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OpenCV的+安卓+号牌识别(OpenCV + Android + 图像水平矫正)

/** * 价签矫正 */ public void getContouresPic (Bitmap source) { Mat imageSobleOutThreshold = new Mat(); Mat gray = new Mat(); Utils.bitmapToMat(source, imageSobleOutThreshold); Imgproc.cvtColor(imageSobleOutThreshold, imageSobleOutThreshold, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); Imgproc.threshold(imageSobleOutThreshold, gray, 125, 225, Imgproc.THRESH_BINARY);//maxVal就是控制黑白反转的,0是黑 //Utils.matToBitmap(gray, source); ArrayList<RotatedRect> rects = new ArrayList<RotatedRect>(); ArrayList<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>(); Imgproc.findContours(gray, contours, new Mat(), Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_NONE); for(int i=0;i<contours.size();i++){ Rect rect = Imgproc.boundingRect(contours.get(i)); if (rect.width > 500 && rect.width/rect.height == 1) { MatOfPoint2f mp2f = new MatOfPoint2f(contours.get(i).toArray()); RotatedRect mr = Imgproc.minAreaRect(mp2f); double area = Math.abs(Imgproc.contourArea(mp2f)); double angle = mr.angle+90; Mat ratationedImg = new Mat(gray.rows(), gray.cols(), CvType.CV_8UC3); ratationedImg.setTo(new Scalar(0, 0, 0)); Point center = mr.center;//中心点 Mat m2 = Imgproc.getRotationMatrix2D(center, angle, 1); Imgproc.warpAffine(imageSobleOutThreshold, ratationedImg, m2, imageSobleOutThreshold.size(), 1, 0, new Scalar(0) );//仿射变换 Utils.matToBitmap(ratationedImg, source); File file = new File(Environment.getExternalStorageDirectory()+"/AiLingGong/", "ll"+System.currentTimeMillis()+".jpg"); try { FileOutputStream out = new FileOutputStream(file); source.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, out); out.flush(); out.close(); } catch (FileNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } Log.d("----------------", "旋转角度是:"+angle+"------"+"-----"+mr); } } }

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监控员工离岗睡岗识别检测系统:从行为感知到合规管理的智能实践

在化工、电力、交通调度及精密制造等高安全敏感行业,关键岗位人员的在岗状态直接关系到生产安全与运营连续性。传统视频监控依赖人工轮巡,存在注意力衰减、响应滞后、取证困难等固有缺陷。监控员工离岗睡岗识别检测系统正从简单的“移动侦测”向“岗位行为语义理解”进化。它基于边缘深度学习技术,实现对人员离岗、睡岗、长时间静止等异常状态的精准识别与分级预警,将事后追溯转变为事中干预,为构建合规、高效、安全的作业环境提供可量化、可追溯的技术支撑。

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"真·零代码侵入"工业+智慧城市物联网感知中台全栈能力拆解

让设备会说话,让视频会思考,让异常有人管 一个绕不开的现实 做物联网项目的人都熟悉这套流程: 买设备、接网关、写驱动、调协议、搭平台、做大屏、接告警、派工单…… 每一步都不难,难的是把它们串成一条线。 设备厂商各说各话,协议五花八门;视频系统和业务系统两套人马两张网;AI 算法买回来了,却不知道怎么接到现场;告警响个不停,真正需要处理的那一条反而被淹没。 结果就是:数据有了,价值没出来。 NexIoT 想做的是另一件事——把物联网项目里最琐碎、最重复、最容易掉链子的部分,收进一个平台里。下面这张能力地图,就是这个平台目前真实跑起来的东西。 一、设备接入:不挑协议,不怕杂牌 物联网项目最先撞上的墙,是"接不进来"。 NexIoT 的做法是把协议适配做成插件,现场有什么,就接什么。 通用网络协议:MQTT、TCP、UDP、HTTP,覆盖绝大多数自研设备和模组 工业协议:Modbus(TCP / RTU / RTU over TCP)、IEC104 电力规约、PLC 多品牌接入,支持主动轮询采集 视频协议:GB28181、ONVIF,以及海康 ISC / ISUP / SDK、大华 ICC / 云 / SDK、萤石、乐橙等主流厂商通道 第三方平台:OneNET 等公有云平台数据可直接接入 智能硬件:智能门锁等垂直品类已有现成通道 更关键的是接进来的方式足够省事:产品与物模型统一建模,属性、事件、服务三类能力一次定义,全平台复用;设备影子实时同步最新状态,断网补传、时序回溯都有据可查。 一句话总结:现场设备千奇百怪,接入方式只有一个。 二、工业采集与边缘计算:把能力放到现场去 工业现场和消费级物联网最大的区别在于——网络不一定好,设备不一定新,改造成本必须低。 NexIoT 提供两条路: 第一条,平台侧主动采集。 平台作为主站,按采集组、轮询命令主动去读 PLC、仪表、电表的寄存器,点位配置、字节序、缩放系数全部可视化配置,读回来的数据直接变成物模型属性。运行状态、成功率、平均时延、P95 时延一屏可见——采集健康度是能看见的,不是靠猜的。 三、视频能力:从"看得见"到"看得懂" 很多项目的视频系统,本质上只是一个播放器。 NexIoT 把视频做成了可调用的能力: 统一视频中心:不同厂商、不同协议、不同云平台的摄像头,汇到同一个目录里统一管理 实时预览与回放:支持云台控制、录像回放、多画面视频墙 分享播放:可生成分享链接,把画面直接给到客户、监理或外部协作方,不用为临时查看装一套系统 标准接入:GB28181-2022 已完整支持,新建项目可对接国标平台,存量项目可对接厂商私有平台 视频不再是一个孤立的系统,而是告警、AI、大屏共同的数据源。 三朵云视频平台托管。 乐橙云: 萤石云: 大华SDK直连 海康SDK直连 大华ICC GB28281 五、告警与工单:让异常真正有人管 这是整套平台里最有商业价值的一块。 设备接进来、视频看得见、AI 会识别——这些都只是"发现"。企业真正要的是"有人处理、处理完有记录、记录可追责"。 NexIoT 的统一告警中心,做的是发现到闭环的全链路: 第一层:告警怎么产生。 告警策略不再只是"超阈值就报警"。支持阈值比较、事件触发、设备离线 / 无数据、AND / OR 组合条件、持续时间、次数窗口、跨日生效计划、恢复回差。一次波动不会炸出一屏告警,真实异常不会被抖动掩盖。 第二层:告警怎么收敛。 同一异常由视频、传感器、流程重复上报怎么办?平台做事件合并与去重,多条告警可以合并成一张工单。值班人员看到的是一条需要处理的异常,不是十条重复通知。 第三层:告警怎么处置。 派单、接单、转派、处理反馈、验收、退回、取消、超时升级——完整工单流程。处理过程中的图片、视频、文件都能作为证据上传,每一步都有人员、时间、说明和证据的完整时间轴。 现场状态和处置状态是两条独立的维度:设备恢复了不代表工单闭环,工单关了也不代表异常消失。这才是能过审计的设计。 第四层:通知怎么送达。 微信服务号、钉钉、飞书、邮件、阿里云 / 腾讯云短信、阿里云 / 腾讯云语音、Webhook——十个渠道可选,模板与字段映射可视化配置。该找的人,一定找得到。 六、数据可视化:大屏自己搭,不用等排期 平台提供低代码可视化编辑器:折线、柱状、饼图、仪表盘、指标卡、时序表格、地图总览、设备列表、控制面板、SCADA 概览……组件库拖出来即用。 首页运营看板出厂即带:设备总量、在线率、消息量趋势、产品分布、设备类型分布、地图态势、产品排行。 此外还有专业 SCADA 组态能力(2D / 3D),面向工业现场的工艺流程图、设备状态图、控制操作面板。 管理层要的看板,现场要的组态,不用分开采购两套系统。 八、开放与集成:不让平台变成新的孤岛 再好的平台,如果数据出不去,也只是一个新的信息孤岛。 NexIoT 的开放能力: 应用管理:支持 HTTP 推送、JDBC、Kafka、MQTT、RocketMQ 五种方式把数据推给第三方系统 数据转换:推送前可配置字段转换规则,不用为了对接改一次代码 数据桥:支持连接管理、双向桥接,打通存量系统 开放 API:完整的对外接口体系,供自研系统调用 移动端与小程序:平台自带小程序端,现场巡检、消息接收、移动查看不用另做 App 平台负责连接,不负责绑架。 九、企业级底座:能交付,也能复用 面向做项目、做集成的团队,这一层决定了能不能规模化赚钱。 多租户隔离:租户数据、权限、配置完全隔离,一套平台支撑多个客户或多个项目 租户套餐:不同客户配不同能力包,按需开通,支撑商业化售卖 完整权限体系:部门、岗位、角色、菜单、数据权限,细到按钮级 运维可视化:服务器监控、缓存监控、在线用户、登录日志、操作日志、定时任务 OTA 升级:设备固件包管理与批量升级任务,设备网络里的设备也能远程升级 任务中心:凭据管理、任务定义、调度执行统一纳管 对象存储:告警证据、AI 样本、固件包统一存储与鉴权访问 这意味着:第一个项目沉淀下来的配置、模型、流程、模板,第二个项目可以直接复用。 这张能力地图意味着什么 把上面九块拼起来,可以看到 NexIoT 覆盖的是一条完整的价值链: 设备接入 → 数据采集 → 视频汇聚 → AI 识别 → 告警生成 → 工单闭环 → 数据外送 → 可视化呈现 → 多租户复用 对照到业务语言,就是: 对设备厂商:设备接得快,能接进更多项目 对集成商:一套平台反复用,项目毛利上得去 对工业企业:现场问题有人管、有记录、有依据 对管理者:数据看得见,责任说得 最后 物联网项目最贵的从来不是硬件,而是那些看不见的集成工作、那些没人负责的异常、那些每次都要从头再来的重复劳动。 NexIoT 试图把这些成本压下去。 让设备会说话,让视频会思考,让异常有人管——然后把省下来的时间,还给业务本身。 如果你正在做设备接入、视频汇聚、AI 算法落地或工业数字化项目,欢迎联系我们,聊聊你的场景。 💬 微信 / 企业微信:【outlookFil】 附:配图清单(供排版时核对) 编号 建议配图内容 位置 0 文章头图 标题下方 1 产品与物模型管理界面 第一章 2 设备接入与设备详情页 第一章 3 工业采集点位配置与运行状态 第二章 4 边缘网关统一纳管 第二章 5 视频中心统一管理界面 第三章 6 视频墙与云台控制 第三章 7 数据集与在线标注工作台 第四章 8 模型训练与推理验证 第四章 9 算法任务与运行监控 第四章 10 告警记录与策略配置 第五章 11 告警详情、证据、处置时间轴 第五章 12 工单闭环流程界面 第五章 13 通知渠道与模板配置 第五章 14 可视化流程编排编辑器 第六章 15 场景联动配置 第六章 16 平台首页运营看板 第七章 17 低代码可视化大屏编辑器 第七章 18 SCADA 组态(2D / 3D) 第七章 19 应用管理与数据推送配置 第八章 20 数据桥配置 第八章 21 移动端 / 小程序界面 第八章 22 多租户与租户套餐 第九章 23 权限体系与运维监控 第九章 24 OTA 升级与任务中心 第九章 25 能力全景图 总结章 26 结尾二维码 / 行动图 结尾 #nexiot

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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