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0系列课程。计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一，它衍生出了一大批快速发展且具有实际作用的应用，包括人脸识别、图像检测、目标监测以及智能驾驶等。这一切本质都是对图像数据进行处理，本课程就图像处理理论及相应技术做了介绍，包括传统特征提取算法和卷积神经网络，学习时注意两者的区别。 目标学员 1、希望成为企业AI工程师的人员来自：百科![]()
从视频监控中发现未佩戴安全帽的工人，并在指定设备发起告警。 轨迹还原 将多个摄像头识别出的同个人脸或者车辆，协同分析来还原行人或者车辆的前进路径。 人脸检索 在监控中通过人脸识别园区指定人脸，可用于黑名单识别等。 异常声音检测 检测到玻璃破碎、爆炸声等异常声音时，上报告警。 入侵检测来自：百科![]()
右键单击屏幕，进入主菜单，选择“智能>智能配置>目标抓拍>人脸参数”，配置人脸参数。 2. 选择“智能>智能配置>目标识别>目标识别”，打开“开启目标识别”开关。 注意点： · 1/2盘位NVR800，首先需选择“智能>智能配置>智能全局配置>人脸分析功能开关”，开启“人脸分析功能开关”。 · SIU款型来自：云商店![]()
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端开发人员快速完成集成及开发测试。 2 相关术语 2.1 人脸特征 可以从个体的人脸信息中提取出的有区别的、可重复的特征信息，从而达到个体自动识别的目的。 2.2 人脸识别 以人脸特征作为识别个体身份的一种个体生物特征识别方法。其通过分析提取用户人脸图像数字特征产生样本特征序列，并将该样本特征来自：云商店![]()
者还得有一套对应的推理框架才能真正实现AI与IoT设备的结合。 另外，目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法，不过真正用到实际产品中却要面临计算量大，内存占用高，算法延时长的问题，而IoT设备又往往有算力低、内存小及实时性要求高的特点。因此针对IoT资源受限的问题，AI模型的来自：百科![]()
时间：2020-12-14 16:36:37 手把手教你玩转人脸识别，初探深度学习。 课程简介 本课程主要内容包括：人脸识别原理、机器如何提取图像的特征。 课程目标 通过本课程学习，了解机器学习的方法及快速掌握人脸识别应用。 课程大纲 第1节 机器学习内容回顾 第2节 机器是如何进行图像分类来自：百科
