—— 从技术史到商业选择的深层逻辑

提到计算机视觉，很多人会先想到OpenCV、Haar级联这些“老工具”——早在上世纪90年代，传统视觉算法就已经能解决不少实际问题：用HOG特征做行人检测、靠Haar级联实现人脸识别、通过SIFT匹配图像特征，这些技术至今仍在工厂流水线的“零件定位”、普通安防的“运动抓拍”等场景里发挥作用，且优势鲜明：计算量小、适配嵌入式设备、成本可控，完全能满足“简单任务+低算力”的需求。

基于机器学习的实时可见疲劳裂纹扩展检测

Machine learning-based real-time visible fatigue crack growth detectio

欢迎引用

[1]时英元,郭涛,梁颖.基于参数优化的ICEEMDAN-MEMS陀螺信号处理研究[J].自动化与仪器仪表,2024(04):5-10.DOI:10.14016/j.cnki.1001-9227.2024.04.005.

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文 | 奇旅说

绝对干货！手把手教你零基础入门AI，按这个顺序直接开干

第一步：先活下来（第1个月）

1. Python速成（1周）

今天来聊聊计算机视觉中的一个常规任务：特定类别的对象计数问题。我们

各位技术小达人，今天我给大家唠唠AI检测H标签（目标检测标注）工具。这可是我依据前沿实践和工具特性总结出来的，超有用！

首先说说主流工具的技术架构和操作流程。

第一个是T - RexLabel，它属于交互式视觉标注工具。它的核心技术是基于IDEA团队的T - Rex2开集检测模型，用视觉提示就能框选目标生成标注框，都不用语言描述，简直不要太方便！操作的时候，先上传图像，再框选目标物体，AI就会自动生成标注框，最后人工复核修正就行。它的性能优势那可太牛了，零样本检测能适应农业、生物医药等20多个领域；在复杂场景下，比GPT - 4V提速2倍，准确率R^2值能达到0.923，就问还有谁！

供水管道维修材料yolov5模型的训练，实现自动识别

在视频监控领域，一场由嵌入式AI驱动的技术革命正在颠覆传统路径。过去十年间，行业陷入"性能竞赛"怪圈——4K/60fps、HDR、宽动态范围等技术指标被不断推高，却忽视了无电无网场景下的基础生存需求。AOV（自适应优化视频）方案通过重构技术逻辑，在保障监控效能的前提下，将设备功耗降低90%，为边缘监控开辟全新可能。

一、传统监控的技术悖论

追求极致画质的代价在边缘场景中被指数级放大：

前言

随着人工智能和物联网技术的飞速发展，越来越多的开发者、学生和爱好者投身于创意项目的构建。