<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[quickaigo的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; quickaigo]]></copyright><item><title><![CDATA[应用深度学习的车牌识别算法介绍]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129281942</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129281942</guid><author>quickaigo</author><pubDate>Wed, 01 Mar 2023 15:09:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[车牌识别技术的应用，为交通管理和安全提供了极大的便利。本文将从几篇论文出发，介绍几种基于深度学习的车牌识别算法，在车牌定位、字符分割和识别等方面都有独特的优势，为实现高效、准确的车牌识别提供了新的思路和方法。为了验证改进的ResNet网络在应对复杂多变的车牌识别环境下的优越性，本文进行了对照实验，并且实验结果显示，使用有遮挡车牌库训练得到的改进后的ResNet网络模型具有更高的识别准确率和鲁棒性。但是，通过使用卷积神经网络技术，可以有效地提高抓拍车牌的识别率并减少车牌识别的时间，从而提高车牌识别的效率。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[扩大不同物体特征差别：图像增强算法总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129261382</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129261382</guid><author>quickaigo</author><pubDate>Tue, 28 Feb 2023 14:42:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[在这上述研究工作中，研究者们都提出了一个多阶段的结构，用一个多阶段的图像修复架构，通过在每个阶段注入监督，逐步改善退化的输入。图像增强可以增强图片中的有效信息，通过改善图像的视觉效果，放大低质量画面的细节，如人像增强、模糊画面清晰化、老照片清晰化等，通过提高图像质量，丰富信息，加强图像解释和识别效果。Suttisak Wizadwongsa的方法在基准的正向数据集以及他们新引入的数据集上进行了评估，在这些数据集的所有主要指标上都取得了最好的综合得分，并且比目前的技术水平节省了1000倍以上的渲染时间。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[自动驾驶曙光再现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129261297</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129261297</guid><author>quickaigo</author><pubDate>Tue, 28 Feb 2023 14:40:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[AI购”中有齐全的计算机视觉算法，常用的算法包括场景重建，3D建模，目标跟踪，场景分割等，都可以为自动驾驶提供强力的技术支持。决策系统需要从行驶环境中感知环境信息，基于感知系统的输出结果，给出最终的行为动作指令，包括汽车的跟随、停止和追赶等行为决策，以及汽车转向、速度等动作决策。快联科技为助力AI更快落地，推出了“AI购”平台，拥有多类别的AI技术，同时传递着AI的最新动态。在“AI购”中，有很多AI技术，比如图像分割、图像分类等，“AI购”可以为自动驾驶技术的进一步成熟提供技术支持。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[摔倒识别：智能健康、紧急救援和体育竞技的全能神器]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129261234</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129261234</guid><author>quickaigo</author><pubDate>Tue, 28 Feb 2023 14:35:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[实验中，该算法可以在不同的样本集上实现95%以上的准确率，同时能够有效地区分摔倒和其他日常行为动作，大大降低了误判的可能性。针对目前摔倒检测方法存在的适应性弱、用户体验差、识别率不可靠等缺点，本文的方法采用了门控循环单元和时空注意力模块（STM-GRU），通过对骨架数据进行处理和分析，从骨架序列中提取时空特征，实现对老年人摔倒动作的准确识别。本文方法的主要贡献在于结合了门控循环单元和时空注意力模块，利用骨架数据进行摔倒动作识别，解决了目前算法存在的一系列问题，同时具有较好的可扩展性和实用性。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[高交会智慧城市展开幕，智慧城市成果再亮相]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129261174</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129261174</guid><author>quickaigo</author><pubDate>Tue, 28 Feb 2023 14:34:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[智慧城市可以在安排大量传感器的基础上稳步发展，使这些传感器与各个物体紧密结合，因此，传感器不仅要小型化，而且要有相当的处理能力，并且是低能耗的。智慧城市是充分利用下一代信息技术，结合系统建设的方法论，应用于城市规划、城市建设、社会治理和产业结构，力求打造科技高效、绿色健康、和谐发展的新型智慧城市。建设 "新型智慧城市 "是人民群众对美好城市生活的向往，是城市高质量发展的必然追求。在所有发展成就的基础上，安全问题是智慧城市发展中需要解决的关键问题之一，它将直接决定智慧城市的发展前景，需要得到足够的重视。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[当AIGC一骑绝尘，传统内容创作该何去何从？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129261130</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129261130</guid><author>quickaigo</author><pubDate>Tue, 28 Feb 2023 14:31:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[国内主流的AIGC平台已经可以根据用户的文字或者发布的链接，一键生成视频内容，图像、字幕、配音可以一站式匹配。从用户行为数据、内容数据和内容生态等多维度，我们可以看到， AIGC正在以更高的效率、更多的形式，来帮助大家完成创作。但是，我们也看到了 AI技术带来的诸多挑战：比如， AI技术在创作中容易陷入一个误区：为了解决问题而不断改进算法，而算法本身是不会思考的。据介绍，新媒体时代的内容可以分为三大类型：图文、短视频和直播，而随着5G的到来，直播与短视频会成为未来内容平台发展的重要趋势之一。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[当PS遇上了AI：分割抠图算法总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129261080</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129261080</guid><author>quickaigo</author><pubDate>Tue, 28 Feb 2023 14:29:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[人类的哑光通常是非常稀疏的，其中大面积的像素属于背景（α=0）或前景（α=1），只有少数区域涉及更精细的细节，如头发、眼镜和人的轮廓周围。AI抠图可拓展性很强，未来或许并不局限于“静态平面”抠图，在图片基础上，还能进一步图片编辑或者二维动画生成，通过在线流媒体技术，实现图片主体随意剪辑，创新传统抠图形式也是未来的发展趋势之一。选定目标主体后，选择魔棒抠图、方框抠图、滤镜抠图、通道蒙版抠图等方法，根据待处理图像的特点，采取有针对性的手动方法，获得想要的抠图效果。图5 MODNet的结构。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[智慧医疗与人脸识别]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129261034</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129261034</guid><author>quickaigo</author><pubDate>Tue, 28 Feb 2023 14:29:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[在不久的将来，人脸识别、多因素认证等技术将进一步成熟的运用于医疗行业，让智慧医疗真正为人类造福，推动人类社会的繁荣发展。1．进出医院人员管理：准确判断进出医院的人员是否是患者，通过人脸识别和行为检测等技术，判断在院人员的异常行为，方便管理医院里的人员。在遵守区域卫生规划的要求和属地管理的原则上，建立公共卫生信息网络平台，在广泛的区域之间建立高效稳定的网络连接，达到横向边缘。2．智能车辆管理：所有车辆根据医院内就诊的类别来确定不同的分类，当系统识别车辆权限后，会引导车主找到所属车位，智能方便，减少混乱。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OpenCV：如何用图像修复还原美好回忆]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129261007</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129261007</guid><author>quickaigo</author><pubDate>Tue, 28 Feb 2023 14:26:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[一般来说，如果图像修复方法没有涉及到深度学习技术，那么很可能是利用了图像其余部分的统计信息来填补了空缺，通常这种方法会受限于图像的可用统计信息，因此，不具备视觉语义的概念。比如在快联科技中，图像超分辨率，可以利用最新的图像处理和深度学习技术，在不损失照片质量的情况下提高其分辨率，让内容的呈现更加清晰震撼。总之，深度学习技术是当前图像修复的趋势，利用神经网络让图像拥有更高分辨率，能够处理缺陷的各种不规则，或者能处理任何部位缺陷的算法将是下一步的发展方向，让我们拭目以待。它的函数参数包括形状和元素形状。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AIGC：AI视频是下一个AI绘画吗？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129260951</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129260951</guid><author>quickaigo</author><pubDate>Tue, 28 Feb 2023 14:24:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[AIGC生成的视频与人类生产的视频有很大的不同，从人类视频创作者的角度来看，他们会分出编辑的熟练程度，会分出熟练与否，没有 "只剪动漫"、"只剪影视 "的区分，没有细分的限制 没有 "只剪动漫 "和 "只剪影视 "的区分。相反，中低端实景类的品牌广告，反倒是思想领域的取景，无法被人工智能取代。所以从人类创作者的角度来看，科普类短视频的制作难度要比vlog视频的制作难度大得多，但在AI智能创作领域，vlog视频主需要依靠 "原创素材图片"，有自己的专属内涵，这是AI无法替代完成的。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI机器人关键技术]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129260854</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129260854</guid><author>quickaigo</author><pubDate>Tue, 28 Feb 2023 14:21:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[AI机器人的活动需要经过复杂的处理过程，比如，实现机器人的位移需要用到的技术有感知、定位和建图等。在感知环境的过程中，AI机器人需要用到“AI购”中的一些视觉技术，比如图像分割、图像分类、图像识别等。感知是一个载体，也是识别环境的第一步，涉及了很多深度学习和经典的机器学习算法，“AI购”中有上百种成熟的AI算法，赋能各行各业，可以为AI机器人的进一步突破提供强力的技术支持。快联科技“AI购”包含了人工智能机器人所需的AI技术，是集计算机视觉、语音和音频处理技术为一体的算法平台，拥有上百种AI算法。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[液晶屏问题诊断：液晶屏缺陷检测算法总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129247037</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129247037</guid><author>quickaigo</author><pubDate>Mon, 27 Feb 2023 18:10:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[实验结果表明，该方法能有效去除液晶图像的纹理，实现显著性缺陷检测，同时提高缺陷检测的准确性。然而，本文所使用的方法无法准确地检测液晶屏边缘的缺陷，因此今后的研究过程中需要在这方面设计合适的方法来进行检测。该算法具有较高的可靠性、效率和识别率，能够解决液晶屏字符在几何、亮度缺陷下高效、高精度检测的实际工程问题，同时为同类产品的检测提供了宝贵的算法经验。客观上，该算法的误判率为1%，漏判率为0%，效率为0.6秒，相比于同类算法具有更高的效率和更低的误判率，基本上可以满足实际检测需求。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[图像风格化-人工智能]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129167288</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129167288</guid><author>quickaigo</author><pubDate>Wed, 22 Feb 2023 17:41:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[现在形象风格化的工作已经不仅仅局限于艺术形象，还有下面的扩展应用：语义风格转移，涂鸦变成油画，肖像风格转换，样品上色等，工业界还有一些落地的产品。这种图像风格化方法大大提高了图像生成的速度，使生成的图像具有更好的视觉效果。而现在的图像风格化方法已经克服了上述问题，可以提供“一键生成工具”，让你在不掌握专业图像处理技术的情况下，也能快速创建出想要的图像效果。本文的关键发现是，卷积神经网络中风格和内容的表达是可以分离的，不同层次表达的信息是不同的(上层代表内容信息，下层代表风格信息)。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AIGC爆火，AI绘画未来会扮演一个什么样的角色？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129167252</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129167252</guid><author>quickaigo</author><pubDate>Wed, 22 Feb 2023 17:39:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[现在的AI绘画平台有大量的数据集供用户训练和学习，但这些大量集中的数据集在训练和学习后会产生大量的无效样本，这可能会对平台本身造成很大威胁，这就需要对训练和学习过程进行必要的控制。在此基础上，百度研究院提到了 "深度学习 "和 "知识图谱 "的概念，前者主要是利用对图像或视频的处理或分析来获得想要的结果，而后者则是将图像或视频转化为结构化的、有语义描述的图像或视频。的确，人工智能在未来所能发挥的作用一直是讨论的焦点，由百度和中国科学院发布的人工智能白皮书无疑将成为这一讨论的最佳证据之一。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AIGC下一个亿万赛道？价值会落地在何处]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129167178</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129167178</guid><author>quickaigo</author><pubDate>Wed, 22 Feb 2023 17:37:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[GameAI在行业内的后续发展，关键在于游戏行业的接受度，以及来自底层架构的相关接口支持 GameAI在行业内的后续发展，关键在于游戏行业的接受度，以及来自底层架构的相关接口支持。我们首先看一下模态的概念：模态指的是不同的信息来源或模式，目前主要是音频、文本、视觉等。在分析了现有的技术能力和实施场景后，"生成 "应定义为包括基于线索的部分生成、完全自主生成和基于引子的优化生成。音频生成可以应用于音乐和有声读物的内容创作，以及视频、游戏和其他领域的配乐创作，降低了音乐创作的成本。图2 AIGC文本生成。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AIGC：AI视频是下一个AI绘画吗？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129167103</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129167103</guid><author>quickaigo</author><pubDate>Wed, 22 Feb 2023 17:32:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[然而，AIGC生成的视频与人类生产的视频有很大的不同，从人类视频创作者的角度来看，他们会分出编辑的熟练程度，会分出熟练与否，没有 "只剪动漫"、"只剪影视 "的区分，没有细分的限制 没有 "只剪动漫 "和 "只剪影视"的区分。相反，中低端实景类的品牌广告，反倒是思想领域的取景，无法被人工智能取代。所以从人类创作者的角度来看，科普类短视频的制作难度要比vlog视频的制作难度大得多，但在AI智能创作领域，vlog视频主需要依靠"原创素材图片"，有自己的专属内涵，这是AI无法替代完成的。图2 AIGC变现方式。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AIGC：AI绘画给互联网带来潮流新玩法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129166982</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129166982</guid><author>quickaigo</author><pubDate>Wed, 22 Feb 2023 17:28:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[期待模型变得更小，性能更好，效果更真实自然，更接近人类的理解，更有沉浸感。而人工智能绘画爱好者甚至开始形成自己的生态来反哺人工智能绘画的发展，形成了一个交流技术的社区，把绘画过程称为 "神奇的吟唱"，用户共享输入参数和输出。在B端方面，这个领域自然有更多的可能性，但受限于模型的质量、版权纠纷和技术的相对早期阶段，公开登陆的情况还很少。AIGC这个概念虽然出现了一段时间，但是直到AI绘画的出现，让很多人更直观的接触和体验到AI带来的魅力和惊喜，2022年也被一些人成为AI绘画的元年，可以找我们体验。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[强大的安全防线：人脸识别技术及其应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129139122</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129139122</guid><author>quickaigo</author><pubDate>Tue, 21 Feb 2023 11:27:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[随着人工智能技术在商业和安全等方面的应用，人脸识别技术已经逐成熟的应用到很多行业，扫脸支付、考勤等这些日常行为，都说明了人脸识别已经影响了人们的生活，正在提高着生活和工作效率。深度人脸识别：通过图像识别中常用的一些卷积神经网络结构，通过分析比较不同网络结构的特点，结合人脸识别的特点，设计出一种更适合人脸特征提取任务的网络结构，在计算和性能上都有很好的表现。我们相信，随着人脸识别技术的进步，人脸识别的准确率越来越高，在我们的日常生活中，人脸识别也发挥着越来越重要的作用。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI释放动漫艺术新魅力:人物动漫化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129139026</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129139026</guid><author>quickaigo</author><pubDate>Tue, 21 Feb 2023 11:13:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[人工智能算法是目前业界研究最多的一种，最主要的算法就是神经网络（Neural Network），它是一种模拟生物神经元的计算模型，可以通过大量数据学习得到神经网络的参数结构并不断地进行训练，最后将训练好的神经网络应用于具体任务。可以使用Python抓取或使用网络上与动画素材相关的网站上已有的数据集，按照固定的比例划分训练集和测试集，对样本进行标准化处理，保持图像大小。人物动漫化是基于 AI人工智能算法的应用之一，主要功能是通过不断优化人物的外观，使得人物更加符合二次元群体的审美需求。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[无人机交通巡检：无人机车辆跟踪实现自动巡逻]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129064169</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/quickaigo/article/details/129064169</guid><author>quickaigo</author><pubDate>Thu, 16 Feb 2023 16:13:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[通过无人机车辆跟踪技术，锁定车辆后，基于人工智能视觉分析技术，结合无人机摄像头，可实现对车辆的自动轨迹跟踪，本文介绍几种效果较好的无人机车辆跟踪所涉及的技术。]]></description><category></category></item></channel></rss>