目前在视频监控领域应用较为广泛的AI技术有：智能检测与分析技术（人脸检测与识别、物体识别、行为识别、目标追踪等）、图像及视频处理技术（视频图像处理、视频结构化等）。在场景上，视频监控的应用范围也在逐步扩展，从之前的安防逐渐拓展到交通、旅游、金融、司法、教育、生产制造、城市管理、环保等更多领域，例如：生产车间的质检智能检测、旅游景区客流分析、城市管理中的AI人脸检测、公安部人脸识别系统等等，无一不和AI相关。一、介绍智能分析网关是由TSINGSEE青犀视频研发的智能硬件产品，可支持AI视频智能分析功能，通过对视频监控场景中的人脸、人体、安全帽、口罩等进行抓拍、检测与识别，对异常情况进行智能提醒和
目录1143最长公共子序列1045不相交的线53最大子数组和 1143最长公共子序列classSolution{public:intlongestCommonSubsequence(stringtext1,stringtext2){vector>dp(text1.size()+1,vector(text2.size()+1));intres=0;for(inti=1;i时间复杂度O(n×m)空间复杂度O(n×m)1045不相交的线本题与上题思路一致 classSolution{public:intmaxUncrossedLines(vector&nums1,vector&nums2){vect
点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣作者|杨亦诚排版|李擎经典多目标跟踪算法DeepSORT的基本原理和实现OpenVINO目标检测vs目标跟踪在开始介绍DeepSORT的原理之前呢，我们先来了解下目标检测，和目标跟踪之间的区别：·目标检测：在目标检测任务中，我们需要利用AI模型识别出单张画面中，物体的位置和类别信息，每一帧画面之间检测结果相对独立，没有依赖关系。这也意味着目标检测算法可以被应用于单张图片的检测，也可以用于视频中每一帧画面的检测。·目标跟踪：而目标跟踪则是在目标检测的基础上加入的跟踪机制，他需要追踪视频中同一物体在不同时刻的位置信息，因此他需要判断相邻帧之间的被检测到对象是否是同
基于MVS的三维重建算法学习笔记（一）—MVS三维重建概述与OpenMVS开源框架配置声明1.MVS（Multi-viewstereo）概述稀疏重建与稠密重建的区别稀疏重建——SFM（StructurefromMotion）算法稠密重建——MVS（Multi-viewstereo）方法图像一致性立体匹配2.OpenMVS开源框架介绍OpenMVS安装OpenMVS测试Meshlab下载测试数据集下载1.稠密重建2.曲面重建3.网格优化4.纹理贴图参考文献和资料声明本人书写本系列博客目的是为了记录我学习三维重建领域相关知识的过程和心得，不涉及任何商业意图，欢迎互相交流，批评指正。1.MVS（Mu
一、Apriori算法的前置知识Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。关联规则挖掘是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，最初的动机是针对购物篮分析问题提出的，其目的是为了发现交易数据库中不同商品之间的练习规则。通过用户给定的最小支持度，寻找所有频繁项目集，即满足Support不小于Minsupport的所有项目子集。通过用户给定的最小可信度，在每个最大频繁项目集中，寻找Confidence不小于Minconfidence的关联规则。支持度：支持度就是几个关联的数据在数据集中出现的次数占总数据集的比重。或者说几个数据关联出
【Matlab】智能优化算法_北方苍鹰算法NGO1.背景介绍2.数学模型2.1北方苍鹰的灵感和行为2.2算法初始化过程2.3NGO数学模型2.3.1第一阶段：猎物识别（探索）2.3.2第二阶段：追捕行动（开发）2.3.3NGO的重复过程、伪代码和流程图3.算法流程图4.文件结构5.伪代码6.详细代码及注释6.1fun_info.m6.2func_plot.m6.3main.m6.4NGO.m7.运行结果8.参考文献1.背景介绍北方苍鹰是一种猛禽，其狩猎策略代表了一个优化过程。在这种策略中，北方苍鹰首先选择猎物并攻击它，然后在追逐过程中猎杀选定的猎物。本文的创新之处在于设计了一种新的基于苍鹰的优
协同过滤（collaborativefiltering）是一种在推荐系统中广泛使用的技术。该技术通过分析用户或者事物之间的相似性，来预测用户可能感兴趣的内容并将此内容推荐给用户。这里的相似性可以是人口特征的相似性，也可以是历史浏览内容的相似性，还可以是个人通过一定机制给与某个事物的回应。比如，A和B是无话不谈的好朋友，并且都喜欢看电影，那么协同过滤会认为A和B的相似度很高，会将A喜欢但是B没有关注的电影推荐给B，反之亦然。协同过滤推荐分为3种类型：基于用户(user-based)的协同过滤(UserCF)基于物品(item-based)的协同过滤（ItemCF算法)基于模型(model-bas
💝💝💝欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术点,如集合,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务,Netty等常用开发工具系列:罗列常用的开发工具,如IDEA,Mac,Alfred,electerm,Git,typora,apifox等数据库系列:详细总结了常用数据库mysql技术点,以及工作中遇到的mysql问题等懒人运维系列:总结好用的命令,解放双手
智能优化算法应用：基于平衡优化器算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码文章目录智能优化算法应用：基于平衡优化器算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.平衡优化器算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB代码摘要：本文主要介绍如何用平衡优化器算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。1.无线传感网络节点模型本文主要基于0/1模型，进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心，半径为RnR_nRn的圆形区域，该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”，RnR_nRn称为传感器节点的感知半径，感
前言整体评价有幸参加这场比赛，感觉打出了 最近最好的状态。这场比赛题目出的挺有质量的，大概4道easy+easymid，4道mid+hard，2道超级hard的分布。比赛中一直“遥遥领先”,唯一的岔子出在I题，这题卡语言了，哭了，好在最后换c++卡过，最后有惊无险，因为只有2个9题，8题虽然蛮多的，但所幸之前的巨大优势，依旧遥遥领先，^_^。A.变化的矩阵签到题，但是这题有争议，因为输出格式没描述清楚。其实按照惯例，一般对浮点数的输出，是保留6位小数，当然最好需要spj验证。B.吃鸡梦之队思路：二分，check枚举交叉构造挺有意思的一道题，因为要求满足条件的最小值，往往用二分的思路。这题难在c
