对于FPGA识别数字的基本算法知识请查看《基于FPGA的数字识别的实现》一文，对于数字位置的实时跟踪的基本算法知识请查看《基于FPGA的实时移动目标的追踪》一文。本节将基于FPGA的目标跟踪以及统计学的特征统计来实现对数字的位置实时定位以及数字识别，不在局限于数字在屏幕中的位置，也不局限数字的大小。
现如今随着机器识别技术的日益成熟，在我们的日常生活中机器识别也随处可见。大家常见的有二维码识别，指纹识别，车牌识别等，这些技术已经相当成熟。还有现如今比较火的无人驾驶系统。无人驾驶系统中存在很多机器识别技术，包括对人或移动物体的识别，路标识别，以及距离估算等。而各种识别系统中，对数字的识别是必不可少的。数字在我们人类世界无处不在。
在《基于FPGA数字识别一》我们在三种数字识别方法中选择了数字特征识别算法，完成了屏幕固定位置的数字识别。例如图1所示，数字只有在标线的固定位置才能被识别，移出标线就不能被识别。
智能视频图像识别系统选用人工智能识别算法技术，能够随时监控和剖析现场各大品牌相机中的视频图像。智能视频图像识别系统软件关键运用相机拍摄的图像开展智能实时分析，抓拍监控识别和检作业现场的违规操作及行为，并向责任人推送信息。与传统监控系统软件对比，智能视频图像识别系统软件增强了自主监控报警的能力，增强了数据检测和解析功能。
通过自建摄像头或利用辖区现有监控摄像头，利用人工智能技术，通过深度学习算法，系统能够全天候自动识别和采集城管违章行为，实现店外经营智能分析、无证游商智能分析、乱堆物堆料智能分析、暴露垃圾等场景的智能分析，从而低成本、高效率、自动、快速、准确地采集和上报问题。
机器学习算法是从数据中产生模型，也就是进行学习的算法。我们把经验提供给算法，它就能够根据经验数据产生模型。在面对新的情况时，模型就会为我们提供判断（预测）结果。例如，我们根据“个子高、腿长、体重轻”判断一个孩子是个运动员的好苗子。把这些数据量化后交给计算机，它就会据此产生模型，在面对新情况时（判断另一个孩子能不能成为运动员），模型就会给出相应的判断。
随着计算机软件、硬件技术的日新月异的发展和普及，人类已经进入一个高速发展的信息化时代，人类大概有80%的信息来自图像，科学研究、技术应用中图像处理技术越来越成为不可缺少的手段。安防行业已经进入一个崭新的时代，高清、智能与大数据和云技术的广泛结合应用，成为时代新的话题。随着而来的是，视频图像处理技术也逐渐成熟起来，只有这样才能切合行业技术发展，为此，对于视频图像处理技术的研究成为安防行业值得重视的领域。
入侵探测在安防场景中应用较久，指的是外界物体（人、车或其他物体）不经允许擅自进入规定区域时，通过某种途径或方式进行阻止或提醒监管人员注意。目前较为常见的人员入侵检测有电子围栏入侵探测、红外对射探测、震动电缆入侵探测等等。随着人工智能计算机视觉技术的快速发展，基于AI深度学习算法的入侵检测也越来越普及。
3月23日，由雷锋网 & AI掘金志主办的「第二届中国人工智能安防峰会」在杭州召开。
OpenCV4.0发布以来，其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用，集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 计算机视觉是目前最热门的研究领域之一！ 无论是二维码识别、刷脸支付，还是智能安防、无人驾驶等，都需要用到计算机视觉技术。 而说到计算机视觉，就不得不提到OpenCV。 OpenCV作为一个历史悠久、功能丰富、社区活跃的开源视觉开发库，一方面，它提供了计算机视觉以及图像处理方面最常用最基础的功能支持，是开发的必备工具；另一方面，它在新版本中紧跟潮流，加入了对新的算法、硬件的支持。 OpenCV 基于C++编写，但提供了 Python、Ruby、MATLAB
【编者按】深度学习是近年来迅速发展和突破的机器学习领域，具有非常广泛的应用前景。将服务器GPU应用到深度学习过程中，可以更好地推动深度学习技术研究和应用的发展。本文介绍AMD深度学习团队开发的MLP学习工具软件的使用，为深度学习研究人员和开发商提供一个高性能、高易用性的深度学习的软硬件平台方案。AMD-MLP基于OpenCL，支持不同类型的GPU平台，并能通过多GPU扩展学习速度。 深度学习神经网络简介 深度学习是人工智能的学科—机器学习的一个研究领域，是多种学习方法的集合。深度学习的各种学习方法都采用类似
2022年7月11日，凤阳县中都城乡建设有限公司发布《凤阳县“雪亮工程”建设项目》招标公告，预算 64650136.06 元。 项目建设目标 在前期凤阳县社会治安视频防控系统建设的基础上，依托本次项目建设，进一步巩固和完善凤阳县公共安全视频监控系统建设，在全县范围内进一步完善一类前端视频采集点覆盖，根据前端场景及实战需要，配备智能化、数据型前端，提升源数据质量，为后端大数据应用提供更准确、更有价值的高质量数据。 完善二、三类视频监控资源整合共享，建设涵盖重要部门、行业、领域的公共安全视频监控系统，深化视频图
因为之前写的系列文章反应不是特别好，所以还是决定把一些复杂的东西简单化（尽量不写系列文章了），所以本篇文章将会完成所有的内容。
雪亮工程主要是针对农村地区治安防控的监控项目，在乡村的主干道、路口、人群聚集地部署高清摄像头，通过三级综治中心和指挥平台，将视频图像信息系统纵向下延至县、乡、村，通过建设各类视频监控点，实现视频图像信息交换共享平台按需联通、视频资源有效整合，基本实现“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”的公共安全视频监控建设联网应用，达到农村地区社会治安防控"全覆盖、无死角"的目标。
当前，传统视频图像监控系统在实际场景应用中，普遍存在 “提取难、搜索难”的问题，主要表现为目标特征检索不可靠、图像查找比对误差大，缺少视频图像信息深度挖掘有效工具等技术难题。这些问题将视频监控在实际使用中的应用价值大打折扣。
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。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍如何求解多分类问题中的指标，着重介绍多分类问题中的混淆矩阵，将混淆矩阵进行处理转换为error_matrix矩阵，并通过可视化的方式直观的观察分类算法错误分类的地方。
翻译|蒋晔 丰硕 没错！大数据文摘字幕组成立啦！！！ 我们专注一切炫酷的科技、技术前沿类视频 如果你热爱和志同道合的小伙伴一起做一些有趣的事 如果你的英文不错，又懂一点视频 快加入我们吧～ 在大数据文摘后台回复“志愿者” 了解如何加入大数据文摘字幕组！ ▼ 这个在油管（youtube）上火的一塌糊涂的科技网红Siraj，善于逗逼又认真的让你用几分钟的视频get一些酷炫新技能。大数据文摘字幕组本周为大家引入他的系列视频中的一期：如何使用tensorflow通过40行代码，识别手写数字图像。 本次视频中，S
日常生活中我们经常见到数字图像水印的存在。例如图1所示。数字图像水印在日常生活中也起到非常重要的作用。它们以各种方法来保护所有者的权益，包括：
本文收集整理了多个小目标检测、图像识别、图像分类等方向的开源数据集，本次还有猫咪、斯坦福狗狗数据集以及3D MNIST数字识别等～
博物馆视频智能监控系统是智慧博物馆建设的重要组成部分，传统的博物馆视频监控系统以模拟系统架构为主，存在监管效率低、各个系统独立运作形成数据孤岛、以“事后补救”为主要监管手段等管理弊病，无法满足互联网高速发展背景下对博物馆的智能化、可视化、数字化、科学化监管需求。
数字乡村是伴随网络化、信息化和数字化在农业农村经济社会发展中的应用，既是乡村振兴的战略方向，也是建设数字中国的重要内容。为了进一步提升乡村治理智能化、专业化水平，解决建设顶层缺失、数据孤岛等问题，数字孪生技术被广泛应用于数字乡村建设中。
我国是茶叶生产大国，茶叶销量全世界第一。随着经济社会的发展和人民生活水平的提高，对健康、天然的茶叶产品的消费需求量也在逐步提高。茶叶的种植、生产和制作过程工序复杂，伴随着人力成本的上升，传统茶厂的运营及管理方式不仅效率低下，而且智能化水平不高，仍然存在制作环节靠人工把控增加人力成本、产能低下、茶园巡检效率低等问题。利用现代信息化技术手段实现对茶叶的生长环境及生产、加工、流通、销售等过程的精准化、智能化管理，已经成为行业当前的发展趋势。
随着我国政府对平安城市、“雪亮工程”以及交通运输等领域的投入，对于安防产品的需求不断提升，安防市场规模也在随之不断扩大。视频监控是整个安防系统最重要的物理基础，视频监控系统位于最前端，很多子系统都需要通过与其相结合才能发挥出自身的功能，是安防行业的核心环节。
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 。在项目施工作业区域开展侵入监管，如安全防护网、防护栏、低路基工程段、路基斜坡、施工进出口识别、隧道、公路桥梁段、公交车铁路线等道路，在监测到出现异常工作人员闯入时开展时实警报，保证项目施工作业现场的安全性。
作者：司明 【新智元导读】视频图像分析、人脸识别、语音识别、物流算法等人工智能前沿技术和养猪会碰撞出什么火花？AI落地养殖业的具体过程是怎样，散养-集中养殖-IT技术零星使用-全流程的人工智能技术的应
科技高速发展的今天，工地施工已发生翻天覆地的变化，传统工地管理模式很容易造成工地管理混乱、安全事故、数据延迟等问题，人力资源的不足也进一步加剧了监管不到位的局面，严重影响了施工进度质量和安全。
数字图像处理技术在当代社会发展迅速，发挥着不可替代的作用，被广泛应用于航空航天、通信、医学及工业生产等领域中。随着现代科技的不断发展、技术的不断进步，人们对数字图像处理的速度和质量提出了越来越高的要求。
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：
现在数字无处不在，无论是闹钟、健身追踪器、条形码还是包装好了的送货包裹。利用MNIST数据集，机器学习可用来读取单个手写数字。现在，我们可以将其扩展为读取多个数字，如下所示。底层的神经网络同时进行数字定位和数字检测。这在很多实际环境中是非常有用的，例如读取商店中的标签，车牌，广告等。
模式识别简单来说就是使用计算机算法自动发现数据中隐藏的规律，并利用这些规律来处理数据，比如对数据进行分类。下面会以手写数字识别为例，介绍模式识别中的常见术语。
OpenCV作为一个历史悠久、功能丰富、社区活跃的开源视觉开发库，一方面，它提供了计算机视觉以及图像处理方面最常用最基础的功能支持，是开发的必备工具；另一方面，它在新版本中紧跟潮流，加入了对新的算法、硬件的支持。
视频监控作为目前安防行业的核心领域，图像清晰度无疑是非常关键的特性。图像越清晰，细节越明显，观看体验越好，智能分析等应用业务的准确度也越高。尤其是随着人工智能的发展，对视频图像的质量要求越来越高。安防行业中人工智能得以发挥优势的图像资源，其清晰度决定着人工智能能否在行业中发挥优势的关键。近些年，随着技术、市场需求的不断发展变化，视频图像逐步从标清、走向高清甚至超高清。本文将对超高清视频的应用与发展做些简单的介绍。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书重点对人脸识别组成以及人脸识别安全面临的阿全风险进行了详细介绍与分析。
图像和视频通常包含着大量的视觉信息，且视觉信息本身具有直观高效的描述能力，所以随着信息技术的高速发展，图像和视频的应用逐渐遍布人类社会的各个领域。近些年来，在计算机图像处理，计算机视觉和机器学习等领域中，来自工业界和学术界的许多学者和专家都持续关注着视频图像的超分辨率技术这个基础热点问题。
很荣幸这次能拿到AIoT应用创新大赛的初赛资格。 深度学习和机器学习在安防、金融、消费等各个方面有着广泛的应用。随着神经网络算法的发展，模型精度越来越高，但是模型尺寸却越来越大，算法运算量和内存占用使得ANN的算法不适合在嵌入式端进行部署，这严重影响了神经网络算法的应用。因此，本设计尝试使用C++语言进行Lenet-5架构的前向传播，并将其应用于MNIST手写数字识别，从而使得TencentOS Tiny AIoT开发板具有智能识别手写数字的功能。
最近有个新闻说一个人毫无绘画能力靠AI作图，获得艺术比赛第一名，没想到现在AI 这么厉害了，今天分享几个AI 黑科技工具，在公众号后台回复 黑科技 获取软件地址。
视频监控边缘分析盒通过计算机视觉深度学习+边缘计算视频监控分析技术，共同构成了基于边缘计算分析的视频图像识别技术。视频监控边缘分析盒通过对现场多路监控视频图像进行预处理，提高视频分析的速度。视频监控边缘分析盒可以应用于加油站智能视频分析、明厨亮灶视频监控智能分析、工地监控分析、城管视频监控分析、工厂视频监控智能分析、煤矿监控视频分析等场景。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。类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。
视频转码过程中涉及方方面面的视频图像算法，如何将算法有机地结合起来，打造成为行业领先的视频转码算法产品？通过多年的业务场景打磨和积累，快手音视频走出了一条自己的产品化之路。LiveVideoStackCon 2022北京站邀请到了快手视频图像算法引擎负责人陈宇聪，为我们介绍视频图像引擎Atlas和智能转码算法框架CAPE的发展历程，以及「质臻影音」「质臻轻流」等转码产品的推出和应用。 文/陈宇聪 编辑/LiveVideoStack 大家好，2018年我加⼊快⼿，主导了快⼿⾃研编解码算法KVC 1.0的预研、
视频通话是微信的基础功能之一，在实际应用中受光照条件及视频采集设备能力所限，视频发暗是影响主观体验的重要因素。我们尝试改进这个问题，欢迎留言交流:) 该项工作的主要成果发表在ISCAS 2017国际会议上。（"Low-Lighting Video Enhancement Using Constrained Spatial-Temporal Model for Real-Time Mobile Communication", ISCAS, pp：595-598, Baltimore, MD, USA, 201
2017年人工智能给了我们太多的惊喜和变化，从今年开始，国际巨头们纷纷开始大踏步地战略转向——从移动优先转向AI优先：3月份的微软、4月份的Facebook、5月份的Google、6月份的苹果……乃至前段时间百度大会上，李厂长的一句：无人车罚单都来了，量场还会远吗？直接掀起当天的高潮！ 由此可见：人工智能已经进入了全球爆发的前夜。个性化信息推送、人脸识别、语音操控等人工智能技术，已“入侵”日常生活的细枝末节。那人工智能有多火？平均每10.9个小时诞生一家AI企业。而且众所周知：国内大量的、一线的互联网公司已
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。
多目标捕获视频图像中全部视场内均包括捕获目标,捕获过程中应去除已稳定跟踪的目标,且视频图像内目标的运动存在规律性,视频图像中的随机噪声无规律,根据目标的运动轨迹可判断目标是否为真正的待跟踪目标[6-8]。将目标运动轨迹的3帧图像时间(40ms)作为线性段,利用线性判断捕获目标的方法可表示为：
校园消防安全一直以来是社会各界备受关注的问题。为了保障师生的人身安全和财产安全，越来越多的学校开始引入AI智能检测技术，通过运用AI智能烟火检测技术，对学校的周界、教室、走廊、公共区域、教学楼、食堂等场所进行安全监测，及时发现火灾隐患，保障校园安全。TSINGSEE青犀校园烟火检测及预警方案适用于全国各地幼儿园、小学、中学、高中、大学等监控系统智能升级改造。
2022年8月10日，青岛市李沧区大数据发展管理局发布《数字李沧（全息智能感知体系）建设项目》公开招标公告，预算 347486000.00 元。 建设现状： 自 2012 年起李沧区社会动态视频监控网络系统建设已经初具规模，现有已接入公安感知网前端设备共 1766 台，其中视频监控设备共 1615 台，人像识别设备共 19 台，车辆卡口设备共 11 处（32 路)，无线监控摄像头 100 台，重点部署在李沧区关键部位和重点场所，设备选型普遍为普清视频监控，智能化感知前端占比较低。 李沧区全域视联网视频整合平
本文针对低照度视频序列，为了增强视频图像的主观视觉质量，设计了正则化的最优化框架（其中包含：亮度增强代价函数，对比度增强代价函数和亮度一致性代价函数），并给出满足实时应用需求的求解方式。该算法具有较低的计算复杂度和极强的鲁棒性，实验证明其大量测试和线上的视频图像的增强效果中没有过度增强和失真增强的差质量样例。相关技术全部为组内自研，已获中国专利授权一项且中稿国际视频编码领域的重要会议文章一篇。
随着视频及监控应用技术的发展与安防意识的普及，越来越多的用户会有各种不同小场景的监控需求， 如餐饮、 仓库、独立车间、商场独立空间等需单独监控、单独管理， 并且根据自身场景的特点也会需要一些AI算法的加持。那么，这些个性化的小场景智能视频监控需求，应该如何满足呢？
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