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遛狗智能检测算法详解:如何利用AI技术监管户外遛狗不牵绳行为?

根据最新修订发布的《中华人民共和国动物防疫法》规定:遛狗不拴绳,养狗不办证、未定期接种疫苗等行为都是违法行为。作为一个合格的“铲屎官"出门遛狗一定要牵好狗绳,保护他人和爱犬的安全。但就算法律明文规定,还是有很多人无视法律法规,在外遛狗不牵绳,任其自由活动。 在日常管理中,遛狗不拴绳这一行为难以得到有效监控,普遍存在“发现难、取证难”的情况。一是遛狗场地范围大、时间长,无法依靠人力巡逻监控;一是即使收到举报,执法人员到场后,犬主人也会否认,难以取证确认,这也让“遛狗不拴绳”的行为屡禁不止。 旭帆科技TSINGSEE青犀视频AI算法引擎系统遛狗检测算法,利用AI智能识别技术,可以实时监测、抓拍遛狗不拴绳行为,针对遛狗不栓绳“取证难”的问题,通过AI识别算法,有效提升物业监管与城市管理部门的监管效率,减少并扼制遛狗不栓绳的行为。 除此之外TSINGSEE青犀AI智能算法引擎还有人脸识别、轨迹跟踪、区域入侵等适用于社区、物业、城管等部门的高精度算法,能实现对监控视频的智能识别和分析,支持抓拍、记录、告警等。感兴趣的用户可以前往演示平台进行体验或部署测试。

ViTPose+:迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型 | 京东探索研究院

身体姿态估计旨在识别出给定图像中人或者动物实例身体的关键点,除了典型的身体骨骼关键点,还可以包括手、脚、脸部等关键点,是计算机视觉领域的基本任务之一。目前,视觉transformer已经在识别、检测、分割等多个视觉任务上展现出来很好的性能。在身体姿态估计任务上,使用CNN提取的特征,结合定制化的transformer模块进行特征增强,视觉transformer取得了很好的效果。然而,简单的视觉transformer本身在姿态估计任务上是否能有很好的表现呢? 京东探索研究院联合悉尼大学在这方面做出了探索,提出了基于简单视觉transformer的姿态估计模型ViTPose和改进版本ViTPose+。ViTPose系列模型在MS COCO多个人体姿态估计数据集上达到了新的SOTA和帕累托前沿。其中,ViTPose已收录于Neurips 2022。ViTPose+进一步拓展到多种不同类型的身体姿态估计任务,涵盖动物、人体以及典型的身体骨骼、手、脚、脸部等关键点类型,在不增加推理阶段模型复杂度和计算复杂度的情况下,实现了多个数据集上的最佳性能。 一、研究背景 ViTPose和ViTPose+的...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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