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计算机视觉

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薛定谔的慵懒喵

labelImg安装配置

环境:Ubuntu 19.04

  • 安装 SIP

    1下载源代码

    2 sudo python configure.py

    3 make

    4 sudo make install

  • 安装依赖

    sudo apt-get install libxext6 libxext-dev libqt4-dev libqt4-gui libqt4-sql
    sudo apt-get install qt4-dev-tools qt4-doc qt4-designer qt4-qtconfig

  • 安装pyqt4

    1下载源代码

    2 sudo python configure.py

    3 make

    4 sudo make install...

环境:Ubuntu 19.04

  • 安装 SIP

    1下载源代码

    2 sudo python configure.py

    3 make

    4 sudo make install

  • 安装依赖

    sudo apt-get install libxext6 libxext-dev libqt4-dev libqt4-gui libqt4-sql
    sudo apt-get install qt4-dev-tools qt4-doc qt4-designer qt4-qtconfig

  • 安装pyqt4

    1下载源代码

    2 sudo python configure.py

    3 make

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    make all

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薛定谔的慵懒喵
研数科技
禾思科技

禾思科技又双叒在阿里巴巴天池大赛中夺冠!

11月19日,由阿里巴巴集团与广东省人民政府共同举办的“广东工业制造大数据创新大赛”于广东佛山南海区广发金融学院举行。


此次大赛旨在通过数据开放召集全球众智,将重点围绕工业制造大数据展开,以应用为导向,聚集全球顶级人才,发掘全球先进的智能制造应用成果,为政府下一步产业引进和招商引资提供辅助决策,促进广东智能制造产业发展。


01
广东工业制造大数据创新大赛赛制介绍


此次大赛分智能算法赛和应用创新赛两大赛场,比赛报名团队共计3251支,通过初赛--复赛--决赛选出18支获奖团队,其中创新赛10支团队,算法赛8支团队。


现场通过20min答辩+10min评委提问,评委根据打...

11月19日,由阿里巴巴集团与广东省人民政府共同举办的“广东工业制造大数据创新大赛”于广东佛山南海区广发金融学院举行。


此次大赛旨在通过数据开放召集全球众智,将重点围绕工业制造大数据展开,以应用为导向,聚集全球顶级人才,发掘全球先进的智能制造应用成果,为政府下一步产业引进和招商引资提供辅助决策,促进广东智能制造产业发展。


01
广东工业制造大数据创新大赛赛制介绍


此次大赛分智能算法赛和应用创新赛两大赛场,比赛报名团队共计3251支,通过初赛--复赛--决赛选出18支获奖团队,其中创新赛10支团队,算法赛8支团队。


现场通过20min答辩+10min评委提问,评委根据打分规则为每支团队打分,之后取平均分后根据分数高低。


创新赛选出金奖团队1支(奖金20W),银奖团队2支(奖金各10W),铜奖团队3支(奖金各5万),优胜奖团队4支(奖金各1万);


算法赛选出冠军团队1支(奖金20W),亚军团队2支(奖金各10W),季军团队3支(奖金各5万),极客奖团队2支。


02
禾思科技手机玻璃缺陷检测技术,受到评委的高度肯定


禾思科技CEO杨泽霖及技术总监马智恒参加了此次答辩,就团队组成、市场分析、产品介绍、商业模式、盈利分析、财务状况等多方面对禾思科技进行了介绍。


来自广东工业大学的吴宗泽教授对禾思科技进行了点评,认为禾思科技定位在3C行业的视觉检测并以手机玻璃缺陷检测为发力点值得肯定,同时提出了对于小样本学习的疑问。


马博士回答了此问题,他认为:“小样本学习是较一般的深度学习而言“不得已”之举,先用小样本学习训练出可用级别的算法,等产品实际落地回收数据之后,在用深度学习算法重新训练模型,从而得到好用级别的算法”。


最终,禾思科技从10支创业队伍脱颖而出,一举夺冠获得金奖。


与此同时,另一答辩室里禾思科技的算法团队借助80.55%的“铝材缺陷检测”准确率,取得了亚军的好成绩!


03
深耕细分领域,下沉行业应用,禾思以AI赋能传统行业


深度学习技术的风行造就了一批以计算机视觉为核心技术的人工智能创业企业。


自2018年以来,“AI+场景”尤其是“AI+工业”成为了AI创业企业及资本追逐的热点,诸如阿里巴巴等大型科技公司已经开始在“AI+工业”布局。


据了解11月22日阿里将于广州云栖大会发布阿里云"ET工业大脑",禾思科技CEO将出席此次会议,共同分享人工智能技术在工业检测领域的应用。


禾思坚信,只有深耕细分领域,下沉行业应用,才能实现计算机视觉技术真正的价值,以AI赋能传统行业,禾思在行动!



禾思科技

AI行业崛起的超新星,禾思科技亮相高交会!

01
2018高交会成功落幕,禾思科技兼具创新与高科技


2018年11月18日,为期5天的2018中国国际高新技术成果交易会在深圳会展中心成功闭幕。作为中国目前规模最大、最具影响力的科技类展会,高交会被赋予了“中国第一科技展”的称号。


据悉,高交会从举办以来,受到了世界各地人士的热捧,每年有来自约100个国家超过500万次的参观人数,今年更是有超过3000家海内外展商参展。


高交会6号馆:智慧城市专馆


从高交会的展区分布来看,人工智能类科技产品成为了最受瞩目的焦点,吸引无数参展人的驻足,其中作为人工智能计算机视觉领域崛起的超新星,禾思科技带来了兼具“创新与高科技”的系...

01
2018高交会成功落幕,禾思科技兼具创新与高科技


2018年11月18日,为期5天的2018中国国际高新技术成果交易会在深圳会展中心成功闭幕。作为中国目前规模最大、最具影响力的科技类展会,高交会被赋予了“中国第一科技展”的称号。


据悉,高交会从举办以来,受到了世界各地人士的热捧,每年有来自约100个国家超过500万次的参观人数,今年更是有超过3000家海内外展商参展。


高交会6号馆:智慧城市专馆


从高交会的展区分布来看,人工智能类科技产品成为了最受瞩目的焦点,吸引无数参展人的驻足,其中作为人工智能计算机视觉领域崛起的超新星,禾思科技带来了兼具“创新与高科技”的系列产品。


禾思科技成立于2017年,却已开发二十多种创新产品,拥有专利、软著过百项,短短一年更是在各个著名AI行业大赛集中爆发,几乎包揽了阿里巴巴天池举办的AI系列比赛冠军。


此次禾思科技在智慧城市6号展馆内设有人脸识别系列产品、智能工地门禁系统、工业缺陷检测、DOT码识别、煤炭煤量检测、地铁故障检测、服饰属性识别等视觉化的软硬件改造方案,向中外人士展示了如何利用人工智能为各行各业进行视觉化改造,让机器越来越“亲民”。


参展人员对禾思科技人脸识别产品产生兴趣


02
超过十项核心技术,工地门禁管理系统引关注



其中,拥有超过十项核心技术,刚刚迭代完成,具备最完整的一站式工地门禁管理系统人气颇高,该系统基于禾思创新的3D深度感知人脸识别技术,识别率高达99.9%,可有效识别人脸,无惧强光、暗光、容貌变化、假脸伪造。



当人员准备通过闸机时,工业级双摄像头会对人脸进行扫描并与后台数据库进行比对,同时通过活体检测算法进行3D人脸的判断,当人脸比对成功,并且排除伪造的可能性后即可通过,整个过程不超过0.3秒。


然后在大屏幕可实时看到人员出入记录,还能自动统计当前的进出人次、工种类型、班组人数等信息,方便工地管理人员快速掌握工地信息,可让工地财产更安全,员工管理更有效。



禾思科技智能工地门禁系统


值得一提的是,禾思科技得以依赖自身工地系统积累到的技术经验和数据,基于人工智能分析和深度学习技术,开发出了方便对接集成的安全帽佩戴检测技术,不仅可以有效监测人员是否佩戴安全帽,还能够进行安全帽颜色的区分。


03
禾思科技谈工地门禁系统的落地,客户需要高可靠性和准确性


禾思科技指出,很多施工人员不戴安全帽可能不是一两次偶然的疏忽,而是成了一种习惯,要么是觉得戴着不舒服,要么是心存侥幸,除了人员门禁考勤管理,如何能够保证员工戴上安全帽也是工地监督管理的一大难题。


在谈到智能工地门禁系统的落地应用时,正如禾思科技所言,目前很多工地客户还不习惯使用人工智能技术,除了研发成本高,技术集成困难的原因外,还有技术问题。


这类客户对可靠性、准确性要求非常高,如果你不能都保证99%以上,他是没有办法相信和使用的,但是一旦你能够解决上述的问题,那么,客户自然是很愿意用的,因为他的确有很多方面刚需和痛点需要解决。


为此,禾思科技一直不遗余力地研发速度快,精确高,扩展性更强的多种视觉算法模型,力图打造高效、高精度的端到端解决方案。


客户在看禾思科技智能工地门禁系统


04
AI行业崛起的超新星,禾思科技助力推动AI应用


据透露,禾思科技工地门禁系统目前已在线下多个城市投入使用,也受到了中国中铁的认可,成为了他们的合作伙伴之一。


此次展会上,人工智能毫无疑问成为了各大展商的展示重点,据悉,禾思科技目前已与海尔、阿里巴巴等知名企业合作,助力推动AI在各行各业的应用。


禾思科技表示,此次高交会,不仅是要向中外人士展示禾思科技的核心技术和产品,也是希望借助一对一的交流,让客户能够实实在在的看到AI在多样化场景的应用。


从目前看来,禾思科技毫无疑问已是一颗AI行业冉冉升起的“超新星”。



禾思科技

5天后的深圳高交会,禾思科技邀您畅想新工地门禁系统

01
“中国科技第一展”即将来临畅想智慧科技成果


2018年11月14日-18日,第二十届中国国际高新技术成果交易会将在中国深圳会展中心举行,众所周知,深圳高交会素有“中国科技第一展”之美誉,被业内广泛认知为中国规模最大、最具影响力的科技类展会。


禾思科技作为一直专注于人工智能计算机视觉的科技公司,将携带自主研发的人脸识别技术、优秀视觉化改造成果和成功工地门禁建设案例参展,全面展示软硬件一体化的视觉改造方案。


从2017年禾思科技成立以来,已开发二十多种创新产品,依据长期研发积累的技术经验,开创了最具创新的3D深度感知人脸识别技术,并将其打造出多功能人脸识别设备,成为新时代企业...

01
“中国科技第一展”即将来临畅想智慧科技成果


2018年11月14日-18日,第二十届中国国际高新技术成果交易会将在中国深圳会展中心举行,众所周知,深圳高交会素有“中国科技第一展”之美誉,被业内广泛认知为中国规模最大、最具影响力的科技类展会。


禾思科技作为一直专注于人工智能计算机视觉的科技公司,将携带自主研发的人脸识别技术、优秀视觉化改造成果和成功工地门禁建设案例参展,全面展示软硬件一体化的视觉改造方案。


从2017年禾思科技成立以来,已开发二十多种创新产品,依据长期研发积累的技术经验,开创了最具创新的3D深度感知人脸识别技术,并将其打造出多功能人脸识别设备,成为新时代企业门禁、考勤、迎宾、签到的最佳选择。


02
人脸识别技术发挥到极致,打造新型工地门禁系统


基于人脸识别技术,禾思科技进行了更大的延伸,进一步完善了技术应用,重新定义人脸识别,最终打造出了最完整、最复杂的工地门禁系统,并成为了中国中铁的指定合作伙伴。


该系统采用禾思自主研发的的人脸识别技术,能够在出入门禁时进行准确高效的人脸识别,并提供可视化的大数据分析,方便后台人员实时了解人员进出记录。



同时基于人工智能分析和深度学习技术,禾思科技还开发出了方便对接集成的安全帽佩戴检测技术,响应时间在100ms以内,识别率达99.9%。


可以达到全方位区域的24小时监控和预警,当人员没有按照要求佩戴安全帽时无法出入门禁,甚至可以有效区分安全帽的颜色,达到限制特定人员活动区域的目的,如危险区红蓝帽子检测预警。


可谓是将人脸识别技术发挥到了极致!



03
5天后的深圳高交会,禾思邀您现场亲身体验


除了最主要的工地门禁系统以外,禾思科技在展会期间还会展出更多的禾思图像识别技术,您可以亲身体验禾思自主研发的AI视觉技术系统。



届时,我们会有专门的销售人员为您进行详细的产品介绍,提供完整的产品介绍手册,您可以慢慢坐下详谈,请备好名片方便联系。


如果您没有办法到达现场,我们也为您准备好了禾思产品手册(电子版),只需要在微信后台回复关键词【手册】即可领取。


当然,您也可以直接通过搜索禾思官网找到我们的联系方式,与我们的人员咨询。


时间:2018年11月14日-11月18日


地点:深圳会展中心6号馆6A39、6A41展位



禾思科技

最贴近生活的人工智能,你了解AI服饰检测技术吗?

01
最贴近生活的人工智能:AI服饰检测技术


人工智能绝对是近两年最热的领域,无论是国家政策倾斜、资本热捧还是不断有名声显赫的科学家加入人工智能领域的公司……人工智能的话题甚至已经成为你和公园遛鸟大爷的沟通桥梁。


不明觉厉的AI技术对我们广大吃瓜群众有什么用呢?


值得一提的是,其实有一项最贴近生活的人工智能:AI服饰检测技术,通过人工智能机器学习进行服饰属性分类和关键点定位,比如判断这件衣服是高腰,长款,还是超长款,裙子是短裙,还是七分裙或者是九分裙等。


禾思科技认为这项技术将会为消费者带来新的穿搭试衣体验,也将推动整个服饰行业的智能化进程,同时也是最贴近生活的人工智...

01
最贴近生活的人工智能:AI服饰检测技术


人工智能绝对是近两年最热的领域,无论是国家政策倾斜、资本热捧还是不断有名声显赫的科学家加入人工智能领域的公司……人工智能的话题甚至已经成为你和公园遛鸟大爷的沟通桥梁。


不明觉厉的AI技术对我们广大吃瓜群众有什么用呢?


值得一提的是,其实有一项最贴近生活的人工智能:AI服饰检测技术,通过人工智能机器学习进行服饰属性分类和关键点定位,比如判断这件衣服是高腰,长款,还是超长款,裙子是短裙,还是七分裙或者是九分裙等。


禾思科技认为这项技术将会为消费者带来新的穿搭试衣体验,也将推动整个服饰行业的智能化进程,同时也是最贴近生活的人工智能,因为它会切切实实地改变你的生活。


02
AI服饰检测技术将会影响你的生活


根据报道,阿里巴巴此前推出了人工智能服饰店,通过以AI视角完成对服饰认知体系的重构,为消费者提供个性化的搭配建议,一秒可推荐100种穿搭建议。


对于普通人来说,不需要再头痛各种服饰搭配技巧,也不用担心会和别人撞衫,通过这项技术的应用,可以从上万上千的服饰数据中,自动选出最适合你的那一套。



刚拿下2018阿里巴巴Fashion AI全球挑战赛冠军(服饰属性标签识别)的禾思科技表示:“这仅仅是AI服饰检测技术应用中的冰山一角。”


1)服饰智能检索


可以想象一下,如果你的衣柜可以自动识别你放进里面的各种服饰:


  • 当你随手把衣服扔进去,它会自动把相同类型的衣服归类到一起


  • 当你对它说出你需要什么服饰的时候,它会快速地找到对应的衣服,并自动送到你的面前,还会推荐适合的服饰搭配设计


  • 如果今天天气很冷,它还会贴心地告诉你相关温度,并为你找出暖和的衣服


2)虚拟试衣


继续大胆地想象一下,如果你有一面镜子,不仅可以识别你身上的衣服,还可以准确知道你的三围尺寸:


  • 今天在网上看中了一件衣服,选中它以后,镜子里的你已经穿上了它,恩,看起来效果不错


  • 看到网上某个明星的服饰很好看,镜子镜子,快告诉我,这个服饰我穿起来怎么样?


  • 最近在健身减肥,看下镜子,“主人,你的三围有变化,瘦了很多。”


03
AI服饰检测技术背后的技术难点


以上这些场景通通都可以基于AI服饰检测技术来实现,然而这项技术的背后并没有那么简单,服饰属性标签是构成服饰知识体系的重要根基,其内部庞大复杂。


在现实应用场景上,机器分析服饰容易受到尺度和形变的影响,比如拍摄的距离角度、服饰摆放方式、模特姿势等等,技术研发人员需要克服背景、光照、变形等因素的影响,无疑是一个很大的挑战。



禾思科技借助领先的深度学习图像识别等技术,通过不停地研发和创新,对服饰属性进行了专业的整理和抽象,构建了一个符合认知过程,结构化且满足机器学习要求的标签知识体系。


目前,禾思科技通过更有效的数据增强深度学习分类算法和两个自主创新的算法,已能够准确判别服饰的标签属性,还能区分男女装和深浅色衣服。



禾思科技已经拥有超过8个维度,41个细分类目,50种类别,54个标签,总计 100多万标注图片数据集,可以满足不同场景需求,保证算法的持续优化性和准确性。


在未来,禾思科技计划继续对算法进行优化,加强硬件,挑战更高难度的AI服饰材质识别,从而能够更好地区分纯棉、化纤、混纺等材质。


这无疑将为AI在服饰与零售行业上带来更广泛的应用,从而影响无数人的生活。


禾思科技

禾思科技:安全帽佩戴检测正成为AI+智慧工地标配

01安全帽佩戴检测,为工地管理难题而生


根据数据调查,2016年建筑业的42次较大事故中,有423名人员伤亡,因坍塌伤亡的人员占到了84%,其中很大一部分原因是没有按照规定佩戴安全帽。


不少建筑工地为此煞费苦心,比如在门口贴上佩戴安全帽的标语,拉着员工一次次训话,甚至采用罚款等极端措施,然而人是最复杂的动物,也是最难管的动物。


工地管理人员表示,很多施工人员不戴安全帽可能不是一两次偶然的疏忽,而是成了一种习惯,究其原因,有些是觉得戴着麻烦又不舒服,有些是心存侥幸,认为事故不会发生。


如何能够保证员工都戴上安全帽成为了工地监督管理的一大难题,于是安全帽佩戴检测...

01安全帽佩戴检测,为工地管理难题而生


根据数据调查,2016年建筑业的42次较大事故中,有423名人员伤亡,因坍塌伤亡的人员占到了84%,其中很大一部分原因是没有按照规定佩戴安全帽。


不少建筑工地为此煞费苦心,比如在门口贴上佩戴安全帽的标语,拉着员工一次次训话,甚至采用罚款等极端措施,然而人是最复杂的动物,也是最难管的动物。




工地管理人员表示,很多施工人员不戴安全帽可能不是一两次偶然的疏忽,而是成了一种习惯,究其原因,有些是觉得戴着麻烦又不舒服,有些是心存侥幸,认为事故不会发生。


如何能够保证员工都戴上安全帽成为了工地监督管理的一大难题,于是安全帽佩戴检测技术应运而生。


02
安全帽佩戴检测背后的原理和难点


安全帽佩戴检测技术,顾名思义,就是检测当前人员是否佩戴安全帽,当前最具性价比也是应用最广泛的就是人工智能图像识别技术。


然而,大部分存在容易误识别、识别效果不好等问题,究其原因是因为现实中工地人员环境情况很复杂。

因为这项技术需要先判断人脸位置,再检测人脸上方的安全帽,往往受到强光,背光、暗光、雨天等环境影响,当人脸变化较大时,识别效果可能会降低。


更重要的是现有的安全帽数据过少,基于大数据分析的人工智能技术往往需要大量数据作为样本,以便更好地训练出检测模型。


所以,安全帽佩戴检测技术的背后需要一定的视频图像识别技术和大数据支撑。


因为存在一定的技术门槛,工地行业找别人开发的成本过高,大部分国内做图像识别的公司并没有成品,只有项目合作的方式,费用至少几十万上百万了。




03
安全帽佩戴检测,智慧工地的标配


值得一提的是,禾思科技得以依赖自身智慧工地系统积累到的技术经验和数据,基于人工智能分析和深度学习技术,开发出了方便对接集成的安全帽佩戴检测技术,响应时间在100ms以内,识别率达99.9%。


这项技术的应用不仅限于门禁,还可以直接植入摄像头等设备,达到全方位区域的24小时监控和实时预警,甚至可以区分安全帽的颜色,如危险区红蓝帽子检测预警。



禾思科技表示,已经布置禾思科技智慧工地系统的客户可进行升级,还没有的客户也能通过开放的接口服务植入技术到自身设备或系统,轻松实现安全帽佩戴检测,而无需支付昂贵的研发费用。


当然部分客户也能选择单独购买禾思守护者设备,人脸识别,门禁考勤,安全帽佩戴检测等技术都包含其中,技术也有了,设备也有了。



值得一提的是,20世纪初,安全帽第一次进入工地行业,钢厂每年因事故死亡的人数首次降到了千分之二十五以下,所以佩戴安全帽能够降低工地行业的风险是毋容置疑的。


禾思科技认为,面对人工智能技术的日渐成熟,安全帽佩戴检测技术正成为智慧工地标配。



禾思科技

分析:轮胎业巨头选择AI机器视觉的原因

目前在汽车生产企业中,都会在安装轮胎时将对应的轮胎生产日期存储到数据库中,这些信息采用DOT(DOT - Department of Transportation)编码书写,基本在胎体侧面,不止利于生产管理,还方便后期追溯。


传统的做法是人工读取编码,再手动录入到ERP系统,对大量工厂手动导入ERP的历史有所了解的人,应该能深刻感受到其中的痛苦。


为此很多工厂开始寻求轮胎DOT码识别技术,然而在目前阶段,工厂在生产制造端引入新技术时可能会碰到以下问题。


01
工厂引入新技术需要考虑的3大衡量指标


新技术的导入会降低生产利润


一般情况下,只有当工厂有充足的资金...

目前在汽车生产企业中,都会在安装轮胎时将对应的轮胎生产日期存储到数据库中,这些信息采用DOT(DOT - Department of Transportation)编码书写,基本在胎体侧面,不止利于生产管理,还方便后期追溯。


传统的做法是人工读取编码,再手动录入到ERP系统,对大量工厂手动导入ERP的历史有所了解的人,应该能深刻感受到其中的痛苦。



为此很多工厂开始寻求轮胎DOT码识别技术,然而在目前阶段,工厂在生产制造端引入新技术时可能会碰到以下问题。


01
工厂引入新技术需要考虑的3大衡量指标


新技术的导入会降低生产利润


一般情况下,只有当工厂有充足的资金,或者是足够大的订单才有机会购买昂贵的设备进行技术升级。


普通的小厂家只能望而生却,然而现实是即使是大厂家也不得不考虑收回投入成本所需要的周期。


人员与新技术的磨合导致效率低下


某些工厂采用激光扫描的方法对轮胎的DOT码进行检测,却面临项目经理们的抱怨:大量的时间成本消耗在系统与人之间的协调问题上,反而增加了使用成本,导致效率低下。



单次升级成本过高


很多时候工厂自身已经存在一个系统用来做生产工程的管控,在只想对某个单一环节进行升级时(DOT码检测系统),需要考虑新系统能否对接当前系统,单次升级的成本对他们来说过于巨大。


02
作为全球轮胎科技的领导者米其林选择的是?


那么,难道就不能有既能提高效率,又能降低成本的技术吗?让我们看看全球轮胎科技的领导者——米其林的做法。


在经历了手工录入的繁琐阶段,以及斟酌了高额的大型设备采购费用,米其林最终将目光投向了正在崛起的人工智能机器视觉技术。


首先为手持终端(如手机)植入DOT码机器视觉识别技术,员工只需拍照即可实时识别DOT码,并自动提取出轮胎信息,同时将数据直接上传至ERP系统。



在如今人手一部手机的情况下,不止节省了购买大型设备的费用,也大大降低了使用成本,毕竟这年头谁还不会玩手机呢?甚至还做到了与自身系统的完美对接。


从原本需要4个步骤(搬轮胎-查看-手抄-录入系统)简化到2个步骤(拍照-上传),大大提升录入效率。


03
DOT码机器视觉识别技术 基本实现原理


值得一提的是,为米其林提供这一技术的正是专注于人工智能计算机视觉的禾思科技,曾多次拿下机器视觉行业的重要级奖项,比如阿里巴巴雪狼制造AI挑战赛冠军。


禾思科技开发人员表示DOT码识别在大家看来可能就是扫描图片,读取文字这一个简单的过程,但在实际应用环境中,轮胎很大程度会存在磨损,污迹等情况,有时候甚至连人眼都无法轻易分辨,这对于技术人员来说是一个很大的挑战。



为此禾思科技在现场采集了将近上万张照片数据,通过基于深度学习的计算机视觉算法,最大限度地排除了光照、磨损等复杂环境带来的影响,最终训练出了适用于轮胎DOT码识别的算法模型,准确率高达99.94%。


同时基于大数据分析,可根据提取的DOT码信息进行解析分类,自动生成预置表格形式上传至系统端,极大减轻了操作人员的负担。



如今,所有汽车制造业都面临着人力成本大幅上涨的压力,而选择更灵活、更高效、成本更低的AI机器视觉技术成为了当下企业的首选。


目前汽车制造业的龙头们也都在进行不同程度的技术验证与测试,这进一步证明,AI机器视觉的市场潜力无穷。


禾思科技

禾思科技AI开放平台:搭建人脸识别门禁考勤系统难度再降十倍!

近年,得益于大数据、算法、算力的发展,人工智能逐渐渗透到各个领域,首当其冲的就是AI人脸门禁考勤。


借助于人脸识别技术,门禁考勤系统能够准确识别当前人员的真实身份,实现了门禁考勤安全等级的大跨越,越来越多的企业、工地、学校也开始搭建AI人脸门禁考勤系统。


然而,由于AI技术门槛过高、开发难度大的原因,出现了AI算法集成困难、设备兼容性差、价格昂贵、人脸识别率低下、多设备难以集中管理等问题。


禾思科技凭借自主研发的AI人脸识别技术,基于成功的落地案例和应用场景的需求调研,结合自身在人工智能计算机视觉领域的探索,顺势推出了禾思科技开放平台。


01
禾思科技AI开放平台真正...

近年,得益于大数据、算法、算力的发展,人工智能逐渐渗透到各个领域,首当其冲的就是AI人脸门禁考勤。


借助于人脸识别技术,门禁考勤系统能够准确识别当前人员的真实身份,实现了门禁考勤安全等级的大跨越,越来越多的企业、工地、学校也开始搭建AI人脸门禁考勤系统。


然而,由于AI技术门槛过高、开发难度大的原因,出现了AI算法集成困难、设备兼容性差、价格昂贵、人脸识别率低下、多设备难以集中管理等问题。


禾思科技凭借自主研发的AI人脸识别技术,基于成功的落地案例和应用场景的需求调研,结合自身在人工智能计算机视觉领域的探索,顺势推出了禾思科技开放平台。


01
禾思科技AI开放平台真正地做到了拿来即用


禾思科技AI开放平台是一套基于人脸识别的算法+硬件+管理平台的模块化解决方案,能够以API,SDK或APP等多种形式提供人脸检测、人脸识别、人证核验等AI技术,同时还开放完善的禾思设备、人员、应用、数据等信息管理技术。


禾思科技认为,目前的一些开放平台虽然降低了技术人员的部分开发难度,但是在客户自行将技术整合到现有设备和管理系统时,很大程度会出现设备兼容性差甚至无法兼容的问题。


为了最大限度地降低客户的开发成本,禾思科技AI开放平台已经将算法、设备管理、信息管理等技术通通整合到了一起,客户只需要简单调用接口即可将现有系统升级为AI门禁考勤系统,真正地做到了拿来即用的开放理念。


02
禾思科技AI开放平台,真正开放的AI技术


与BAT和人工智能独角兽等公司的开放平台不同的是,禾思科技在人脸识别技术的研究基础上,更加专注于算法+硬件+管理平台的一体化整合方案,旨在帮助客户最简便的方式实现AI赋能。


禾思科技表示,AI门禁考勤系统最难的不是从0到1,而是从1到N,禾思科技AI开放平台,就是要为客户打通一条技术到硬件到云端的AI通道,让客户能用最简单的方式升级成AI+门禁考勤系统。


与此同时禾思科技AI开放平台提供三种形态,最大限度地满足了不同客户的需求,无论是终端企业用户,还是集成商,或者是ODM商都能拿来即用,实现真正开放的AI技术。


03
拥抱人工智能技术,共造AI+门禁考勤生态系统


禾思科技作为一家专注于人工智能计算机视觉的科技公司,从2017年成立以来,已开发二十多种创新产品,现拥有发明专利、实用新型专利、外观设计专利、软件著作权过百项。


近年禾思科技更是在各个著名AI行业大赛集中爆发,几乎包揽了阿里巴巴天池举办的AI系列比赛冠军,短短一年时间已经在人工智能领域交了不少优秀的“答卷”。


阿里Fashion AI冠军


雪浪制造AI挑战赛冠军


此次禾思科技又为我们带来了集禾思核心技术为一体的AI开放平台,期望在未来,人人都能拥抱人工智能等前沿技术,打造丰富多彩的AI+门禁考勤生态系统。



禾思科技

人工智能新‘’玩法‘’—让人类假扮机器人?!

01
人工智能扫描技术其实是人自己录入

据报道,一家开发商业费用管理 App 的公司 Expensify 被发现是利用人力而非人工智能机器来完成工作。


事情的起因是这样的,该公司旗下有一款叫智能扫描技术的app,号称通过人工智能技术,自动识别用户上传的收据信息,并转换成相应的文档,大概效果如图下。


图片来源于网络


背后的真相却是他们将用户上传的收据扫描后,把照片被发布到交给了雇佣来的低薪工作者们,然后靠人工手动抄录到电脑上。


Excuse me?还有这种操作?!此时此刻的我突然相信了地铁闸机里其实是有人在检票的视频。


图片来源于网络

02
无独有偶,盘点业...

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人工智能扫描技术其实是人自己录入

据报道,一家开发商业费用管理 App 的公司 Expensify 被发现是利用人力而非人工智能机器来完成工作。


事情的起因是这样的,该公司旗下有一款叫智能扫描技术的app,号称通过人工智能技术,自动识别用户上传的收据信息,并转换成相应的文档,大概效果如图下。


图片来源于网络


背后的真相却是他们将用户上传的收据扫描后,把照片被发布到交给了雇佣来的低薪工作者们,然后靠人工手动抄录到电脑上。


Excuse me?还有这种操作?!此时此刻的我突然相信了地铁闸机里其实是有人在检票的视频。


图片来源于网络

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无独有偶,盘点业内的一些假“AI”


原来现在业内有不少号称使用了人工智能技术的公司,背后都是雇了一群低薪人类假扮想要假扮人类的人工智能机器。


比如一家号称可以自动将语音邮件转换为短信的公司Spinvox被指控利用人工来假装人工智能。


还有一家创业公司 X.ai 推出的“人工智能个人助理” Amy 可以帮助用户完成安排会议和发送电子邮件等简单任务,它的背后是一群24小时不停歇工作的人工团队。


除此之外还有一个聊天机器人Clara,也是由真人在背后与你聊天,我突然有点怀疑苹果Siri的真实性。


某个不愿意透露姓名的假扮人工智能的员工说,他每天要工作 12 个小时,假扮机器人来做一些单调乏味的工作。


图片来源于网络

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为什么这些公司要假扮人工智能? 


  • 没钱惹的祸

首先是人工智能的研发需要昂贵的费用支持。


根据《人工智能影响力报告》显示,人工智能科学家主要毕业于清华大学、中国科学院、中国科技大学、麻省理工大学、北京大学等。


从学历上看,73%的人工智能科学家都拥有博士学历,可见这个领域是高学历人才的聚集地,学历这么高,人工成本自然就上去了。


图片来源于今日头条


  • 开发人工智能项目太难

其次就是开发一个人工智能的项目太难了,反而用一些低廉的人力更省事,还便宜。


根据《百度2016年财报》显示,这一年光是人工智能研发费用,就砸了超过100亿,这可不是普通公司能做的事。


惹不起惹不起!


  • 不敢告诉别人的小秘密

最后,据说里面还有个小秘密:


有的是为了包装自己的公司形象,装作是家高大上的人工智能科技公司,这样就可以吸引到很大的关注度还有投资。


  • 其实“骗人”也是个好事

当然啦,上面的动机可能都很负面,现在来个正面的。


从心理学上来讲,如果用户发现自己面对的是机器的话,可能更容易放下戒备,这样心理医生能够通过假装机器人而更好地获得病人的信赖。


看来假装人工智能其实也不算完全的坏事。

04
对不起!容我澄清一下!

讲到这里,我们禾思科技作为一家人工智能科技公司,有必要澄清一下,我们绝对是真的!


我们研发的一款人脸签到设备,研发周期就花了整整半年多!这还是靠来自西安交通大学、新加坡国立大学等知名学校的研发大神们昼夜加班换来的。


最后完美落地,工地大哥很开心!


中铁门口安装禾思科技人脸签到设备


以后如果遇到假装人工智能的公司,你们应该知道怎么看了吧?


禾思科技

为什么越来越多的企业都开始用人工智能安防?

随着人工智能的快速发展,人工智能安防的市场规模也在逐步扩大。


据禾思科技调查显示,2018年人工智能安防市场规模已达573亿元,政府已投入超过5000亿。预计2022年,安防行业市场规模将达到万亿级别。


那么问题来了,为什么现在很多企业或政府单位都开始采用人工智能安防?

01
人工智能安防究竟是什么?

人工智能安防,顾名思义,即人工智能+安防,以人工智能技术为核心,形成一系列产品和系统解决方案。


主要基于计算机视觉算法、算力平台及大数据三要素构建而成,目前的应用分为三大类:


其主要原理是利用基于人工智能的计算机视觉技术,赋予机器一双“慧眼”,使机器能够自行完成目标...

随着人工智能的快速发展,人工智能安防的市场规模也在逐步扩大。


据禾思科技调查显示,2018年人工智能安防市场规模已达573亿元,政府已投入超过5000亿。预计2022年,安防行业市场规模将达到万亿级别。


那么问题来了,为什么现在很多企业或政府单位都开始采用人工智能安防?

01
人工智能安防究竟是什么?

人工智能安防,顾名思义,即人工智能+安防,以人工智能技术为核心,形成一系列产品和系统解决方案。


主要基于计算机视觉算法、算力平台及大数据三要素构建而成,目前的应用分为三大类:

其主要原理是利用基于人工智能的计算机视觉技术,赋予机器一双“慧眼”,使机器能够自行完成目标检测、目标分析、特征提取、物体识别及跟踪等功能。



简而言之,就是让机器能够最大程度甚至完全替代安防人员,提高效率,减少人力成本。


02
人工智能安防能解决什么问题?
  • 传统安防存在的问题


传统的安防技术往往以依赖人力为主,通常采用刷卡的方式进行识别,从而完成签到、考勤、门禁等人员管理。


禾思接触过的某企业管理人员: 


在企业管理时,一旦面对大规模的人员,很难及时监控,如果识别效率低还会浪费很多时间,更不要说有的人会忘记带卡,甚至还有人代刷卡作弊。


这些都给企业在人员管理上造成了巨大的问题,甚至还会严重降低企业的管理效率及生产效率。


  • 人工智能安防的5大优势


人工智能背后体现的大数据、云计算、云储存等能力,在面对信息量巨大的安防行业上,拥有人力无法比拟的优势。


主要可以表现在这5个方面:

03人工智能安防最佳的解决方案


禾思相信只有具备高效、便捷、不断进化的人工智能技术,才能解决企业在安防管理上日益增加的需求,并提升企业现代化,科技化的品牌形象。


而这也说明了人工智能安防注定会春暖花开!


从目前禾思科技已经为多家企业提供的人脸考勤、轮胎识别、试卷文字识别等人工智能计算机视觉的服务来看:


基于人工智能的安防系统的设计,能够提高传统安保行业的安全性、高效性、直观性等,最为有效地杜绝人为因素带来的问题。


所以从高效性、安全性、自动化和造价性等多方面综合考虑,人工智能技术已成为目前企业机构及政府进行安防管理的最佳解决方案。


END


禾思科技

全球第一!禾思成为阿里巴巴FashionAI全球挑战赛冠军!

01

禾思众成夺得阿里巴巴FashionAI全球挑战赛冠军

北京时间2018年7月5日,由阿里巴巴“图像和美”团队联合香港理工大学纺织及制衣学系、英国纺织协会共同发起的2018 FashionAI全球挑战赛总决赛正式在香港圆满落幕!


此次FashionAI全球挑战赛共吸引全球42个国家和地区的5272支队伍、6594名选手展开激烈地对抗。


经过最终角逐,由来自深圳禾思众成科技有限公司的禾思众成团队成功夺得服饰属性标签识别全球冠军及服饰关键点定位全球第五名,是唯一一支两个赛事都进了全球前五的队伍,并荣获50万元奖金。


禾思众成团队在FashionAI全球挑站赛现场

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01

禾思众成夺得阿里巴巴FashionAI全球挑战赛冠军

北京时间2018年7月5日,由阿里巴巴“图像和美”团队联合香港理工大学纺织及制衣学系、英国纺织协会共同发起的2018 FashionAI全球挑战赛总决赛正式在香港圆满落幕!


此次FashionAI全球挑战赛共吸引全球42个国家和地区的5272支队伍、6594名选手展开激烈地对抗。


经过最终角逐,由来自深圳禾思众成科技有限公司的禾思众成团队成功夺得服饰属性标签识别全球冠军及服饰关键点定位全球第五名,是唯一一支两个赛事都进了全球前五的队伍,并荣获50万元奖金。


禾思众成团队在FashionAI全球挑站赛现场

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FashionAI全球挑站赛现场各路团队大放光芒

据悉,现场大概有250多名来自人工智能和时尚领域的工程师、科研人员、从业人员及资讯科技专家出席会议,深入探讨了人工智能融入时尚行业的发展及应用。


比赛旨在推动业界解决机器读懂时尚的两个基础问题:服饰关键点定位和基础属性识别,号召全世界的AI科研人才共同推动AI技术在时尚产业的落地。


其中,多方团队就服饰关键点定位和服饰属性标签识别算法进行了不同的尝试和探索,用充满激情的演讲令在场人员学到了很多创新而有趣的方法和思维。


禾思众成马智恒博士现场答辩


比赛现场,禾思众成的马智恒博士带领的团队主要聚焦机器认知时尚的服饰属性标签识别问题。


依靠着算法的高准确率和高精确度,以及团队成员对答如流的演讲水平,成功地从来自全球的5272支队伍中脱颖而出。


禾思众成团队现场答辩


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禾思众成具备人工智能领域最高的研发水平

据称,禾思众成作为一家专注于人工智能计算机视觉的公司,拥有来自西安交通大学、新加坡国立大学等世界各地知名学校的研发团队。


禾思研发的计算机视觉算法,至今已获得25+奖项,10+专利,拥有超过25+战略合作伙伴及客户。


可以说,禾思众成具备了人工智能领域最高的研发水平。


禾思众成参赛团队


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人工智能技术的发展将令无数行业发生蜕变

据悉,阿里巴巴希望结合人工智能+时尚,将用户线上线下的“衣橱衣柜”互相打通,用户不仅可以获得更高效的服装搭配、购买建议外,还能帮助制造商、零售商更加了解用户行为、偏好。


聚焦这次比赛,人工智能不仅可以为时尚行业创造全新的购物体验,同时也能为多行业提供全面智能化的蓝本。


禾思众成作为人工智能领域中的佼佼者,相信也将成为引领人工智能潮流的先锋,令无数行业发生蜕变!


禾思科技

深创赛激烈对决,禾思连斩两项大奖

01
禾思科技参加深创比赛

斩获企业组二等奖


2018年6月22日,由深圳市科技创新委员会和盐田区人民政府主办,第十届中国深圳创新创业大赛盐田区预选赛暨2018年“人工智能+”创新创业大赛在深圳市进行了最后决赛的激烈对决。


来自禾思科技的人工智能团队成功斩获了企业组二等奖。


深创赛现场颁发二等奖图


而在前一天,禾思团队还斩获了第十届中国深圳创新创业大赛盐田区预选赛暨2018年“人工智能+”创新创业大赛——深圳站优胜奖。

禾思科技获深圳站优胜奖


02
禾思科技与多方团队

在人工智能激烈对决...


01
禾思科技参加深创比赛

斩获企业组二等奖

 

2018年6月22日,由深圳市科技创新委员会和盐田区人民政府主办,第十届中国深圳创新创业大赛盐田区预选赛暨2018年“人工智能+”创新创业大赛在深圳市进行了最后决赛的激烈对决。

 

来自禾思科技的人工智能团队成功斩获了企业组二等奖。

 

深创赛现场颁发二等奖图

 

而在前一天,禾思团队还斩获了第十届中国深圳创新创业大赛盐田区预选赛暨2018年“人工智能+”创新创业大赛——深圳站优胜奖。

禾思科技获深圳站优胜奖

 

02
禾思科技与多方团队

在人工智能激烈对决

 

据悉,在此次比赛中,将近40家创业公司及团队在大赛平台上进行了精彩的对决。

 

多方公司及团队就人工智能在电子信息,互联网和移动互联网,生物医药,现金制造,新能源及节能环保,新材料等六大领域的应用分别进行了探讨和研究。
 

深创比赛现场照片

 

禾思提出4种“云+端”计算机视觉项目

 

其中,禾思科技作为专注于人工智能计算机视觉的创业公司,在本次比赛中针对复杂环境下的OCR,提出了4种不同行业的“云+端”计算机视觉项目:

 

  • 轮胎DOT码识别系统

     

  • 试卷试题字符识别

     

  • 地铁故障检测

     

  • 传送带煤量检测

     

 


禾思科技薛利荣在演讲

 

禾思为何要采用算法+硬件的服务?

 

针对禾思科技采用的算法+硬件的服务方式,盐田区经济促进局(科技创新局)科技科科长王静发表了一些看法和疑问。

 

盐田区经济促进局(科技创新局)科技科科长王静

 

对此,禾思科技行政总监薛利荣表示,目前国内的算法授权福利期已经结束,如果不卖硬件的话,企业很难获利。

 

所以,禾思采用“云+端”的计算机视觉解决方案,在为客户带来更大便捷的同时,提高了算法的价值,也提升了禾思的盈利空间。


 

 

禾思科技薛利荣在做介绍

 

禾思获得评委高度认可

 

比赛期间,禾思科技公司表现出了高度的自主创新能力,优秀的人工智能技术,并与其他团队项目强强角逐,最终获得了在场评委的高度认可。

 

现场评委图

 

深创赛现场颁发二等奖图

 

03
禾思科技领先的研发实力

 

禾思科技深耕人工智能,芯片以及大数据研究,致力于为各个行业提供业界领先的"云+端”视觉解决方案,为智慧建筑、智慧商业、智能家居、机器人产业、智能终端等提供顶尖的计算机视觉服务。

 

禾思的团成员来自西安交通大学,新加坡国立大学,伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校等世界各地知名学校。

 

禾思还与西安交通大学深度合作,建立了西安禾思视觉研究院,该研究院长期研发以及参加世界级人工智能大赛,拥有大量深度学习服务器和算法模型。

 

禾思公司研发的计算机视觉算法,至今已获得25+奖项,10+专利,拥有超过25+战略合作伙伴及客户,营业收入超1000万。


 

 

禾思科技薛利荣在演讲

04
中国深圳创新创业大赛

前所未有的创业氛围

 

据介绍,本届深创赛的主题是“智汇鹏湾•梦启盐田”,此次作为深创赛的二级赛事,更是增加了人工智能行业赛,进一步丰富了赛事内容,全面落实产业导向。

 

深创赛现场图

 

在往届深创赛上,盐田区的选送队伍实力雄厚,在市赛中表现突出,更是诞生了一批批成长性强,发展潜力大的优秀项目。

 

相信禾思科技也将成为深圳盐田区人工智能领域强有力的泵(bèng),为人工智能计算机视觉这颗“心脏”不断地输送养料,加速计算机视觉的产业化落地。

 

图片来源于网络

 

禾思科技

防止文化遗产被破坏,禾思科技助力打造人工智能监测系统!

近20年来,世界多处文化遗产屡屡被破坏,我们如何借助人工智能保护它们?

01
禾思科技与多方合作  建立文物监测研究中心


2018年6月8日,西安交通大学文化遗产现代科技保护研究院、西安旅游设计研究院、深圳禾思众成科技有限公司在西安交通大学展开会议。


现场,三方达成合作共识,共同建立西安交通大学文化遗产现代科技保护研究院禾思视文物监测研究中心。(下面简称文物监测研究中心)


此次合作致力于通过视觉融合、影像识别、人工智能等最新科技技术,有效完成对文化遗产的保护,监测与规划,同时实现教育链与产业链的有机融合。


禾思...

近20年来,世界多处文化遗产屡屡被破坏,我们如何借助人工智能保护它们?

01
禾思科技与多方合作  建立文物监测研究中心

 

2018年6月8日,西安交通大学文化遗产现代科技保护研究院、西安旅游设计研究院、深圳禾思众成科技有限公司在西安交通大学展开会议。

 

现场,三方达成合作共识,共同建立西安交通大学文化遗产现代科技保护研究院禾思视文物监测研究中心。(下面简称文物监测研究中心)

 

此次合作致力于通过视觉融合、影像识别、人工智能等最新科技技术,有效完成对文化遗产的保护,监测与规划,同时实现教育链与产业链的有机融合。

 

禾思科技作为一家专注于计算机视觉的人工智能科技公司,将会在此次项目中负责关键技术的研发、系统开发、样机生产等工作。

 

也会为学生提供实习机会及就业岗位,极大促进了高校人才培养与企业发展的合作共赢。

 

 

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人工智能AI 最有力的文物保护手段

 

◆弥补人力资源不足的监测问题

 

禾思科技CEO杨泽霖认为,全球范围内,大量的遗址、建筑、壁画、文物的监测数据普遍存在没有足够人力资源分析处理的问题。

 

文物监测研究中心将致力于开发出一次性大面积影像监测、及时报警,提前预警的数字化视觉监测文物保护系统。

 

这种人工智能监测的方式,有能够超越人力的影像监测,预警速度快,系统设置方便等优越性。

 

图为卢浮宫博物馆

 

提升文物保存与移交的效率

 

会议上,西安交通大学文化遗产现代科技保护研究院院长许楗教授指出,国内外的文物在保存与移交过程中主要依靠专家人工进行损害鉴别,要求人员水平很高,还会存在误判的问题。

 

西安交大文化遗产现代科技保护研究院张虎勤教授表示认同这个问题,并表明文物监测研究中心项目中还会包含开发出可以对文物不同时期的高清图像进行人工智能识别,自动分析认知文物损害程度的系统。

 

这套系统可以帮助相关人员在文物保存与运输工作中提升整体工作效率,降低文物损害风险。

 

工作人员在进行文物鉴别

 

降低国际间文物管理与监测难度

 

据西安旅游设计研究院院长邵振宇在会议描述,随着“丝绸之路:长安 - 天山廊道的路网”跨国申报世界文化遗产的成功,联合国教科文组织世界遗产中心已召开多次区域协调会议,存在着国际统一管理与监测难度巨大的问题。

 

未来的文物监测研究中心将研究开发网络卫星图像自动抓取与遗产地环境变化自动识别的人工智能体系。

 

文物监测研究中心会尽快搭建基于地图共享平台的“丝绸之路”信息平台并投入使用,为中国在世界文化遗产的保护与管理领域上作出贡献。

 

信息平台效果图

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人工智能AI 推进文化遗产智慧教学

值得一提的是,会议上,禾思科技和西安交通大学文化遗产现代科技保护研究院、西安旅游设计研究院就文化遗产智慧化教学展开了讨论。

 

为了促进课堂教学,实习,实训的融合,文物监测研究中心还会探索对接文化遗产智慧化保护,监测,旅游开发产业发展的人工智能教学方式。

 

与此同时,会议积极响应国务院印发的《“国家教育事业发展十三五”规划》,文物监测研究中心还会合作开展产教融合试点,共建创新技术技能人才培养模式。

 

大大地推进了产教融合的教育模式,实现教育链和产业链的有机融合,推进文化遗产智慧化教学。

 

学生在进行考古学习

 

据悉,对于本次合作,禾思科技CEO杨泽霖表示,此次合作意义重大,人工智能是国家未来的战略发展方向,禾思科技也愿意在人工智能发展的浪潮里贡献自己的力量,加速计算机视觉的产业化落地。

 

本着优势互补,互惠互利,共同发展的原则,相信文物监测研究中心一定能够为世界文化遗产保护领域作出巨大的贡献。

 

END


禾思科技

禾思“黑科技”进入中铁,从此上班要“看脸”

让工地财产更安全,让员工管理更有效。



近日,禾思科技正式向中国中铁股份有限公司交付了人脸签到考勤项目,用“AI+管理”的方式,促进中铁工地建设的智能化,专业化。


中铁门口布置禾思守护者人脸签到
 

01

传统的签到存在哪些问题?目前,建筑工地的安全管理存在很大问题,稍有不慎就会造成工地管理失控、工程质量下降,甚至出现危楼、病楼等现象。

从禾思科技人员取得的研究调查报告分析,工地管理主要存在以下3种问题:

●员工数量太多,管理监督难

一个建筑项目的实施,一般需要150人左右,有的甚至会超过200人。

如此多数...

让工地财产更安全,让员工管理更有效。



近日,禾思科技正式向中国中铁股份有限公司交付了人脸签到考勤项目,用“AI+管理”的方式,促进中铁工地建设的智能化,专业化。

 

中铁门口布置禾思守护者人脸签到
 

01

传统的签到存在哪些问题?目前,建筑工地的安全管理存在很大问题,稍有不慎就会造成工地管理失控、工程质量下降,甚至出现危楼、病楼等现象。


从禾思科技人员取得的研究调查报告分析,工地管理主要存在以下3种问题:


●员工数量太多,管理监督难


一个建筑项目的实施,一般需要150人左右,有的甚至会超过200人。


如此多数量的员工给建筑施工和工程监理企业带来了巨大的难度。


●有人代替刷卡,存在作弊问题


刷卡签到中如果有人使用别人的卡进行签到,机器是无法识别的。


施工和企业管理人员长期不到岗履职是目前建筑行业的一大弊病。

 


●非内部人员容易入侵,存在安全隐患


传统识别模式效率低下,存在监管盲区,如果有人非法入侵,很难监控管理。
 
且容易导致工地财产丢失,人身安全受害等问题。



02

02

禾思人脸签到如何解决这些问题?
针对以上问题,以及与中铁沟通需求后,禾思提出了一套基于人脸的实名制门禁解决方案。


通过录入工人实名信息与人脸信息,以及项目相关信息,从而实现工人的实名制管理,完成基于人脸识别与人证核验进行门禁权限与考勤的管理。


禾思守护者产品图


3大系统,高效管理


禾思科技采用“云+端”的计算机视觉解决方案,提供了全套软、硬件系统一体化解决方案。


能够为中铁最大限度节约成本,省时省心。


3大优势,杜绝作弊

禾思科技使用行业领先的人脸识别技术,能够精确提取人脸特征,识别速度快。


即使是带上眼镜,也能精准识别,还拥有活体检测功能,想用照片来作弊?没门!
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人脸识别签到已成最具性价比的工具
这些年来,人工智能已经被越来越广泛的应用到很多领域,很多人面对人脸识别因为未知,多多少少存在一些抵触心里,认为人脸很容易被破解,不安全。


禾思科技表示,现在人们把越来越多的时间花费在网上,留下了大量数据,人工智能基于海量数据已能够训练出规模足够大的神经网络,足够保证识别算法的精确度和准确性。


这也是现在人工智能能够快速发展的重要原因之一。


除此之外,禾思基于人脸识别的门禁系统的设计,能够提高传统安保行业的安全性、方便性、直观性等,最为有效地杜绝了门禁管理中的人为因素。


所以从通用性、安全性、成熟性和造价性等多方面综合考虑,人脸识别技术已成为目前大型机构及企业进行人员管理的最佳解决方案。



LumiRan的影子°

[1]文献repo

1、建立一个基于边缘的可变模型

方法:运用CRF(条件随机场Conditional Random Field)[13],来建立一个基于边缘的可变模型(如图一的中图),并进行初次解析。

计算出人体部分位置(Body Part Locations)P(L|I).

(此时结果相当不好,会有缺失手臂、丢掉下肢的情况出现。)


2、建立区域模型(Region Modle)

粗略地将其分为几个部分——背景、上肢、下肢、头、躯干等。然后运用1中的结果,对每个部分建立一个区域模型。

目的:获得背景、前景的颜色直方图分布。...


1、建立一个基于边缘的可变模型

方法:运用CRF(条件随机场Conditional Random Field)[13],来建立一个基于边缘的可变模型(如图一的中图),并进行初次解析。

计算出人体部分位置(Body Part Locations)P(L|I).

(此时结果相当不好,会有缺失手臂、丢掉下肢的情况出现。)


2、建立区域模型(Region Modle)

粗略地将其分为几个部分——背景、上肢、下肢、头、躯干等。然后运用1中的结果,对每个部分建立一个区域模型。

目的:获得背景、前景的颜色直方图分布。

         上下肢的颜色分布——用以施用对称法来改善精度。



3、建立区域可变模型

用这些特征(features)来制作一个区域可变模型(Deformable Model),进行再次解析,得到一个新的各部分以及北京的颜色模型,以此作为特征(features),建立新的模型,再次解析由此迭代。通常2、3次即可得到比较收敛的结果。

用这些特征(features)来制作一个区域可变模型(Deformable Model),进行再次解析,得到一个新的各部分以及北京的颜色模型,以此作为特征(features),建立新的模型,再次解析由此迭代。通常2、3次即可得到比较收敛的结果。

[1]Learning to parse images of articulated bodies. 

依图科技

【前沿思想】依图首席顾问、计算机视觉界学术权威艾伦尤尔亲临依图授课


作为计算机视觉的学术和产业界首屈一指的专家,Alan教授先后就职于MIT人工智能实验室、哈佛大学计算机系,现任职于UCLA统计系,也是UCLA视觉识别与机器学习中心主任。此次来华,Alan教授一方面是为了向中国学生普及计算机视觉知识和行业现状,另一方面也是为了支持其学生Leo的创业公司“依图”。


作为计算机视觉的学术和产业界首屈一指的专家,Alan教授先后就职于MIT人工智能实验室、哈佛大学计算机系,现任职于UCLA统计系,也是UCLA视觉识别与机器学习中心主任。此次来华,Alan教授一方面是为了向中国学生普及计算机视觉知识和行业现状,另一方面也是为了支持其学生Leo的创业公司“依图”。

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