视频结构化的定义 利用深度学习技术实时分析视频中有价值的内容,并输出结构化数据.相比数据库中每条结构化数据记录,视频.图片.音频等属于非结构化数据,计算机程序不能直接识别非结构化数据,因此需要先将这些数据转换成有结构格式,用于后续计算机程序分析.视频结构化最常见的流程为:目标检测.目标分类(属性识别).目标跟踪.目标行为分析.最后的目标行为分析严格来讲不属于视频结构化的范畴,可以算作前面每个环节结果的应用.由于现实生产过程中,一个完整的应用系统总会存在“目标行为分析”这个过程(否则光得到基础数据…

视频结构化类应用涉及到的技术栈比较多,而且每种技术入门门槛都较高,比如视频接入存储.编解码.深度学习推理.rtmp流媒体等等.每个环节的水都非常深,单独拿出来可以写好几篇文章,如果没有个几年经验基本很难搞定.本篇文章简单介绍视频结构化类应用涉及到的技术栈,以及这类应用常见结构,因为是实时视频分析,因此这类应用基本都是管道(pipeline)设计模式.本篇文章算是科普入门介绍文章,不涉及详细技术细节,适合这方面的新手. 所谓视频结构化,就是利用深度学习技术对视频进行逐帧分析,解析出视频帧中感兴趣的…

算法不是通用的,基于深度学习的应用系统不但做不到通用,即使对于同一类业务场景,还需要为每个场景做定制.特殊处理,这样才能有可能到达实用标准.这种局限性在计算机视觉领域的应用中表现得尤其突出,本文介绍基于深度学习的交通行业视频结构化类应用在实际使用场景中遇到的一些问题.计算机视觉处理的目标是图片,因此图片直接影响最终算法的效果,实际场景中碰到的问题基本都是由于各种原因导致视频图片发生变化最后影响系统的使用效果. 露天天气环境影响 由于天气变化.光照季节性变化等各种原因,视频画面经常出现干扰性噪声,…

「视频结构化」是一种 AI 落地的工程化实现,目的是把 AI 模型推理流程能够一般化.它输入视频,输出结构化数据,将结果给到业务系统去形成某些行业的解决方案. 换个角度,如果你想用摄像头来实现某些智能化监控.预警等,那么「视频结构化」可能就是你要用到的技术方案. 不过,也不一定需要自己去实现,因为各个芯片厂商可能都提供了类似的流程框架: 寒武纪 CNStream NVIDIA DeepStream 以上个人没用过,简单看了下,都受限于只能用厂商自家的芯片.个人经验来说,一般硬件还是需要多家可选的…

完成多路视频并行接入.解码.多级推理.结构化数据分析.上报.编码推流等过程,插件式/pipe式编程风格,功能上类似英伟达的deepstream和华为的mxvision,但底层核心不依赖复杂难懂的gstreamer框架(少部分地方需要),框架主干部分主要使用原生C++ STL实现,目标是平台高可移植性.框架可用于:视频结构化.以图搜图.目标行为分析等应用领域. 主要功能 视频接入,支持file/rtsp/udp/rtmp等主流视频流协议: 多级推理,自带检测/分类/特征提取等推理插件.默认使用op…

完成多路视频并行接入.解码.多级推理.结构化数据分析.上报.编码推流等过程,插件式/pipe式编程风格,功能上类似英伟达的deepstream和华为的mxvision,但底层核心不依赖复杂难懂的gstreamer框架(少部分地方需要),框架主干部分主要使用原生C++ STL实现,目标是平台高可移植性.框架可用于:视频结构化.以图搜图.目标行为分析等应用领域. 源码地址:https://github.com/sherlockchou86/video_pipe_c 主要功能 视频接入,支持file/…

一.进行误差分析 很多时候我们发现训练出来的模型有误差后,就会一股脑的想着法子去减少误差.想法固然好,但是有点headlong~ 这节视频中吴大大介绍了一个比较科学的方法,具体的看下面的例子 还是以猫分类器为例,假设我们的模型表现的还不错,但是依旧存在误差,预测后错误标记的数据中有一部分狗图片被错误的标记成了猫.这个时候按照一般的思路可能是想通过训练出狗分类器模型来提高猫分类器,或者其他的办法,反正就是要让分类器更好地区分狗和猫. 但是现在的问题是,假如错误分类的100个样本中,只有5个狗样本被…

据我目前了解掌握,多目标跟踪大概有两种方式: Option1 基于初始化帧的跟踪,在视频第一帧中选择你的目标,之后交给跟踪算法去实现目标的跟踪.这种方式基本上只能跟踪你第一帧选中的目标,如果后续帧中出现了新的物体目标,算法是跟踪不到的.这种方式的优点是速度相对较快.缺点很明显,不能跟踪新出现的目标. Option2 基于目标检测的跟踪,在视频每帧中先检测出来所有感兴趣的目标物体,然后将其与前一帧中检测出来的目标进行关联来实现跟踪的效果.这种方式的优点是可以在整个视频中跟踪随时出现的新目标,当然这…

一.为什么是ML策略 如上图示,假如我们在构建一个喵咪分类器,数据集就是上面几个图,训练之后准确率达到90%.虽然看起来挺高的,但是这显然并不具一般性,因为数据集太少了.那么此时可以想到的ML策略有哪些呢?总结如下: 收集更多的数据 收集更多不同的训练集 结合梯度下降训练算法更长时间 尝试Adam算法 尝试更大的网路 尝试小一点的网络 试着用一下dropout算法 加上\(L_2\)正则项 改善网络结构,如 激活函数 隐藏层节点数量 and so on 二.正交化 正交这个词很好理解,即各个变量…

创建表空间 create tablespace 表空间名 datafile '存储路径(c:\a\a.dbf)' size 200m autoextend on next 10m maxsize unlimited 删除表空间 drop tablespace 表空间名 创建用户  create  user  用户名   identified   by   密码; 用户名,密码 不能用关键字,且都不能用数字开头. 创建用户时可以直接指定默认表空间,例子如下: create user smn ide…

VideoPipe从国庆节上线源代码到现在经历过了一个月时间,期间吸引了若干小伙伴的参与,现将本阶段新增内容总结如下,有兴趣的朋友可以加微信拉群交流. 项目地址:https://github.com/sherlockchou86/video_pipe_c 以往文章:https://www.cnblogs.com/xiaozhi_5638/p/16767917.html 跟踪插件 新增了跟踪插件,同时实现了默认的SORT目标跟踪算法,后期扩展Deep SORT算法非常方便.下面是车辆跟踪的效果(底…

这篇文章详细介绍在centOS7.5上搭建基于keras/tensorflow的深度学习环境,该环境可用于实际生产.本人现在非常熟练linux(Ubuntu/centOS/openSUSE).windows上该环境的搭建 :) 前面三篇博客代码实现均基于该环境(开发或者测试过): [AI开发]Python+Tensorflow打造自己的计算机视觉API服务 [AI开发]基于深度学习的视频多目标跟踪实现 [AI开发]视频多目标跟踪高级版 运行环境 1) centOS 7.5 ,不要安装GUI桌面:…

本文介绍如何将基于深度学习的目标检测算法应用到具体的项目开发中,体现深度学习技术在实际生产中的价值,算是AI算法的一个落地实现.本文算法部分可以参见前面几篇博客: [AI开发]Python+Tensorflow打造自己的计算机视觉API服务 [AI开发]基于深度学习的视频多目标跟踪实现 [AI开发]视频多目标跟踪高级版(离自动驾驶又‘近’了一点点) [AI开发]centOS7.5上基于keras/tensorflow深度学习环境搭建 背景 交通领域是深度学习技术可以发挥强大作用的一个领域.道路交…

基于视频结构化的应用中,目标在经过跟踪算法后,会得到一个唯一标识和它对应的运动轨迹,利用这两个数据我们可以做一些后续工作:测速(交通类应用场景).计数(交通类应用场景.安防类应用场景)以及行为检测(交通类应用场景.安防类应用场景).我会写三篇文章依次介绍这三个主题. (1)目标跟踪之速度计算 (2)目标跟踪之计数 (3)目标跟踪之行为检测 至此,三个主题都结束了. 本篇文章以交通类应用场景为例,介绍车辆异常行为分析方法.车辆异常行为通常又称“车辆异常交通事件”,指车辆在行驶道路上出现的违法行为,…

基于视频结构化的应用中,目标在经过跟踪算法后,会得到一个唯一标识和它对应的运动轨迹,利用这两个数据我们可以做一些后续工作:测速(交通类应用场景).计数(交通类应用场景.安防类应用场景)以及行为检测(交通类应用场景.安防类应用场景).我会写三篇文章依次介绍这三个主题. (1)目标跟踪之速度计算 (2)目标跟踪之计数 (3)目标跟踪之行为检测 后面会陆续添加链接. 本篇文章以交通类应用场景为例,介绍车辆速度计算方法. 速度计算前提 速度=距离÷时间 视频是一个连续的图片序列,我们只要分别知道目标在第…

基于视频结构化的应用中,目标在经过跟踪算法后,会得到一个唯一标识和它对应的运动轨迹,利用这两个数据我们可以做一些后续工作:测速(交通类应用场景).计数(交通类应用场景.安防类应用场景)以及行为检测(交通类应用场景.安防类应用场景).我会写三篇文章依次介绍这三个主题. (1)目标跟踪之速度计算 (2)目标跟踪之计数 (3)目标跟踪之行为检测 后面会陆续添加链接. 本篇文章以交通类应用场景为例,介绍车辆断面计数方法. 人工计数方式 设想一个场景,你蹲在地下通道旁边,要统计穿过这条通道最近5分钟的人流…

结构化感知器(Structured Perceptron, SP)是由Collins [1]在EMNLP'02上提出来的,用于解决序列标注的问题:中文分词工具THULAC.LTP所采用的理论模型便是基于此. 1. 结构化感知器 模型 CRF全局化地以最大熵准则建模概率\(P(Y|X)\):其中,\(X\)为输入序列\(x_1^n\),\(Y\)为标注序列\(y_1^n\).不同于CRF,SP则是(同样以最大熵准则)建模score函数: \[ S(Y,X) = \sum_s \alpha_s \P…

js发展中的问题 随着前端web技术的发展,js要解决的问题也变得越来越多,越来越复杂. 解决更复杂的问题,需要更好的结构. 解决更复杂的问题,也需要更好的性能. 结构的优化在一定程度上会牺牲性能,同样的,性能的优化也有可能会破坏原有的结构. 一般化的例子 我们先来看看以前这些问题是如何(被)解决(妥协)的. jquery vs 原生api 回到10年前,精通jquery是前端程序员的一个里程碑,没有人执着于原生api.原生api有更好的性能,jquery有更好的结构.但问题在于开发效率的提升,…

1. 前言 在开发面向现代智能手机的移动Web应用的时候,无法避免一个事实,就是需要开发单页应用(Single Page WebApp).对于不同的系统需求,单页应用的粒度会不同,可能是整个系统都使用一个页面装载,也可能是按模块分为独立页面装载.在开发单页应用时第一个要处理的问题就是页面结构化,由于多个功能集中在一个页面呈现,就必然需要考虑如何实现多个视图布局?如何实现视图之间动画切换?等问题. 下面我就来讲述下手机搜狐前端团队在单页应用开发的页面结构化上做过的一些尝试与努力. 2. 页面视图…

1. 前言 在开发面向现代智能手机的移动Web应用的时候,无法避免一个事实,就是需要开发单页应用(Single Page WebApp).对于不同的系统需求,单页应用的粒度会不同,可能是整个系统都使用一个页面装载,也可能是按模块分为独立页面装载.在开发单页应用时第一个要处理的问题就是页面结构化,由于多个功能集中在一个页面呈现,就必然需要考虑如何实现多个视图布局?如何实现视图之间动画切换?等问题. 下面我就来讲述下手机搜狐前端团队在单页应用开发的页面结构化上做过的一些尝试与努力. 2. 页面视图…

文 |彭超 瓜子大数据架构师 交流微信 | datapipeline2018 一.为什么选择Kafka   为什么选Kafka?鉴于庞大的数据量,需要将其做成分布式,这时需要将Q里面的数据分到许多机器上进行存储,除此之外还有分布式的计算需求.同时需要支持多语言,如Java.GO.php等,另外还有高可用的需求. 二.Kafka集群   Realtime的Kafka集群通过Mirror Maker将数据全部同步到Analysis的Kafka集群. Realtime的Kafka集群主要负责在线实时读…

一.需求分析 伴随着嵌入式技术.图像处理技术和无线网络传输技术的发展,传统模拟视频监控系统和基于PC的远程视频监控系统由于自身的不足,已经无法满足现代社会应用中不断涌现出来的新需求,于是基于嵌入式技术的无线网络数字视频监控系统就应因而生了.例如远程监控.远程教学.远程医疗诊断.远程购物.远程探视.电视电话会议等应用都迫切需要高质量的网络视频传输的支持.考虑到了所用的硬件设备大部分都已经具备和我们所学到的知识及本身的能力有限,选择基于rk3399的视频监控系统作为我们本次的课程设计题目是比较实际而…

本篇将记录.Net Core里颇有特色的结构化配置的使用方法. 相比较之前通过Web.Config或者App.Config配置文件里使用xml节点定义配置内容的方式,.Net Core在配置系统上发生了很大的变化,具有了配置源多样化.更加轻量.扩展性更好的特点. 第一部分.基于键值对的配置 如果要使用结构化配置,需要先引用 "Microsoft.Extensions.Configuration": "1.0.0" nuget包.下面通过一个.Net Core控制台程…

[Author]: kwu 基于反射实现自己主动化restful开发,通用的仅仅须要写查询数据库的sql.并增加相应的javabean实现的高速restful服务的开发. 1.编写数据库的查询sql.相应sql.properties daily = DailyReport;select t.day,t.cnt,t.type from (select day,cnt,type From dailyreport where type=? order by day desc limit ? ) t o…

脚本开发-基于HTTP协议的流媒体视频在线播放服务器性能测试 by:授客 QQ:1033553122   目的 实现基于http协议的流媒体在线视频播放,服务器性能测试脚本,模拟用户浏览器方式在线播放视频 开发环境 Loadrunner 11.0 eclipse-standard-kepler-SR2-win32.zip jdk-6u14-windows-i586 Win7 32 脚本 DownloadVideo.java,代码如下,主要实现流媒体文件的下载及下载相关的分析 package do…

在.NET生态圈中,最早被广泛使用的日志库可能是派生自Java世界里的Apache log4net.而其后来者,莫过于NLog.Nlog与log4net相比,有一项较显著的优势,它支持结构化日志. 结构化日志,也被称为语义化日志.其作用有二,利于查询与方便分析. 当系统上线被广泛使用或者时间久远之后,日志的大量出现不可避免.且日志本身作为一种数据,也有其重要的价值.因此,如何有效地对其进行查询以及最大价值化地分析处理便成了一个重要的问题. 非结构化日志 对于日志的处理,需要权衡对开发者的友好性与…

基于结构化平均感知机的分词器Java实现 作者:hankcs 最近高产似母猪,写了个基于AP的中文分词器,在Bakeoff-05的MSR语料上F值有96.11%.最重要的是,只训练了5个迭代:包含语料加载等IO操作在内,整个训练一共才花费23秒.应用裁剪算法去掉模型中80%的特征后,F值才下降不到0.1个百分点,体积控制在11兆.如果训练一百个迭代,F值可达到96.31%,训练时间两分多钟. 数据在一台普通的IBM兼容机上得到: 本模块已集成到HanLP 1.6以上版本开源,文档位于项目wiki…

********************************************************************* 重要:重新审视的相关知识 /* 妙味官网:www.miaov.com 技术交流:bbs.miaov.com 1.ps查看圆角度数,border-radius:; 选择->修改-> 平滑6px 2.渐变 -ms-filter:"progid:DXImageTransform.Microsoft.gradient (GradientType=0, s…

Linux系统中,摄像头驱动程序安装好后,为了进行视频采集必须加入Video4Linux模块,从而可以通过Video4Linux模块提供的编程接口(API)从摄像头设备中获取图像帧.下面具体研究基于V4L的视频采集程序设计.1 Video4Linux概述     Video4Linux是Linux中关于视频设备的内核驱动,为针对视频设备的应用程序编程提供一系列接口函数,在Linux下,视频采集设备的正常使用依赖Video4-Linux标准的支持,在编译内核时要选中Video4Linux项,对应的…

CMM模型 一.CMM简介 CMM,英文全称为Capability Maturity Model for Software,即:软件成熟度模型. CMM的核心是把软件开发视为一个过程.它是对于软件在定义.实施.度量.控制和改善其软件过程的实践中各个发展阶段的描述. 根据这一原则对软件开发和维护进行过程监控和研究,以使其更加科学化.标准化,使企业能够更好地实现商业目标. 分级:一级为初始级,二级为可重复级,三级为已定义级,四级为已管理级,五级为优化级. 优点: 1.提高软件开发的管理能力,因为CM…