应用于激流检测和定位的可解释深度学习
离岸流是一种强大的局部水流，沿着海岸移动并远离海岸。最近的研究表明，离岸流造成的溺水仍然是海滩安全的主要威胁。在决定指定巡逻区域的位置时，识别离岸流对于救生员来说很重要。当救生员不在巡逻时，公众在决定去哪里游泳时也需要信息。在这里，新西兰国立水与大气研究所 (NIWA)的研究人员提出了一种人工智能 (AI) 算法，该算法既可以识别图像/视频中是否存在裂流，也可以定位裂流发生的位置。虽然 AI 在....
AI-无损检测方向速读：基于深度学习的表面缺陷检测方法综述
1 表面缺陷检测的概念表面缺陷检测是机器视觉领域中非常重要的一项研究内容, 也称为 AOI (Automated optical inspection) 或 ASI (Automated surface inspection)，它是利用机器视觉设备获取图像来判断采集图像中是否存在缺陷的技术。1.1 传统检测的缺陷(非CNN)在很多开放式的工业环境下，期待设计的成像系统完全消除场景或者被检材料等变....
二维码及条形码智能检测软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
前言 二维码是移动互联网与物联网时代的重要入口之一，其广泛应用于物流快递、电子商务、智慧工业等场景。传统二维码识别系统往往采用非智能化图像处理技术实现单个二维码的识别，对批量二维码图像则无法处理。本文利用最新人工智能技术，通过构建适用于批量二维码识别的数据集，基于深度学习中的目标检测定位框架YOLOv5，实现了批量二维码的检测与定位，设计了一....
基于YOLOv5的停车位检测系统（清新UI+深度学习+训练数据集）
前言 停车位检测系统是指利用计算机视觉技术对停车场内的停车位进行实时监测和识别，以便为车主提供及时准确的空余停车位信息。停车位检测系统主要包括两个主要组成部分：硬件和软件。硬件方面，停车位检测系统需要使用摄像头或传感器等设备对停车场进行实时监测，以获取停车位的状态信息。软件方面，停车位检测系统需要使用计算机视觉技术对摄像头或传感器拍摄的图像进....
血细胞智能检测与计数软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面版）
前言 目标检测主要通过人工智能技术识别并定位图像中的物体，在实际生活中应用领域广泛：数字摄像机智能火灾监控、医学影像肿瘤检测、数码相机人脸自动定位等等多个领域。传统目标检测算法因无法利用图像的深层特征而易受到物体遮挡、光照变化等因素的干扰，导致漏检与误检。深度学习的出现可以很好地解决这一问题。深度学习算法可以从样本中学习，通过对特征的加工组合....
行人车辆检测与计数系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
前言 行人车辆检测是近年来计算机视觉领域的研究热点，同时也是目标检测领域中的难点。其目的是识别和定位图像中存在的行人，在许多领域中都有广泛的应用。交通安全方面，无人驾驶汽车通过提前检测到行人及时避让来避免交通事故的发生；安防保护方面，通过行人检测来防止可疑人员进入；公共场所管理方面，通过行人和车辆检测统计人流量、车流量数据，优化人力物力等资源....
领域最全 | 计算机视觉算法在路面坑洼检测中的应用综述(基于2D图像/3D LiDAR/深度学习)（下）
3D点云建模和分割设计用于处理3D道路点云的方法通常有两个阶段的流程[34,68] :将观察到的3D道路点云插值成显式的几何模型(通常是平面或二次表面) ；通过将其与插值几何模式进行比较来分割观察到的3D道路点云。下表总结了3D点云建模和分割中最具代表性的算法。以[34]为例，利用最小二乘拟合将二次曲面拟合到密集的3D道路点云中。通过比较实测和拟合的3D路面之间的差异(高程) ，可以有效地提取受....
领域最全 | 计算机视觉算法在路面坑洼检测中的应用综述(基于2D图像/3D LiDAR/深度学习)（上）
摘要计算机视觉算法在3D道路成像和路面坑洼检测中的应用已有二十多年的历史。尽管如此，目前还缺乏有关最先进(SoTA)的计算机视觉技术的系统调研文章，尤其是为解决这些问题而开发的深度学习模型。本文首先介绍了用于2D和3D道路数据采集的传感系统，包括摄像机、激光扫描仪和微软Kinect。随后，对 SoTA 计算机视觉算法进行了全面深入的综述，包括: (1)经典的2D图像处理，(2)3D点云建模与分割....
人脸检测发展：从VJ到深度学习（上）
雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文作者邬书哲, 中科院计算所智能信息处理重点实验室VIPL课题组博士生，研究方向：目标检测，尤其关注基于深度学习的目标检测方法。 本文分上下两篇，上篇主要介绍人脸检测的基本流程，以及传统的VJ人脸检测器及其改进，下篇介绍基于深度网络的检测器，以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。为了让本文更适合非计算机视觉和机器学习背景的读者，文中对所涉及到的专业术语尽量...
人脸检测发展：从VJ到深度学习（下）
雷锋网按：本文作者邬书哲, 中科院计算所智能信息处理重点实验室VIPL课题组博士生，研究方向：目标检测，尤其关注基于深度学习的目标检测方法。 |深度学习给目标检测带来的变革 人脸检测作为一种特定类型目标的检测任务，一方面具有其自己鲜明的特点，需要考虑人脸这一目标的特殊性，另一方面其也和其它类型目标的检测任务具有一定的共性，能够直...
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