现如今,旅游景区及景点的智能化发展不断趋于成熟,利用云计算、大数据、AI、物联网等技术协同一整套的软件、硬件、移动终端等,不仅实现了景区的智能化管理,还能更加全面地保障旅游景区的人员安全与监管。...二、解决方案TSINGSEE青犀视频基于多年音视频领域的研发经验与成熟的视频产品,结合先进的视频能力与智能分析技术、可为景区提供一整套专业、完整的视频综合解决方案,满足景区的安防监控、视频宣传等智能化监管需求...2)实时视频监控与直播远程视频监控:支持传输720P和1080P的高清视频,利用H.264/H.265视频压缩技术以及4G/5G技术,将景区摄像头接入平台进行实时地监控。...平台可支持通过国标GB28181协议与第三方平台级联,将视频接入到政府监管部门的智能监管平台,对人流量管控、安全管理起到至关重要的作用。...2、景区AI智能检测1)人群密度检测节假日、旅游旺季游客数量激增,考虑到景区的游客承载能力及疫情防控需求,结合AI智能摄像头,可实时监测景区游客人群密度,从而有效管控门票销售、同时也降低景区的安全风险、
,进行多种边缘检测,然后对不同的检测结果进行融合以提取出道路图像,去除其他噪声。...图1 效果图 系统概述 1.1 对所给数据图像的车道线进行检测。 其中所给数据图像如下图可见: ? 图2 数据图像 下面我将对所用到的功能和原理将分别阐述。...但是其中边缘检测造成某些值不都是黑白,所以加上范围判断赋值。 ? 图12 原图绘制恢复效果 1.2 GUI窗口的搭建: 对图像处理后保存的视频读取显示,与按钮控件绑定即可。...图17 退出按钮点击效果图 代码功能实现 2.1 系统环境描述: 系统所使用的环境是python3.6.5,opencv3.14.8版本,windows10系统。编程工具使用的是pycharm专业版。...2.3 实现原理: 利用图像处理技术,分割出道路图像,然后对分割出的道路图像再次边缘检测,找出车道,然后透视变换和滑动窗口拟合成曲线,然后处理显示在原场景下。
裸露土堆智能识别检测系统基于python+yolo计算机视觉深度学习技术,裸露土堆智能识别检测系统对现场画面中土堆裸露情况进行实时分析检测,若发现画面中的土堆有超过40%部分裸露,则判定为裸露进行抓拍预警...我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行裸露土堆识别检测。6月9日,Ultralytics公司开源了YOLOv5,离上一次YOLOv4发布不到50天。...在我们还对YOLOv4的各种高端操作、丰富的实验对比惊叹不已时,YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。...图片我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN),用于实时进行目标检测。
在过去的数年中,腾讯数平精准推荐(Tencent-DPPR)团队一直致力于实时精准推荐、海量大数据分析及挖掘等领域的技术研发与落地。...图3 基于滑动窗口的文本检测方法流程图 (3)基于深度学习的方法 近年来,深度学习因其强大的学习能力以及广泛的适用性,已经成为人工智能领域最热门的方向之一。...腾讯数平精准推荐团队一直致力于实时精准推荐、海量大数据分析及挖掘等领域的技术研发与落地。...在OCR方面,我们已经有了多年积累下的各项技术积累,愿意与任何有OCR技术相关需求的业务同行进行交流合作,持续打造业界一流的数据、算法和系统。...PhotoOCR系统覆盖传统OCR流程每一环节,通过流程细化与每一环节的多类技术集成化,在2013年取得了优异结果,同样也暴露传统方法诸多不足,例如:需要将OCR系统割裂成过多环节、需要在每个环节上引入过多人工干预
在施工工地,务必配戴安全帽,工地安全帽智能识别检测系统可以在大部分工程施工损害中充分发挥保障功效。...工地安全帽智能识别检测系统全自动监管现场施工作业区域范围内的工作人员是不是戴安全帽。要是没有戴安全帽,会及时警示,并通告监控后台安全管理者妥善处理。...根据智能视频采集,施工工地安全帽短视频智能识别监管系统全自动剖析识别短视频图象信息内容,不用人工控制,对施工工地关键地区开展全天监管。...工地安全帽智能识别检测系统自动识别进到实际操作范围的工作人员:假如工作人员并没有戴安全帽,可以马上警报,将报警截屏和视频存储到数据库形成报表,与此同时向有关现场管理工作人员推送警报信息,可以依据警报纪录和警报截屏
煤矿皮带跑偏撕裂智能检测系统能够通过python+opencv深度学习技术实时监测运输皮带的状况,煤矿皮带跑偏撕裂智能检测系统监测到皮带出现撕裂跑偏时,立刻抓拍告警并中止皮带的运输。...图片OpenCV可以在不同的系统平台上使用,包括Windows,Linux,OS,X,Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。...图片与C / C++等语言相比,Python速度较慢。...这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。
二、实际需求需要利用大数据、人工智能、视频监控等先进技术,对重要岗位工作人员及环境进行动态监控、行为识别、事件预警、现场提醒、报警信息推送,有效解决工作人员脱岗、睡岗、在岗抽烟、酗酒等不规范操作问题,实现被动管理向主动管理的智能化转变...图片三、解决方案SkeyeVSS视频融合云平台基于端-边-云一体化架构,具有海量视频接入、汇聚与管理、处理及分发等视频能力,支持AI视频智能分析功能,能自动识别相关工作人员的岗位,如果发现相关工作人员离岗...图片三、算法功能1、离岗检测SkeyeVSS平台结合部署在边缘侧的AI智能分析网关,基于视频流的智能检测分析,24小时智能监测工作岗位,一旦监测到空岗时间超出规定时间,系统便会立即抓拍提醒,并将违规异常截图传送至后台监控端...四、方案优势1、视频接入灵活兼容支持兼容不同品牌、不同型号、不通类型的视频流、设备、监控平台接入SkeyeVSS系统,解决技术兼容性问题,实现数据互联互通、共享对接。...五、方案应用SkeyeVSS视频融合云平台基于视频AI技术自动检测违规行为,支持检测睡岗、离岗等行为,实现全场景多功能预警,有效辅助预警、监管、取证,保障作业安全,减少安全事故的发生概率。
秸秆禁烧识别系统 烟雾智能识别检测系统具备全天、及时发现问题、管控高效率、有益于证据收集的优势,利用现场已经存在的监控摄像头和神经网络算法烟雾识别系统,在通信基站塔顶端监控摄像头的帮助下,对图象预置开展实时分析查验...在秸秆点燃区,的时间相对性集中化,很多烟雾对成年人和患上呼吸系统疾病的少年儿童造成了巨大的损害。...秸秆禁烧识别系统烟雾智能识别检测系统是运用近郊区多层建筑和强有力的AI技术性优化计算方法综合服务平台紧密联系,在塔上装上70几台超高清监控器,可遮盖该地域80%的关键农作物。...即时智能化烟火识别、精准定位、立即预警提醒等方式,执行全天360度无死角监管。并自动记录和存档发觉、警报和解决方法的全过程,便于于查找。
如何搭建重点部位人脸识别动态布控系统?...通过TSINGSEE青犀视频AI智能分析系统,构建具有动态人脸识别自动预警系统,对接入系统的人脸识别监控摄像机所监视区域内的人员,进行准确地人脸捕捉,获得其清晰的人脸图像,系统自动完成人像信息存档,同时还能与重点人员库内的人脸图像进行比对...在特定区域划定规定人员数量,一旦系统检测人员数量超出固定值,TSINGSEE视频AI智能分析系统即可立即发出告警,通知后台管理人员,还可联动语音控制,实时连接现场,进行语音提示与告警。...基于安防视频监控系统EasyCVR与AI视频智能分析系统,融合AI、云计算、大数据等技术,可通过对监控场景中的人、物、行为等进行识别,对异常情况进行告警,能极大满足行业基于视频服务的数据感知、智能检测、...智能分析、智能告警等智慧化监管需求。
智能分析网关V2版现已经可支持烟火识别,当检测到疑似烟火的场景时,将通过主动预警推送的方式,对现场进行抓拍、保存、上传至平台,并将预警消息通过短信、电话、邮件、微信等方式推送给相关管理人员。...图片如图所示,开启AI算法烟火检测,当通过视频画面检测出明火或烟雾时,将发出告警。同理,开启AI算法车辆检测时,可检测出经过车辆的型号、车牌、颜色,并能触发车辆违停告警。...参考代码:图片图片后台管理页面展示:图片烟火检测技术可应用在工地、煤矿、石油化工、水利水电、森林防火、仓储物流、秸秆焚烧等场景中,能弥补传统视频监控的不足,减少人工监控的工作强度。...智能分析网关基于深度学习与AI图像识别处理技术,可对前端设备采集的图像、视频等数据进行实时风险监测与烟火识别分析,一方面确保预警识别的准确性,另一方面做到及时预警,做到火情早发现、早处置,降低火灾危害程度...图片利用EasyCVR视频融合平台与边缘智能硬件智能分析网关,融合AI、云计算、大数据等技术,可通过对监控场景中的人、物、行为等进行识别,对异常情况进行告警,感兴趣的用户可以联系我们或前往演示平台测试使用
自从“阿法狗”再次击败人类,再一次掀起了深度学习(人工智能)的热潮。而且在该领域已经有很多技术已应用到现实生活中!...不久,加州大学伯克利分校的研究人员透露,使用深度学习技术的机器人系统能够自己学会如何拧开瓶盖。...但是之前的物联网的发展其实已经隐隐约约在推动人工智能的发展。现在很多场景都应用了该领域的技术。如自己比较喜欢的商汤,他们的技术在很多领域都做得非常优秀。...因为最近人脸检测与识别火热的进行着,本平台想进一步详细介绍关于人脸领域的相关知识与分析,让更多人的有进一步深入的熟知!其中我刚开始接触的时候,也是通过商汤合作的项目学习深入的人脸检测识别技术。...具体效果如下: 人脸检测与识别的趋势和分析(增强版)这篇推送已经清楚说明了传统的一些应用和出现的问题,现在我们要把这领域做得非常优秀,并且超越人类的极限,只能通过一一排除所有的困难,才可以实现超人类的检测与识别技术
一、客流统计系统介绍TSINGSEE基于AI人脸检测的客流统计系统是一种运用视频图像分析技术进行人流量统计的视频智能化应用系统。...二、系统实施架构图客流量统计系统融合了图像处理、视频分析以及人工智能等多个领域的技术,彻底颠覆了一直以来依赖人工、红外感应等传统的统计分析方式。...三、实现功能1、实时视频监控与抓拍支持实时视频监控与抓拍,对图片和视频源中面部特征进行提取分析,可实现多人脸检测与抓拍、人脸属性分析(如性别、年龄)、人脸识别、人流量统计、人脸比对检索、人脸库管理等。...2、人脸识别布控与告警此外,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...5、系统可拓展系统拓展性强,算法采用图像模式识别与深度学习融合技术,在运行过程中,检测模型将持续更新升级,并借助前期人为参与,评估已有行为的正确性或优良度,系统自动进行记录与学习,促使检测精准度越来越高
针对雾区车辆检测,一款功耗极低,性价比极高的WTR-562-X雾区车辆检测雷达产品,可有效替代红外对射检测技术!...一、雾天安全行车诱导系统原理雾天安全行车诱导系统主要配置有气象检测仪、车检器、智能诱导装置、控制主机、软件平台,联合路段可变情报板等设备,对管辖路段进行组态协同控制与工作模式调度,并通过有线/无线通信实现与云端...目前,用于雾天安全行车诱导的车辆检测技术主要包括红外对射与毫米波雷达。...高速雾区智能行车诱导系统是一个相对比较复杂,专业知识、技术要求较高的系统。...采用环境自适应算法、灵敏度调节等先进技术,可灵活适用于高速公路、城市道路、国道、乡道、隧道进出口、急坡、长坡等雾霾、夜间、雨天等能见度低环境下的车辆检测。
第十一章 入侵检测与防御技术 11.1 安全操作系统基础 下面我们来学习安全操作系统基础。首先来看操作系统概述,操作系统缩写os是管理计算机硬件与软件资源的计算机程序,同时也是计算机系统的内核与基石。...操作系统主要负责处理管理与配置内存,决定系统资源供需的优先次序,控制输入与输出设备,操作网络与管理文件系统等基本事物。同时操作系统还要提供一个用户与系统交互的操作界面。...第一部Android智能手机发布于2008年,随后Android逐渐扩展到了平板电脑及其他领域,比如智能电视、数码相机、游戏机、智能手表等。...目前生物技术是一种比较有前途的鉴别方式,比如基于指纹的,基于视网膜的等等这些鉴别技术。...11.6.2 开启本地组策略 接下来我们来开启本地组策略,首先开启审核策略,安全审核是系统提供的一个最基本的入侵检测方法,当有人尝试对系统进行某些疑似入侵的行为时,如尝试用户的密码,改变账户的策略,或未经许可的文件访问等等
DAPP被称为分散式应用程序,DAPP是基于区块链技术的应用程序。DApp在不同计算机的P2P网络上运行,而不是在一台计算机上运行。DApps自P2P网络开始以来就已经存在。...用一句直白的话来解释DAPP,那就是:把我们目前依靠IOS和Android系统开发的APP抓出来,扔在区块链系统上,结合智能合约,它就成了DAPP。...各种创意与创新可以自由表达和实现。 DApp能做什么? 基于它们的品质,分割数据存储以及区块链的利用,dapps具有刚刚开始挖掘的那种能力。...分散的应用程序有可能在不久的将来接管最庞大和最强大的集中式系统。此外,分散的应用程序和支付方式也有能力超越Visa和其他公司等。
介绍 智能家居和智能穿戴技术正在改变我们的生活方式。通过这些技术,我们可以实现家居设备的自动化控制和健康监测,提高生活质量。...本文将介绍如何使用Python和深度学习技术来实现智能家居与智能穿戴的应用。...y_pred_classes = (y_pred > 0.5).astype("int32") # 打印预测结果 print(y_pred_classes) 应用场景 通过以上步骤,我们实现了一个简单的深度学习模型,用于智能家居与智能穿戴技术...健康监测系统:通过智能穿戴设备监测心率、步数等健康数据,提供健康建议和预警。 智能安防系统:通过传感器数据和摄像头监控,自动检测异常情况并发出警报,保障家庭安全。...总结通过以上步骤,我们实现了一个简单的深度学习模型,用于智能家居与智能穿戴技术。你可以尝试使用不同的模型结构和参数来提高预测性能。希望这个教程对你有所帮助!
,衡量模型好坏 异常检测方法 主要分为三大类: 基于统计模型 基于统计模型的异常点检测技术将所有数据构建成一个数据模型,其认为异常点是那些与模型不能完美拟合的对象。...可以看出,异常点的判定与 我们所选定的标准(几个 )有关,不是固定的。 多元正态分布的异常点检测 对于多元高斯分布检测,我们希望使用类似于一元高斯分布的方法。...实际上马氏距离也是统计算法,点到基础分布的Mahalanobis距离与点的概率直接相关 综上所述,两种基于统计模型的异常点检测方法,需要建立在标准的统计学技术(如分布 参数的估计)之上。...业界实践 常见的开源的异常监测系统 EGADS EGADS是 Yahoo 公司开发的一个灵活的、准确的、可扩展的异常检测综合系统。...EGADS 框架与异常检测基准数据一起开源 (https://github.corn/yahoo/egads)
车主与停车场之间无法达成信息交互,一方面车主徘徊多次寻找车位,而另一方面大量车位利用率和周转率较低。...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。...二、解决方案利用物联网、云计算技术、GPS定位技术和GIS技术,搭建基于EasyCVR视频融合云服务的智慧停车管理系统,实现车位导航、车位预定、在线支付等功能,车主通过停车场的APP随时获悉某个停车场的空闲车位数量...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。...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。
TSINGSEE青犀视频AI算法平台的着装规范检测/工装穿戴检测算法,是基于AI深度学习,通过计算机视觉技术准确地识别特定区域内工人是否穿戴是否合规,包括工作服、反光衣、安全帽等,常用于工地、工厂、车间...当员工穿着不符合规范时,系统会发出告警提示,监管人员通过告警消息对违规着装事件进行处理,以确保生产环境的安全。...2)未穿反光背心:支持识别橙色、莹绿色开襟马甲、套衫马甲工作服的目标识别,以及人形检测;支持在划定区域内检测是否有未穿工作服的工人。3)未戴口罩识别:支持对人脸是否佩戴口罩进行检测。...在应用场景中,通过在服务器端部署AI算法平台,将监管现场的监控视频流接入并进行实时智能分析与预警。一旦检测到有人员未按照规定着装时,会在视频画面中实时框出该人员,抓拍截图、并记录。...此外,在系统的告警中心里,也能查看和检索告警信息。应用场景:1)建筑工地:自动识别监测未穿着反光衣、未戴安全帽的工作人员,提高工地安全性,减少潜在的事故风险。
>遗传算法(Genetic Algorithm) >群聚技术//empty 其实这篇文章更类似于科普贴,它完全可以作为你学习人工智能的入门文章,我的目的是用通俗的语言概括人工智能领域的各项技术,从而让读者有个直观浅显的认识...随机(Random) 随机是智能的基础,人工智能的很多技术都需要用到随机,因此有必要把这个提到前面谈谈 一考虑基于C/C++,般我们都是使用的rand()等函数实现随机,当然我们也有吊炸天的boost...normal_distribution:正态分布 // lognormal_distribution:对数正态分 // uniform_on_sphere:球面均匀分布 但是这个取到的数据都是伪随机数,或依靠系统时间...置信网络(Belief Network) 从分类中可以看出置信网络从属于深度学习,而深度学习父级是神经网络,也就是说置信技术是以神经网络为基础的在其基础上优化的一门机器学习技术。...置信技术把人工智能推向了极致,他与博弈论、神经网络遗传算法构成了AI的核心体系。
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