云端大规模视频分析： MaxCompute在视觉计算中的应用

AOOOiA.global创始人艾迪张:面临着新互联网的时代的到来.全球各行业对产品设计和色彩搭配上进行了新的色彩标准化.就想人们喜欢Apple的黑与白.喜欢AOOOiA.Global/224 的赤橙黄绿青蓝紫的鲜亮的色彩世界一样;不同忽视的是.更明亮.更清晰.更拟真化的视觉体验与视觉计算中.每一帧的色彩.每一帧的画质.都将更加标志性的展现与运用在各个领域与产品之中:全球市场喜欢不断的跟随市场色彩的变化.而忽略了真实化色彩世界的本真进化::让我们随着色彩进化论从回到19世纪:直到19世纪.我们所

视觉和图形学真是一家,基础都一样! 如果学习图像识别,计算机视觉,推荐电子书<视觉SLAM十四讲:从理论到实践>,系统介绍了视觉SLAM(同时定位与地图构建)所需的基本知识与核心算法,既包括数学理论基础,如三维空间的刚体运动.非线性优化,又包括计算机视觉的算法实现,例如多视图几何.回环检测等. 一个周读完了,代码很清晰!Particle Filtering,KF,EKF, Batch Optimization, Lie Group,ICP,LK光流... 尤其惊喜的是文末作者看好的IMU-SL

摘要 文章简要介绍了从基于内容的视频分析与检索问题的提出到所涉及的关键技术以及目前研究状况,并简要介绍了现阶段在这方面的研究热点及以后要做的工作. 一.问题的提出: 互联网的出现给人类带来了很大的便利,特别是实现资源共享之后的互联网,但面对这浩如烟海的资源到底哪些是对自己有利用价值的呢?而90年代以来,多媒体技术和网络技术的突飞猛进,人们正快速的进入一个信息化社会.现代技术已能运用各种手段采集和生产大量各种类型的多媒体信息数据,出现了数字图书馆.数字博物馆.数字电影.可视电话.交互电视.会议电视

原文链接 摘要:     云栖大会在走过深圳.南京.成都后,即将于6月10号11号在上海隆重召开! 在之前的三场,我们都为大家带来的是阿里人工智能全线产品的分享,此次在上海为大家带来视觉计算的专场. 因为深度学习技术的发展.计算能力的提升和视觉数据的增长,视觉智能计算技术在不少应用当中取得了令人瞩目的成绩. 云栖大会在走过深圳.南京.成都后,即将于6月10号11号在上海隆重召开! 在之前的三场,我们都为大家带来的是阿里人工智能全线产品的分享,此次在上海为大家带来视觉计算的专场. 因为深度学习技术

? ? ????Marr的视觉计算理论立足于计算机科学,系统地概括了心理物理学.神经生理学.临床神经病理学等方面已取得的所有重要成果,是迄今为止最为系统的视觉理论.Marr 的视觉计算理论虽然在细节甚至在主导思想方面尚存在大量不完备的方面,许多方面还存有许多争议,但至今为止仍是广大计算视觉研究人员接受的基本框架.计算机视觉这门学科的形成,应该说与这一理论框架有密切的关系,下面我们从几个方面来描述这一理论框架. Marr 从信息处理系统的角度出发,认为视觉系统的研究应分为三个层次,即计算理论层次.

随着高清技术的普及,720P.1080P视频已经遍地开花,同时基于对 清晰度的追求,时候智能分析的处理,500W.800W.甚至上千万更高分辨率的摄像机开始崭露头角:如此高清的监控,问题也伴随而来:高清视频数据动辄 几G到几十G的文件,对存储设备的容量.读写性能.可靠性.扩展性等都提出了更高的要求,对于存储厂商而言也面临着更大的挑战:如何在视频监控系统中选用 适宜的数据存储解决方案,显得格外重要.站在系统建设角度考虑,需要充分考虑功能集成度.数据安全性.数据稳定性,系统可扩展性.性能及成本各方面

智能视频分析目前在国际上有多种叫法,比如VCA(Video Content Analysis).VA(Video Analysis).IVA(Intelligent Video Analytics)等.这是计算机图像视觉技术在安防领域应用的一个分支,是一种基于视频分析的智能监控技术. 本智能视频分析主要是关于行为分析的应用.所有的视频分析都是建立在对视频中目标的有效识别基础上,而且区别于传统的移动侦测(VMD - Video Motion Detection)技术,智能视频分析首先将场景中背景和

部分 VI视频分析 39 Meanshift 和 和 Camshift 目标 ? 本节我们要学习使用 Meanshift 和 Camshift 算法在视频中找到并跟踪目标对象39.1 Meanshift Meanshift 算法的基本原理是和很简单的.假设我们有一堆点(比如直方图反向投影得到的点),和一个小的圆形窗口,我们要完成的任务就是将这个窗口移动到最大灰度密度处(或者是点最多的地方).如下图所示: 初始窗口是蓝色的"C1",它的圆心为蓝色方框"C1_o",而窗

在研究有穷状态机的过程中,我无意发现四则运算问题 ,计算机程序与人的解决方式差异居然如此之大. 在计算机程序设计上,往往使用栈和树,将计算表达式解析拆分,然后依次求解. 而人不是这么回事. 人类(至少我),从小接受数学解题训练.遇到了数学表达式,顺序是: 1. 大致看一下整个表达式 2. 了解表达式结构后尝试用公式 化简或归并(使用特殊技巧转换表达式形式) 3. 对先乘除后加减十分敏感,当同时在相近区域看到乘除与加减时,会迅速先做乘除,后做加减.加减部分短暂时间内几乎被忽略. 4. 对诸如100