6月15日，由腾讯云主办的“数实共进产业行·浙江站”在杭州圆满开展，活动中腾讯云存储高级产品经理张泽南进行了“全景感知，让视图上云更便捷，存储更安全”主题演讲，与行业伙伴深度交流新一代视图计算解决方案，下面让我们一起回顾下张泽南的精彩分享。近些年，随着5G、云计算等新一代信息技术的快速发展，视频监控边界正在向更广泛的商用、民用领域推进，衍生出更多细分且碎片化的场景，涵盖家庭、社区、门店等；技术变革和市场需求推动着市场规模越来越大。同时对商用/民用场景的视频监控系统建设提出了新的挑战。1、建设成本高——部分场景合规要求，存储周期长，本地化存储投入巨大；分布地域广且无专线网络，集中数据将面临高昂网
文章目录1.车道线检测技术1.1基于规则的车道线检测技术1.1.1流程框架1.1.2预处理模块1.1.3车道线识别感兴趣区域提取1.1.4灰度图转化1.1.5灰度图去噪1.1.6二值化操作1.1.7鲁棒性参数估计——RANSAC1.1.8后处理模块1.1.9输出1.2车道线检测技术发展路线2.目标检测技术2.1定义2.2技术发展历史2.3传统目标检测流程2.4神经网络选择/设计2.4.1单阶段识别网络（One-stage）2.4.2双阶段识别网络（Two-stage）2.4.3One-stage，Two-stage方法对比2.5经典单阶段目标检测网络YOLO2.6基于深度学习的目标检测通常步骤
T-PAMI2023:PAGCP-基于性能感知近似的多任务模型全局通道剪枝概要本文提出一个用于多任务CNN模型全局通道剪枝(globalchannelpruning)的框架PAGCP。作者从全局剪枝的角度出发，将模型压缩问题建模为联合通道显著性指标优化问题。该问题同时考虑了层间和层内通道对多任务模型压缩性能的联合影响作用。并通过对该问题的分析得到近似优化目标，由此提出基于性能感知准则(performance-awareoraclecriterion)的序贯贪婪剪枝算法(sequentiallygreedychannelpruning)。该算法能够在不施加正则惩罚项的情况下高效确定多任务模型中存
DDH-YOLOv5:基于双IoU感知解耦头改进的YOLOv5，用于对象检测I.IntroductionII.RelatedworkPredictionhead预测头III.Methodology3.1DecoupledHead3.2DoubleIoU‑aware3.3Training3.4InferenceIV.Experiments4.1与YOLOv5等检测头对PASCALVOC2007测试进行比较4.2与COCO2017验证集上的可变形DETR进行比较4.3与COCO2017验证集上的YOLOF进行比较4.4与COCO2017测试开发集上的YOLOv4的比较V.ConclusionYOL
一、态势感知1、概念态势感知（SA---SituationalAwareness）是对一定时间和空间内的环境元素进行感知，并对这个元素的含义进行理解，最终预测这些元素在未来的发展状态。作用：态势感知能够检测出超过20大类的云上安全风险，包括DDos攻击、暴力破解、web攻击、后门木马、僵尸主机、异常行为、漏洞攻击、命令与控制等。利用大数据分析技术，态势感知可以对攻击事件、威胁告警和攻击源头进行分类统计和综合分析，为用户呈现出全局安全的攻击态势。2、工作原理通过日志采集探针和流量传感器分别进行不同系统日志和流量日志的采集和处理任务。分析主要体现在引擎的丰富性和检测的准确性，通过关联分析引擎、异常
人们对自动驾驶(AD)和智能车辆(IV)的兴趣日益增长，是因为它们承诺提高安全性、效率和经济效益。虽然以前的调研已经反映了这一领域的进展，但是需要一个全面和前瞻性的总结。作者的工作通过三篇不同的文章填补了这一空白。第一部分，一个“综述的综述”(SoS)，概述了历史，综述，道德，以及AD和IV技术的未来发展方向。第二部分，“自动驾驶和智能车辆的里程碑第一部分:控制，计算系统设计，通信，高精地图，测试和人类行为”深入研究了在IV中的控制，计算系统，通信，高精地图，测试和人类行为的发展。第三部分回顾了智能汽车的感知和规划。提供一个自动驾驶和智能汽车的最新进展的全面概述，这项工作迎合新人和经验丰富的研
本文介绍一篇视觉BEV经典算法：LSS，论文收录于ECCV2020，本文通过显示的进行图像离散深度估计完成目标语义分割，重点是如何将二维图像特征转换成BEV特征。项目链接：https://nv-tlabs.github.io/lift-splat-shoot/文章目录0.工程结构1.main.py2.explore.py3.models.py3.1LSS模型初始化3.1.1create_frustum视锥点云生成3.1.2CamEncode初始化3.1.3BEVEncode初始化3.2LSS前向推理3.2.1get_geometry（几何坐标转换）3.2.2get_cam_feats（获取图像
主要内容：解决问题概括：群智感知应用利用无处不在的移动用户的智能终端采集大规模感知数据，感知任务的高效执行依赖于高技能用户的参与，这些用户应被给予相应的报酬来弥补其在执行感知任务中的资源消耗．现有的激励机制难以满足群智感知分布式环境下安全性需求。如信誉机制易遭受女巫攻击和洗白攻击，这让诚实用户受到损失。互惠机制不够灵活。本文提出了一种群智感知应用中基于区块链的激励机制，该机制采用区块链安全的分布式架构，平台和感知用户作为区块链中的节点进行感知任务执行，其交易关系被记录在区块链中，由区块链中的矿工进行验证，有效防止感知平台发起的共谋攻击，克服了可信第三方面临的安全隐患。 方案概括(创新点)：1.
主要内容：解决问题概括：群智感知应用利用无处不在的移动用户的智能终端采集大规模感知数据，感知任务的高效执行依赖于高技能用户的参与，这些用户应被给予相应的报酬来弥补其在执行感知任务中的资源消耗．现有的激励机制难以满足群智感知分布式环境下安全性需求。如信誉机制易遭受女巫攻击和洗白攻击，这让诚实用户受到损失。互惠机制不够灵活。本文提出了一种群智感知应用中基于区块链的激励机制，该机制采用区块链安全的分布式架构，平台和感知用户作为区块链中的节点进行感知任务执行，其交易关系被记录在区块链中，由区块链中的矿工进行验证，有效防止感知平台发起的共谋攻击，克服了可信第三方面临的安全隐患。 方案概括(创新点)：1.
多层感知器（MLP，MultilayerPerceptron）是一种前馈人工神经网络模型，其将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上。它最主要的特点是有多个神经元层，因此也叫深度神经网络(DNN:DeepNeuralNetworks)。感知机是单个神经元模型，是较大神经网络的前身。神经网络的强大之处在于它们能够学习训练数据中的表示，以及如何将其与想要预测的输出变量联系起来。从数学上讲，它们能够学习任何映射函数，并且已经被证明是一种通用的近似算法。神经网络的预测能力来自网络的分层或多层结构。而多层感知机是指具有至少三层节点，输入层，一些中间层和输出层的神经网络。给定层中的每个节点都连接到相邻
