深度学习在视频动作识别应用
社区干货
我的深度学习项目经验分享|社区征文
AI的爆火在于它确实能促进整个社会中大多人群的学习工作和生活的效率的提升,这是非常实用的。我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进行实时监测和分析人员活动,提供监测识别和报警等功能,还能用于大数据分析,远程访问和管理等等。下面我将使用软件工程的思路,为大家详细介绍我是如何使用深度学习与视频分析技术构建项目的。# 项目细节## 需求分...
如何用pytorch进行目标检测和跟踪
随着深度学习技术的不断发展,在图像识别领域的性能有了显著提高。不仅仅可以用来识别静态图像中的物体,还可以对视频中的物体进行实时的检测和跟踪,这里使用的是pytorch来进行模型的搭建以及物体的检测和跟踪。首先,要明确的是目标检测和跟踪的网络架构,一般会使用一个专门的检测模型来进行物体的检测,并生成检测结果,之后使用跟踪模型来进行物体位置的实时跟踪。对于检测模型,比较常用的是Faster-RCNN,它通过分类来检出图片中...
AI人脸检测/行为识别的8大智慧应用场景分析
以AI视频智能识别与分析能力为核心,结合AI边缘计算硬件设备(智能分析网关)与EasyCVR视频融合管理平台,通过对场景中的监控视频图像进行智能识别与分析,可提供人脸、人体、车辆、烟火、物体、行为等识别、抓拍、比对、告警等服务,支持对场景中的异常及违规现象进行精准研判、数据分析结果汇聚、智能预警、辅助决策等,从而实现事前预警、事中管控、事后取证的场景监管目的。设备内嵌多种AI深度学习算法,基于ARM的CPU,采用国产化A...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
时代也在飞速的发展和进步,越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明... 有雾的图像存在对比度低、饱和度低、细节丢失、颜色偏差等问题,严重影响对图像的分析,如分类、定位、检测、分割等。所以在现在,研究图像去雾对所有研究人员有重大的意义,如何有效地将模糊环境下的退化图像还原成清...
特惠活动
深度学习在视频动作识别应用-优选内容
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大模型和深度学习的工作总结|社区征文
时代也在飞速的发展和进步,越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明... 有雾的图像存在对比度低、饱和度低、细节丢失、颜色偏差等问题,严重影响对图像的分析,如分类、定位、检测、分割等。所以在现在,研究图像去雾对所有研究人员有重大的意义,如何有效地将模糊环境下的退化图像还原成清...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...
技术人的 2023 漫谈 AI 语音体验之路|社区征文
通过对AI与音视频的使用体验,我深刻感受到了这场变革所带来的深远影响。在过去的几年中,AI技术的进步为音视频领域注入了前所未有的活力。随着深度学习等技术的崛起,我们目睹了语音识别、人脸识别、自然语言处理等领... 还在智能家居、汽车等领域发挥了关键作用。通过与小爱同学的互动,我们仿佛走进了科幻电影中的未来,体验到了与机器对话的奇妙感觉。AI技术在视频领域的应用也展现出了令人瞩目的成果。人脸识别技术的普及使得安防监...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测,***总结一下工业缺陷检测流程***,包括从最开始的数据标注,中间的算法原理,再到最后的落地应用。无论你是搞实际项目or发论文or开阔视野,相信都会有所... 整个流程呢是先拍摄并标注一个大规模的轨面伤损目标检测数据集,包括轨面光带、剥离掉块、波浪磨耗等典型的轨面信息。这个数据集在图像数量、分辨率、覆盖类别、目标密度还有小目标代表方面都远远优于现有的类似数据...
AI与深度学习的一年 | 社区征文
是根据放置在脑部的颅内电极或头皮表面电极采集获得的,表示大脑中神经元放电活动,这些活动包含了大脑的实时信息。深度学习方法能以更方便的方式对特征进行提取,在图像分类、人工智能等领域取得了良好的效果。近些年来,一些研究人员开始将深度学习方法应用于癫痫发作检测领域。# 方法## 1融合GCN和transformer的癫痫自动检测模型基于GCN和transformer的癫痫自动检测模型,该网络模型处理过程中可以分成三个步骤:特征提取、重...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进一步研究。# 项目分享下面我给大家分享一个基于预训练模型的命名实体识别(NER)应用:1.安装所需库...
产品简介
产品简介 智能视频分析,是基于深度学习视频结构化图像处理技术对视频图像进行处理分析的综合性平台,其核心是对视频结构化分析技术的应用。视频结构化分析技术,是通过利用深度学习图像处理算法,包括对象解析、特征对比、关联聚类等图像处理与分析方法,从视频流、视频片段、图片中识别并提取人员、车辆、物品、事件、场所等对象的图片、特征属性、特征向量等信息,包括人脸解析、人体解析、人员行为解析、机动车解析、非机动车解析等...
CVPR 2024 | 模块化无参视频质量评估
在评估和改善各种视频平台并服务用户的观看体验方面发挥着关键作用。当前基于深度学习的模型主要以下采样/局部块采样的形式分析视频内容,而忽视了实际空域分辨率和时域帧率对视频质量的影响,随着高分辨率和高帧率... 它们几乎没有尝试评估全尺寸视频,主要原因是计算复杂度很高,尤其是在处理高分辨率和帧速率的视频时,面临的挑战更大。此外,由于视频质量数据集规模较小,许多基于 CNN 的 BVQA 方法依赖于对象识别任务的预训练模型,这...
画质检测修复
基于深度学习的视频质量评分和视频画面质量检测,支持噪声、亮度、色彩、综合等不同维度的评分,同时支持对视频质量问题,如黑帧、水波纹等进行修复。 前提条件您已登录智能处理控制台。 操作步骤您可以管理已创建的模... 由机器去模仿人类对于视频的视觉感受。支持选择整体评分和单项评分。 整体评分:支持 VQScore、伪高清识别的选择。 VQScore:Video Quality Score。是一个自研的基于深度学习的无参考视频质量评价指标,用于表示观看当...
