一. 摘要： 基于基于定时任务的检测物联网设备异常状态的方法是指能够根据物联网设备既定的上报消息的频率作为参考标准，制定的一套判断物联网设备异常状态的方法。属于物联网领域。本发明分为记录设备最近上报数据状况、自适应定时任务周期以及定时根据设备上报频率判断设备异
第一章 YOLO系列概述 1.深度学习经典检测方法 (1) tow-stage(两阶段)：Faster-rcnn Mask-rcnn系列：增加了区域建议网络（RPN），即预选框 特点 速度通常较慢（5FPS），但是效果通常不错非常实用的通用检测框架MaskRcnn (2) one-stage(单阶段)：YOLO系列 特点 最核心的优势：速度非常快，适合实时
0 摘要 针对图像目标检测中对象定位与分类问题，本文提出了一种基于区域的高效网络，用于图像中目标的精确检测。从以下两方面入手： 1.目标区域生成：首先，设计了一个框架来生成高质量的、独立于类别的、准确的候选框。然后，这些候选框，连同它们的输入图像，被输入到网络来学习卷积特征。
01 人脸技术的应用 人脸硬件产品：考勤支付，安防监控，医疗美容 人脸软件产品：各类娱乐软件，如美图秀秀 02 人脸图像算法及其研究方向 人脸检测核心算法 目的：检测图像中是否存在人脸 人脸检测是目标检测的分支，通用的目标检测方法都可以用来做人脸检测 人脸检测的独特模型： 级联模型： 由粗
from openvino.inference_engine import IECore import time import cv2 as cv def ssd_video_demo(): ie = IECore() for device in ie.available_devices: print(device) model_xml = "/home/bhc/BHC/model/intel/pedestrian-and-vehicle-detec
操作系统与服务检测 操作系统扫描：nmap -O <target> –osscan-limit：有把握的扫描（目标主机同时有open和closed两个端口状态时才进行检测）–osscan-guess：“大胆”猜测最接近的操作系统类型 服务检测：nmap -sV <target> –version-intensity <level>：设置检测强度[0-9]，0最弱，9最强–v
为什么要学习偏移而不是实际值？ Anchor已经粗略地“框住了”输入图像中的目标，明显的一个问题是：框的不够准确。因为受限于Anchor的生成方式，Anchor的坐标永远都是固定的那几个。所以，如果我们需要预测相对于Anchor的offset，那么，就可以通过预测的offset调整锚框位置，从而得到更
MOST: A Multi-Oriented Scene Text Detector with Localization Refinement
1.做感受野分析，确定能够检测目标边长范围 这一步得自己算。现成的网络都能搜到别人算好的结果，拿来直接用。 2. 用最终特征图的尺寸反推训练样本图像的尺寸 这一步也得自己算。有了目标边长范围，选择大于目标框最大边长2倍左右的训练样本图像的尺寸。 3. 对原始样本图像进行旋
三七出品--简单粗暴 核心：1、基于多个交叉口航拍视角约5000+照片（有拍摄原视频） 2、自主labelimg标注【标签为小型车辆、大型车辆】，适用于Yolo目标检测网络 3、该数据集下载自取！数据集下载链接（有偿-制作不易 体谅！） 4、私聊可要
前言 攻击者可能发送带有恶意附件的钓鱼邮件，诱导受害者点击从而获取对方的系统控制权限 期间会借助 Atomic 工具完成攻击复现，再对具体的过程细节进行分析取证，然后深入研究、剖析其行为特征 最后输出检测规则或者 dashboard，作为本次威胁狩猎活动的产出 PS：注意，这里只是提供一种
为什么 SAP UI5 应用初始化时，要调用 SAP UI5 设备检测 API，即 sap.ui.Device 来检测运行当前 SAP UI5 应用的设备类型？ 可以查看我这篇文章：SAP UI5 应用开发教程之三十四 - SAP UI5 应用基于设备类型的页面适配功能(Device Adaptation)。 本文介绍该设备检测 API 本身的工作原理。 D
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 什么是特征？ # 当你看到芒果图像时，如何识别它是芒果？ # 通过分析颜色、形状和质地，你可以说它是芒果。 # 用于识别图像的线索称为图像的特征。同样，计算机视觉的功能是检测图像中的各种特征。 # 1：特征的定
YOLOv5人脸口罩检测 Pytorch框架下YOLOv5口罩检测 代码和训练权重：https://download.csdn.net/download/weixin_51154380/58000038 人脸口罩检测结果：
配置虚拟机 less-2 我这还没操作呢就被拦截了o(*≧▽≦)ツ┏━┓，而且我还没启动safedog 疑惑了不知道关哪里 换个关卡把 less3 上传参数名解析：明确哪些东西能修改？ Content-Disposition:响应头指示回复的内容该以何种形式展示(表单-一般可更改) 表单名称（这里一般不能改，和前端代
一、概述 案例：使用霍夫直线检测简单图像中的直线 HoughLinesP( InputArray src, // 输入图像，必须8-bit的灰度图像 OutputArray lines, // 输出的极坐标来表示直线（用vector数组定义） double rho, // 生成极坐标时候的像素扫描步长（一般设置为1，也可根据实际情况尝试） double theta
摘要：文本检测是文本读取识别的第一步，对后续的文本识别有着重大的影响。本文主要介绍基于区域重组的文本检测算法。 本文分享自华为云社区《技术综述十三：弯曲文本检测算法(一）》，作者： 我想静静 。 背景介绍 文本检测是文本读取识别的第一步，对后续的文本识别有着重大的影响。一般场景
2022 02 12:开始编写【开发计划:】 收录查询排名查询指数查询死链检测词语挖掘覆盖查询页面检测挂机审核引擎推送 https://www.cmez.cn/
目标检测任务理解与总结 从字面意义理解，所谓目标检测任务，就是定位并检测目标，也就是说计算机在处理图像的时候需要解决两个问题： 1.What? —— 图像中是什么东西？我们的目标是要检测什么东西？—— 识别 Recognition 2.Where? —— 在图像的什么位置？目标的定位坐标大致范围是多少？——
Win7系统经常蓝屏故障处理过程及思路 1、故障现象描述： 客户反馈一台装了windows7的笔记本经常蓝屏，用一段时间突然就蓝屏了怀疑是中毒了。 2、故障分析及处理思路 根据以往处理经验，系统蓝屏的主要原因一般有四种： （1）驱动问题导致系统蓝屏。 （2）软件安装导致系统蓝屏，如安装了flash pl
YOLOv4 介绍及其模型优化方法 一、YOLOv4 介绍 2020 年 4 月，YOLOv4 在悄无声息中重磅发布，在目标检测领域引起广泛的讨论。在 YOLO 系列的原作者 Joseph Redmon 宣布退出 CV 领域后，表明官方不再更新 YOLOv3。但在过去的两年中，AlexeyAB 继承了 YOLO 系列的思想和理念，在 YOLOv3 的
前言 转载于CVPR 二十年，影响力最大的 10 篇论文！ 我们将对计算机视觉领域三大顶会之一CVPR在近二十年来中产生的优秀论文进行一个全面的盘点与总结。 CVPR是计算机视觉领域三大顶会中唯一一个年度学术会议。在快速更新迭代的计算机学科中，CVPR成为了计算机视觉领域的“顶级流量”
论文代码：https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/RetinaFace. 自然场景下精确和高效的人脸定位仍是一个挑战。该文提出了一种robust的single-stage人脸检测器：RetinaFace，它利用联合的额外监督（贡献1）和自监督多任务学习（贡献2），在不同尺
1、typeof console.log(typeof null) 输出为Object console.log(typeof [ ])输出为Object console.log(typeof function(){})输出为function 所以说，typeof对于基础类型来说，除了null判定为object类型，其他的都能显示正确类型，对于引用类型来说，除了function判定为function类型，其他的
周界安防旨在阻止外部入侵，因此，它对于从关键基础设施到商业和住宅场所的各种终端用户都很重要。周界安防需要通过传感器检测威胁，每个传感器都有独特的检测方法，目前市场上比较主流的周界安防检测技术包括以下5种： 1、激光雷达 与视频相比，激光雷达的优势在于它不受光照或恶劣天气条件
