基于计算机视觉边缘计算与算力网络的智慧园区应用研究

智慧园区是当下城市化发展的重要部分，而应用计算机视觉技术、边缘计算技术和算力网络技术，是建设智慧园区的重要手段。文中对基于计算机视觉边缘计算与算力网络的智慧园区应用进行了研究和探讨。首先，介绍了智慧园区的概念及其发展现状，接着详细阐述了计算机视觉、边缘计算和算力网络的基本原理和特点，重点介绍了基于这些技术实现的智慧园区应用场景，包括安防监控、智能停车、环境监测等，最后对未来智慧园区的发展趋势和研究方向进行了展望。     

计算机视觉在智慧安防中的应用

对人工智能领域中的计算机视觉和深度学习技术的发展进行了简要概述,阐述了两者之间的关联,并结合5G技术对其未来的发展趋势做了一定的展望。剖析了某小区人脸抓拍的实际案例,重点介绍了计算机视觉技术在城市治理智慧安防行业中的应用,包括流程设计、业务逻辑、算法原理等,希望能够为相关领域的专家学者提供合理化建议与新的思路。     

智慧安防社区建设思路研究

从分析智慧安防社区建设的背景出发,通过研究智慧安防社区建设的系统架构、前端感知系统、后端应用平台,明确了智慧安防社区的建设思路,分析了各干系方的工作界面.     

互联网时代湖南省高职院校智慧安防建设与应用

近年来,校园安全问题一直是社会备受重视的热点问题。伴随着我国互联网技术的快速发展,在校园安全管理方面,湖南省各所高职院校做出全新的尝试,建设智慧安防报警系统。智慧安防借助计算机技术、大数据技术、控制工程技术和通信技术等,引进和应用物联网等新技术,为湖南省高职院校校园安全提供强有力的保障。本文基于互联网视域对湖南省高职院校智慧安防建设与应用进行了探析。研究分为：首先,重点分析了互联网时代湖南省高职院校智慧安防的影响,并通过分析肯定智慧安防的价值。接下来分析互联网时代湖南省智慧安防建设现状与需求,以增加对现状和需求的了解。最后,分别分析了互联网时代湖南省高职院校智慧安防系统的应用措施和提升系统应用效果的措施,力求通过全面和深入的分析为高职院校智慧安防系统的应用提出建议。     

格式塔感知规律在SAR图像中的有效性初探

合成孔径雷达(SAR)图像是当前微波视觉研究领域的重要数据源。计算机视觉以光学视觉规律为理论基础,无法有效解译SAR图像。因此,借鉴人类视觉感知规律和计算机视觉技术,并融合电磁物理规律的微波视觉成为当前微波遥感领域的一个重要研究方向。探索微波视觉的认知基础对于完善微波视觉理论体系至关重要。该文旨在探讨光学感知规律在微波视觉中的有效性,作为完善微波视觉理论的基础尝试。格式塔感知规律是一类经典的视觉理论,常用于描述人类视觉系统对外部光学世界的感知规律,是计算机视觉的认知理论基础之一。在此背景下,该文以SAR图像为研究对象,借鉴认知心理学实验的设计流程,对格式塔感知规律中的感知组合律和感知不变律在SAR图像中的有效性进行初步研究,探索微波视觉的认知基础。实验结果表明,格式塔感知规律不能够直接应用到SAR图像的算法设计中,人类视觉系统从光学世界中总结出的知识概念、视觉规律在SAR图像中表现不佳,未来需要针对SAR图像等微波图像的特点总结相应的微波视觉认知规律。     

开放环境下的视觉感知与理解导读

<正>随着AI与计算机视觉技术的发展,基于深度神经网络的视觉识别在智能交通、遥感测绘、医疗健康以及安防监控等场景下取得了广泛的应用,极大地促进了各行各业的转型升级和迭代创新。然而,现实世界是一个未经结构化梳理的、长尾分布的、开放类别的复杂场景。在这样的视觉环境下,如何设计视觉感知与理解算法解决AI落地中的长尾、噪声、灾难遗忘、场景泛化和无监督语义发现等问题,实现视觉技术从“可用”到“好用”,是一个非常具有挑战的课题。     

基于物联网的智慧校园安防管理系统的设计与应用——以常德职业技术学院为例

为满足学校日益迫切的智慧安防需求,文中依托物联网技术,结合智能感知、智能辅助、智能分析和决策技术,精准分析了校园内人员、车辆身份和行动路径,支持智能检索和入侵报警,促使以视频监控为主体的传统安防系统向以安全保障为主体的智慧安防系统转变,最终构建校园全域安防网络,覆盖校园重点场所,希望能为高职院校建设智慧安防管理系统提供参考。     

基于深度学习的行为识别方法综述

行为识别作为计算机视觉领域研究的热点,在当今社会的智能安防、智能监控、智慧医疗等领域有着广泛的应用,而将在在计算机视觉方面有着突出表现的深度学习应用在行为识别研究上效果便更加显著.相较于传统基于手动特征提取方法,基于深度学习的行为识别方法具有速度快、鲁棒性强、准确率高等优点,因此文章针对基于深度学习中的视频行为识别方法进行综述.通过对国内外最新发表的相关文献进行归纳总结,首先阐述分析了传统行为识别方法以及相应改进点,依照网络架构的不同详细梳理基于深度学习的行为识别方法,继而研究对比常见的识别数据集并且比较各算法在数据集上的表现优劣,最后对本领域的研究进行总结,侧重于存在的问题对未来进行了展望,希望可以对之后研究者予以启迪和帮助.     

智慧工厂机器视觉感知与控制关键技术综述

认为发展智慧工厂和智能制造装备的关键技术是环境感知和智能控制技术。结合智慧工厂特点,提出了一种机器视觉感知控制系统原理方案,并对各个关键核心技术进行分析。还提出了一种基于云计算的机器视觉感知控制系统方案,用于解决各种视觉控制应用的高实时性需求与计算复杂度极高之间的矛盾。该方案中还有一些技术需要进一步研究,包括先进工业成像技术、云计算平台负载平衡技术、云计算平台中的自动化图像处理流程设计等。     

智慧家庭:新需求、新契机

在中国智慧家庭发展的10年拐点,大众需求不断衍生新市场空间,家庭小网渐趋成熟,产业链加快完善,标准制定提上日程,智慧家庭行业有望迎来久违的发展繁荣期"智慧家庭"、"互联生活"已不是新概念,随着物联网、移动互联网的日益普及、大众需求的不断更新,"智慧家庭"正悄然发生变化……"智慧家庭"新解智慧家庭描述的是:通过先进的通信技术、微处理器技术,配合感知技术,集成与控制家中的电子电器产品如计算机、照明系统、厨房设备、安防系统等,使家庭变得更加舒适、安全、高效和节能。如今,智慧家     

智能视频监控技术的应用与发展

智能视频监控技术可利用计算机视觉和图像处理技术,对监控视频进行分析和处理。随着计算机技术的不断发展和应用需求的增加,智能视频监控技术已经成为安防领域的重要研究方向。文中综述了智能视频监控技术的应用和发展方面。首先,介绍了智能视频监控技术的基本原理和技术特点。其次,探讨了智能视频监控技术的应用。最后,展望了智能视频监控技术的发展趋势。未来,随着深度学习技术的发展和大数据技术的普及,智能视频监控技术将会更加智能化、普及化,可以应用于更广泛的领域和场景。总之,智能视频监控技术是一项极具应用前景的技术,其在各个领域得到了广泛应用,并在不断地进步和创新。     

机器视觉技术、标准及安全产业应用

聚焦机器视觉技术及标准化,分析了机器视觉、计算机视觉与人类视觉的异同,列举了与机器视觉相关的技术,介绍了网络信息安全、智能监控和智能交通等机器视觉产业典型应用,以及国际及国内主流标准化组织针对机器视觉技术、系统和应用的标准化工作进展、现状和布局。重点介绍了VCM和DCM等涉及机器视觉核心技术——机器视觉编码标准的工作,以及机器视觉系统和应用标准化组织。在此基础上,分析了机器视觉技术研究和标准化的未来发展方向。     

基于计算机视觉的车载照相机的应用

基于计算机视觉的车载照相机由于其在车辆辅助驾驶系统中的重要应用价值而成为当前计算机视觉和智能车辆领域最为活跃的研究课题之一。车载照相机的应用包括辅助驾驶和车内监控。介绍了车载照相机面临的困难和要求,指出了车载照相机的未来研究重点和发展方向。     

对基于虚拟现实技术的机器人仿真设计的几点探讨

机器人仿真技术在未来的智能生产行业中具有十分重要的作用,利用虚拟现实技术能够对机器人的运动轨迹进行模拟,从而使得机器人在虚拟空间运动与操作者的指令相一致,通过利用Open GL对机器人的运动建模进行分析,从而力觉、视觉、听觉等方面对工业机器人的运动状态进行模拟,探究了虚拟现实环境下机器人仿真设计的具体应用场景。     

智能化家电的特征和技术发展趋势分析

随利用控制技术、通信技术、自动化技术以及计算机技术将各种家电结合一起,使家居生活变得更为节能、有效和安全的方法就是智能化家电系统.智能化家电系统在未来将有很大的发展潜力,具有较为广阔的市场空间.     

基于ROK101007型蓝牙模块和TMS320C54x型DSP的家用医疗保健智能机器人设计

未来社会将会越来越重视医疗保健服务,提出一种新型智能机器人,就其在数字化家庭医疗保健方面的应用进行模型设计,并将蓝牙技术应用在智能机器人与医疗仪器和控制PC的通信中.     

Networked intelligent robots through the Internet: issues and opportunities

Intelligent robotic systems have been extensively applied in factory automation, space exploration, intelligent buildings, surgery, military service, and also in our daily life. Various remote control methods have been performed for intelligent robotic systems, such as radio, microwave, computer networks, etc. Nowadays, the computer network services have broadly used in our daily life, such as FTP, Telnet, the World Wide Web, e-mail, etc. Consequently, it is very convenient to use the Internet to control intelligent robot, and the users will increase in the future. In the past few years, many researchers have been using the Internet as a command transmission medium which can control the intelligent robot and obtain feedback signals. Although the Internet has many advantages in a variety of fields, using the Internet to control intelligent robots also has some limitations, such as the uncertain time-delay problem, the uncertain data-loss problem, and the data-transmission security problem. In the literature, many experts proposed various methods to solve these problems. This paper will discuss these methods and analyze the effects on the remote control systems caused by these problems. The intelligent robot can simultaneously present low-level navigational capabilities, medium-level self-positioning capabilities, high-level motion-planning capabilities, and the ability to be controlled through the Internet. The issues for controlling intelligent robots through the Internet will be discussed in terms of direct control, behavior programming control, supervisory control, and learning control. Finally, we enumerate some opportunities for the application of network-based intelligent robots, and present some successful examples of networked intelligent robots in our laboratory. Future trends and concluding remarks appear at the end of this paper.     

小区智能化系统网络安全体系的构建

随着计算机网络技术的广泛应用和智能小区的迅速发展,小区智能化系统面临严重的安全挑战,基于此着重对这一问题进行了论述及分析。主要围绕小区智能化系统网络安全体系的建立进行论述,给出了基于屏蔽子网体系结构的防火墙技术构造的小区智能化系统。