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  • 使用人脸检测与比对功能,可进行身份核实,适用于机场、海关等人证合一验证场景。 图1身份验证 电子考勤 人脸检测及比对功能适用于客户企业对员工进行电子考勤,也可协助企业客户做安防监控。 图2电子考勤 轨迹分析 人脸搜索服务可检索出图库中与输入人脸最相似的N张人脸图片及相似。根据返
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  • 二进制SCA工具如何实现该功能: 要实现Linux内核裁剪场景下的已知漏洞精准检测,二进制SCA工具必须在原来检测开源软件名称和版本号的基础上,需要实现更新细颗粒度的检测技术,基于源代码文件颗粒度、函数颗粒度的检测能力,从而实现裁剪场景下已知漏洞的精准检测,即可以知道哪些代码被编译到最终的二进制文件中,哪些
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    来自:专题
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    16:17:01 视频检测 视频监控 华为云好望商城压板状态智能检测识别主要应用于电厂,变电站,等场所,利用智能摄像机的前端AI技术对工作现场的视频进行实时分析,自动检测压板投退状态并实时反馈,为安监人员进行现场监督提供技术保障。 商品介绍 基于大规模压板图片数据检测训练,将算法加载到摄像机
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    对变压器工作现场的视频进行实时分析,基于大规模呼吸器图片数据检测训练,将算法加载到摄像机内部,利用摄像机AI芯片强大的分析推理能力,实现视频画面实时分析,通过深度学习算法准确判定呼吸器颜色是否变色,监理人员能够第一时间获取相关图像,并及时更换硅胶,为变压器安全运行提供安全保障。 商品链接:<<呼吸器颜色智能识别>>
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    针对园区、厂房、仓库等室内场景中的火焰和烟雾进行检测,为室内消防监管提供预警手段。可以极大地提高园区、仓库、厂房等室内消防管理的效率,可以更及时的发现火灾隐情。 立即购买 烟火监测产品 烟雾火焰检测 烟雾火焰检测算法适用于室内、园区等低空场景, 采用自定义深度学习网络及区域回归算法,高效提取烟雾、明火火焰特征;
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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
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    应用解决方案 安全帽检测智能视频解决方案 为解决这一系列问题,博思廷与华为联合推出了安全帽检测智能视频解决方案,采用深度学习的博思廷高精度智能算法内嵌至华为软件定义摄像机中,对检测区域内的施工、工作人员是否佩戴安全帽(支持红色、蓝色、黄色、白色等多种颜色)进行检测,当有人员未佩戴安
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    工程师小张&小李:“华为和博思廷的高空抛物检测解决方案可帮助物业及业主提供高空抛物事后追溯和取证的相关信息,同时起到一定的震慑作用。在结合物业对高空抛物危害性的反复宣传,起到事前预防的作用,这样双管齐下一定能切实的为和谐的小区环境发挥价值。” 物业经理:“高空抛物的速度都很快的,你们的摄像机抓取的准确如何?”
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    ModelArts支持应用到图像分类、物体检测、视频分析、 语音识别 、产品推荐、异常检测等多种AI应用场景。 图1 ModelArts架构 AI开发平台 ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模
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    15:59:32 内容简介: 将介绍人工智能基本知识体系,机器学习深度学习、强化学习基础与实践。时空预测问题的AutoML求解— Hands on Vega:基于AIOPS平台,利用AutoDL技术开发硬盘异常检测模型。以及中软宅客学院在线平台网络人工智能课程介绍及7天实战、人才测评。
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    对视频中目标的检测、跟踪、属性识别、行为识别、 内容审核 、摘要、标签等能力,在多种场景下为用户提供快捷高效的视频分析能力。 目前视频分析服务提供如下子服务。 视频内容分析VCR:视频内容分析(Video Content Recognition)提供多维度的视频分析算法,支持对视频中
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    生;及时发现改进点。 2、提升顾客信赖:后厨可视,让顾客可以放心吃,安心吃。 3、厨房重点区域无死角监控:安装华为HoloSens SDC摄像机对厨房重点区域进行视频监控。 基于华为HoloSens SDC摄像机装载安徽水天公司的智能算法,可实现: 厨师帽识别:对进出后厨活动的
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    waf工作和防护原理 时间:2020-07-16 09:34:50 WAF 华为云 Web应用防火墙 WAF对网站业务流量进行多维度检测和防护,结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁,全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。采用规则和AI双引擎架构,默认集成华为最新防护规则和优秀
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    能编程。 2 目标检测技术在隐私合规检测领域的应用 深度学习中的目标检测,主要用于在视图中检测出物体的类别和位置,如下图所示。目前业界主要有YOLO [7],SSD [8]和RCNN [9]三类深度学习算法。 以Faster RCNN为例,该算法是RCNN算法的演进。在结构上,Faster
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    爬取的页面数)、网站响应速度、页面复杂、网络环境等,通常扫描时长为小时级别,最长不超过24小时。 测试环境下,200个页面的网站完成一次全量扫描耗时约1个小时,这里仅供参考,请以实际扫描时间为准。 另外扫描的过程中会向网站发送一定数量的检测请求,可能会导致网站的负载小幅度增大。
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