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目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向,广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、视频结构化等领域等诸多领域,通过计算机视觉减少对人力资本的消耗,具有重要的现实意义。例如在监控安防领域,我们可以通过对行人和车辆进行目标检测、识别,对目标结构化,再将结构化后的语义存储起来,实现文字和视频的映射,能够在警察办案时提供快速查询视频的能力。而在工业场景下,目标检测可以对产品进行缺陷检测,在自动化流水线上设置高清摄像头,对工业产品的缺陷特征建模后,摄像头采集产品的图片,目标检测模型就能定位产品上的缺陷,从而提高产品质检的效率,提高收益。由于深度学习的广泛运用,目标检测算法得到了较为快速的发
传统的工业生产制造,由于科学技术的限制仍然主要采用人工检测的方法去检测产品表面的缺陷,这种方法由于人工的限制和技术的落后,不仅检测产品的速度慢、效率低下,而且在检测的过程中容易出错,从而导致了检测结果的不精确。 通过人工智能算法结合机器视觉技术,利用影像数据,实时对产品的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷进行检测,并支持工业摄像头、超声、微波、红外及激光全息和X摄像照相机等不同的图像信源,实现精确检测。
人体关键点检测对于描述人体姿态,预测人体行为至关重要。因此人体关键点检测是诸多计算机视觉任务的基础。其在动作分类,异常行为检测,以及人机交互等领域有着很广阔的应用前景,是计算机视觉领域中一个既具有研究价值、同时又极具挑战性的热门课题。图展示了开源的人体关键点识别demo。 ![image](https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/raw/master/doc/media/pose_face_hands.gif) ![image](https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-La
由于之前的主机存在运行docker自动重启的问题,跑模型没问题,排查之后没有发现问题所在,所以最后决定升级技嘉主板的bios并重新安装系统和环境。
目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向,广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、视频结构化等领域等诸多领域,通过计算机视觉减少对人力资本的消耗,具有重要的现实意义。例如在监控安防领域,我们可以通过对行人和车辆进行目标检测、识别,对目标结构化,再将结构化后的语义存储起来,实现文字和视频的映射,能够在警察办案时提供快速查询视频的能力。而在工业场景下,目标检测可以对产品进行缺陷检测,在自动化流水线上设置高清摄像头,对工业产品的缺陷特征建模后,摄像头采集产品的图片,目标检测模型就能定位产品上的缺陷,从而提高产品质检的效率,提高收益。由于深度学习的广泛运用,目标检测算法得到了较为快速的发
传统的工业生产制造,由于科学技术的限制仍然主要采用人工检测的方法去检测产品表面的缺陷,这种方法由于人工的限制和技术的落后,不仅检测产品的速度慢、效率低下,而且在检测的过程中容易出错,从而导致了检测结果的不精确。
由于之前的主机存在运行docker自动重启的问题,跑模型没问题,排查之后没有发现问题所在,所以最后决定升级技嘉主板的bios并重新安装系统和环境。
在对集装箱箱号识别进行研究的过程中,使用CTPN来进行字符检测,使用CRNN模型对框选的文本进行识别。 最终使用了81张单个集装箱的图片作为测试集,最终CTPN的检测效果:在IoU=0.5的情况下达到0.836,而CRNN模型的识别效果:字符正确率0.821,整图正确率为0.135。
传统的工业生产制造,由于科学技术的限制仍然主要采用人工检测的方法去检测产品表面的缺陷,这种方法由于人工的限制和技术的落后,不仅检测产品的速度慢、效率低下,而且在检测的过程中容易出错,从而导致了检测结果的不精确。 通过人工智能算法结合机器视觉技术,利用影像数据,实时对产品的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷进行检测,并支持工业摄像头、超声、微波、红外及激光全息和X摄像照相机等不同的图像信源,实现精确检测。
目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向,广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、视频结构化等领域等诸多领域,通过计算机视觉减少对人力资本的消耗,具有重要的现实意义。例如在监控安防领域,我们可以通过对行人和车辆进行目标检测、识别,对目标结构化,再将结构化后的语义存储起来,实现文字和视频的映射,能够在警察办案时提供快速查询视频的能力。而在工业场景下,目标检测可以对产品进行缺陷检测,在自动化流水线上设置高清摄像头,对工业产品的缺陷特征建模后,摄像头采集产品的图片,目标检测模型就能定位产品上的缺陷,从而提高产品质检的效率,提高收益。由于深度学习的广泛运用,目标检测算法得到了较为快速的发
大数据平台统一管理、集中存储大数据资源,满足高并发,海量数据对高性能计算能力和大容量存储能力的需求,提供数据采集,数据计算,数据存储,数据分析,数据可视化等大量开放能力,确保各系统之间数据的互联互通和共享,为数据的全链条透明化、运营决策的高度智能化提供依据,尽早建立大数据平台具有重要意义。
大数据平台的概述 大数据平台统一管理、集中存储大数据资源,满足高并发,海量数据对高性能计算能力和大容量存储能力的需求,提供数据采集,数据计算,数据存储,数据分析,数据可视化等大量开放能力,确保各系统之间数据的互联互通和共享,为数据的全链条透明化、运营决策的高度智能化提供依据,尽早建立大数据平台具有重要意义。
前言 由于之前的主机存在运行docker自动重启的问题,跑模型没问题,排查之后没有发现问题所在,所以最后决定升级技嘉主板的bios并重新安装系统和环境。 1 硬件环境 显卡:GTX1080Ti内存:32G硬盘:256G SSD+1T机械 2 安装Ubuntu 18.
人体关键点检测对于描述人体姿态,预测人体行为至关重要。因此人体关键点检测是诸多计算机视觉任务的基础。其在动作分类,异常行为检测,以及人机交互等领域有着很广阔的应用前景,是计算机视觉领域中一个既具有研究价值、同时又极具挑战性的热门课题。
集装箱箱号 总计十个字符,前三个字符(即上图的“SUD”)为拥有者的代码,对应的是HAMBURG SUD,即汉堡南美航运公司,第四个字符(“U”)代表的是集装箱类型,一般都会为U。第5到第10个字符,即(“307007”)为箱体注册码,是集装箱箱体持有的唯一标识。