反光专题
关闭ipad和iphone应用图标自动添加阴影和反光等视觉效果
“在默认的情况下，iPad将会把一些视觉效果应用到你所提供的图标上。他们会圆角，并添加阴影和反光。你也可以阻止iPad添加这些视觉效果。 回到该项目的 Xcode 主窗口。单击 Resource 文件夹下的 TDGame-Info .plist 文件，将其在 Xcode 编辑器中打开，点击最底下的条目，一个带有 + 的按钮将会显示在 key-val
反光衣AI检测识别算法---豌豆云
工服反光衣穿戴AI检测识别算法是一项基于人工智能视觉智能分析的创新技术。 它通过使用现场摄像头对工地进行全天候、不间断的监测，旨在提高工地安全管理水平。 这个系统的核心功能是自动检测和识别潜在的危险行为，例如未穿戴工服、反光衣、安全带或未戴安全帽，以及火源等。 一旦系统侦测到这些潜在风险，它将立即生成预警信息并及时传递给相关人员，以便采取适当的措施来降低潜在危险。 这个工服反光衣穿戴AI检
智能分析网关V4安全帽检测/反光衣检测/通用工服检测算法及应用
TSINGSEE青犀视频智能分析网关V4内置了近40种AI算法模型，支持对接入的视频图像进行人、车、物、行为等实时检测分析，上报识别结果，并能进行语音告警播放。硬件管理平台支持RTSP、GB28181协议、以及厂家私有协议接入，可兼容市面上常见的厂家品牌设备，可兼容IPC、网络音柱等，同时也支持智能摄像头的接入。对于已部署有算法的智能摄像头，平台也能展示摄像头上传的告警信息并展示。 今天
反光衣检测 Reflective clothing detect 深度学习算法 自建数据集训练模型
最近项目中有一个需求，需要检测工地上不穿反光衣，进行抓拍预警，识别率可达99.5%以上。 学习目标： 1.爬虫反光衣数据集，手动标注。 2.训练：使用YOLOV5训练出检测反光衣模型。 3.测试：输出检测出反光衣位置，和置信度概率。 结果如下： 找了网上图片进行测试，识别率可达99%以上。csdn放不了视频，我这里先放几个识别结果图片，后面我上传一下视频效果。
PST光学定位光学追踪标记点及逆向反光材料
有两种类型的光学追踪标记点可与PST光学追踪系统一起使用：被动和主动标记。 被动式光学跟踪标记点由反光材料组成，它将射入的红外光反射回至光源。这种标记点有不同的尺寸，如扁平的圆形贴纸或球形。球形标记具有以下优点：它们可以反射来自追踪系统的各个角度的光，而平面标记点仅能反射与追踪系统成0到60度之间的角度的光。 主动式光学追踪标记点为红外光二极管（LED）。这种标记点需要电线或电池来操作,并
反光衣实时识别检测系统-自动识别是否规范穿着反光工作服---豌豆云
在各行各业高速发展的今天，安全工作是只有起点，没有终点的，如果没有“安全的”的意识。 那么不仅没有“安，稳，长，满，优”的可能，而且还是失职，是对社会安全的不负责，对企业和员工的安全不负责，更是对自身的安全不负责。 反光衣也可称作反光背心，反光服。反光衣服款式多品种全文字有交通，工人，协管，保安等。 反光衣反光背心采用反光材料镶嵌在衣服或背心主要部位制作而成的用于夜晚或不良天气下的个人安全用
安全帽/反光衣检测AI边缘计算智能分析网关V4如何修改IP地址？
智能分析网关V4是TSINGSEE青犀推出的一款AI边缘计算智能硬件，硬件采用BM1684芯片，集成高性能8核ARM A53，主频高达2.3GHz，INT8峰值算力高达17.6Tops，FB32高精度算力达到2.2T，硬件内置了近40种AI算法模型，支持对接入的视频图像进行人、车、物、行为等实时检测分析，上报识别结果，并能进行语音告警播放。 AI智能分析网关V4算力高、算法精准、误报率低
徐州夜间作业不穿反光服 结果悲剧发生了…富维反光衣系统来救场
在徐州，一场夜间道路作业的悲剧发生了。工人们没有穿反光服，在昏暗的路段进行作业，导致意外发生，令人痛心。这样的事故如果能提前避免，将会是多么重要！ 这就是北京富维图像公司的FIS智能图像识别系统发挥作用的时候了。这个系统利用先进的人工智能技术，通过已经安装好的监控相机实时分析作业人员是否穿着反光衣，并能够即时发出警报，预防类似悲剧再次发生。 这项反光衣识别软件的评价相当高
TSINGSEE青犀基于opencv的安全帽/反光衣/工作服AI检测算法自动识别及应用
安全帽/反光衣/工作服自动识别检测算法可以通过opencv+yolo网络对现场画面中人员穿戴着装进行实时分析检测，判断人员是否穿着反光衣/安全帽。在应用场景中，安全帽/反光衣/工作服检测应用十分重要，通过对人员的规范着装进行实时监测与预警， 可以降低安全隐患，提高安全性。 Tips：OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨
智能驾驶badcase - 理想l7 石墩太矮，路面有坡度，同时石墩光面反光，导致雷达误判
父文章 智能驾驶badcase list_个人渣记录仅为自己搜索用的博客-CSDN博客 理想l7石头墩 目前主流的超声波雷达探测距离最近约3厘米，最远可达5米，但这只是硬件的基础性能，系统什么时候该果断报警，什么时候该避免干扰，完全取决于相关控制系统的工作逻辑，如果真的会出现“市区行驶80%时间都在报警”，那这辆车的控制逻辑得有多智障？ 至于为何这台理想L7会撞上石墩，网友众说纷纭
未穿戴安全帽反光衣的人脸识别
构建数据集 网上开源的安全帽和反光衣的数据集，都是分开的，即没有一份数据集是同时拥有是否戴安全帽和是否穿反光衣这四类标注的。故工作开始之前的第一步就是构建一份同时拥有是否戴安全帽和是否穿反光衣这四类标注的数据集。 具体方法：用yolov5-6.0分别来训练出安全帽和反光衣的两个检测权重，然后通过模型融合的方法，将所需要的数据集当作检测的数据集，在检测时保存所检测图片的txt文件，最后进行人工数