。...运行效果 第一组： 图片1： [在这里插入图片描述] 图片2： [在这里插入图片描述] 开始上传： [在这里插入图片描述] 上传成功、图片预览： （emmm..抱歉图片大小未处理，有点大哈） [在这里插入图片描述...第二组： 这会搞个复杂些的，也是实用的图片 图片1：（图片仅供交流，侵权删） [在这里插入图片描述] 图片2： [在这里插入图片描述] 你会发现，其实图片2是图片1的子图，这下我们看看程序处理的效果：...[在这里插入图片描述] 还可以哈，截取了图片1中的匹配部分，然后标识出来了区别 关键代码 图片背景切割 from PIL import Image import cv2 import os from common.util...# os.makedirs(result_path) # 若图片文件夹不存在就创建 # # 进行图片识别并标识图片差异
视频图像智能识别系统根据优化算法对项目现场封闭地区开展监控和防卸，对项目现场实时全天候监控识别分析，当监测到有人的身体进入时，视频图像智能识别系统会全自动警报和警示，适用三种颜色智能展现不一样情况，数据可视化监管
穿戴规范智能识别系统通过yolov7+python网络模型AI深度视觉学习算法，穿戴规范智能识别系统对工厂画面中人员穿戴行为自动识别分析，发现现场人员未按照规定穿戴着装，立即抓拍告警。...图片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。...图片在架构方面，E-ELAN 只改变了计算块的架构，而过渡层（transition layer）的架构完全没有改变。YOLOv7 的策略是使用组卷积来扩展计算块的通道和基数。...图片
视频监控智能分析技术又叫智能视频分析技术，该技术诞生于机器视觉及边缘计算。视频监控智能分析技术是当下在人们生活中应用范围很广的技术之一。...智能视频分析技术能够现场监控传回的视频流中抓取图片及人体状态动作信息，建立图片与规则建立映射关系。...通过视频算法对视频流解析出来的内容进行分析，视频监控智能分析系统通过提取监控摄像头回传的视频流中关键图片、人以及物的状态信息，进行监测运算，如果与后台设置的规则不符，则系统会立即报警。...假如把作业施工现场的各大品牌的监控当做是人的眼睛，那么智能视频分析系统就可以比如为人的思考判断大脑。智能视频分析技术借助边缘计算的强大计算功能，对视频画面中的海量数据进行高速分析，获取人们需要的信息。...让传统的监控系统变得更加智能，使得被动发现，变为主动发现，及时处理异常情况，降低损失。
渣土车智能识别系统通过yolov5网络模型深度学习技术，渣土车智能识别系统对禁止渣土车通行现场画面中含有渣土车时进行自动识别监测，渣土车智能识别系统并自动抓拍告警。...图片YOLOv5算法具有4个版本，具体包括：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种，本文重点讲解YOLOv5s，其它的版本都在该版本的基础上对网络进行加深与加宽。...CutMix仅仅利用了两张图片进行拼接，而Mosaic数据增强方法则采用了4张图片，并且按照随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接而成。...这种增强方法可以将几张图片组合成一张，这样不仅可以丰富数据集的同时极大的提升网络的训练速度，而且可以降低模型的内存需求。图片在YOLO系列算法中，针对不同的数据集，都需要设定特定长宽的锚点框。...图片
安全帽智能识别系统可以全自动检测和分析监控画面范畴内的施工作业人员的安全帽的佩戴情况，针对未佩戴帽子规范的不安全行为，安全帽智能识别系统可以即时监控和向发送抓拍图片进行预警。...研发的安全帽智能识别系统高效地解决了工作员进到施工现场时务必佩戴安全帽规范的艰难。...与传统的的安全监管方式对比，根据集成化大数据技术和人工智能化运用等技术创新方式，进行智能化系统员工管理和员工安全性检测是一个更好的选择。
水位标尺智能识别系统通过python+yolo网络模型深度学习技术，水位标尺智能识别系统对河道湖泊水库等水位进行7*24小时实时自动监测，水位标尺智能识别系统监测到水位到达警戒线时，立即抓拍存档告警，并同步回传后台提醒人员及时处理...，而one-stage直接从图片生成位置和类别。...YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片，就能输出结果。...图片 YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域，而是将图像分割成单元格，通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。...图片
值班脱岗智能监测识别系统通过python+yolo网络模型深度学习算法技术，值班脱岗智能监测识别系统对重要区域岗位状态等进行7*24小时不间断实时监测，当超过后台规定时间没有人员在规定区域，无需人为干预立即抓拍告警...一种是two-stage，一种是one-stage，区别就在于 two-stage 有region proposal过程，类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别，而one-stage直接从图片生成位置和类别...YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片，就能输出结果。图片YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。...图片YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域，而是将图像分割成单元格，通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。...图片
绝缘手套穿戴智能识别系统通过opencv+python深度学习技术，绝缘手套穿戴智能识别系统对现场人员是否佩戴绝缘手套进行识别检测，当绝缘手套穿戴智能识别系统检测到现场人员违规行为未佩戴绝缘手套时立刻抓拍告警...图片Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。...图片YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...主要的改进思路如下所示：输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP...图片
工地安全帽智能识别系统通过opencv深度学习技术，工地安全帽智能识别系统实现对现场人员的安全帽反光衣穿戴进行自动实时识别和检测。我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行识别检测。...图片YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...输入端-输入端表示输入的图片。该网络的输入图像大小为608*608，该阶段通常包含一个图像预处理阶段，即将输入图像缩放到网络的输入大小，并进行归一化等操作。...在网络训练阶段，YOLOv5使用Mosaic数据增强操作提升模型的训练速度和网络的精度；并提出了一种自适应锚框计算与自适应图片缩放方法。...图片
，人工智能技术是涵盖了很多领域，现在很多公司都用上了比较基础的智能识别系统，那么智能识别系统包含了哪些方面？...智能识别系统现在技术已经成熟了吗？ 智能识别系统包含了哪些方面？ 人工智能技术发展到现在已经开始应用到很多领域，其中比较多的就是智能识别系统了，很多人会问智能识别系统包含了哪些方面？...智能识别系统听上去就是比较高大上的，所以大家对于智能识别系统都是不太了解的，那么智能识别系统现在技术已经成熟了吗？...智能识别系统虽然现在广泛应用了多种领域，但是智能识别系统技术是并没有成熟的，人类对于智能识别系统的使用还处于基础层次。...关于智能识别系统的文章内容今天就介绍到这里，智能识别系统还是比较复杂的，现在世界上很多国家都在研究这方面的技术，相信在未来的每一天肯定会有技术成熟的时候。
徘徊行为AI智能分析识别系统可以立即对视频画面进行实时分析，自动识别监控画面中人员的来回进出行为，系统对多次进出徘徊人员实时检测分析，弥补人为因素的缺点，可以尽快发现违规行为，进行识别抓拍留档并现场语音播报...图片传统的监控是在不同区域的外场周围设置一些自然障碍物，并安排人员进行检测。...徘徊行为AI智能分析预警自动检索监控画面中人员异常行为，一旦发现行为违规或者异常，系统可以更快、更方便的抓拍留档并同步信息给相关人员。...徘徊行为AI智能分析预警系统对监控区人员行为进行全天候不间断7*24h实时检测，一旦在监控画面上发现异常行为，系统以更快的时间抓拍并保留违规异常记录，以便事后检查。
煤矿AI智能视频分析识别系统通过opencv+python 深度学习网络模型，煤矿AI智能视频分析识别系统对皮带跑偏、撕裂、堆煤、异物、非法运人、有煤无煤状态等异常情况，以及人员工服穿戴、反光衣、安全帽...图片与C / C++等语言相比，Python速度较慢。...图片penCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。...图片
安全帽佩戴智能识别系统伴随着现代科技的发展趋势，人工智能识别技术性的运用愈来愈普遍，各个安全施工监督部门对操作人员的需求逐步提升，很多示范工程首先选用各种各样智能监管方式，确保操作工作员的生命安全。...安全帽佩戴智能识别系统能够达到施工企业和各个安全性监督部门的具体规则，合理确保施工区域操作人员的人身安全和企业财产安全。安全帽佩戴智能识别系统，对施工作业现场开展实时检测。...当安全帽佩戴智能识别系统监控作业人员没有佩戴安全帽子时，系统会马上警报。与此同时，系统会将警报截屏和视频保存到数据库系统中，并汇报发送给有关管理者。...与此同时，安全帽佩戴智能识别系统能够依据时间范围查看和播放报警记录和警报截屏，进一步提高了监控区域的监管的高效率，形成了强劲的管理监控效果，降低并减少了安全事故的产生。...安全帽佩戴智能识别系统设备布署在公司高危地区的出入门禁上，与门禁系统系统紧密结合。当工作员要想进到危险区工作时，她们必须在门禁经过系统识别查看是不是佩戴安全帽。
河道AI智能视频分析识别系统智能检测方式，智能检测分析河道两边意外违反规定问题，确保人民人身安全问题，河道AI智能视频分析识别系统在初期处理伤害安全性的问题，保证水环境生态安全和人民生命安全安全性，使人和水的影响做到和睦情况...水利枢纽江河和湖水智能安全性鉴别系统的根本宗旨是完成所管区域内全部大中小型水利枢纽、江河和湖水的智能管理方法，加速水利工程管理方法的智能化。...系统选用物联网技术、互联网大数据、云计算技术等流行信息科技、当代通讯、统一视频管理方法技术性、机器视觉、GIS技术和水利枢纽管理方法互联网技术性，创建视频信息内容、水位线、水雨状况等信息收集，完成ai智能分析...河道AI智能视频分析识别系统可以对水利枢纽、江河、湖水水文气象信息内容的正常的检测，及其废弃物沉积、悬浮物、游水、垂钓等违规事情的智能认知分析，对看到的违反规定事情开展警报、宣传策划、警示和事件记录。...完成视频数据采集自动化技术、数据传输、智能分析，完成水利枢纽、江河、湖水的智能管理方法。
未佩戴安全带智能识别系统通过python+opencv网络模型识别分析技术，未佩戴安全带智能识别系统自动识别现场工地作业人员高空作业是否按要求佩戴安全带，未佩戴安全带智能识别系统不需人为干预自动抓拍告警同步提醒后台人员及时处理...图片 Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。...图片 OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。...图片
智慧工地安全帽智能识别系统通过yolov5+opencv深度学习技术，智慧工地安全帽智能识别系统可自动对现场画面检测识别人员有没有戴安全帽。...图片对于一个目标检测算法而言，我们通常可以将其划分为4个通用的模块，具体包括：输入端、基准网络、Neck网络与Head输出端，对应于上图中的4个红色模块。...在网络训练阶段，YOLOv5使用Mosaic数据增强操作提升模型的训练速度和网络的精度；并提出了一种自适应锚框计算与自适应图片缩放方法。...图片YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。...CutMix仅仅利用了两张图片进行拼接，而Mosaic数据增强方法则采用了4张图片，并且按照随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接而成。图片
据说是基于人工智能的，大数据的。反正就是很牛的，让我来测试，供他们拍脑袋来做决策。 我只测反应时间，至于准不准，不在此次范围内(噪音，精度等)。...并命名为num3 3.视频截取：ffmpeg -i num.mp4 -ss 0 -t 3 -codec copy cut1.mp4 -ss后数字表示截取时刻，-t后数字表示截取时长 截取视频某一时刻为图片...：ffmpeg -i num.mp4 -y -f image2 -ss 2 -t 0.001 -s 400x300 pic.jpg 将2s时刻截取为400x300大小的名为pic.jpg的图片（-ss后的数字为截取时刻...） 4.每秒截取一张图片：ffmpeg -i num.mp4 -r 1 image%d.jpg 将视频num.mp4进行每秒截取一张图片，并命名为imagei.jpg（i=1，2，3...）
AI工衣工服智能识别系统通过yolov7网络模型深度学习算法，AI工衣工服智能识别系统对场人员穿戴进行实时不间断监测，AI工衣工服智能识别系统发现现场人员未按要求穿戴时，AI工衣工服智能识别系统立即抓拍告警...图片Yolo的CNN网络将输入的图片分割成S×SS×S网格，然后每个单元格负责去检测那些中心点落在该格子内的目标，如图6所示，可以看到狗这个目标的中心落在左下角一个单元格内，那么该单元格负责预测这个狗。...图片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。...图片
车牌识别，是人工智能以及 OCR 领域的重要应用场景。...◆ 简介 EasyPR，是 liuruoze 在 Gitee 上开源的中文车牌识别系统，仓库位于 https://gitee.com/liuruoze/EasyPR，目前版本为 1.6。...相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点： 它基于openCV这个开源库。这意味着你可以获取全部源代码，并且移植到opencv支持的所有平台。 它能够识别中文。...EasyPR 可以针对原始的车牌拍摄图片进行识别。...◆ 总结 EasyPR 作为一个中文车牌识别系统，目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景 (unconstrained situation) 下的车牌识别库。
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