机器学习技术:掌握常见的机器学习算法,如决策树、支持向量机(SVM)、随机森林、朴素贝叶斯等。了解这些算法在目标检测、分类、聚类等任务中的应用。
视频流处理:了解视频流的传输协议,如RTSP、RTMP等。熟悉使用PyAV、FFmpeg等工具库进行视频流的读取、解码、处理和编码。
目标检测与跟踪:虽然深度学习在目标检测领域取得了显著成果,但传统机器学习算法(如Haar Cascade、HOG+SVM等)仍可用于某些场景。掌握这些算法的原理和应用。
行为分析与理解:研究基于机器学习的行为识别方法,如基于时间序列分析的方法或基于特征工程的方法。
SDK集成与应用:熟悉海康威视等安防设备厂商的SDK,能够将其与视频智能分析系统进行集成,实现对安防设备的控制和数据获取。
安防警告平台
安防警告平台的开发以AI技术为核心,集成视频监控、智能分析、行为管控、电子围栏以及热成像测温
等多项功能,旨在实现对能源行业作业现场的高效、精准安全管理。通过实时监控作业现场,智能识别人
员、设备、作业规范等安全管理风险,并对火灾、烟雾等潜在安全隐患进行实时告警,该项目将极大提升现
场巡查和监管的效率和准确性,有效减少安全事故的发生,降低企业损失,同时优化管理流程,降低人员投
入成本,助力能源行业实现安全、高效、可持续的发展。
数据脚本分析与模型协同项目
根据项目经理分配的数据,建立完善的数据清洗流程,进行有针对性的数据清洗和预处理,确保数据质
量。并结合清理后的数据,进行模型训练,优化模型性能等。
视频智能分析与处理是结合了计算机视觉、图像处理、机器学习以及大数据分析等技术的综合性领域。它涉及从视频流中提取有用信息,进行目标检测、跟踪、分类、行为分析等操作,从而为各种应用场景提供决策支持。在安防、零售、交通等领域,视频智能分析与处理都发挥着越来越重要的作用。
机器学习技术:掌握常见的机器学习算法,如决策树、支持向量机(SVM)、随机森林、朴素贝叶斯等。了解这些算法在目标检测、分类、聚类等任务中的应用。 视频流处理:了解视频流的传输协议,如RTSP、RTMP等。熟悉使用PyAV、FFmpeg等工具库进行视频流的读取、解码、处理和编