基于视频结构化的应用中,目标在经过跟踪算法后,会得到一个唯一标识和它对应的运动轨迹,利用这两个数据我们可以做一些后续工作:测速(交通类应用场景).计数(交通类应用场景.安防类应用场景)以及行为检测(交通类应用场景.安防类应用场景).我会写三篇文章依次介绍这三个主题. (1)目标跟踪之速度计算 (2)目标跟踪之计数 (3)目标跟踪之行为检测 后面会陆续添加链接. 本篇文章以交通类应用场景为例,介绍车辆速度计算方法. 速度计算前提 速度=距离÷时间 视频是一个连续的图片序列,我们只要分别知道目标在第…

基于视频结构化的应用中,目标在经过跟踪算法后,会得到一个唯一标识和它对应的运动轨迹,利用这两个数据我们可以做一些后续工作:测速(交通类应用场景).计数(交通类应用场景.安防类应用场景)以及行为检测(交通类应用场景.安防类应用场景).我会写三篇文章依次介绍这三个主题. (1)目标跟踪之速度计算 (2)目标跟踪之计数 (3)目标跟踪之行为检测 至此,三个主题都结束了. 本篇文章以交通类应用场景为例,介绍车辆异常行为分析方法.车辆异常行为通常又称“车辆异常交通事件”,指车辆在行驶道路上出现的违法行为,…

基于视频结构化的应用中,目标在经过跟踪算法后,会得到一个唯一标识和它对应的运动轨迹,利用这两个数据我们可以做一些后续工作:测速(交通类应用场景).计数(交通类应用场景.安防类应用场景)以及行为检测(交通类应用场景.安防类应用场景).我会写三篇文章依次介绍这三个主题. (1)目标跟踪之速度计算 (2)目标跟踪之计数 (3)目标跟踪之行为检测 后面会陆续添加链接. 本篇文章以交通类应用场景为例,介绍车辆断面计数方法. 人工计数方式 设想一个场景,你蹲在地下通道旁边,要统计穿过这条通道最近5分钟的人流…

算力和数据是影响深度学习应用效果的两个关键因素,在算力满足条件的情况下,为了到达更好的效果,我们需要将海量.高质量的素材数据喂给神经网络,训练出高精度的网络模型.吴恩达在深度学习公开课中提到,在算力满足要求的前提下,模型效果会随着素材数量的增多而变好,理论上没有上限.实践证明,在普通基于深度学习的应用开发过程中,素材的数量和质量对最终模型效果的影响出乎意料的大.注意这里提到的“素材质量”,光有“素材数量”还不够,我们还要保证素材标注的质量.本文以目标检测应用为例,来说明如何保证图像素材标注过程中…

"与其停留在概念理论层面,不如动手去实现一个简单demo ."       ——鲁迅 没有源码都是耍流氓github 前言 目前提供AI开发相关API接口的公司有很多,国外如微软.谷歌,国内的百度.腾讯等都有开放API接口.开发者只需要调用相关接口,几步就能开发出一个“智能APP”.通常情况AI接口有以下几类: 计算机视觉 图像分类.图像目标检测以及视频检测跟踪等等.这类API主要用于处理图像和视频,能够给图像打tag,并分析视频图片中的物体及其对应坐标轨迹等. 语言 包括自然语言处理…

本文转自:https://blog.csdn.net/weixin_40645129/article/details/81173088 CVPR2018已公布关于视频目标跟踪的论文简要分析与总结 一,A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 论文名称 A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 简介 此算法在SiamFC的基础上增加了语义分支,进一步提升Sia…

6月23日,在2018华为终端·全球合作伙伴及开发者大会AI分论坛体验区的一角,被层层叠叠的人群围得水泄不通.站在最前面的一名体验者,正跟随着“快手短视频”APP上不断出现的小人左右扭动,每完成一个动作,就能自动加分!一名来自另一家短视频应用的体验者不禁感叹:没想到快手的动态肢体分割能力这么好,准确度这么高. 而另一侧,体验者将手机里的照片一一选中,通过金山WPS的应用客户端,在几秒中内一键将图片生成了PPT,处理之迅速.功能之强大,让人眼花缭乱. 细究这些应用的“神操作”背后,不难发现,都离不…

(哥廷根大学) 摘要 文章提出了一种表示空间扩展物体轮廓的新方法,该方法适用于采用激光雷达跟踪未知尺寸和方向的车辆.我们在笛卡尔坐标系中使用二次均匀周期的B-Splines直接表示目标的星 - 凸形状近似.与之前在极坐标下工作的方法相比,我们引入了一个新的步行参数来模拟物体的轮廓功能,使得形状参数很好地被定义,并且与测量值位于同一空间内.该方法的主要优点是可以通过缩放样条的基点来独立地执行长度和宽度的缩放. 一.引言 对于汽车领域,特别是高级驾驶辅助系统(ADAS)功能,扩展目标跟踪(EOT)的…

AIstudio https://aistudio.baidu.com/aistudio/index 关于AI Studio AI Studio是基于百度深度学习平台飞桨的一站式AI开发平台,提供在线编程环境.免费GPU算力.海量开源算法和开放数据,帮助开发者快速创建和部署模型. EasyEdge 可基于多种深度学习框架.网络结构的模型,快捷生成端计算模型及封装SDK,适配多种AI芯片与操作系统. 基于Paddle Lite研发的端计算模型生成平台,能够帮助深度学习开发者将自建模型快速部署到设备…

摘要:针对企业AI开发应用中面临的痛点和难点,为大家带来从实践出发帮助企业构建成熟高效的AI开发流程解决方案. 在数字化转型浪潮席卷全球的今天,AI技术已经成为行业公认的升级重点,正在越来越多的领域为业务带来创新价值.随着行业AI落地逐步加速,企业在开发AI应用的过程中,经常会遇到准备不足.人才紧缺.开发成本高昂等问题,阻碍着AI的落地实践. 在2020年12月20日QCon全球软件开发大会 2020上海站上,华为云AI首席技术布道师陈亮携手四位华为AI领域博士,带来题为"全栈全场景AI应用开发…