废话不多说 直接上图 这个是demo中用到的双目摄像头,一个是红外的,一个是正常的rgb摄像头两个usb接口,在电脑上呈现两路摄像头通道程序检测RGB输出图像,当检测到有人脸时,用RGB人脸的位置到红外画面的位置去检测人脸如果没有检测到,说明当前目标为非活体当在红外画面检测到人脸时,说明当前目标为活体目标再继续使用RGB图像提取特征值下面为demo效果图 DEMO源码地址:https://gitee.com/jch/FaceAliveDEMO中用的C#封装库为:https://github.co

前几天老大给了个任务,让我帮slam组写一个基于深度摄像头的障碍物检测,捣鼓了两天弄出来了,效果还不错,就在这里记一下了. 代码的核心思路是首先通过二值化,将一米之外的安全距离置零不考虑,然后通过开运算去除掉一些噪点(这个后来发现不一定有必要),在求出所有障碍物的凸包,这个时候要计算面积,当面积小于一定的阈值的时候不予考虑,最终输出障碍物的凸包坐标. //find_obstacle函数是获取深度图障碍物的函数,返回值是每个障碍物凸包的坐标,参数一depth是realsense返回的深度图(ush

object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起这里有一个图像任务:既

object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起这里有一个图像任务:既

基于深度学习的目标检测技术演进:R-CNN.Fast R-CNN,Faster R-CNN object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->F

原文链接:https://www.52ml.net/20287.html 这篇博文主要讲了深度学习在目标检测中的发展. 博文首先介绍了传统的目标检测算法过程: 传统的目标检测一般使用滑动窗口的框架,主要包括三个步骤: 利用不同尺寸的滑动窗口框住图中的某一部分作为候选区域: 提取候选区域相关的视觉特征.比如人脸检测常用的Harr特征:行人检测和普通目标检测常用的HOG特征等: 利用分类器进行识别,比如常用的SVM模型. 基于深度学习的目标检测分为两派: 基于区域提名的,如R-CNN.SPP-net

参考文献 [1]Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation [2]Fast R-CNN [3]Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks 1. 概述 图像分类,检测及分割是计算机视觉领域的三大任务.图像分类模型是将图像划分为单个类别,通常对应于图像中最突出的物体.但是

基于深度学习的安卓恶意应用检测 from:http://www.xml-data.org/JSJYY/2017-6-1650.htm 苏志达, 祝跃飞, 刘龙     摘要: 针对传统安卓恶意程序检测技术检测准确率低,对采用了重打包和代码混淆等技术的安卓恶意程序无法成功识别等问题,设计并实现了DeepDroid算法.首先,提取安卓应用程序的静态特征和动态特征,结合静态特征和动态特征生成应用程序的特征向量:然后,使用深度学习算法中的深度置信网络(DBN)对收集到的训练集进行训练,生成深度学习网络:

不多说,直接上干货! 基于R-CNN的物体检测 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典paper:<Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation>,这篇文章的算法思想又被称之为:R-CNN(Regions with Convolutional N

话题 3: 基于深度学习的二进制恶意样本检测 分享主题:全球正在经历一场由科技驱动的数字化转型,传统技术已经不能适应病毒数量飞速增长的发展态势.而基于沙箱的检测方案无法满足 APT 攻击的检测需求,也受到多种反沙箱技术的干扰.在充分考察过各种技术方案的优劣后,瀚思科技开发出了基于深度学习的二进制病毒样本检测技术,可以做到沙箱同等水平的 99% 的检测准确率,而误报率低于 1/1000.基于深度学习的病毒检测技术无需沙箱环境,直接将样本文件转换为二维图片,进而应用改造后的卷积神经网络 Incept

转载请注明出处,谢谢 原创作者:Mingrui 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12634631.html 写在前面 最近在搞本科毕设,关于基于深度学习的 SLAM 回环检测方法.期间,为了锻炼自己的工程实现能力,(也为了增添毕设的工作量,显得不那么水),我自己写了一个简单的双目 SLAM 系统,其中嵌入了一种基于深度学习的轻量级回环检测模块 (https://github.com/rpng/calc),目前这种方法是我找到的最轻量级且效果不错的

10分钟内基于gpu的目标检测 Object Detection on GPUs in 10 Minutes 目标检测仍然是自动驾驶和智能视频分析等应用的主要驱动力.目标检测应用程序需要使用大量数据集进行大量训练,以实现高精度.NVIDIA gpu在训练大型网络以生成用于对象检测推断的数据集所需的并行计算性能方面表现优异.本文介绍了使用NVIDIA gpu快速高效地运行高性能目标检测管道所需的技术. 我们的python应用程序从实时视频流中获取帧,并在gpu上执行对象检测.我们使用带有Incep

摘要:人脸性别识别是人脸识别领域的一个热门方向,本文详细介绍基于深度学习的人脸性别识别系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面.在界面中可以选择人脸图片.视频进行检测识别,也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别:可对图像中存在的多张人脸进行性别识别,可选择任意一张人脸框选显示结果,检测速度快.识别精度高.博文提供了完整的Python代码和使用教程,适合新入门的朋友参考,完整代码资源文件请转至文末的下载链接.本博文目录如下: 目录 前言 1. 效果演示

NethServer 7.2 RC1 "Saltimbocca"  发布了,NethServer是基于CentOS的面向服务器的Linux发行.该产品的主要特性是模块化的设计,这使得用户可以容易地将该发行用作以下任何功能:邮件服务器和过滤器.网页服务器.群件.防火墙.网页过滤器.入侵阻止系统/入侵检测系统.虚拟专用网服务器.它还包含了一个全方位的基于网页的用户界面,这能简化通用管理任务,并让用户通过单击就能安装一些预配置好的模块.NethServer主要为中小型企业而设计. 值得关注的

计算机的飞速普及,让人们将越来越多的工作放在计算机上去完成,各行各业,尤其是程序开发人员.文字工作者,在计算机上的工作时间越来越长,这种情况下不良的坐姿对颈肩腰椎都会产生很大影响,容易导致多种疾病的发生.青少年接触计算机的年龄越来越小,保持良好的坐姿对于青少年的成长发育以及保护视力都大有裨益.调查显示肩部腰部疾病的发病率越来越高,发病年龄越来越小,跟长期坐着工作有关,我们还发现有一些奇特的办公是站立办公甚至在跑步机上办公.这些问题都说明,坐姿正确与否对健康有很大影响.在工作强度越来越大.休息锻炼

目录 写在前面 目标检测任务与挑战 目标检测方法汇总 基础子问题 基于DCNN的特征表示 主干网络(network backbone) Methods For Improving Object Representation Context Modeling Detection Proposal Methods Other Special Issues Datasets and Performance Evaluation 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面

基于激光雷达的地面与障碍物检测 这个例子告诉我们如何去检测地平面并且找到三维LIDAR数据中与车相近的障碍物. 这个过程能够方便我们对汽车导航的可行驶区域规划. 注:每一帧的雷达属于都被存储为三维的雷达点云.为了能够高效的处理这些数据.快速的指出与搜索能力是需要的.通过kd-tree结构处理数据.周围平面通过RANSAC算法来拟合(RANSAC算法是一个稳健的模型拟合方法).这个例子也展示了如何使用点云来实现多帧点云的动画过程. 选择要显示的点云区域 首先, 在车辆周围选择一个目标区域, 并配置

https://yq.aliyun.com/ziliao/582885 最近一段时间已知忙着赶图像分析与理解的项目,在三个星期内强行接触了CNN,MRF,Caffe,openCV在内的很多东西.现在项目已经完全结束了,反而有点怀念看论文写代码的日子-希望能用这篇博文将我这段时间的工作作一个整理,也方便我之后写报告. 问题描述 深度估计是从2D图片中得到深度信息,深度估计主要分为两种形式:从单个的单目图像中获得深度信息,从一系列不同角度的单目图像中得到深度信息.在这个项目中我用到的方式主要是第一种

深度学习 目标检测算法 SSD 论文简介 一.论文简介: ECCV-2016 Paper:https://arxiv.org/pdf/1512.02325v5.pdf  Slides:http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf 二.代码训练测试: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd  一.论文算法大致流程: 1.类似“anchor”机制: 如上所示:在 feature map

检测结果如下 这个示例程序需要使用较大的内存,请保证内存足够.本程序运行速度比较慢,远不及OpenCV中的人脸检测. 注释中提到的几个文件下载地址如下 http://dlib.net/face_detection_ex.cpp.html http://dlib.net/dnn_introduction_ex.cpp.html http://dlib.net/dnn_introduction2_ex.cpp.html http://dlib.net/dnn_mmod_ex.cpp.html /*

基于R-CNN的物体检测 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典paper:<Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation>,这篇文章的算法思想又被称之为:R-CNN(Regions with Convolutional Neural Netwo