機器學習技術:掌握常見的機器學習算法,如決策樹、支持向量機(SVM)、隨機森林、樸素貝葉斯等。了解這些算法在目標檢測、分類、聚類等任務中的應用。
視頻流處理:了解視頻流的傳輸協(xié)議,如RTSP、RTMP等。熟悉使用PyAV、FFmpeg等工具庫進行視頻流的讀取、解碼、處理和編碼。
目標檢測與跟蹤:雖然深度學習在目標檢測領域取得了顯著成果,但傳統(tǒng)機器學習算法(如Haar Cascade、HOG+SVM等)仍可用于某些場景。掌握這些算法的原理和應用。
行為分析與理解:研究基于機器學習的行為識別方法,如基于時間序列分析的方法或基于特征工程的方法。
SDK集成與應用:熟悉??低暤劝卜涝O備廠商的SDK,能夠?qū)⑵渑c視頻智能分析系統(tǒng)進行集成,實現(xiàn)對安防設備的控制和數(shù)據(jù)獲取。
安防警告平臺
安防警告平臺的開發(fā)以AI技術為核心,集成視頻監(jiān)控、智能分析、行為管控、電子圍欄以及熱成像測溫
等多項功能,旨在實現(xiàn)對能源行業(yè)作業(yè)現(xiàn)場的高效、精準安全管理。通過實時監(jiān)控作業(yè)現(xiàn)場,智能識別人
員、設備、作業(yè)規(guī)范等安全管理風險,并對火災、煙霧等潛在安全隱患進行實時告警,該項目將極大提升現(xiàn)
場巡查和監(jiān)管的效率和準確性,有效減少安全事故的發(fā)生,降低企業(yè)損失,同時優(yōu)化管理流程,降低人員投
入成本,助力能源行業(yè)實現(xiàn)安全、高效、可持續(xù)的發(fā)展。
數(shù)據(jù)腳本分析與模型協(xié)同項目
根據(jù)項目經(jīng)理分配的數(shù)據(jù),建立完善的數(shù)據(jù)清洗流程,進行有針對性的數(shù)據(jù)清洗和預處理,確保數(shù)據(jù)質(zhì)
量。并結合清理后的數(shù)據(jù),進行模型訓練,優(yōu)化模型性能等。
視頻智能分析與處理是結合了計算機視覺、圖像處理、機器學習以及大數(shù)據(jù)分析等技術的綜合性領域。它涉及從視頻流中提取有用信息,進行目標檢測、跟蹤、分類、行為分析等操作,從而為各種應用場景提供決策支持。在安防、零售、交通等領域,視頻智能分析與處理都發(fā)揮著越來越重要的作用。
機器學習技術:掌握常見的機器學習算法,如決策樹、支持向量機(SVM)、隨機森林、樸素貝葉斯等。了解這些算法在目標檢測、分類、聚類等任務中的應用。 視頻流處理:了解視頻流的傳輸協(xié)議,如RTSP、RTMP等。熟悉使用PyAV、FFmpeg等工具庫進行視頻流的讀取、解碼、處理和編