ai边缘检测在哪

海意 ai 绘画条件生图 candy 应用 candy 边缘检测算法是壮 candy 于一九八六年开发出来的一个多级边缘检测算法， 他的目标是找到一个最优的边缘检测算法，算出对象和背景之间的边界以及重叠对象之间的边界。在 ai 绘画中，我们利用这一算法来更精准的控制画面。 我们将这一张图交给海意 ai， 输入提示词，在条件声图里选择开腻 ai 会用开腻算法保持图中的边缘，结合提示词就能得到结果。 下面来看看实际案例。如果我们有一瓶香水需要做产品包装，把它交给条件生图，选择 kenny， 输入提示词就能得到一张完美的产品效 效果图了。如果我们画了一张场景，需要做四季变化，如果我们接到需求，要做同一个建筑的不同主题，再或者给自己做一张动漫头像，还可以限稿上色，给字体做特效，或者给画作换一个氛围。 只需要简单画一个剪影就能得到的元素素材，凯里还有更多的可能等你来探索。

大家好，欢迎回到习子勋的频道。今天我们继续来了解 stable diffusion 里这个重要的一个插件 control net。 我们上次已经讲解了 control net 一点一版本与一点零版本的一些界面上的变化以及基本的功能。 那首先我们介绍一下 kenny， kenny 就适用于物体的边缘检测。输出模型我们也选择 kenny。 那我们来看一下效果。我们导入一张我原先生成的这个女生的图片， 我们在关键词的地方尽量减少提示啊。主要看它生成的一个结果。我们可以看到整个图片，这个毛衣，眼镜和头发的效果完全和我们的原图基本上是一样的。那我们下面再来看看 depth 这个深度 物预处理模型。他下面分了三个预处理模型啊。第一个是 lars。 lars 是一点零版本里面的深度预处理模型。嗯，他在特定的分辨率三百多像素的分辨率里的情况下是比较好的。嗯，在 呃其他情况下建议还是使用 mate 四和座椅。那我还是在网上下载了一个呃三 d 的模型，咱们导入到 ctrl net 里看一下呃效果。呃。首先用到的是 layers， 我们看到他已经预处理完了。这个深度图形。我感觉好像测算的不是特别的准确。那我们在输出端也一定要选择相对应的模型啊。不对应其实也是可以生成出来的。第一个是他处理的时间可能稍长一点，第二个他的结果可能 啊不太好预测。我们来分别看一下这三款啊，预处理器啊，生成的结果到底有什么不同。就本次生成结果而言，我更倾向于座椅，座椅升起的感觉，识别的准确率是最高的。 madis 它的景深我感觉是最好的。 当然也可以用 canny 或者 h、 e、 d 来呃扫描进行生成，但是结果多少都会有一些偏差。最后再说说这个 harmonias， 它是一个全局的画笔修复工具， 我们经常用到的地方就是生成人像的时候啊，尤其是全身图脸部会崩坏的情况。一般我们生成全身图，面部崩坏的原因是因为我们生成的图片分辨率太小啊。如果我们默认是五幺二乘五幺二的 分辨率，头部在整个画面中所占的比例特别小，所以 ai 没办法在这个特别小的分辨率内做出精细的图像。我们生成全身图之后，把图像发送到局部重绘，然后用画笔工具把我们需要修改的面部进行涂改。 我们生成的时候记着要选紧重绘蒙版部分，然后别的默认就可以了 啊。画面的分辨率咱们选择这个七六八乘七六八是储物绘面部的分辨率。然后咱们打开 ctrl net 啊，把启用按钮打开，然后选择 harmonias 这个预处理器。然后同样也是啊，把面部进行涂改，我们输出呃的模型也选择。 然后咱们直接点生成，看一下他生成的效果。我们把图片放大头部，完全没有问题。好，我们下次再继续学习 ctrl net， 其他的预处理器以及模型。再见，拜拜。

上期视频中我们讲到 control 内的安装和一些注意事项，本期视频开始给大家分享 control 内常用的几个板块之一，限稿轮廓篇。在 control 内里面，处理器种类共计有近二十种，每种细分下去多达四十四种。初学者乍一看可能会直接看蒙，但实际上当你熟悉了之后，你会发现其实就几类。 而我们今天要讲的也就是包含类型最多的一类，也就是线稿轮廓类。在这边，姜子把硬边缘、线稿、软边缘、涂鸦这四类归为一类，顾名思义就是捕捉图片的线稿和轮廓特征的处理方式。我把这四种处理方式在同参数下 简单的给大家列一下默认设置的对比效果。其实单看这个处理后的轮廓图，我们也能明显感觉到线稿是最接近原图的，硬边缘和涂鸦线条则偏硬朗，对细节捕捉不明显，软边缘则适中。而从出来的图片我们也能在 再次感觉到细节也是有区别的。一般来说，如果你希望 ai 生成的图片和导入的图片越像，那我们就选择线杠或者软边缘即可。而如果你只想让 ai 参考下你的图片， 那我们可以选择硬边缘或者涂鸦。总而言之，我们可以通过灵活切换，点击爆炸图标预览效果图来对比不同的图片，最终选择最适合你想要的效果。当然，说到这，可能有小伙伴会问，每个处理方法里面还有选项要怎么区分？造孽。 为了方便大家使用，姜子推荐用线稿模式来，以不变应万变。话不多说，给大家看下线稿模型里面的几个选项，我们可以明显感觉到粗线稿和之前的软边缘很像。 其他几类比如动漫线稿就是专门处理动漫风格的照片，写实则适合我们。这张图标准线稿就是比较通用全能，那我们如何去区分使用呢？首先 第一要义就是看哪个现搞出来的效果更满足你的需求。然后我们再可以结合 controlnat 权重来进行调整，这就是在权重唯一情况下布写正面提示词生成的效果。图片， 这是权重零点八，这是权重零点五，这是权重零点二。这里我没有写任何提示词来限制 ai， 我们可以看出随着权重的降低，生成的图片和参考图越不像。按这种逻辑，我们就可以去通过微调权重来调整画面的细节，也就可以代替一开始我们介绍的硬边缘和涂鸦的效果了。当然我还是建议你多去尝试和替换使用，来找到最合适自己的办法。下一期我们将继续更新深度图片，大家点赞关注起来。最后 在视频的结尾处给大家带来了姜子亲手写下的万字 s d 教程，需要的话请关注我哦！

抽烟识别技术是基于 ai 边缘算法视频图像识别技术，通过深度学习算法对指定监控区域内全天候视频监测分析的一个过程。 随着社会的进步和技术的发展，越来越多的场所安装了抽烟识别监测技术系统装置。 抽烟识别技术应用于各类场景中，例如加油站、工地、工厂园区等严禁抽烟的地区，这些地方如果有员工私自抽烟的情况出现，极有可能引发区域火灾等更加严重的后果。 而传统的视频监控需要人工长时间盯着屏幕进行监控，浪费人力成本，且工作效率低下，也极有可能会有漏查漏报的情况发生。深学科技抽烟行为识别系统通过计算机深度视觉学习技术，对视频画面进行全天候实时监测， 一旦发现抽烟动作、烟雾、火焰，便及时发出预告，有效避免潜在安全事故，提高监管效率。未来，该技术将会得到更加广泛的应用，为各类场所抽烟预警提供强有力的技术支持。

你能战胜人工智能石头剪刀布吗？为了讲清楚如何能快速响应的 ai 边缘计算，我竟然做了一个永远都会赢的猜拳机器，并且已经全部开源，你也能做到。神经网络的 ai 计算 是需要强大的算力支撑的，所以通常云端服务器可以提供强大的算力给恋爱。尽管云计算功能强大，但是由于依赖网络传输，远离现场，往往无法迅猛的反应，也就是我们常说的脑回路过长。如果需要快速反应的话， 就需要使用边缘计算了。边缘就是在云的边缘，在应用的现场计算。就好比是膝跳反应，不需要大脑决策，植物神经就直接让小腿踢出去了。 所以这次采用 gx 联联研究作为边缘计算版进行手势识别。 mvl 可以提供零点五 pass 的算力，带有 usb 口，可以直接连接摄像头，可以各种手势拍接照片，导入到 egdl 中。由于我们需要极致快速的响应， 所以这次选择图像分类。图像分类需要的算力小，识别速度也更快。图像分类模型的标注也更简单，只需要将每张图片归类就可以了。这个模型我一共分了五类， 除了石头剪刀布以外，还有没有和其他？这次的训练和以前不一样，要选本地部署里的 jasen 三法。选择高性能， 一切都是为了更快。一级 dl 的高性能图片检测模型在 gs t v i x 上可以不到零点零三秒就完成一针图像的检测。 amo 也只需不到零点零五秒，距离不及掩耳盗铃，真是势如破竹啊。 我们用二 d eno 来控制机械手的座机，用这个扩展板连接座机与独立供电。为了减少座机电机对电流的干扰，做一个一百 anit 的去偶电容，插在座机旁边的正负极上， 然后写二 d eno 的代码。这里需要特别注意，由于电机启动的时候电流最大，五个舵机同时启动很容易造成电压不稳，所以每个堕机指令之间加一点延时。二 d eno 与 gs 等之间用 usb 线连接，通过串口通讯。 为了防止电机干扰，捐死我，将 usb 线的供电切断，让两者彼此独立供电。二点零版的 usb 线里面是四根线，红黑是五伏供电，白绿是数据差分信号。把这根红色的剪断，用热熔胶包 将绝缘。由于 jasen 没有电源开关按键，画个线路板自制一个，插在这里就合适。然后写段在 jasen 上运行的 party 码， 将相机和二 u eno 都连接 jasen。 把 etdl 训练的 ai 模型也装到 jasen 里面，然后就可以愉快的与没有灵魂的人工智能玩耍了。

预处理过后的图像，车道线已经较为清晰，并且通常与道路的灰渡村在明显差别， 所以便可以利用一些算法对车道线的边缘特征进行检测，提取车道线的特征。边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线， 一般将边缘定义为图像中灰度发生极具变化的区域边界。常用的用于边缘检测的算子有所薄算子、砍泥算子等。这两种算子相比，通过砍泥算子的检测，结果 车道线边缘更细、更完整。经过边缘检测的图像便可以实现车道线区域与其他区域的分离，将车道线边缘的实际特征变为像素，便于后期的处理。但是整体来看，这些车道线区域还是一个个点， 还不能直接表示，形成像车道线那种连续的曲线，所以这就需要利用数学模型对车道线进行拟合，以得到完整连续的车道线图像。我们下期说说收藏关注点一，带你走进自动驾驶的世界！

企业职工长时间在噪音环境下工作，容易引起听力下降，造成职业病。社保部门和工会要求职工上班必须佩戴耳塞， 需要实时检测职工上班有无佩戴耳塞，或者私下取下耳塞。本项目采用了图铃 t l 幺零六边缘计算设备，结合海康摄像头进行分析检测。 首先给图灵 t l 幺零六插上电源和网线， 然后打开图零 t l 幺零六管理地址，输入设备的账号密码，点击登录。 初次使用没有视频源，点击新增视频源，选择往 网络摄像头支持海康、大华以及任何支持 r t s p 的摄像头。打开摄像头管理地址，找到登录摄像头的账号和密码，将摄像头的 ip 账号、密码分别填写好。系统也支持 usb 摄像头 直播、点播等数据检测。视频源名称可自行定义，主要是为了区分各个视频源。填写完毕，点击测试连接正常显示图像，即表示连接成功。最后点击连接确定。点击实时画面， 即可显示当前网络摄像头实时图像。点击下方图零 logo， 开始增加任务。选择。制造业耳塞防护检测，点击添加规 则，选择不存在检测。检测物品选择耳塞检测范围选择耳朵持续时间选择五秒保存，点击下一步，选择七乘二十四小时开启。选择邮件预警方式，同时也可以选择 post 升光报警和 f t p 等方式，将预警信号对接其他业务系统。 点击回实时画面，点击下方原画面图标，切换到 ai 分析视频，可以看见已经可以识别到耳朵以及耳塞，头部晃动仍可识别。 我们尝试摘下耳塞。现在系统已经无法检测到耳塞，我们需 要等待几秒钟。如果超过五秒仍然没有耳塞，将会收到邮件预警。我们打开邮件， 目前已经收到系统预警，确认下时间和附件。图片。预警事件为耳朵区域内不存在耳塞。点击附件放大这就是不存在耳塞的证明材料。同时，我们还可以在 ai 应用中查看记录， 同样可以点击放大查看这就是图灵 t l 幺零六检测耳塞实力演示，也可以应用于其他更多业务场景。

cmc 零七二二今天呢，咱们用 a i 人工智能视觉检测识别这些金属反光字。咱们先看看结果。大家看视频 cmc 零七二二 gno 零七二二这是怎么实现的呢？我现在给大家演示一下。我们只需要做好样本彩样、 vi 模型训练和最后步数到边缘计算模块这三步就可以。 我们先拿出这台电影边缘计算模块家电开机。现在呢，拿出样本开始呢，各个角度的拍摄样本。样本采集完成之后呢，我们就可以拿到云端的计算平台开始标注训练。 我呢把每一个需要 a i 识别的字符呢，打上标签，在图中呢标注出来。完成之后呢，我们开始计算模型。模型计算完成达到评估效果之后呢，我们中间呢，不需 不要做任何代码的编辑，一键的就可以把这个模型的步数回变影。现在呢，我们开始识别 j n o 零七二二 c e b 零七二二 d n l 零四二二 d j b 零七二二 d n l 零四二二 d n l 零四二二 其实 a i 人工智能的视觉检测，比起传统的视觉检测来说，它的部署呢，更简单，成本更低，检测结果呢，也是非常的准确。而且 a i 人工智能的准确性呢，它是没有上限的，你只要不断的训练它，它只会越来越准确。

该文提出了一种无需后处理即可生成高质量边缘图像的单阶段神经网络模型。实验表明，该模型在不使用 nms 和形态细化操作的情况下实现了最先进的结果。具体来说，该模型采用经典的编码器解码器框架，其中使用欲训练的神经模型 作为编码器，并且将多特征融合机制作为可学习的解码器。此外，还提出了一种新的损失函数来解决边缘图像中的像素及不平衡问题。

视频热爱智能分析边缘计算核可以配备为在施工工地现场监测到违规事件时开启及时警报。 视频热爱智能分析边缘计算盒并伴随时间的变化收集数据，将其展示为历史时间数据图表、图形或热点图。视频热爱智能分析边缘计算盒与传统的的视频监管方式对比，传统式的视频监管方式 通常必须手动式分析很多的视频流。视频热爱智能分析边缘计算和可以协助工作员在必须付诸行动时过滤有关事情并发送报警。 视频热爱智能分析边缘计算和还能够与人脸识别技术和身体鉴别技术相结合。当行为识别技术性鉴别当场有些人开启出现异常个人行为警报时，马上捕获面部，分析其 真实身份，并将周边监控摄像头的弹出来显示屏联动，锁住其部位追踪和精准定位，并按照其姿态、衣着等特性开展全面的三维鉴别，使其无处可藏。 视频热爱智能分析边缘计算核接入前端第三方监控摄像头视频流数据开展分析。视频热爱智能分析边缘计算核会将分析出来的结果向三方平台推送预警信息、照片、视频和警报统计数据，完成各种各样连接， 适用局域网络里外移动智能终端预警信息。与此同时，适用于统一操纵完成同一监管情景的多执勤运用和多监管情景的网络技术应用。

我手里现在拿的这个呢，就是通过粉末液晶压入工艺呢生产的一种金属零件。粉末液晶基础呢，非常适合大批量生产这种精度和稳定性要求高的设备零件。 但是这种大批量生产的零件呢，外观质检呢，是工作量很大的一个工作，特别是像我手里拿的这种小零件，我们肉眼呢是无法直接能判断他的好坏的。咱们拿到这个微距镜头下面就可以发现他其实呢有明显的质量缺陷，特别是这种缺角现象，是完全不合格的。 如果呢我们用 a i 人工智能的视觉检测呢，他其实这个问题呢解决起来就非常容易。我们呢只需要为这个零件呢训练一个 a i 的人工智能模型之后呢，步数到这个边缘计算模块，那么现在他就可以呢帮你完成这个外观质检的工作了。 我们来一起看看这效果，这红色的框呢就代表有瑕疵，绿色的框呢是代表合格。 我们呢再试试它的反应速度，呃大家可以看到它的识别速度是非常快的， 而且呢我们可以根据自己的实际的生产情况，不停的训练针对我们自己产品质量监测的这个模型，他的检测效果呢会越来越好。

支援打架算法可以通过激烈肢体碰撞、打架、推嗓、踢踹等行为，判断人员在打架。 对监控视频中的人员进行自动识别，有危险行为立即告警，告警信息同步推送至管理人员。 我们通过收集各种场景数据，进行危险行为识别，测试学校、社区、园区、街道等多个场景在白天的准确率是百分之九十以上，晚上是百分之八十五以上。 该算法已经配置在了我们的 aa 边缘计算设备上，支持一键部署七成，二十四小时监管并实时预警，保障安全，还能案发后溯源，协助治安，为大家创造一个安全稳定的生活环境。