圖像識(shí)別取料系統(tǒng)SEARCH AGGREGATION
回答:前幾年我做過一個(gè)鋼廠眾多監(jiān)測(cè)設(shè)備的數(shù)據(jù)釆集系統(tǒng)，用戶界面是瀏覽器。數(shù)據(jù)庫是postgresql,后臺(tái)中間件是python寫。因?yàn)獒娂瘮?shù)據(jù)是海量的，所以所有數(shù)據(jù)通過多線程或multiprocessing,數(shù)據(jù)在存入數(shù)據(jù)庫時(shí)，也傳遞給一個(gè)python字典，里面存放最新的數(shù)據(jù)。遠(yuǎn)程網(wǎng)頁自動(dòng)刷新時(shí)，通過CGI和socket,對(duì)于authorized的session ID,就可以直接從后臺(tái)內(nèi)存里的這個(gè)字典獲...
jonh_felix
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回答:人臉識(shí)別系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的最新應(yīng)用，它利用計(jì)算機(jī)技術(shù)和生物統(tǒng)計(jì)技術(shù)，在各種背景下識(shí)別出人臉，更進(jìn)一步可以實(shí)施跟蹤，它基于人的臉部特征，屬于生物識(shí)別技術(shù)。人臉識(shí)別的過程可以分成人臉檢測(cè)，人臉跟蹤和人臉比對(duì)三個(gè)過程。人臉檢測(cè)是在動(dòng)態(tài)背景或者復(fù)雜背景下將人的面部找到，并從背景中分離出來。找到人臉，有數(shù)種方法可以實(shí)施。1.設(shè)計(jì)人臉的標(biāo)準(zhǔn)模板，然后系統(tǒng)將采集到的圖像和標(biāo)準(zhǔn)人臉模板進(jìn)行對(duì)比，從匹配程度上判斷是...
BicycleWarrior
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回答:問題比較模糊，只能泛泛的說幾句。需求從功能需求反推對(duì)開發(fā)板的需求，大致如下：支持?jǐn)z像頭輸入。有足夠的CPU算力和存儲(chǔ)空間，以便運(yùn)行二維碼識(shí)別庫。建議樹莓派（帶攝像頭）運(yùn)行安卓；樹莓派（帶攝像頭）運(yùn)行Linux；若無特殊要求，建議使用安卓系統(tǒng)，可選的識(shí)別庫較多，如ZXing。若不能使用安卓，則需選好一個(gè)合用的二維碼識(shí)別庫，可考慮ZBar。具體問題還需具體分析，以上泛泛之談，供參考。
freecode
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回答:最早聽到人臉識(shí)別概念還是從科幻電影中，通過一個(gè)人的面部特征，機(jī)器可以知道你是誰。隨著技術(shù)的進(jìn)步，人臉識(shí)別已經(jīng)走入了人們的生活，iPhone手機(jī)上的Face ID就是其中的代表產(chǎn)品，第一次讓這項(xiàng)技術(shù)與消費(fèi)者有了近距離的接觸。Face ID于2017年在iPhone X上推出，該技術(shù)取代了蘋果的Touch ID指紋掃描系統(tǒng)。Face ID使用True Depth攝像頭系統(tǒng)，該系統(tǒng)由傳感器、攝像頭和位于...
Binguner
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... 人臉識(shí)別是近年來模式識(shí)別、圖像處理、機(jī)器視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及認(rèn)知科學(xué)等領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)課題之一，被廣泛應(yīng)用于公共安全（罪犯識(shí)別等）、安全驗(yàn)證系統(tǒng)、信用卡驗(yàn)證、醫(yī)學(xué)、檔案管理、視頻會(huì)...
...然而奶牛視頻中包含奶牛的個(gè)體信息，可直接對(duì)視頻進(jìn)行圖像處理實(shí)現(xiàn)奶牛個(gè)體識(shí)別。識(shí)別方法介紹該方法采集奶牛直線行走時(shí)的側(cè)視視頻，用幀間差值法計(jì)算奶牛粗略輪廓，并對(duì)其二值圖像進(jìn)行分段跨度分析，定位奶牛軀干區(qū)...
...機(jī)視覺庫。它由一系列 C 函數(shù)和少量 C++ 類構(gòu)成，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺方面的很多通用算法。OpenCV 擁有包括 300 多個(gè)C函數(shù)的跨平臺(tái)的中、高層 API。它不依賴于其它的外部庫——盡管也可以使用某些外部庫。OpenCV 對(duì)非商...
...視覺數(shù)學(xué)表征深度學(xué)習(xí)，其實(shí)就是一系列的張量變換。從圖像、視頻、音頻、文字等等原始數(shù)據(jù)中，通過一系列張量變換，篩選出特征數(shù)據(jù)，以便完成識(shí)別、分解、翻譯等等任務(wù)。譬如原始數(shù)據(jù)是 28 x 28 的黑白圖像，每個(gè)黑白像...
...們迫切需要更好地理解這些模型容易受到攻擊的方式。在圖像識(shí)別領(lǐng)域，在圖像中添加小的、往往不可察覺的干擾就可以欺騙一個(gè)典型的分類網(wǎng)絡(luò)，使其將圖像錯(cuò)誤地分類。這種被干擾的圖像被稱為對(duì)抗樣本（ adversarial examples）...
...是主要的識(shí)別庫，主程序負(fù)責(zé)字模生成，其中包括了眾多圖像學(xué)的算法，如下圖，簡(jiǎn)要的介紹下常見的方法。 1.色彩通道噪點(diǎn)處理 在清除背景和保留前景的tab中有保留和去除指定顏色的操作（包括HSV RGB 色彩域），以及指定色...
...習(xí)模型。使用這個(gè)模型我們可以檢測(cè)和定位的邊界框坐標(biāo)圖像中包含的文本。下一步是把這些區(qū)域包含文本和實(shí)際識(shí)別和OCR文字使用OpenCV和Tesseract。 Tesseract 進(jìn)行 OpenCV OCR 和文本識(shí)別 為了執(zhí)行 OpenCV OCR 和文本識(shí)別任務(wù)，我們首先...
本文將詳細(xì)解析深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別圖形圖像的基本原理。針對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本文將詳細(xì)探討網(wǎng)絡(luò) 中每一層在圖像識(shí)別中的原理和作用，例如卷積層(convolutional layer)，采樣層(pooling layer)，全連接層(hidden layer)，輸出層(softmax outpu...
...對(duì)象檢測(cè)系統(tǒng)。在一臺(tái)Titan X上它能實(shí)時(shí)處理40-90幀每秒的圖像，并且準(zhǔn)確率高達(dá)78.6%（VOC 2007）和48.1%（COCO test-dev）。 Model Train Test mAP FLOPS FPS Cfg Weights Old YOLO VOC 2007+2012 2007 63.4 40.19 B...
...對(duì)象檢測(cè)系統(tǒng)。在一臺(tái)Titan X上它能實(shí)時(shí)處理40-90幀每秒的圖像，并且準(zhǔn)確率高達(dá)78.6%（VOC 2007）和48.1%（COCO test-dev）。 Model Train Test mAP FLOPS FPS Cfg Weights Old YOLO VOC 2007+2012 2007 63.4 40.19 B...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
付永剛
ernest
