- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏用户6554964的专栏
AI自动识别户型图生成数据建模解决方案
测试识别户型图：图片图片图片图片房型图识别的任务分析。拿到任务后，对当前比较流行的房图风格，进行简单的观察和分析，主要有以下几点：。 最后对识别出的墙面积进行矢量化，得到墙的端点和拐点信息，完成墙的识别。。门窗的识别可以在墙体识别结果的基础上进行。以上主要是用OpenCV中的形态学函数实现的。 当然，在比较困难的图像识别问题上，很少有算法能够达到100%的准确率。对于识别结果中出现的个别错误识别案例，可以在交互中提供修改工具供设计人员使用，大大提高了设计人员的工作效率。 目前，三维家居、酷居装修设计软件也集成了类似的、智能识别户型图中墙面的功能，并提供了对正确和错误的识别和修改的交互工具。基于机器视觉单元图素自动提取方法：第一步是对房屋图进行二值化处理，得到二值图像。 第二步是从二值化图像中识别字符的大小、字符所在的区域和区域的位置，并识别图像中的直线。第三步，将识别的大小数字字符与其对应的比例线段进行匹配。
3.2K40编辑于 2022-11-12 - 来自专栏谭广健的专栏
AI识别之旅三
前两篇说了AI识别的准备和录入到腾讯云里，接下来我们就来编写一个从人脸库进行识别的功能，老样子那第一篇摄像头那里拉图片。因为有第二篇拉依赖库，这里就不在叙述了。直接来代码了。。 至此，我们就完成简单的AI识别功能人员。最后放出解释多层JSON的代码吧。。。
73641发布于 2020-02-27 - 来自专栏谭广健的专栏
AI识别之旅一
说到AI识别，很多人会觉得很神秘很高大尚。但随着科技的发展AI已经逐步成熟和简单，这几天我们就围绕如何打造一个AI识别系统进行宣讲吧。 首先AI识别系统，肯定是通过类似视觉识别这样，有图才能有结果，当然你说语音识别就要语音才有结果。不过语音不是咱们这次的重点。我们以视觉识别为主。 视觉识别肯定要通过摄像头获取外界或对应事物的情况，接下来，就是我们这篇文章的重点，如何在安卓上构建摄像头，也希望能使大家减少一些弯路。 这样我们的AI识别之旅就算踏出了第一~
1K51发布于 2020-02-21 - 来自专栏谭广健的专栏
AI识别之旅二
上次说到AI识别第一步就是获取图片并保存下来，相信很多小童鞋应该尝试了。接下来我们就开始对AI识别进行第二步，建立一个AI匹配库。 这个AI匹配库的作用就是把我们第一步获取的图片跟这个识别库进行匹配判断，看看匹配库有没有该图片。这次我们就上腾讯云进行部署。 1、首先登录腾讯云，找到“人脸识别”，点开“人员库管理”中的人员管理，选择“新建人员库”，填入相关的资料。当然这个有API的，不过我们直接手动建省很多事。
76911发布于 2020-02-22 - 来自专栏PDF 开发
AI文档识别技术之表格识别(一)
，主要包括（行数，列数，合并单元格数）目前DocumentAI表格识别已实现V2版本，大幅提升标准表格的识别准确率，具体信息会在下一篇blog中再具体说明1. 扫描的手写文档，它们的文档样式、所处光照环境以及纹理等都有比较大的差异，表格识别一直是文档识别领域的研究难点。 表格线条不清晰，需要人为添加表格线条分割表格内容，例如下面的表格就缺少很多的横线与竖线图片1.2 识别原理DocumentAI通过结合AI与传统算法实现表格识别，主要用到的AI能力与算法有：AI：版面分析能力 （通过AI版面分析检测表格在图片内所处的区域）AI：OCR能力（通过OCR实现识别表格内容）算法：图像处理算法（通过结合图像处理算法辅助获取表格结构信息）通过以上的AI与算法再结合一些表格识别算法即可实现通用表格识别 ，同时支持识别标准表格与非标准表格2.
3.2K40编辑于 2023-08-09 - 来自专栏机器学习AI算法工程
贝壳找房的深度学习模型迭代及算法优化
因此贝壳推出了 AI 找房功能，基于房源数据，利用深度学习来挑选出用户视角的优质房源。贝壳资深算法工程师周玉驰围绕着 AI 找房场景中的深度学习模型的构建和算法策略的演变，进行了细致的讲解。 AI 选房 AI 选房本质为 TopN 排序问题，属于优选问题。通过对房源质量进行打分，选出分数最高的 N 个房源。 那么该如何进行 AI 选房？如何对房源质量进行打分呢？ 其中，NLU 自然语言理解作为核心模块负责意图识别。将识别的问题经过 DM（对话管理模块）分发给不同的机器人处理问题。 4人工智能在户型图自动生成算法中的应用 为增加用户对房屋的理解，贝壳基于自研设备采集到房屋的二维和三维信息，对房源进行深度解读；同时使用人工智能技术，全自动生成房屋三维模型和户型图。 FloorNet 算法在生成户型图的应用 FloorNet 是从点云出发构建户型图的自动重建算法。
2.8K20发布于 2019-10-28 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
AI人员打架识别算法
AI打架识别算法基于Detection网络模型算法框架，AI打架识别算法识别校园打架斗殴行为，发现立即打架斗殴行为算法会立即抓拍告警推送打架事件信息。 ，而AI人员打架识别算法直接从图片生成位置和类别。 研究现状 目前AI人员打架识别算法，主要有3种主流的方法，分别是：（1）基于Detection的打架检测。其主要思想是: 将打架作为一种类别，通过分类的方式，将打架行为检测出来。 2.选取的方案 我这里选择方案1，AI人员打架识别算法基于目标检测做打架识别。前文也提到了，目前数据集十分匮乏。笔者也是反复查找，终于拿到了国外的一份很好的数据集。 基本流程是：Labelme标注 -> 标注数据整理与格式转换 -> AI人员打架识别算法模型训练 -> 部署2.2 AI人员打架识别算法标注数据整理与格式转换 Labelme标注的数据，无法直接用在训练中
1.4K20编辑于 2023-09-22 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
ai行为识别技术监控
ai行为识别技术监控系统软件是一种以行为识别技术为关键技术的深度学习算法，根据人工智能化神经元网络，构造大家的主要模块架构，ai行为识别技术监控 依据我们的轨迹测算各种各样健身运动行为，根据视频转码技术 、流媒体播放技术、数字矩阵技术、云技术等，ai行为识别技术监控拍照的各类现场作业人员的异常行为，帮助监控工作人员提高解决各类出现异常紧急事件的效率。 ai行为识别技术监控具备普遍的应用领域，可以用在智能交通、智能化施工工地、智能制造系统、智慧校园、智能化生态公园等。只需有视频监控的地区，就可以完成覆盖识别分析。 ai行为识别技术监控是一种极致的视觉检测系统，应用人工智能视频分析优化算法对视频图象开展即时解析和识别，将监测到的信息与管理者给予的监控规则相对比，并即时消息推送信息和预警信息。 ai行为识别技术监控剖析，可以在紧急状况下开展预警信息，该技术关键完成了对视频监控具体内容数据的分析和获取主要信息内容，并在标识后产生警示。
70220编辑于 2022-09-12 - 来自专栏全栈程序员必看
AI图像识别_头像搜索图片识别在线
使用百度AI图像识别提供的API接口来搭建识图工具，首先要注册百度开发者账号，然后找到图像识别页面，创建应用，申请成功后会给两个重要的数据API Key ，Secret Key，这是实现识图的重要参数， 以动物识别为例： 获取access_token接口 import urllib, urllib2, sys import ssl # client_id 为官网获取的AK， client_secret -8') response = urllib2.urlopen(request) content = response.read() if (content): print(content) 识别图像接口 QFileDialog import json import base64 import urllib import urllib.request """ 你的 APPID AK SK """ # http://ai.baidu.com ()) pass # 货币识别 elif self.comboBox.currentIndex() == 5: self.get_currency(self.get_token()) pass # 花卉识别
4.6K10编辑于 2022-09-20 - 来自专栏web三维
从2d户型图到gltf模型
本文使用的户型图 中国铁建·花语璟云94㎡户型 一、设置户型图比例 找到户型所在具体位置，中国铁建·花语璟云。 点击右上角【gis工具】-图像配准工具 导入户型图片 点击右侧【户型图大小一步配准到位】，按提示在户型图上沿线段绘制2点线。第2个点结束。 输入这条线对应户型的真实长度。单位为毫米。 二、户型图同步到单影像 输入长度后，点击这里。忽略配准同步到单影像。并退出配准面板。 回到软件主界面，在左下角【单影像】中找到刚才配准的图片，点击【上图】 二、设置户型高度 这里设置为2.6米 三、基于2d户型图， 绘制GIS数据 1、绘制户型底座和围墙 使用【曲面/线】沿着户型图外围绘制一圈 模型包含了窗户 墙体 户型图作为底座。承重墙颜色和其他不一样。 如果你希望模型底部是整个户型图。将原来户型底座轮廓，设置名称为【备用】或直接删除。
82841编辑于 2025-07-29 - 来自专栏程序你好
Azure AI 服务之语音识别
笔者在前文《Azure AI 服务之文本翻译》中简单介绍了 Azure 认知服务中的文本翻译 API，通过这些简单的 REST API 调用就可以轻松地进行机器翻译。 该程序会以不同的模式识别我们 hardcode 的两段音频数据，然后输出识别的结果。其中上面的文本框会输出大量的中间识别结果，而下面的文本框则输出最终的识别结果。 我们在程序中通过定义的常量来保存它们： const string SUBSCRIPTIONKEY = "your bing speech API key"; 由于 demo 的代码比较长，为了能集中精力介绍 Azure AI 代码中我们要通过它们来告诉语音识别 API 执行识别的类型。 AI 的兴起让我们看到了一线希望，在介绍了 Azure AI 的语音识别服务后，让我们接着探索如何通过 AI 让程序理解文本的内容。
1.8K20发布于 2018-07-20 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
AI智能工服识别算法
AI智能工服识别算法通过yolov5+python网络深度学习算法模型，AI智能工服识别算法通过摄像头对现场区域利用算法分析图像中的工服特征进行分析实时监测工作人员的工服穿戴情况，识别出是否规范穿戴工服 AI智能工服识别算法特征提取是指提取工服中的点或者块。因此不需要精确的人体定位和跟踪，并且局部特征对人体的表观变化，视觉变化和部分遮挡问题也不是很敏感。因此在行为识别中采用这种特征的分类器比较多。 AI智能工服识别算法识别中的局部特征点是视频中时间和空间中的点，这些点的检测发生在视频运动的突变中。因为在运动突变时产生的点包含了对人体行为分析的大部分信息。 AI智能工服识别算法对于卷积层，主要使用1x1卷积来做channle reduction，然后紧跟3x3卷积。 除了上面这个结构，AI智能工服识别算法提出了一个轻量级版本Fast Yolo，其仅使用9个卷积层，并且卷积层中使用更少的卷积核。
54720编辑于 2023-09-14 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
ai安全帽识别检测
ai安全帽识别检测通过python+yolov5网络模型深度学习AI视频分析技术，ai安全帽识别检测对现场人员是否佩戴安全帽进行识别检测，ai安全帽识别检测一旦发现现场工人员没有按要求佩戴安全帽，自动进行预警并保存图像到本地同步提示后台人员及时处理 我们选择当下YOLOv5来进行安全帽识别检测。6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的！
76930编辑于 2023-03-20 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
AI人员打闹监测识别算法
AI人员打闹监测识别算法通过yolo+python网络模型框架算法， AI人员打闹监测识别算法能够准确判断出是否有人员进行打闹行为，算法会立即发出预警信号。 图片在介绍AI人员打闹监测识别算法之前，首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解AI人员打闹监测识别算法Yolo算法是有帮助的。 但是这个方法有致命的缺点，就是你并不知道要检测的目标大小是什么规模，所以你要设置AI人员打闹监测识别算法不同大小和比例的窗口去滑动，而且还要选取合适的步长。 AI人员打闹监测识别算法很好的解决了这个问题，它不再是窗口滑动了，而是直接将原始图片分割成互不重合的小方块，然后通过卷积最后生产这样大小的特征图，基于上面的分析，可以认为AI人员打闹监测识别算法特征图的每个元素也是对应原始图片的一个小方块 ，然后用每个元素来可以预测那些中心点在该小方格内的目标，这就是AI人员打闹监测识别算法的朴素思想。
45430编辑于 2023-09-23 - 来自专栏毛利学Python
智能盘点—钢筋数量AI识别
赛题名称 https://www.datafountain.cn/competitions/332 智能盘点—钢筋数量AI识别 赛题背景 在工地现场，对于进场的钢筋车，验收人员需要对车上的钢筋进行现场人工点根
1.2K10编辑于 2022-12-20 AI图像识别检测系统
在数字化转型浪潮中，图像识别检测系统正成为连接物理世界与数字空间的核心纽带。 一、核心技术优势解析相较于传统方案，AI图像识别检测系统在多个维度实现突破性提升：在识别精度上，传统方案受光照、角度影响大，而智能系统通过自适应环境增强模型鲁棒性，大幅降低环境干扰带来的误差；处理速度方面 （二）医疗影像辅助诊断放射科医生面对海量CT/MRI片子时，AI助手能优先标出可疑病灶区域，并标注置信度分数。在肺结节筛查场景中，系统对微小钙化点的敏感度达到96%，有效弥补人为阅片的视野盲区。 更创新的是姿态识别技术的应用——当顾客拿起商品超过5秒未放回时，自动推送产品详情到其手机APP。某连锁超市应用后，关联销售转化率提升22%，库存周转天数缩短4天，优化零售运营效率。 这些突破将推动图像识别技术向更多长尾场景渗透，真正实现“所见即所知”的智慧愿景。
56310编辑于 2025-10-16- 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
AI行为识别视频监控系统
伴随着科技的发展，AI行为识别视频监控系统在安防监控行业也得到了长足的进步。尤其是，AI行为识别视频监控系统方面的公司将动态性认知能力视作公司发展的核心技术之一。 传统的视频检测技术在这方面的功能很差，同一台监控摄像头可以识别的出现异常行为十分比较有限。AI行为识别视频监控系统来自机器视觉技术的革新。机器视觉技术应用是人工智能技术分析的一个支系。 人工智能技术行为识别可以精确识别情景当中人员的异常行为，而传统化的安防监控是各种各样情景转变后形成的视频，不可以精确识别人的实际出现异常行为。 AI行为识别视频监控系统可以将身体的运作可以包含走动、蹲、坐、跳、跑等进行数据分析，这些行为是人们日常生活的基础方式，这种方式的表現可以使我们得到许多信息内容，如识别经常或长期闭上眼可以识别人们总想睡觉 ，可以运用于安全驾驶危险驾驶警示；在引喻动作中，OK手势可以识别为取得成功或提前准备进行等信息内容；可以看得出，合理的有效识别可以传递很多的信息内容，随后在AI行为识别视频监控系统等行业充分发挥至关重要的智能化和信息内容功效
1.4K30编辑于 2022-09-04 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
ai视频智能识别系统
视频监控智能分析技术又叫智能视频分析技术，该技术诞生于机器视觉及边缘计算。视频监控智能分析技术是当下在人们生活中应用范围很广的技术之一。智能视频分析技术能够现场监控传回的视频流中抓取图片及人体状态动作信息，建立图片与规则建立映射关系。
2.2K10编辑于 2022-09-07 - 来自专栏测试开发技术
PaddleOCR：超越人眼识别率的AI文字识别神器！
最后，它会使用另一个深度学习模型来识别边界框中的文字，并将其转换成电脑可以识别的文字。这样，就可以实现将图片中的文字转换成电脑可以识别的文字的功能了。 识别精度高：PaddleOCR的深度学习模型经过大量的训练和优化，可以在各种复杂场景下实现高精度的OCR识别，具有较高的识别准确率。 可准确识别不同字体、字号、字形的文字图像，实现超越人眼识别率的准确率。 通过这个示例，你可以看到如何使用PaddleOCR进行定制化的多语种文字识别和手写体文字识别。当然，根据实际需求，你可以进一步对模型参数进行调整，以满足不同的识别需求。 自然场景文字识别： 在照片、视频或实时摄像头图像中识别并提取文字，如车牌识别、街景文字识别等。 身份证、驾驶证等证件识别： 用于自动识别和提取身份证、驾驶证等证件中的文字信息。
6.5K12编辑于 2023-12-12 - 来自专栏HyperAI超神经
日本「AI 鱼脸识别」项目，每分钟识别 100 条
AI 看图识鱼，每分钟分装 100 条 餐桌上每一道鲜美的海鱼背后，都离不开渔民的辛苦工作。 按计划，这项测试实验将持续进行到今年 3 月，同时不断收集更多鱼类数据，来提高 AI 系统准确性。 通过官方发布的视频，我们可以看到，AI 「摸鱼」的技能已经十分娴熟，一条条经过传送带的鱼，被精准识别并送进对应分装箱，渔民们就只负责监督就好。 设备会在识别出鱼的种类的同时，将其推入相应箱子 渔业大国缺人？上 AI 世界上，恐怕没有谁比日本人更能吃、更爱吃鱼了。 近年来，AI 应用于鱼类养殖监控、远洋捕捞产量预测甚至是肉质评测（详见《Tuna Scope 金枪鱼猎手：当顶级吃货，搞起图像识别》）等各个环节，。
80020发布于 2021-01-25
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