计算机能听、能看、能说、能感觉，是未来人机交互的发展方向，其中语音成为未来最被看好的人机交互方式，语音比其他的交互方式有更多的优势。与图像识别、机器学习一样，智能语音是人工智能的一个分支。在人工智能异常火热的当下，从Siri到小度，从小冰到小娜，智能语音正在融入人们的生活之中。 所谓智能语音技术，就是研究人与计算机直接以自然语音的方式进行有效沟通的各种理论和方法，涉及语音识别、内容理解、对话问答等
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2023-11-28 07:17:41
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一、神经网络当前常用的语音识别框架如下图其背后的逻辑是在特征提取时采用的神经网络里面的DNN技术 深度神经网络DNN DNN技术可以分为两种，一种是CNN模型，一种是RNN模型卷积神经网络 CNN模型 循环神经网络 RNN模型二、解码器解码器信息来源于声学模型、词典、语言模型。框图如下：2.1 声学模型常用的声学模型为GMM-HMM，即混合高斯模型-隐马尔科夫模型HMM模型对时序信息进行建模，在给
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2023-08-17 21:47:48
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1、水位线生成原则完美的水位线是“绝对正确”的，也就是一个水位线一旦出现，就表示这个时间之前的数据已经全部到齐、之后再也不会出现了。而完美的东西总是可望不可即，我们只能尽量去保证水位线的正确。如果对结果正确性要求很高、想要让窗口收集到所有数据，那么只能等了。由于网络传输的延迟不确定，为了获取所有迟到数据，我们只能等待更长的时间。作为Flink使用人员，我们当然不会傻傻地一直等下去。那到底等多久呢？
人工智能概念：AI，就是人工智能。那么什么是人工智能? 计算机科学家的定义是：我们希望计算机具有人类意识，例如能够讨论、学习和感受用于模拟、扩展的理论、方法、技术和应用系统的能力。 并扩展计算机探索和发展人类智能的一门新技术科学。 人工智能领域的研究包括机器人技术、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统。传统人工智能的实现我们平时使用的人工智能比如手机上的语音识别，都是通过联网来实现的，手机把
烟火检测算法主要用于火灾早期预警系统中，能够在火灾初期阶段及时发现烟雾或火焰，从而快速响应并采取行动，以减少火灾带来的损失。这种技术广泛应用于公共安全、工业生产、家庭安全等领域。
一、技术实现
烟火检测算法通常依赖于计算机视觉和深度学习技术，通过分析图像或视频数据来检测和识别烟雾和火焰。以下是实现这一功能的关键技术：
1. 数据准备
- 数据收集：收集包含烟雾和火焰的视频或图像数据，确保数据集覆盖
AI打架识别算法利用计算机视觉和深度学习技术，AI打架识别算法对视频监控画面进行实时分析。首先，AI打架识别算法的诞生是基于大量的校园打
文章目录一、需求分析二、产品选择及准备三、开始编写应用1、获取token2、处理图片3、发送请求，解析数据 一、需求分析我们要实现的功能很简单，通过使用百度的API进行图片当中文字的详细识别，进行输出，图片的处理要注意本质上是二进制处理的，所以在图片文件读取的时候一定注意模式问题，我们先需要获得技术文档当中的token值，进行身份验证，在发送post请求的时候，将token一并携带发送，保证识别
将部署在监管水域现场的摄像头接入到视频智能分析AI算法中台中，通过监控摄像头识别水库、河道的水位信息，当水位超过划定的阈值标线，则立即向平台发出告警，大大减少人力现场勘测成本。
原创
2023-09-15 16:38:06
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水位水尺读数算法利用计算机视觉和图像处理技术，水位水尺读数算法通过分析和处理视频图像，自动提取水位和水尺的信息，从而实现对水位的快速、准确的测量。该算法不仅简化了测量过程，还降低了人工操作的误差，提高了测量效率。首先，视频图像水位水尺读数算法基于计算机视觉技术，能够实时获取波动的水位信息。通过智能摄像设备拍摄水位场景的视频，算法可以对视频帧进行分析，识别出水位的位置和变化情况。相较于传统的水尺测量
随着全球气候变化和城市化进程加快，水资源管理和洪水预警变得愈发重要。水位监测识别摄像机作为一种新兴技术，能够实时监控水体的水位变化，为防洪、灌溉及环境保护提供可靠的数据支持。这种设备通过先进的图像处理技术和人工智能算法，有效提高了水位监测的精确性和效率。水位监测识别摄像机主要依靠高清摄像头和计算机视觉技术来实现其功能。设备安装在河流、湖泊、水库等水体旁边，通过捕捉实时视频数据，分析画面中的水位变化
高水位
1.什么是高水位？（high water mark 简称：HWM）
所有的oracle段（segments,在此，为了理解方便，建议把segment作为表的一个同义词）都有一个在段内存放数据的上线，那么我们把这个上线成为“high water mark”或HWM.HWM是一个标记，用来说明已
河道水位标尺识别预警系统是一种利用图像处理和人工智能技术，用于监测和识别河道水位标尺，并通过数据分析进行水位预警的系统。
原创
2023-09-02 14:19:51
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(本文使用python接入，请事先安装python。)今天和大家分享如何快速调用百度AI开放平台中的文字识别功能。一、注册账号开通服务登录百度AI平开放平台进行注册，如果已经有百度账号的，可以使用百度账号登录。 登录完成后，进入管理控制台,从左边菜单中依次选择【产品服务】-【人工智能】-【文字识别】 选择【产品服务】-【人工智能】-【文字识别】 打开了文字识别概览页面，我们看
大家好，我是牧晨，最近参加了AidLux和华勤AI中台的应用体验及项目实战，正好趁着这个机会和大家聊一聊动态人脸识别的相关应用，梳理一下整个项目实战的流程及遇到的问题。一、案例背景 什么是人脸识别？人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，利用摄像头采集到有人的图像或者视频流，自动检测人脸并跟踪一系列的技术。 AI人脸识别是基于人体面部的特征进行智能分析和识别的技术，它能为我
Python基于百度AI的文字识别的示例使用百度AI的文字识别库，做出的调用示例，其中filePath是图片的路径，可以自行传入一张带有文字的图片，进行识别。下载baidu-aip这个库，可以直接使用pip下载：pip install baidu-aip，也可以在PyCharm等开发工具中下载。然后运行下列代码即可。# -*- coding: UTF-8 -*-
from aip import A
TSINGSEE青犀视频AI人脸识别算法可以用于监控摄像头中的人脸检测和识别。通过对摄像头中的人脸进行实时分析，系统可以自动发现和识别特定目标人物，提高监控系统的效能，在社区管理与一网统管场景中应用十分广泛。
原创
2023-09-08 17:36:27
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AI的发展在最近几年如火如荼，工资待遇也是水涨船高，应用的前景也是非常广阔，去年火起来的人脸识别，今年全国遍地开花。看了下百度的AI，还免费了，效果也是越来越好，活体检测这个算法更是做的吊炸天（只需要传一张图片就能判断图片中的人是翻拍的照片非活体），牛逼的一塌糊涂，我反正是跪了。百度AI在未来的国内AI市场中，不是第一就是第二，而且会持续保持至少十年。1:可识别身份证正面信息+背面信息2:可识别银
手写数字识别经典案例，目标是：1. 掌握tf编写RNN的方法2. 剖析RNN网络结构 tensorflow编程 #coding:utf-8
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
### 注意
# init_state = tf.zeros(s
随着人工智能技术的发展以及阶段性成熟，越来越多的AI技术逐渐落地应用并为人类的衣食住行等方面提供了极大的便利。它不仅改变了人类的生活及工作方式，也改变了很多行业。 无论是在技术成熟度、商业化进程，还是在市场增长速度等方面，人工智能领域已经是当下最热门的关键词之一。以计算机视觉技术为代表的人工智能也是当前火热的研究领域之一。在本文中，我们将为大家分享基于计算机视觉的车牌识别技术及其应用。一、车牌识别
随着人工智能技术的普遍应用，越来越多的行业也融入了AI智能检测分析技术，开启智能化时代。TSINGSEE青犀视频也积极在旗下视频平台中融入AI技术，比如人脸识别、车辆识别、车牌识别、行为分析等。目前我们正在基于EasyCVR平台研发AI人脸识别与视频监控技术的融合，今天来和大家分享一下开发中的小技巧。我们在利用GO集成百度的AI算法，将百度AI算法进行二次封装。使用需要识别的AI接口，并暴露给go
