- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
指针仪表自动识别读数系统
一、引言 我国工业配电室超200万间（《2026年中国电力基础设施白皮书》），指针仪表（压力表、温度计、流量计）数量超5000万台，传统人工巡检存在效率低（单仪表耗时2-3分钟）、错漏率高（年均读数错误率 本文提出基于YOLOv12目标检测、Transformer特征融合与多模态感知的自动识别读数系统，通过“精准定位-特征增强-状态判定-远程上报”技术架构，实现指针仪表读数精度98.5%（实验室数据），实测响应延迟 选用海康威视MV-CA060-10GC（600万像素、1/1.8" CMOS、0.002Lux超低照度、IP67防护），按仪表场景布防： 固定仪表（如配电柜压力表）：俯角30°定焦拍摄（识别距离0.5-3m （二）误报率控制 多帧时序确认：连续3帧指针角度变化＜0.3°才判定为“稳定读数”（排除振动干扰）； 环境自适应阈值：暗光环境（＜50lux）提升红外通道权重（识别置信度阈值从0.7降至0.6），高温环境 指针仪表自动识别读数系统基于YOLOv12和Transformer架构深度学习算法，指针仪表自动识别读数系统通过集成AI大模型，自动识别仪表示数或开关状态，提高仪表读数识别的工作效率并降低出错率，实现7
22910编辑于 2026-01-15 - 来自专栏晓晨的专栏
C#自动识别文件编码
3 /// 4 public class TxtFileEncoder 5 { 6 public TxtFileEncoder 55 byte byte1 = 0; 56 byte byte2 = 0; 57 byte byte3 byte2 = Convert.ToByte(stream.ReadByte()); 66 if (stream.Length >= 3) 67 { 68 byte3 = Convert.ToByte(stream.ReadByte()); 69 Encoding.Unicode; 85 } 86 if (byte1 == 0xEF && byte2 == 0xBB && byte3
2.5K30发布于 2018-06-22 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
安全帽自动识别软件
安全帽自动识别软件提升现场管控效率、降低控制成本、提升企业生产管理规范、降低生产制造安全事故和产品质量安全隐患等作用。安全帽自动识别软件根据自主创新，大家真真正正完成了产业链提升。 安全帽自动识别软件公司安全帽自动识别软件根据深度神经网络的行人检测技术性，伴随着路人数据的大量发展趋势，已经比较完善。 安全帽自动识别软件价格人工智能优化算法服务平台可以融合领域泛娱乐化情景的使用要求，为公司生产制造给予典型性的身体和物件识别、剖析和优化算法作用，如人像、物件、工作服装、烟火、侵入、攀登、烟火、跌落等，从三个层面开展智能剖析
2.3K20编辑于 2022-09-10 金融票据+腾讯OCR自动识别
项目名称：金融票据自动识别功能一、应用背景近期正好有一个金融项目，其中有一个重要且繁琐的功能就是票据信息的处理。传统的手工录入方式不仅效率低下，而且容易出错。 为了提高票据处理的效率和准确性，技术团队决定采用腾讯OCR技术来实现票据信息的自动识别功能。 通过引入腾讯OCR技术，实现票据信息的自动识别和提取，从而提高票据处理的效率和准确性。三、接入指引开通OCR服务：在腾讯云控制台中开通OCR服务，并获取相应的API密钥。 调用API：按照腾讯OCR API文档，编写代码调用相应的接口，实现票据信息的自动识别功能。测试与优化：完成集成后，进行功能测试和性能测试，根据测试结果进行优化。 通过引入腾讯OCR技术高效，简单，准确的实现了项目中票据信息的自动识别功能。整个功能接口API的接入使用，非常顺畅，真的是高效开发！
89510编辑于 2024-12-19- 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
人员离岗自动识别系统
人员离岗自动识别系统依据opencv+yolo网络机器学习模型自动识别岗位上是否人员存在。 一旦发现人员在作业时间不在位置上，人员离岗自动识别系统会立即抓拍告警，并把报警记录同步到后台，通过现场语音摄像机给出语音提示，让人员及时返回岗位。
1.3K30编辑于 2022-12-26 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
反光衣自动识别检测系统
反光衣自动识别检测系统检测预警信息仪仗于完整的Ai智能分析平台，包含视频监管、视频采集、预测分析预警信息、可视化管理、时间监管、等模块，反光衣自动识别检测系统可以完成业务流程数据信息的数据共享，产生完善的安全生产管理体系 反光衣自动识别检测系统以健全设备的基本上检测标准，推动加气站智能化系统发展趋势，提升加气站的主要安全性水准。反光衣自动识别检测系统除充分发挥基本监管作用外，还能够应用视频监控系统来管理进出口关键位置。 反光衣自动识别检测系统：采用人工智能化运用专业性解决现场违规行为规范运营管理难点，整体安全性预警信息管理方法难点，降低风险风险管控指数，此外提高工作效能和服务质量。
1.2K30编辑于 2022-09-11 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
自动识别反光衣穿戴系统
自动识别反光衣穿戴系统应用神经网络算法和边缘云计算分析来对监控画面进行实时分析识别，自动识别反光衣穿戴系统从相机视频流中抓拍图像在摄像头可视范围内自动识别人员是不是戴安全帽和反光衣。 自动识别反光衣穿戴系统利用现场已有的监控摄像头，可以做到全天候24小时360度不间断自动剖析识别监控画面视频数据信息，不用人工干预。 当自动识别反光衣穿戴系统识别到人员不穿反光服时，马上即时语音提醒，并同步违规信息到后台，合理协助后台人员高效作业，减少人力成本。
1.3K30编辑于 2022-10-13 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
安全帽ai自动识别算法
安全帽ai自动识别算法是人工智能与视觉系统算法技术性的结合。 通过10年的工艺累积，SuiJi vision具备深层次的人工智能自主学习、图像识别、行为分析、发展趋势认知、风险预警等工作能力，安全帽ai自动识别算法可以根据认知情景动态性、即时解析和管理方法情景个人行为来预知未来的风险性 安全帽ai自动识别算法公司安全帽识别算法的工作内容如下所示：1。前面监控摄像头机器设备将现场视频画面即时上传至系统软件网络服务器。2.服务器根据安全帽识别算法即时全貌识别算法精确识别安全帽佩戴状况。 3.系统软件捕获、储存未配戴安全帽的个人行为，并同步在后台监控系统预警。4.储存非法活动的时长、地址和当场照片并发出声响。4.专职安全员应远程控制或当场纠正非法活动。 安全帽ai自动识别算法价格根据计算机联邦学习智能视频监控分析识别算法，根据规模性安全帽数据信息识别学习培训，给予监控系统智能化识别工作能力，精确分辨实际操作工作人员是不是戴安全帽，假如现场施工工作人员不戴安全帽
1.2K10编辑于 2022-09-09 - 来自专栏自动化办公
AI自动识别发票
一、解决方案：AI+OCR智能发票处理 基于百度OCR接口开发我利用百度OCR接口，开发了一个能够自动识别发票信息的工具。
1.1K20编辑于 2025-05-08 相似文本Logo自动识别技术突破
相似文本Logo自动识别技术突破结合对比训练与困难负样本选择建立新基准会议：WACV 2023 相关论文：基于图文预训练的Logo识别Logo识别是指识别特定Logo及其在图像或视频中位置的任务。 将图像表示与其文本描述对齐）显著缓解文本密集型Logo匹配的挑战提出改进的度量学习损失函数，更好地区分高度相关的Logo类别在标准开源Logo识别数据集上的实验表明，该方法在五个公共数据集上实现最新技术水平：LogoDet3K
14700编辑于 2025-09-23- 来自专栏无原型不设计
摹客插件，自动识别画板大小！
摹客插件会自动识别你的设计稿；Figma设计稿的交互数据上传摹客仍保留；可将项目内的某个模块单独分享；在线设计中新增了标尺和参考线，让设计更高效~下面就一起来看看吧！ 关键信息 摹客协作 1、【新增】摹客插件支持自动识别画板大小 2、【新增】摹客支持识别Figma设计稿的交互数据 3、【新增】公开分享允许设置“仅分享当前版块” 4、【新增】消息通知新增“与我相关”模块 5、【新增】任务管理支持隐藏“未关联设计稿” 摹客在线设计 1、【新增】支持标尺和参考线 摹客协作 摹客插件支持自动识别画板大小 在使用插件过程中，有用户会对iOS@1x、@2x、@3x、Android 摹客所有插件都上线了“自动识别”的功能，如下图所示，轻轻点击，当前设计稿适合什么倍率即刻生成。 （需要更新到最新版插件才可以使用哦。）
1.2K30编辑于 2022-03-16 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
作业人员护目镜佩戴自动识别
作业人员护目镜佩戴自动识别通过python+yolo深度学习算法模型，作业人员护目镜佩戴自动识别算法模型利用布设摄像头并结合图像算法能够实时监测作业人员是否佩戴护目镜。 作业人员护目镜佩戴自动识别算法模型采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。 其基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了，如下图3所示，如DPM就是采用这种思路。 但是这样会产生很多的子区域，并且都要经过分类器去做预测，这需要很大的计算量，所以作业人员护目镜佩戴自动识别算法模型的分类器不能太复杂，因为要保证速度。 所以粗略来说，作业人员护目镜佩戴自动识别算法模型YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。
54130编辑于 2023-09-15 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
登高不系安全带自动识别
登高不系安全带自动识别采用yolov8深度学习算法框架模型，登高不系安全带自动识别能够自动检测和识别登高作业人员是否佩戴安全带，过滤其他类似物体的干扰。 登高不系安全带自动识别发现有人员未佩戴安全带，将立即触发预警。 登高不系安全带自动识别在进行模型训练时，我们需要构造训练样本和设计损失函数，才能利用梯度下降对网络进行训练。 设计思想，将 登高不系安全带自动识别 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数。 考虑到动态分配策略的优异性，登高不系安全带自动识别 算法中则直接引用了 TOOD 的 TaskAlignedAssigner。
84260编辑于 2023-09-18 - 来自专栏FreeBuf
网卡厂商自动识别工具（附源代码）
2 实现原理 网卡厂商自动识别工具实现流程如图2所示，主要包括两个过程：初始化过程和添加厂商过程。 3 使用指南 3.1 操作命令 ? 3.2 输入示例 arp-all.txt ? 3.3 输出示例 arp-all-org.txt ?
1.9K60发布于 2018-02-26 【python数字验证码 自动识别】
因此，自动识别数字验证码成为了一个非常有价值的技术，它可以帮助我们自动完成验证码输入的工作，提高生产效率。下面是一个示例的数字验证码图片： 我们的目标是从这样的图片中自动识别出验证码的数字。 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # 平滑处理 smoothed_image = cv2.medianBlur(binary_image, 3) return smoothed_image 3. 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # 平滑处理 smoothed_image = cv2.medianBlur(binary_image, 3) 通过使用OpenCV进行图片预处理和使用Tesseract进行文本识别，我们可以很方便地实现验证码自动识别的功能。希望本博客能对你理解和应用验证码自动识别技术有所帮助。
61510编辑于 2025-08-29- 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
河道垃圾自动识别监测算法
河道垃圾自动识别监测算法通过python+opencv网络模型技术，河道垃圾自动识别监测算法对水面上的垃圾进行自动识别，一旦发现垃圾污染将自动发出警报。 河道垃圾自动识别监测算法中选择opencv框架模型，接下来我们介绍下。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。 河道垃圾自动识别监测算法中选择的python语言也很有优势。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。 OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护，支持河道垃圾自动识别监测算法与计算机视觉和机器学习相关的众多算法
48040编辑于 2023-09-09 - 来自专栏智能视频图像
烟火自动识别预警与监管系统
近年来中国的石化、电力、铁路、煤矿和石油等行业得到了高速发展，为不断适应国家改革发展、治理转型的战略需要，已经建立了结构完善的监控管理系统。但由于场地面积过大、人员复杂，单凭人力的管理和监督，根本无法达到理想的效果，当出现烟雾、火焰等这类事情后，当前的视频监控系统只能起到事后取证的作用，无法实时获取到监控区域的情况。
1.8K60发布于 2019-09-23 - 来自专栏aardio
aardio 自动识别验证码输入
上周在发学习日志时有网友提议“在网页上识别验证码”，于是尝试整合图像识别与网页自动化技术，完成了这套模拟登录流程。核心思路是：截图验证码→OCR识别→自动填充表单→提交并验证结果。
24400编辑于 2025-06-21 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
自动识别是否穿着工作服
自动识别是否穿着工作服通过opencv+python网络模型AI视频分析技术，自动识别是否穿着工作服对作业区域现场人员穿戴进行7*24小时实时监测，自动识别是否穿着工作服利用最新的深度学习与大数据技术为安全生产保驾护航
89720编辑于 2023-03-18 - 来自专栏人工智能
使用TensorFlow自动识别验证码（三）
卷尺 Convolution 卷尺构成 输入 -> 过滤器 = 输出 假设 我们有一个3x3的图像，卷尺核（又叫过滤器）为3x3的矩阵得出的结果如图 卷尺要先把卷尺核调转180度后在去计算。 我们这里的过滤器是5*5 一般来说就是用 7x7,5x5,3x3等等去试 。过滤器的大小影响特征是否更完整。 修改过滤器的步长。假设图片中有大片色块相同的区域，可以尝试把步长跳大，更快的提取特征。 0x004 总结 使用tensorflow自动识别验证码 系列的基本写完了。原本还有 使用tensorflow自动识别验证码（四） 自动化批量识别验证码 但是已经和tensorflow 关系不大。
1.4K70发布于 2018-01-08
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号