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使用计算机视觉的边境安全 - IRJET
用于对象检测和跟踪的图像和视频处理在计算机视觉领域有许多重要应用。 很容易确定视频分析中的三个关键步骤：检测有趣的移动物体、逐帧跟踪检测到的物体以及分析物体轨迹以识别其行为和目标物体。 自动瞄准武器的另一个现有示例是哨戒枪，它瞄准并射击由其传感器选择的目标。 另一个现有的应用是“防空枪”，它安装在陆军坦克顶部的设备上，可自动跟踪和射击低空飞行的物体。 使用摄像头进行物体检测是图像处理的一场革命，它本身在各种民用和军事领域都有应用。 这些应用包括空中交通管制、导航系统、容错系统、判断问题、检查、目标分析、指挥和控制、传感器管理和武器辅助。 1.1运动检测：
AI驱动的停车管理系统：申请和挑战的审查
在本研究中审查了在停车管理系统中使用人工智能（AI），重点是基于AI的解决方案，这些解决方案不依赖其他复杂的基础架构。随着城市地区的不断增长，停车管理变得越来越具有挑战性，传统方法通常证明效率低下且耗时。AI通过自动化关键流程来提供有希望的解决方案，例如用于实时空间可用性监视和车牌识别（LPR）的停车位检测（用于车辆跟踪）。本研究探讨了这些基于AI的模型如何显着提高运营效率，提高安全性并减少寻找停车所花费的时间。它还突出了AI-wired系统的好处，包括更好的可扩展性，成本效益和优化的空间利用率。此外，该评论还解决了这些系统的局限性和挑战，例如需要在不同条件下进行准确的图像和视频处理，并确保它们在各种环境中的可靠性，强调未来的创新机会。
2024年11月10日至11日，阿尔及利亚瓜尔玛
无线通信和网络高级无线通信，卫星通信，地段，M2M，传感器网络，临时网络，认知无线电网络，绿色无线网络，4G和5G通信网络，安全性以及无线的保密性，无线，人工智能通信。网络安全，网络，云计算，服务质量，网络和多时间 - 图像和视频处理，压缩，编码和实现，加密和水印，RF和无线通信……。光学电信光通信，光学特性，用于电信的材料，带有光子晶体的光纤，光电组件，激光及其在电信，光子学，非线性和光学来源，非线性理论和微观倾斜的新应用和微观倾斜的应用程序中的应用中的应用和微观倾斜的技术，方法，超宽带天线和多播天线，AN-TENNA阵列分析/微型天线，MM-WAVE/SUB-MM-WAVE技术，微波设备建模，生物医学应用中的RF，RF/Microwave设备和组件，组件和组件，传输线和波导>
使用深度学习的实时图像动画
该项目深入研究基于深度学习的图像动画，采用有条件的生成模型，例如生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE）。在包含图像序列对的数据集上训练，这些模型将单个输入图像转换为连贯和新颖的动画，从而模拟自然运动和转换。使用TensorFlow在Jupyter Notebook环境中引入了交互式图像动画系统，以实现深度学习能力。利用OPENCV，FFMPEG，IMAGEIO，PIL和SCIKIT-IMAGE用于图像和视频处理，该系统将IPYTHON小部件结合在一起，用于增强用户交互。该技术在实时视频流中也起着至关重要的作用，提供动态的视觉内容而无需手动逐帧动画。该项目利用了深度学习的力量，以消除手动努力，为在不同领域的有效和现实的内容创建开辟了新的可能性。
D.T3.4.6 人工智能报告
在使用人工智能方面，斯洛文尼亚公司高于欧盟平均水平。研究公司益普索为欧盟委员会对 9640 家欧洲公司进行的一项调查显示，斯洛文尼亚 46% 的公司至少使用一项人工智能技术：60% 的大公司、53% 的中型公司、49% 的小公司和 42% 的微型公司。在欧盟 27 国，这些比例分别为 55%、49%、39% 和 38%。一些公司提供人工智能作为更广泛服务的补充，主要涉及商业智能系统、数据仓库布局等，而其他公司则专注于特定应用领域的产品或服务，例如健康、图像和视频处理、业务流程自动化、工业和机器人技术。不直接提供基于人工智能的产品或服务的公司也占了很大一部分，但这些公司拥有内部数据科学家团队，通过他们的工作支持公司的运营。其中包括银行、贸易、制造领域的大型公司以及科技公司。据估计，斯洛文尼亚有 300 至 500 名数据科学家，但尽管如此，公司仍面临着训练有素的员工短缺的问题。
人工智能辅助视频编辑的数据集和基准套件
摘要。机器学习正在改变视频编辑行业。计算机视觉领域的最新进展提升了视频编辑任务的水平，例如智能重构、转描、调色或应用数字化妆。然而，大多数解决方案都集中在视频处理和视觉特效上。这项工作引入了视频编辑的解剖结构、数据集和基准，以促进人工智能辅助视频编辑的研究。我们的基准套件专注于视频编辑任务，而不仅仅是视觉效果，例如自动素材组织和辅助视频组装。为了在这些方面开展研究，我们从电影场景中采样的 196176 个镜头中注释了超过 150 万个标签，其中包含与电影摄影相关的概念。我们为每个任务建立了有竞争力的基线方法和详细的分析。我们希望我们的工作能够激发对人工智能辅助视频编辑的未开发领域的创新研究。代码可在以下位置获得：https://github.com/dawitmureja/AVE.git。
人工智能辅助视频编辑的数据集和基准套件
摘要。机器学习正在改变视频编辑行业。计算机视觉领域的最新进展提升了视频编辑任务的水平，例如智能重构、转描、调色或应用数字化妆。然而，大多数解决方案都集中在视频处理和视觉特效上。这项工作引入了视频编辑的解剖结构、数据集和基准，以促进人工智能辅助视频编辑的研究。我们的基准套件专注于视频编辑任务，而不仅仅是视觉效果，例如自动素材组织和辅助视频组装。为了在这些方面开展研究，我们从电影场景中采样的 196176 个镜头中注释了超过 150 万个标签，其中包含与电影摄影相关的概念。我们为每个任务建立了有竞争力的基线方法和详细的分析。我们希望我们的工作能够激发对人工智能辅助视频编辑的未开发领域的创新研究。代码可在以下位置获得：https://github.com/dawitmureja/AVE.git。
利用大规模大脑启发光子计算机识别人体动作
在计算机视觉中，视频流中人体动作的识别是一项具有挑战性的任务，其主要应用领域包括脑机接口和监控。深度学习最近取得了显著的成果，但在实践中却很难使用，因为它的训练需要大量数据集和专用的耗能硬件。在这项工作中，我们提出了一种光子硬件方法。我们的实验装置由现成的组件组成，并实现了一个易于训练的循环神经网络，该网络有 16,384 个节点，可扩展到数十万个节点。该系统基于储层计算范式，经过训练，可以使用原始帧作为输入，或者使用定向梯度直方图算法提取的一组特征，从 KTH 视频数据库中识别六种人体动作。我们报告的分类准确率为 91.3%，与最先进的数字实现相当，同时与现有硬件方法相比，处理速度更快。由于光子架构提供的大规模并行处理能力，我们预计这项工作将为实时视频处理的简单可重构和节能的解决方案铺平道路。
![arXiv:2401.12055v1 [cs.CR] 2024 年 1 月 22 日](/simg/e\e8a38712a9961b795c97e03df432e2cb656165d2.webp)
arXiv:2401.12055v1 [cs.CR] 2024 年 1 月 22 日
摘要。神经形态系统受到人类大脑的复杂性和功能性的启发，由于其在广泛应用中具有无与伦比的潜力，引起了学术界和工业界的关注。虽然它们的能力预示着创新，但必须强调的是，这些计算范式与传统范式类似，并非不受安全威胁的影响。尽管人们一直在严格探索用于图像和视频处理的神经形态方法，但神经形态音频处理领域仍处于早期阶段。我们的结果突出了基于 FPGA 的神经形态系统的稳健性和精确性。具体而言，我们的系统展示了所需信号和背景噪声之间值得称赞的平衡、高效的尖峰速率编码以及对 FGSM 和 PGD 等对抗性攻击的无与伦比的弹性。我们的框架的一个突出特点是其检测率高达 94%，与其他方法相比，这凸显了其在 5.39 dB 内识别和缓解威胁的更强大能力，这是一个值得称赞的 SNR 比率。此外，神经形态计算和硬件安全服务于任务关键型和隐私保护应用中的许多传感器领域。
虚拟会议中基于深度学习的积极时间分析
1。参与分析的重要性虚拟会议占主导地位，例如工作，教育和医疗保健，为有意义的参与跟踪提供了必不可少的工具。常规指标（例如会议持续时间和出勤率）不足以提供对用户行为或认知负荷的深入见解。他们缺乏分析个人贡献，注意力和参与水平的粒度。可行的参与数据中的这种缺陷可以直接影响会议中讨论的项目的进度和成果。通过解决这些差距，参与分析在培养交互式和生产性虚拟环境中起着关键作用。2。计算机视觉和深度学习方面的技术景观进步已迎来了一个复杂的参与者参与监测系统的时代。OpenCV（例如OpenCV）通过增强和标准化视觉输入来启用视频处理，提供一致的数据进行分析。 深度学习模型，例如面部，有助于有效的面部识别，在识别参与者及其表达方面具有准确性。 此外，使用LSTM等网络的时间分析显着增强了我们随着时间的推移推断活动状态和参与模式的能力。 这些技术协同工作，以构建能够在虚拟会议期间跟踪和分析参与者行为的强大系统。 3。 尽管有技术进步，但在参与跟踪方面的挑战仍在跟踪参与者的参与方面仍然存在一些挑战。通过增强和标准化视觉输入来启用视频处理，提供一致的数据进行分析。深度学习模型，例如面部，有助于有效的面部识别，在识别参与者及其表达方面具有准确性。此外，使用LSTM等网络的时间分析显着增强了我们随着时间的推移推断活动状态和参与模式的能力。这些技术协同工作，以构建能够在虚拟会议期间跟踪和分析参与者行为的强大系统。3。尽管有技术进步，但在参与跟踪方面的挑战仍在跟踪参与者的参与方面仍然存在一些挑战。一个主要问题是多模式数据的同步，这需要视频，音频和文本输入的无缝集成。此外，参与者环境中的可变性（例如照明，摄像机分辨率和背景噪声的差异）会影响数据质量。另一个关键挑战在于敏感数据的道德管理。确保参与者同意是负责任地部署参与监控系统的基础。解决这些挑战对于此类技术的广泛采用和功效至关重要。