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LPR 摄像机系列 - Milesight
想象一下，如果有一种摄像头可以减轻人工监控交通的负担，它可以检测、准确读取车牌、测量速度以优化交通流量。Milesight 提供的 LPR 摄像头不仅能读取车牌，还能识别车辆类型、车辆颜色、车牌颜色等，并嵌入了 AI 支持的 LPR 算法，以实现更高级的使用。此外，Milesight LPR 摄像头还与其他尖端技术（如 3D 雷达、补光灯、PTZ）集成，以显著扩展其核心功能。凭借令人惊叹的强大功能，Milesight LPR 摄像头非常适合高要求的道路交通监控情况。
LPR 摄像机系列 - Milesight
想象一下，如果有一种摄像头可以减轻人工监控交通的负担，它可以检测、准确读取车牌、测量速度以优化交通流量。Milesight 提供的 LPR 摄像头不仅能读取车牌，还能识别车辆类型、车辆颜色、车牌颜色等，并嵌入了 AI 支持的 LPR 算法，以实现更高级的使用。此外，Milesight LPR 摄像头还与其他尖端技术（如 3D 雷达、补光灯、PTZ）集成，以显著扩展其核心功能。凭借令人惊叹的强大功能，Milesight LPR 摄像头非常适合高要求的道路交通监控情况。
在硅CCD摄像机中的两光子成像的空间变窄
I. i ntroduction t wo-photon吸收（TPA）成像吸引了许多学科的许多兴趣，例如生物学，医学，材料和纳米技术[1] - [4]。tpa固有地是一个非线性过程，其中通过同时吸收两个光子来实现从基态到激发态的转变。这启用了独特的微观技术，即两光子荧光显微镜[1]，可以在复杂的生物样本中进行更深入的渗透和更好的三维分辨率[5]。最近，TPA的非线性响应探索了半导体中的非线性响应，尤其是在光dectortor中[6] - [8]。与晶体中的其他光学非线性过程不同，例如第二次谐波，KERR效应，半导体中的TPA可以在时间门控中超快[7]，对时间相变化和极化不敏感[9]，为成像目的提供了独特的机会[9]。例如，已经证明类似于光学相干断层扫描（OCT）配置的TPA成像[10]对时间和空间湍流不敏感[9]，该[9]可用于通过不透明的散射介质进行成像[11]。超过三维中级成像[12]，可以使用非排效的TPA获得，其不冷的GAN光电二极管具有与传统的液态硝基冷却的HGCDTE（MCT）检测器相当的效率[8] [8]，在其中扩展了Nondegenerate TPA，可以扩展到探测范围，并延伸到辅助范围中。超过三维中级成像[12]，可以使用非排效的TPA获得，其不冷的GAN光电二极管具有与传统的液态硝基冷却的HGCDTE（MCT）检测器相当的效率[8] [8]，在其中扩展了Nondegenerate TPA，可以扩展到探测范围，并延伸到辅助范围中。
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
未来电影摄影中的自动摄像机控制和人工智能
摘要 自动构建一个完整的 .完整的文档 .教育性 .国家文件 .来自分散的 .图像和知识的碎片 .知识是一个重要的 .不可分解的 .挑战 .证据 .这些信息 .在注释中提供 .供 .材料，生产 .顺序问题。结构、构造。构造和动画。图像的配对序列。图像和产品。计算数。自然语言。描述。对应于这些图像的描述。多个。三重构造。雨，每个。ch 个体。个人不同。icult 任务。本文描述。是一个应用程序。tac 的 roach 。kling 这些专业人士。问题。呃，一把梳子。修辞的表达。rical结构。ctu 。res 与 narra 。tive 和 fil 。将理论转化为产品。ce mo .vie-li 。ke v 。isual ani 。来自 的信息。静态图像。与自然语言处理。语言生成。生成技术。需要。编辑以提供。生产技术。描述。的描述。正在设置的单词。在动画中。信息。使用来自 N.L.G 的修辞结构。tegrate sep [ arate compon 。ents。deo cre 。ation 和 s 。脚本生成器。化。我们福。进一步描述一个imple。心理状态，名为 GLA.MOUR，即 pr 。引出实际的，笑。rt 视频文档。ntaries，焦点。在小节上唱歌。真实的她。itage 做。主要，并且 .已经过评估 .由专业 .专业电影制作 .制作者。关键词： 自动 .自动电影制作 .摄影； 自然 .语言基因 .配给； 多媒体 .媒体呈现 .entations。1 简介 随着互联网以惊人的速度扩展，计算机变得越来越普及。这些规则在整个过程中作为串行状态机实时执行。人工智能用于增强多方之间的沟通和协作。虚拟参与者已经发展成为能够在三维 (3-D) 现实中与人互动的人工智能 (AI)。这种新颖的交流方式有许多缺点，包括参与者无法看到或听到彼此的交流。某些个体难以掌握和保护三维世界，难以找到其他虚拟参与者进行交谈，也难以以所有人都能看到彼此的方式组织表示。事实上，一个多世纪以来，这两个物种一直受到相同挑战的困扰，eXit 已经发展出一套规范和惯例体系，允许通过行动进行最低限度的概念和实际交流。这些光学协议已经广泛传播，仅对有限数量的个体很重要。例如，本文探讨了人工智能和虚拟世界如何帮助三维空间通信。机器国家小伙子可以控制相机的设置并自动在它们之间切换。此外，他或她可能会聘请专业经理。演员配置尽可能最好的镜头。面对自动胶片老化现象尽管存在非官方的规定解释，但在现实世界的电影制作行业中，没有“困难”之类的东西。电影制作人在许多作品中都有提及，但并没有以明确提及的方式提及他们。此外，大多数导演都是根据预先商定的剧本进行操作的，因此有可能这样做。不成比例的原始拍摄被用作循环。用于后期操作。最后，我们是自动相机。任何时候，都必须保持实时控制。这意味着现场直播的体育赛事遇到问题的概率较低。无论我们把它放在哪里，它都不存在。了解未来，但不要指望很快就能得到解放。在这张海报上，我们可以清楚地看到实时摄像机的印记。虚拟场，或自主电影控制 (VcC)。基本电影模型有许多不同的区域。从默认的“参与者”中，可以在任何可能预期未来活动的情况下使用特定的 VOC。它可以与硬截图或天花板安装的摄像机结合使用，以产生更具沉浸感的交互式图像。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。