采集器的自动识别算法(
免费文章采集器的特色亮点是什么？如何做好采集站收录效果
)
　　
　　免费文章采集器，深耕采集领域，借助AI领先的智能写作算法，SEO通用智能伪原创采集器。基于高度智能的文本识别算法，按下关键词采集文章，无需编写采集规则。自动全网采集，覆盖六大搜索引擎。自动过滤内容相关度和文章平滑度，只有采集高度相关和平滑度文章。地图自动分配，智能伪原创，定时采集，自动发布，自动提交给搜索引擎，支持各种内容管理系统和建站程序。通过免费的文章采集器、采集上百篇文章文章 全网可即时提供参考写作。当然，这几百个文章也可以拼凑出知识点，进行伪原创也是可以的，效果很好，不用写规则，直接输入关键词@ > 到 采集100 篇文章文章。通过免费的文章采集器，编辑器可以同时批量处理不同cms类型的网站，自动更新网站的内容，自动优化做SEO，做网站@采集Station收录效果还是很不错的！只需输入 关键词 到 采集100 篇文章文章。通过免费的文章采集器，编辑器可以同时批量处理不同cms类型的网站，自动更新网站的内容，自动优化做SEO，做网站@采集Station收录效果还是很不错的！只需输入 关键词 到 采集100 篇文章文章。通过免费的文章采集器，编辑器可以同时批量处理不同cms类型的网站，自动更新网站的内容，自动优化做SEO，做网站@采集Station收录效果还是很不错的！
　　
　　免费文章采集器特点：
　　精准的文本识别算法，通过网页元素的多次评分，识别出文本概率最高的元素块，然后进行HTML清洗、链接清洗、冗余信息清洗，得到干净整洁的文本内容。并计算关键词与文本内容的特征向量相似度，有效识别率98%以上，无需编写任何采集规则。
　　
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　　丰富的可选SEO优化选项，系统内置了业界主流的SEO优化方法，包括组合标题、正文长度过滤、标签智能提取、关键词自动加粗、插入关键词、自动内部链接、自动分配图片、主动推送等。插入文字和图片的频率根据搜索引擎算法量身定制，主动推送到各个搜索引擎，让收录上线更快。
　　
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　　采集器的自动识别算法(广发秒到qq号码积分的微信小程序，这么明显骗人的都投放了)
　　采集器的自动识别算法，很多是根据实际案例分析的，然后可以对接一些工具平台，里面有很多在线的采集器，价格便宜，还有很多的免费工具，
　　qq号码为什么没有积分？
　　非常遗憾，没有找到任何解决方案，大家可以试一下广发秒到qq号码积分的微信小程序，
　　发广告的烦请自重一下，这么明显骗人的都投放了。
　　现在的网站都没了吧，问题是什么都做不了。
　　我也想知道！就像北京时间也被注销了一样，没法接受，没有告诉我其他投放的渠道。
　　我也想知道，不过目前我的积分可以换到广发的机票（这个积分可以换机票的省份）。我还遇到一个问题，积分换不到名片微信号。也不知道怎么办好了。
　　2017.4.10后面我还要继续想看看其他方法
　　今天广发果真去掉了一个用户注册时间按钮今天广发去掉了一个用户注册时间按钮今天广发去掉了一个用户注册时间按钮今天广发去掉了一个用户注册时间按钮今天广发去掉了一个用户注册时间按钮广发qq上是有这种信息 查看全部

　　采集器的自动识别算法(华为云AIGallery：如何汇聚AI应用开发的难题？)
　　你见过哪些有趣又实用的 AI 开发案例？
　　比如让静态照片中的人物唱歌，也可以使用动画人物；又如识别各类野生动物，分析种群结构实施保护；或智能检测口罩佩戴标准化，助力防疫...
　　对于这些场景化的AI案例，你可以在华为云AI图库中找到对应的模型，也可以通过不断的训练来实现。AI Gallery拥有算法、模型、数据、笔记本等丰富的优质AI资产。开发者可以直接复用这些资产来解决AI应用开发的问题。
　　
　　纵观AI应用的整个开发过程，从数据采集、注解，到算法模型的构建，每个环节都会产生很多可以复用的AI资产，而AI Gallery的目的就是充分发挥利用这些资产，提高人工智能开发的效率。
　　那么，它是如何聚合这些 AI 资产的，如何最大限度地发挥资产的效用，帮助开发者高效开发 AI？
　　华为云社区邀请了AI Gallery负责人闫博士来听他讲述AI Gallery的原创设计、经典案例和未来规划。
　　人工智能有三驾马车：数据、算法和计算能力。从这三点来看，当前的人工智能应用发展进入了哪个阶段？
　　人工智能是人类不断探索和发展的领域。因为没有预先定义阶段，所以很难回答我们目前处于哪个阶段。但有一个清晰的感知，人工智能的发展与10年前相比有了显着的进步，应用越来越多.
　　这个机会是2012年以深度学习为代表的一类算法的突破，在此之前大家都比较关注算法。大家都在用数据降维和一些分类器的方案做机器学习相关的AI开发，训练数据量也很小。
　　2012年的转折点，在算力的加持下，通过算法和大量的数据迭代，我们看到AI开发模型的准确性有了一个数量级的提升。随着这个量级的提升，它可以将AI技术应用到更多的行业和领域，提高生产力。
　　但现阶段，人工智能无法像人类一样通过对少量数据的学习获得逻辑推理的能力。本质上，人工智能仍然是对大量数据进行拟合和迭代，使其能够“记住”数据，然后做一些推理，但它不具备逻辑推理的能力。但与过去10年相比，AI的最终精度有所提升，应用领域进一步扩大。
　　展望未来，我们将在算力上取得进一步突破，在整个算法和数据的支持下，最终能够训练出更高精度的AI，甚至获得像人类一样的逻辑推理能力。
　　一个完整的AI应用开发流程包括哪些环节，有哪些挑战？
　　一般分为三个过程。
　　第一个环节是数据准备，需要采集数据对数据进行清洗和转换。每个环节都有自己的挑战。以数据为例，在采集阶段会有政策和法律的限制，数据孤岛很难打破。此外，还需要对数据进行有效的标注，需要大量的人力才能完成，经济成本高。
　　第二阶段是建模。根据准备好的数据，选择合适的算法并开发相关模型。考虑训练模型的应用场景。例如，一个AI应用是放在移动端还是放在云服务器上，对推理的时延和准确性有不同的要求。因此，在AI开发的建模过程中，需要全面了解AI的应用场景，然后选择合适的算法流程架构。它不同于只追求准确性或推理速度的学术领域。我们需要综合考虑，所以挑战比较大。
　　第三阶段是基于模型的特定人工智能应用开发。专注于特定的应用场景，配合一些IT系统、软件、UI交互的开发。比如算法工程师负责建模和开发，在应用开发阶段，可能由应用工程师承担，角色发生变化。作为应用开发工程师，你收到的是一个已经开发出来的模型，但是这个模型的推理延迟和准确度可能达不到理想状态。这时就需要通过压缩和蒸馏的技术对其进行进一步优化。如果精度达不到，就要考虑最终的应用能否通过一些巧妙的设计来规避这些问题。
　　AI Gallery 是否旨在解决上述链接中的一些问题？它是为了什么而设计的？
　　现在很多开发流程都是平台化的，AI开发的每个阶段都会产生一些数字资产：算法、模型、数据集，可能还有一些处理功能和方法。我们希望有一个可以存放和积累这些东西的地方，让后续的开发者可以复用之前的一些成果，这也是我们设计AI Gallery的初衷。
　　当越来越多的开发者分享各种场景下的 AI 资产时，AI 画廊可以收录全场景下各种精度的实验。这时，其他开发者也可以根据最终的开发场景直接使用这些资产。
　　例如，人工智能发展的三个阶段可能会受到不同角色的干预。如果应用工程师想参与 AI 开发，但缺乏相应的数据和算法工程师怎么办？AI图库中有经过训练的模型，应用工程师可以立即使用。从这个角度来说，它可以提高整体开发效率。
　　开发者选择算法或模型的首要考虑是什么？此时，AI Gallery 是如何应对的？
　　如果选择数据，一般是根据其行业和领域场景，看是否有合适的数据。这与领域和行业密切相关。目前，我们提供了一种数据共享机制。很多开发者分享了开源标准场景的数据集，供大家快速验证自己对ModelArts的想法。
　　在算法方面，开发者首先考虑算法生成的最终模型是否是自己想要的，算法在训练时的输入数据格式，训练需要的开销，算法运行的环境等等。
　　在模型方面，首先要明确应用开发是部署在云端、边缘端还是设备端，这对于最终的应用场景非常重要。二是推理的延迟。比如医疗场景中的数据会很大，它的推理是异步的。但是，某些场景需要实时推理，这可能需要很长时间才能进行推理响应。最后是准确度，评估应用场景对准确度的敏感度。
　　
　　综上所述，在人工智能发展的每个阶段，都有很多指标和维度需要考虑。我们要做的就是将这些维度和指标标准化，让发布AI资产的开发者可以填写这些指标，方便用户浏览、筛选、检索，快速找到自己想要的。
　　有哪些 AI Gallery 的经典案例可以介绍给开发者？
　　对于视觉领域的一些经典算法，比如YOLO和ResNet50，官方做了很多适配，但是这些算法实际上并没有落户这个领域和行业。因此，基于一些内部项目，我们也做了一些AI的实际案例。例如水表抄表、头盔检测等。这些案例可能使用相同的特定算法，但应用在不同的领域和行业场景。
　　
　　未来我们的合作伙伴、高校老师、开发者都会分享他们的案例，让其他开发者通过阅读这些案例可以快速复现，加速整个端到端的开发。
　　这里我也推荐一些AI图库上的经典案例：
　　安全帽检测、水表读数识别、工地钢筋盘点、使用PPO算法玩超级马里奥兄弟、对战中国象棋AI。
　　比如工业头盔检测、水表抄表，都是基于华为在行业的一些项目沉淀下来的案例。在这些案例中生产的模型可以满足工业级的要求，可以直接部署使用。唯一的区别是数据。目前，我们只提供一个样本的数据。如果你能采集得到更多更好的数据，那么训练出来的模型的准确率会非常好。
　　在 AI Gallery 中发布 AI 资产后，开发者可以享受哪些福利？
　　对于ISV合作伙伴来说，AI Gallery对接华为云市场，可以将云市场上市，资产模型商业化销售，直接获得商业收益。
　　对于开发者来说，更多的是个人成就和荣誉提升。后续我们也在积极引入个人开发者计划，让普通个人开发者参与整个项目，真正进入实战环节，不仅可以获得实战训练，还可以获得经济回报。
　　AI Gallery 如何帮助包容性 AI？
　　一是资产和案件的积累。目前很多开发者已经在 AI Gallery 上贡献了主流的开源数据集，其他人在直接验证算法时可以使用。在算法和模型方面，官方也预先集成了很多常用的算法。各大学也在将一些经典论文的算法发布到AI图库中进行分享。
　　二是共享机制。开发者可以将算法和模型分享到AI图库，我们正在尝试采取一些激励机制，让他们更有动力去分享。
　　第三，针对端到端的案例场景，我们推出了案例库。虽然目前案例不多，但华为官方、ISV、合作伙伴、个人开发者等会陆续发布开发交付的项目案例总结和发布，让开发者学习这些案例，加速应用开发进程。
　　AI Gallery未来的规划是什么？
　　第一个方向是加快人工智能应用在行业和企业中的落地。一是通过资产沉淀提高AI开发效率。二是我们正在做的项目的需求方，以及开发者的认证机制。通过减少开发环节，更多的开发者和合作伙伴可以通过AI画廊开发和交付AI项目，最终帮助行业和企业解决问题。加速应用落地。
　　另一个方向主要是学习和教育场景。现在我们基于大量的计算能力和数据做迭代训练和开发，但是很多高校的硬件可能跟不上，教学实践需要在云端进行。所以针对教育行业，针对个人开发者的学习场景，我们也打算做一些事情，包括教学课程，论文解读等等。
　　最终，我们希望打通这两条线，不仅可以提供教学、培训和学习的一站式解决方案，还可以让开发者通过真实的交付场景实践所学知识。 查看全部

　　采集器的自动识别算法(采集器的自动识别算法要求，不是最后识别！)
　　采集器的自动识别算法要求。也可以说，不是最后识别，自动识别，是从“已知”开始。一般规律是，当你发现滑块是boardcell的时候，阻力在0-1m之间，那么你开始人为设置阻力为b，直到滑块是boardcell。具体取决于你用什么level的滑块（比如是edgecell）。能够接受的阻力是从0-3m，取决于你设置滑块位置。
　　也就是说接受最大阻力（b）得取决于滑块的大小和滑块背后的空间。滑块不够大，即使判断为contiguous，滑块背后的空间够大，也可以接受最大阻力。这个时候只有滑块本身的位置和滑块背后的空间大小才能完全决定它。如果滑块非常大，也就是你在同一位置只能找到很小很小的空间来找到足够的阻力。这样去设置阻力，的确会让设置花费很多时间。除非你人为赋予滑块背后的空间足够大。
　　完全可以，就是需要你有相当的代码理解力，真理解你就能自己实现。完全靠滑块设计其实并不复杂，很多插件就实现了这一个功能。它的实现原理，用我个人的经验，大概有这么几个部分：首先是初始滑块这里一般是不需要你去识别的，因为它永远在你看不见的位置。是不是要识别呢？如果给你一个位置，我相信这个位置肯定是你自己设置的。
　　所以当你设置滑块的时候，就一定会让你设置一个滑块的大小，这样就算你设置失败，你的滑块也不会在看不见的位置。 查看全部

　　采集器的自动识别算法(2.学数据库，不然咋存数据，咋优化？(组图))
　　2.学数据库，不然怎么存储数据和优化？您需要了解一些关于数据库分发的知识吗？
　　3.学习算法，基础调度算法，爬虫调度，对吧？
　　4.学习分布式和redis，分布式一定要懂一点，不然爬虫怎么配合？
　　5.学JavaScript，不然怎么理解别人的数据是怎么处理的，怎么逆向分析？
　　6.你需要了解基本的解密和破解知识吗？
　　7.验证码破解需要懂吗？机器学习来理解，对吧？现在破解验证码就靠机器学习了！
　　8.有必要学ios开发吗？你也需要学习Android开发吗？不然怎么反编译别人的app，得到别人的隐藏界面加密算法？
　　一些文字引用：
　　/question/265808959/answer/307295445
　　如果企业建立自己的爬虫专家团队，需要从0开始。
　　对于企业来说，这是一笔很大的开销，包括管理成本和时间成本。
　　我们怎样才能打破这个僵局？
　　事实上，大神知乎给出了答案：“不要重新发明轮子。”
　　市面上已经有很多简单易用、专业的爬虫服务和工具，可以让企业以更灵活、更轻量、更低成本的方式获取海量数据。例如，优采云Data采集 的企业私有云。
　　优采云私有云版是为有海量数据采集需求的企业量身打造的爬虫工具。
　　企业无需添加任何爬虫技术人员，优采云企业私有云可以完美满足企业海量信息采集的需求。
　　为什么是 优采云？
　　优采云自2013年上市以来，一直致力于为用户提供易用、快速、稳定的数据爬虫工具。
　　经过几年的发展，用户规模不断扩大，全球拥有120万用户。通过专业数据爬取能力和经验的积累，发展了平安、腾讯、万达等众多行业知名企业，以及公安部、税务局、清华大学等政府机构、科研机构和大学。数据项目成功案例，并获得用户对优采云的数据采集专业能力的认可。
　　
　　优采云数据采集成功入选工信部公布的“2019年度优秀大数据产品及应用解决方案”优采云中国互联网数据在“中国大数据企业排行榜”连续5年采集工具榜No.1
　　优采云私有云如何满足企业需求？
　　01、专业的数据爬虫服务能力
　　优采云可以采集互联网上公开展示的数据，只要肉眼可见，可以复制就可以获取。
　　优采云支持文本、数字、图片、视频、源代码等数据类型，无论数据格式如何。
　　02、海量数据云高效分布式采集
　　
　　优采云使用高效的云分发采集，背后有5000+云服务器提供支持。优采云私有云可根据企业需要配备30-100个或更多云节点，相当于近100台服务器同时运行，实现多任务并发采集 .
　　使用分布式采集 大大减少了企业使用自己的服务器所需的时间。普通企业很难有专业爬虫企业这么多的服务器资源来支撑海量数据采集。
　　云分布式采集可以帮助企业在短时间内实现海量数据的目标采集，让企业每天轻松采集数百万甚至数千万的数据。
　　
　　由于长期大量数据爬虫的需求，优采云已成为“阿里巴巴云VIP企业客户”。优采云私有云用户可以通过优采云.Cloud Node直接享受“阿里云提供的企业级优质服务”，进一步实现快速稳定的云爬虫服务。
　　03、独家智能防封技术组合
　　上面提到的知乎神，网站反爬虫的策略有很多种。在这种情况下，大部分企业爬虫工程师只能束手无策。
　　优采云经过6年多的实战经验，形成了独有的智能反封技术组合，可有效攻克大部分网站防-采集措施。
　　1）优质代理IP池
　　优采云为私有云用户提供优质代理IP池，支持用户在采集过程中灵活切换IP，有效避免网站反采集。
　　2）自动识别验证码
　　优采云可以支持自动识别9种验证码，可以有效破解网站验证码，防止采集。
　　
　　9种验证码
　　3）cookies、UA
　　优采云还可以灵活设置cookies（用户身份），定时切换UA（user agent），突破对方防屏蔽手段，让企业稳定获取优质数据源。
　　04、企业协作数据资源共享
　　
　　考虑到企业数据采集通常是内部多人协作项目，优采云私有云为用户提供团队协作功能，实现跨账户数据、云节点（可以理解为服务器)、IP代理池等资源共享是团队协作的最佳工具。
　　05、无缝连接企业数据库
　　数据为采集后，优采云可自动导入企业数据库。我们支持Oracle、MySQL等常见的企业数据库。
　　无缝链接企业业务系统，实现高效数据归档，免去繁琐复杂的人工操作。
　　06、多个高级API数据接口
　　私有云用户可以调用优采云的数据导出API和增值API。
　　通过以上两个接口，私有云用户的开发者无需登录优采云，即可通过API轻松获取优采云任务信息和采集数据。并控制优采云任务的状态，减少工作场景之间的来回切换。
　　07、满足企业灵活个性化需求
　　1）指定灵活的时间采集
　　定时采集是优采云私有云为需要定期更新网站最新的企业用户自定义采集时间精确到分钟的功能信息。
　　配合定时采集，用户可以在24小时内灵活选择时间采集，“准时”优采云会自动开始工作，省心省力。
　　2）增加了数据准确性采集
　　智能识别新增数据准确采集，无需重复历史工作，节省时间和节点资源。
　　37*24小时工作，关机也能采集
　　私有云的任务开始运行采集任务后，就算关机也不怕。
　　您可以关掉工作，安心享受轻松的时光。
　　08、独家优采云MAX性能配置
　　1）无限任务存储
　　你可以随意创建采集任务，不受任何限制，不用担心由于任务数量的限制需要定期删除或导出任务，减少烦人的工作量。
　　2）无限账号同时在线
　　您的团队可以共享一个优采云私有云账号，即使在不同地点、不同电脑上也可以同时登录和操作。
　　3）无限客户端同时开启
　　一台电脑可以同时打开多个客户端，挑战你电脑的MAX性能。
　　4）随时无限量数据导出
　　优采云采集的10,000,000+数据可以无限次直接导入您的业务系统。
　　09、私有云VIP爬虫专家咨询服务
　　每个私有云用户都将配备VIP爬虫专家咨询团队，提供及时响应和熟练的专业售后服务。
　　10、“优采云”值得信赖的品牌
　　
　　部分客户展示
　　
　　优采云获得优柔寡断的奖励
　　
　　优缺点比较
　　如果您的企业没有爬虫人员，但又想具备快速、低成本获取海量数据的能力，建议您使用优采云私有云！
　　优采云· 让数据触手可及
　　▼欢迎企业扫码填写下方表格查询▼
　　
　　我们专业的爬虫顾问会尽快与您联系！
　　温馨提示：请留下详细信息和需求描述，以便我们为您提供更好、更准确的服务。 查看全部

　　采集器的自动识别算法(
基于深度学习的人体动作识别的研究多，出现了基于不同数据源：深度图或RGB视频)
　　
　　一、基础知识
　　近年来，基于深度学习的人体动作识别研究越来越多，出现了基于不同数据源的人体动作分类和特征表示的方法：深度图或RGB视频中的人体关节。
　　本文重点关注人体动作识别领域的进展和挑战，总结了基于深度学习的动作分类技术和方法。本文重点关注数据预处理、公开可用的基准和常用的准确度指标。此外，本文还根据所使用的特征，介绍了基于深度学习的人类行为分类（包括基于无监督学习的行为识别、基于卷积神经网络的行为识别、循环神经网络以及一些扩展模型方法）的最新研究。分类。当然，这里提到的很多模型都不是最新的技术，还有很多更新的模型和技术没有包括在内。以大佬的论文为自己的阐述。
　　参考文章：基于3D骨骼的人体动作分类：调查。
　　RMPE：区域多人姿势估计
　　文章 和相关代码链接：(PDF) 3D Skeleton-based Human Action Classification: a Survey
　　/research/alphapose.html
　　二、本文结构
　　本文首先提出了多个人体手势识别相关的数据集及其链接，然后提出了人体手势识别领域的几个经典深度学习应用模型，包括他论文中提出的思想、模型结构、实验数据集和应用。加速硬件（如有），本文不提供相关实现方法。
　　三、数据集简介
　　相关数据集的链接：/research/adha/adha.html
　　3.1 KTH
　　基础链接：人类行为的识别
　　视频数据集包括人体的多种肢体动作（如：走路、慢跑、跑步、拳击、挥手、拍手等），均由不同的人演示，并结合不同类型的场景。AVI 视频文件：
　　
　　片。
　　3.2 魏茨曼
　　基本链接：作为时空形状的动作
　　该数据集中共有 90 个视频文件，由 9 个人展示，每个展示 10 个动作。
　　3.3 哈哈
　　基本链接：Ivan Laptev > 项目 > 人类行为分类
　　该数据集来自 采集 电影中的真实人类活动。
　　3.4 凯克手势
　　基础链接：/~zhuolin/Keckgesturedataset.html
　　该数据集收录 14 种不同的手势（军事信号），由彩色相机以分辨率为
　　
　　，每个手势由三个人演示。在每个视频序列中，一个人重复展示相同的手势 3 次。总共
　　
　　视频序列。而且拍摄角度是固定的，背景也是固定的。总测验
　　
　　一个视频序列，用运动相机拍摄，背景杂乱无章，有移动的物体。视频格式为AVI。
　　3.5 MSR 动作
　　基本链接：~jyu410/index_filesactiondetection.html
　　简介：数据集收录16个视频序列，共63个动作，每个视频序列收录复合动作，有些序列是不同人的不同动作，同时有室内和室外场景，所有视频都是杂乱无章的，动人的在后台。视频分辨率为
　　
　　，帧率为15fps，视频序列长度在32-76秒之间
　　3.6 YouTube 动作
　　基本链接：YouTube 动作数据集
　　简介：收录11种动作。对于每种动作，视频分为25组，每组有4个动作（同一组中的视频有一些共同特征）
　　四、主流动作识别思路
　　（1）两步框架，就是先进行行人检测，得到bounding box，然后在每个bounding box中检测出人体的关键点，连接成人形。缺点是受检测框和漏检、误检、IOU大小等影响太大，会影响结果，代表方法是RMPE。
　　（2）part-based framework，就是先在整个图像上检测出每个人体的关键点部位，然后将检测到的部位拼接成一个人形。缺点是不同人的不同部位会被一个人进行拼接，代表性的方法是openpose。
　　其中，RMPE的基本结构忘记了：
　　
　　整个框架由3部分组成，
　　Symmetric Spatial Transformer Network SSTN（Symmetric Spatial Transformer Network）由STN和SDTN组成。STN负责接收人体候选帧，SDTN负责生成候选姿势，PNMS（Parametric PoseNonMaximum-Suppression）负责过滤掉多余的姿势估计。，其中PGPG（Pose-Guided Proposals Generator）是SPPE的一部分，可以为训练过程生成各种pose图片。具体训练过程如图：
　　
　　Open Pose 的经典代表就是 R-CNN 系列：我会转写这本小书里写的文章做详细介绍。
　　五、深度学习算法
　　5.1 基于无监督学习的行为识别
　　5.1.1 案例 1
　　论文 [1]：通过独立子空间分析学习用于动作识别的分层不变时空特征。
　　论文链接：robots.ox.ac.uk/~vgg/rg/papers/LeZouYeungNg11.pdf
　　本文将独立子空间分析 (ISA) 扩展到 3D 视频数据，使用无监督学习算法对视频块进行建模。该方法首先在一个小的输入块上使用 ISA 算法，然后将学习到的网络与一个更大的输入图像块进行卷积，并将卷积过程的响应组合为下一层的输入。描述方法应用于视频数据。
　　论文中使用的模型（Model）
　　文章 提出，为了克服 ISA 算法因数据量过多而导致的效率低下，将 ISA 改为堆叠卷积 ISA 网络，网络结构如下：
　　
　　自然视频中的 ISA 模型
　　ISA网络首先用小批量的数据进行训练，然后将训练好的网络与较大的输入进行卷积，然后使用PCA算法进行处理，最后通过一层ISA网络进行训练。为了适应三维视频信息，将一个视频序列压缩成一个向量作为输入，得到最终模型如下图所示：
　　
　　可以看出作者将两个ISA层的输出结合起来作为最终的特征向量，因为这样可以提高识别的准确率。还有两点需要提一下：1.作者训练ISA模型中的参数是批量投影梯度下降法。具体的优化过程在论文中没有提到，我也没有继续深入研究。但是，原则上，这个优化算法应该是一个比较经典的算法。
　　ISA的基本实现是：
　　ISA是一种无监督学习方法，具有两层网络的生成模型，可以有效模拟人类视觉系统V1区域内简单细胞和复杂细胞感受野的层次响应模式。
　　1）模型第一层学习线性变换的权重W（类似FC），
　　2）第二层合并同一子空间的元素，进行固定的非线性变换V（L2-pooling），得到对相位变化响应不变的特征。
　　
　　比如自然二维图像的应用：
　　
　　自然图像中的 ISA 模型
　　Natural image中ISA模型图中的第一层是输入图像的路径。第二层实际上是ISA第一层的输出。第二层和第一层之间的W就是我们需要学习的权重。输出层的第二层和第三层的权重V是固定的，不需要学习。可以看到第二层的两个绿色圆圈与第三层的一个红色圆圈相邻，所以 sub 的空格数为2。第一层的输入是转换图像的2D patch成一维向量。当然，W的学习过程就是优化图中的下式，满足权重矩阵W是正交矩阵。
　　本文的实验结果：
　　作者在UCF、Hollywood2、Youtube、KTH等数据库上进行了测试，测试结果表明作者提出的算法优于此前其他算法的最佳结果，这是一个令人惊讶的地方。算法精度结果如下：
　　
　　上述模型的特征学习的学习能力还是很强的，应该是未来的一个研究热点，未来在AI各个领域的作用会大大提升。
　　5.2 基于卷积神经网络的行为识别
　　5.2.1 案例 2
　　论文：用于人类行为识别的 3D 卷积神经网络
　　论文链接：mypapers/ICML10_Ji_Xu_Yang_Yu.pdf
　　上述论文将传统的 CNN 扩展到具有时间信息的 3D-CNN，在视频数据的时间和空间维度上进行特征计算，并将卷积过程中的特征图与多个连续帧中的数据连接起来。
　　模型
　　简单来说，3D-CNN 将连续的视频帧视为一个盒子，使用三维卷积核进行卷积。通过这种结构，可以捕获动作信息。三维卷积如下：
　　
　　3D-CNN网络结构如下：
　　
　　图中的 3D CNN 架构由一个硬连线层、3 个卷积层、2 个下采样层和一个全连接层组成。每个3D卷积核的卷积立方体为连续7帧，每帧的patch size为60x40；在第一层，我们应用一个固定的硬连线内核来处理原创帧以生成多个通道的信息，然后分别处理多个通道。最后结合所有通道的信息，得到最终的特征描述。这个实线层实际上编码了我们对特征的先验知识，它比随机初始化执行得更好。
　　
　　每帧提取5个信息通道，分别是：灰度、x、y方向的梯度、x、y方向的光流。其中，前三个可以每帧计算一次。那么水平和垂直方向的光流场需要两个连续的帧来确定。所以 7x3 + (7-1)x2=33 个特征图。然后我们使用一个 7x7x3 的 3D 卷积核（空间上为 7x7，时间上为 3）分别对五个通道中的每一个进行卷积，以增加数量的特征图（实际上是提取不同的特征），我们在每个位置使用两个不同的卷积核，这样在C2层的两个特征图组中，每组收录23个特征图。23是（7-3+1)x3+(6-3+1)x2（这样会减少卷积后的两个特征图，见图2），front 即：连续七帧，每帧灰度、x和y方向梯度三个通道各有7帧，然后水平和垂直光流场只有6帧。54x34 为 (60-7+1)x(40-7+1)。在下一个下采样层 S3 层最大池化中，我们在 C2 层的特征图中使用 2x2 窗口进行下采样，这将得到相同的数字，但特征图的空间分辨率降低。下采样后，它是 27x17=(52/2)*(34/2)。C4 是每个 7x6x3 的 3D 卷积核5个通道。为了增加特征图的数量，我们在每个位置使用3个不同的卷积核，这样就可以得到6组不同的特征图，每组有13个特征图。13是((7-3+ 1)@前面的那个>-3+1)
　　
　　在这个阶段，时间维度的帧数已经非常少了。在这一层，我们只对空间维度进行卷积，此时我们使用一个 7x4 的核，然后将输出的特征图缩小到 1x1 大小。C6层收录128个特征图，每个特征图全连接到所有78个（S5层中的13x6）个特征图，这样每个特征图都是1x1，就是一个值，而这就是最终特征向量，共128维。
　　由于时间问题，我先写一部分，后续部分将在下一篇继续！！谢谢！ 查看全部

　　采集器的自动识别算法(采集器的自动识别算法等需要花点钱，靠人工)
　　采集器的自动识别算法等需要花点钱，
　　靠人工，用模板，virtualbox或ubuntu用命令行输入命令而已，
　　无他，必须用到gpu来运算，网上有大神实现过cpu识别。
　　现在的像素识别算法一般都是在gpu上面进行运算。利用gpu硬件本身的特性，使得做识别的模型可以适应不同的硬件架构和显卡cpu对于图像处理算法的不同。比如说：a卡的优势在于gpu识别算法不断更新和优化，有很好的运算性能，gpu芯片的amd也经常是高价，因为amd是vr,mr在oculus等视觉方面的主要推动者。
　　b卡目前还不算是主流的。cpu虽然也经常是intel处理器，但是却没有像gpu一样，硬件算法每半年或者每年一更新，稳定性有待提高。gpu在算力上有很大的提升，每一倍的图像有着更优的性能和体验，提升非常明显。
　　人工视觉主要是用ml训练模型，然后建图然后采集。自动拍照主要是用相机拍照检测坐标，
　　现在看来手动做识别已经够了，上一个问题的回答里面，大神已经实现过自动识别了（用tf）。目前觉得做识别最重要的两个问题是:ocr识别文字的算法和识别一张图片的识别。既然你问手动优化，那就直接做识别算法，判断是否识别成功，不需要考虑文字没识别出来，照片识别错误的情况。只有多读文章，提取到metric，不断训练，调参，让识别效果越来越好。
　　如果你说要判断照片是否识别成功，那自动优化需要反复采集不同的，背景不同的图片，达到比较好的分辨率才可以吧？。 查看全部

　　采集器的自动识别算法(采集器的自动识别算法在测试环境中保持了高效性)
　　采集器的自动识别算法在测试环境中保持了高效性，准确性得到持续优化。2017年12月的测试效果和苹果appstore自带的应用程序所不能相比。可覆盖约23.5%用户，让每个用户都能找到他们的app。用户找到的应用更多：苹果appstore用户获取应用越来越精准appinfo可精确定位到用户身份，获取后不需要通过各种繁琐的转码。
　　说实话苹果ios和安卓没啥可比性，ios的审核比安卓的严格的多，我写了几个代码没有什么问题，但是最后苹果审核，说我给他开发的产品被认定为非法和用户交易，叫我不要发布，重新再写一个正常就可以了，三层的审核又叫啥你肯定懂的。最终就是反复调试修改才能通过。
　　asm数据，你去搞个自动填充，国内各大网站包括苹果自己的各大渠道都有人实现，具体参考谷歌。数据采集算法肯定保持高效，和ios一样的识别方式。就像自动可以找出来有拍照的人和没拍照的人。各自优势是操作方便不繁琐，稳定性高。
　　ios审核极严，反爬虫肯定能做到最高，但如果用户下载盗版软件去消费，是也是app的影响，安卓一般是的是市场、下载站和第三方分发平台，中小公司不多，也不想去冒风险，所以严格会多些。一般你的app是个什么性质的，大家都清楚。而真正的app市场如港澳台和国外其实审核算是比较宽松的，这得看某个市场究竟怎么干了。 查看全部

　　采集器的自动识别算法(
10个非常实用的每一款软件，你喜欢哪一种？)
　　
　　跟大家分享10款非常实用的软件，每一款都拥有非常强大的功能，可以解决很多需求。喜欢的话记得点赞支持哦~
　　1、复制Q
　　CopyQ是一款免费开源的电脑剪贴板增强软件，该软件支持Windows、Mac和Linux。它的主要功能是监控系统剪贴板，存储您复制的所有内容，包括：文本、图片等格式文件，您可以随时调用它们，让您的复制粘贴更加高效。
　　CopyQ的界面简单易操作。所有复制的内容都可以按时间顺序一一清晰显示。您可以上下移动复制的内容，或者修复一段复制的内容，也可以将复制的内容调用到剪贴板。
　　CopyQ支持标签功能，可以对复制的内容进行排序分类；支持对复制内容的编辑；支持搜索复制的内容，可以右击软件任务栏图标，输入需要查找的文字内容。
　　2、一切
　　Everything 是一款快速文件索引软件，可根据文件名和文件夹快速定位。比windows自带的本地搜索速度快很多，软件体积只有10M左右，轻巧高效。
　　一切都可以在超短的时间内建立索引，搜索结果基本毫秒级。输入搜索的文件名后，立即显示搜索结果。
　　Everything 支持常用图片格式的缩略图预览和常用设计文件如ai、psd、eps等的缩略图预览，这个功能对设计小伙伴有很大的帮助！
　　3、优采云采集器
　　优采云采集器由原谷歌技术团队打造，基于人工智能技术，只需输入网址即可自动识别采集的内容。
　　可以智能识别数据。智能模式基于人工智能算法。只需输入 URL，即可智能识别列表数据、表格数据和分页按钮。无需配置任何采集规则，一键采集。自动识别列表、表格、链接、图片、价格等。
　　流程图模式：只需点击页面，根据软件提示进行操作，完全符合人们浏览网页的思维方式。它可以通过简单的几步生成复杂的采集规则，结合智能识别算法，任何网页的数据都可以轻松采集。
　　可以模拟操作：输入文字、点击、移动鼠标​​、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
　　4、uTools
　　uTools 是一款非常强大的生产力工具箱软件。笔者将这款软件设计成一个“一切皆插件”的插件工具，所有的功能都可以通过插件来实现。插件中心有很多实用高效的插件。
　　uTools 可以快速启动各种程序，只需一个搜索框。除了快速启动程序，我们在日常工作中还有各种小需求，比如翻译一个单词、识别/生成二维码、查看颜色值、字符串编码/解码、图像压缩等等。uTools以插件的形式聚合各种功能，成为您的专属小工具库。您只需要输入一个快捷短语即可快速使用这些功能。
　　5、方格
　　方形网格是一个非常易于使用的 Excel 插件工具箱。主要功能是支持扩展的Excel程序，帮助用户更快速地分析Excel数据，加快工作效率。
　　软件拥有上百种实用功能，让用户办公更流畅。这是一个非常易于使用的 Excel 插件。
　　如文本处理、批量录入、删除工具、合并转换、重复值工具、数据比较、高级排序、颜色排序、合并单元格排序、聚光灯、宏存储框等。
　　6、Fire Velvet 安全软件
　　Tinder安全软件是一款轻量级、高效、免费的计算机防御和杀毒安全软件，在应对安全问题时可以显着增强计算机系统的防御能力。
　　Tinder安全软件可以全面拦截和查杀各类病毒，不会为了清除病毒而直接删除感染病毒的文件，充分保护用户文件不受损害。软件小巧玲珑，系统内存占用极低，保证机器在主动防御和查杀过程中永不卡顿。
　　Tinder安全软件可查杀病毒，有18项重要防护功能，文件实时监控、U盘保护、应用加固、软件安装拦截、浏览器保护、网络入侵拦截、野蛮攻击防护、弹窗拦截、漏洞修复、启动项管理和文件粉碎。
　　7、天若OCR
　　天若OCR是一款集文字识别、表格识别、垂直识别、公式识别、修正识别、高级识别、识别翻译、识别搜索和截图功能于一体的软件。
　　天若OCR可以帮助您减少重复性工作，提高工作效率
　　8、Snipaste
　　Snipaste 是一款简单而强大的截图和贴纸工具。您还可以将屏幕截图粘贴回屏幕。F1截图，F3贴图，简约高效。
　　办公室里会抄很多资料，写的时候会抄很多文字和图片。Snipaste 可以将这些内容粘贴到屏幕上，而不是切换回窗口。
　　发布在屏幕上的信息可以缩放、旋转、设置为半透明，甚至可以被鼠标穿透。在屏幕上粘贴重要信息绝对可以改变您的工作方式，提高工作效率。
　　9、7-ZIP
　　7-ZIP是一款开源免费的压缩软件，使用LZMA和LZMA2算法，压缩率非常高，可以比Winzip高2-10%。7-ZIP 支持的格式很多，所有常用的压缩格式都支持。
　　支持格式：压缩/解压：7z、XZ、BZIP2、GZIP、TAR、ZIP、WIM。仅解压：ARJ、CAB、CHM、CPIO、CramFS、DEB、DMG、FAT、HFS、ISO、LZH、LZMA、MBR、MSI、NSIS、NTFS、RAR、RPM、SquashFS、UDF、VHD、WIM、XAR、Z .
　　10、WG 手势
　　WGestures 是一款简单高效的鼠标手势软件，免费开源，非常有良心。
　　WGestures 有非常丰富的功能。网络搜索可以简化搜索信息的过程；手势名称提醒和修饰键更符合用户直觉；触发角度和摩擦边缘使计算机操作更高效。
　　今天的分享到此结束，感谢大家看到这里，听说三联的朋友们都有福了！ 查看全部

　　采集器的自动识别算法(采集器的自动识别算法和图片库的多标签对)
　　采集器的自动识别算法和图片库的多标签标签对。都会给视频加上唯一标识，这样以后对比就能够得出播放记录。所以很多视频都会提供播放记录的下载，比如影视公司的付费视频也会有非常便捷的提供下载途径，普通用户看的部分也会会进行重定向，
　　其实很好理解，我有一个app，主打内容电商，包括音乐，视频等各个方面。在支付方面使用的是蚂蚁借呗、信用卡等。这些对于网站来说可以降低巨大的推广成本，是非常有力的宣传方式。当然，正如楼上所说，很多外部渠道都是流量导入，利用了视频大v影响力导入点击量。
　　没有，视频展示内容，更多其实是引导用户观看，给你在某一时刻目标的东西，而不是目标是什么，视频就告诉你什么！大概是这样，
　　大v是做导流的，有些视频这些大v一个广告能拍出几十万的收入，他们肯定会去选择更多的自动识别，更多的点击，自然能够带来收入。毕竟广告主也不是傻瓜。当然推广也是一方面。其次就是大v的引导方向了。比如爱奇艺，a站。很多用户是从爱奇艺这边看完视频去视频网站看，当然打开率会比爱奇艺高，但是基数和口碑就不行了。一些用户喜欢看得多的up主也是一样的情况。
　　比如17173的，打开以后一般都是看女主播。或者新鲜的灵异内容，自然就是很好推广。利益相关：大概是看过几百个国产视频吧，个人觉得在国内要做成大的视频网站，肯定得要有自己的核心竞争力。技术相对落后些是不可避免的，但是如果能够为用户提供他想要的东西的话。视频网站其实比书之类的网站更有竞争力。没有大v，是因为技术不成熟，或者是他本身就没有大v的管理能力，只是靠着金钱去砸的。国内自媒体的质量什么的都是不错的，未来也会有机会，不像大部分网站是靠着做页游起家的。 查看全部

　　采集器的自动识别算法(采集器的自动识别算法，我也觉得是木马，所以我想万能的能帮助我)
　　采集器的自动识别算法
　　我也觉得是木马，所以我想万能的能帮助我。
　　宝沃，宝马，
　　一般是浏览器劫持，现在很多公司都有浏览器二次篡改的手段了，
　　仔细想想你是不是经常在国内网站被强制广告弹窗
　　广告过滤器，就是给你要的广告拦截并实时显示某个平台推荐的广告。看广告还行，以前有的插件能一键切换多个平台，现在大家都用自带广告过滤器了，很简单的。
　　我觉得是
　　至少百度输入法浏览器里也有一个自动翻译页面的插件不知道为什么没人觉得陌陌里的wifi加速器过滤白名单是强制推送来的
　　浏览器跟手机是明显的共同作用。但是浏览器的背后是手机，同理软件服务也是在线应用，同理无线路由器，
　　并不是。
　　现在的算法已经很精准了，应该还是不能用，据我所知目前只有输入法和手机能做的这一点网络安全完全可以做的。
　　其实也不是为了搜索。浏览器也分两种。一种是大厂家的，一种是非大厂家的，如360导航，qq浏览器。浏览器的安全性都非常高，也不像国内某些厂家浑水摸鱼，乱搞自家软件，在盗版软件看不上眼的环境下，这样操作可以找到更多的商机，网络兼容性可以让你看个视频都慢慢等，安全方面肯定是完爆国内其他厂家。这种情况下是单单看安全性来看的，而其他手机厂家要不没有做这种级别的安全设置，要不在刚装上不久就销声匿迹了，基本没有把自己的优势做得淋漓尽致的。
　　不管安卓系统还是ios系统，在扫描安装包的时候都会扫描安装在手机浏览器上的，已经进入过用户手机浏览器的包是不能直接上网的，至少得等到别人装上之后去调一下。总体而言这些国内的厂家在安全上还有很长的路要走。就目前来看，国内优秀的企业，是在开发自己的网络安全产品，如极路由，路由侠，腾讯的一些管家类产品。也有像新加坡中国科技大学、jxteam这样的企业的产品，这里面也是包含着某些安全知识，只是这些其实说不准，因为厂家的产品我们目前还不是很了解，还是要有个过程，因为厂家更多是在外界推广自己的产品来提高知名度的，他们说不准。
　　ios有些兼容性好但是不要用，因为别人的ios系统也安全。android的包安全性也会受到影响，360把用户养成安全习惯了，也得慢慢培养起来。还有一些原因是实在找不到原因，目前出现得比较多的是除了wifi千里眼绕过安全设置，或者是使用一些网络工具扫描打开。还有企业做出一些打赢消费者的仗。 查看全部

　　采集器的自动识别算法(说明书基于图像识别的餐饮行业的自动收费方法及系统技术领域)
　　四、使用说明
　　基于图像识别的餐饮业自动收费方法及系统
　　技术领域
　　[0001] 本发明涉及一种基于图像识别的餐饮行业自动收费方法及系统。
　　背景技术
　　[0002] 目前餐饮计费有3种方式：
　　[0003] 1、全人工计费
　　[0004] 2、 预储值卡计费（即吃饭时申请预储值卡，消费后退卡结算费）
　　[0005] 3、 RFID芯片识别（RFID是一种射频识别芯片。每个碗的底部都贴有一个RFID芯片。用碗的颜色或大小来区分价格。需要预先根据碗的大小和颜色一一预先定价）。这是目前唯一可以实现无人计费的解决方案。这种方案的缺点是成本高。每个碗底都需要贴一个RFID芯片，但RFID只能给碗定价，不能让识别器识别出是什么菜，然后对菜收费。而且并不是所有的食物都能贴上RFID芯片，比如一次性纸杯里的饮料或者一些零散的食物，因为RFID芯片的成本很高，如果不回收，就会造成巨大的浪费。所以，现有技术的缺点非常明显。总结起来就是：使用成本高，灵活性极差，维护麻烦，管理成本高，应用范围很窄。尤其是第三种，作为目前可行的无人收费方案，还不能完全解决计费问题。所以适用范围很窄，很少见到有餐厅。
　　[0006] 针对上述不足，设计者积极研究和创新，以创造一种基于图像识别的餐饮行业自动收费方法和系统，使其在行业中更具价值。
　　发明内容
　　[0007] 为解决上述技术问题，本发明的目的是解决目前快餐行业必须依靠人工充电和充电的问题，即解决提供一种全自动无人餐饮行业基于图像识别的收费收费 自动收费方法及系统。
　　[0008] 本发明的基于图像识别的餐饮行业自动收费方法包括：
　　[0009] 将待支付的食物放置在预设的图像采集区域，通过具有深度检测功能的摄像头获取食物图像；
　　[0010] 对食品图像进行分析，分离出收录
食品价格的识别图像；
　　[0011] 对识别图像进行图像增强，对识别图像进行分类，通过相应类型的识别图像识别方法对识别图像进行识别，确定相应的食品价格，其中，识别图像的类型包括：食品包装上的二维码或条形码，盛放食品的餐具的形状和颜色图像，以及食品本身的图像；_
　　[0012] 消费者使用微信、支付宝或其他自助支付方式进行支付。
　　[0013] 进一步地，所述识别图像的识别方法包括：
　　[0014] 若识别图像为二维码或条形码，则通过可识别条形码或二维码的开源软件库获取待支付食品的价格信息；
　　[0015] 如果识别图像为盛放食物的餐具的形状、彩色图像或食物本身的图像，则将识别图像与图像价格对应数据库中预先存储的模板图像进行匹配，如果found 如果匹配到匹配图片，则获取匹配图片对应的价格信息；如果没有找到匹配的图像，则发出告警信息，并将识别图像和识别图像对应的价格信息更新到图像-价格对应数据库中。
　　[0016] 进一步地，还包括使用谷歌的TensorFlow开源软件库对盛放食物的餐具的形状、彩色图像或食物本身的图像进行数据训练。具体训练步骤包括：
　　[0017] 将食物或带有食物的餐具置于摄像头下方，摄像头从至少两个不同的角度获取食物或带有食物的餐具的图像，并获取食物在餐具中放置的至少两种不同方式的图像。对同一种食物或同一种餐具与食物一起拍摄5-8张不同的图像；
　　[0018] 使用1^?, 0 must(^, 0£00、11:(: 特征采集算法来采集特征数据；
　　[0019] 为得到的识别图像和特征数据设置相应的标签，并输出到TensorFlow软件。TensorFlow软件用于自动完成无监督训练和建模；其中，如果在训练过程中出现冲突，也就是无法区分两种食物。如果率出来，根据TensorFlow的冲突解决规则重新拍照并重新训练或添加更多维度和更多类型的特征数据。
　　[0020] 进一步地，“霍夫寻圆算法”用于找出所有具有圆形嘴的餐具，“霍夫寻线算法”用于将找到的线条闭合，并在闭合图形中找出所有矩形。轮廓，可以确认方形餐具。餐具确认后，使用相同坐标从彩色图像中提取餐具中的彩色图像，将识别出的图像添加到提取的特征数据中，提交给TensorFlow进行识别，确认支付食品价格信息。[0021] 进一步地，还包括防作弊处理，防作弊处理包括：判断待支付的食物是否完全放置在预设的图像采集区域内，
　　[0022] 如果待支付的食物在预设的图像采集区域内，则获取待支付的食物的食物图像，并判断获取到的食物中是否存在食物以外的异物图像。食品图片，如果是，则发出报警信息，如果不是，则存储待支付食品的食品图片；
　　[0023] 如果待支付的食物不在预设的图像采集区域内，则发出声光报警信息。
　　[0024] 进一步地，还包括防盗处理，具体包括：在取餐盘处设置单向入口门，在出口处设置单向出口门，将出口门连接到现金注册电脑，每次支付成功，可以派一个人到闸口，强行突破只能导致闸口报警；
　　[0025] RFID芯片贴在食品的外包装或盛放食品的餐具上，所有计费食品RFID都会被记录下来。如果未付款的食物通过大门，警报就会响起。
　　[0026] 本发明的基于图像识别的餐饮行业自动收费系统包括：
　　[0027] 一种具有深度检测功能的摄像头，将待支付的食物放置在预设的图像采集区域，通过具有深度检测功能的摄像头获取食物图像；
　　[0028] 用于获取待收费食品的食品图像，对食品图像进行分析，分离出收录
食品价格的识别图像；
　　[0029] 图像预处理单元，用于对食物图像进行分析，分离出收录
食物价格的识别图像；
　　[0030] 食品价格确定单元，用于对识别图像进行图像增强，对识别图像进行分类，采用相应类型的识别图像识别方法对识别图像进行识别，并确定相应的食品价格，其中，识别图像包括：食品外包装上的二维码或条形码、盛放食品的餐具的形状和颜色图像、食品本身的图像；
　　[0031] 支付单元用于消费者通过微信、支付宝或其他自助支付方式进行支付。
　　[0032] 进一步地，还包括特征数据训练单元，用于使用谷歌的TensorFlow开源软件库对盛放食物的餐具的形状、彩色图像或食物本身的图像进行数据训练。具体训练步骤包括：
　　[0033] 将食物或带有食物的餐具置于摄像头下方，摄像头从至少两个不同的角度获取食物或带有食物的餐具的图像，并获取将食物放入餐具中的至少两种不同方式的图像。对同一种食物或同一种餐具与食物一起拍摄5-8张不同的图像；
　　[0034] 使用LBP、Gabor、CEDD、LCC特征采集算法对每幅图像采集特征数据；
　　[0035] 为得到的识别图像和特征数据设置相应的标签，并输出到TensorFlow软件。TensorFlow软件用于自动完成无监督训练和建模；其中，如果在训练过程中出现冲突，也就是无法区分两种食物。如果率出来了，根据TensorFloww的冲突解决规则重新拍照并重新训练或添加更多维度和更多类型的特征数据。
　　[0036] 进一步地，还包括防作弊单元，用于判断待支付的食物是否完全放置在预设的图像采集区域中，其中计算食物边缘或用于盛放食物的餐具的边缘来确定食物的完整性 待付款食物是否放置在预设图像采集区域内，通过计算食物与摄像头的距离，判断待付款食物是否放置在预设图像采集区域内；
　　[0037] 若待支付的食物在预设的图像采集区域内，则获取待支付的食物的食物图像，并判断所获取的食物中是否存在食物以外的异物图像。食品图片，如果是，则发出报警信息，如果不是，则存储待支付食品的食品图片；
　　[0038] 如果待支付的食物不在预设的图像采集区域内，则发出声光报警信息。
　　[0039] 进一步地，还包括防盗单元，防盗单元包括：设置在取餐盘处的单向入口门，设置在出口处的单向出口门，以及出口闸机与收银机电脑相连，每次支付成功后，可在闸机内放置一个人，强行闯入只会导致闸机报警；其中，食品包装或盛放食品的餐具上有RFID芯片，所有账单已支付，食品RFID将被记录下来，未支付的食品通过闸机时会发出警报。
　　[0040] 采用上述方案，本发明至少具有以下优点:
　　[0041] 1、 本发明的成本非常低，远低于RFID。如今，餐厅一般都配备至少一台家用电脑。这项技术只需要再增加一个摄像头，没有其他成本。
　　[0042] 2、 本发明具有很强的灵活性。商家只需要在后台系统操作，自己定义菜品，占地面积小，只有电脑主机+显示器+摄像头的占地面积。
　　[0043] 3、 本发明的维护成本非常低。只需要维护电脑主机和摄像头没有问题，系统本身不需要维护
　　[0044] 4、 本发明的集成系统成本低。无需购买一套收银软件，系统将拥有自己的收银和会计财务管理功能。
　　[0045] 以上描述仅为本发明技术方案的概述。为使本发明的技术手段有更清楚的理解，并能根据说明书的内容实施，下面结合详细说明对本发明的优选实施例进行说明。
　　详细说明
　　[0046] 下面结合实施例对本发明的具体实施作进一步详细说明。以下实施例用于说明本发明，但不用于限制本发明的范围。
　　示例 1
　　[0048] 本实施例中基于图像识别的餐饮行业自动收费方法包括：
　　[0049] 将待支付的食物放置在预设的图像采集区域，通过具有深度检测功能的摄像头获取食物图像；
　　[0050] 对食品图像进行分析，分离出收录
食品价格的识别图像；
　　[0051] 对识别图像进行图像增强，对识别图像进行分类，通过相应类型的识别图像识别方法对识别图像进行识别，确定相应的食品价格，其中，识别图像的类型包括：食品包装上的二维码或条形码，盛放食品的餐具的形状和颜色图像，以及食品本身的图像；
　　[0052] 消费者使用微信、支付宝或其他自助支付方式进行支付。
　　[0053] 本实施例中，识别识别图像的方法包括：
　　[0054] 若识别图像为二维码或条形码，则通过可识别条形码或二维码的开源软件库获取待支付食品的价格信息；
　　[0055] 如果识别图像为盛放食物的餐具的形状、彩色图像或食物本身的图像，则将识别图像与image_price对应数据库中预先存储的模板图像进行匹配，如果找到匹配匹配图像，得到匹配图像对应的价格信息；如果没有找到匹配的图像，则发出告警信息，并将识别图像和识别图像对应的价格信息更新到图像-价格对应数据库中。
　　示例 2
　　[0057] 本实施例的基于图像识别的餐饮行业自动计费方法，在实施例1的基础上，还包括使用谷歌的TensorFlow开源软件库来确定餐具或食物的形状、颜色图像本身。图像数据训练的具体训练步骤包括：
　　[0058] 将食物或带有食物的餐具置于摄像头下方，摄像头从至少两个不同的角度获取食物或带有食物的餐具的图像，并获取将食物放入餐具中的至少两种不同方式的图像。对同一种食物或同一种餐具与食物一起拍摄5-8张不同的图像；
　　[0059] 使用1^, 6&1)〇1^£00(:(:特征采集算法来采集每幅图像的特征数据；
　　[0060] 为得到的识别图像和特征数据设置相应的标签，并输出到TensorFlow软件。TensorFlow软件用于自动完成无监督训练和建模；其中，如果在训练过程中出现冲突，gp的两种食物无法区分，如果率出来了，根据TensorFloww的冲突解决规则重新拍照重新训练或者增加更多维度和更多类型的特征数据。
　　[0061] “霍夫寻圆算法”用于找到所有圆口餐具，“霍夫寻线算法”用于将找到的线条闭合，并找到闭合图形的所有矩形轮廓，即即，方型餐具可以确认。餐具确认后，使用相同坐标从彩色图像中提取餐具中的彩色图像，将识别图像添加到提取的特征数据中，然后发送到TensorFlow进行识别，食物的价格为被支付的是确定的信息。
　　实施例三
　　[0063] 本实施例的基于图像识别的餐饮业自动收费方法，在实施例1的基础上，还包括防作弊处理，防作弊处理包括:判断待支付的食物是否完全放置在预设的图像采集区域中，通过计算食物边缘或盛放食物的餐具边缘的完整性来判断待支付的食物是否放置在预设图像采集区域中，以及通过计算食物与摄像头的距离来判断待支付的食物是否放置在预设的图像采集区域内；
　　[0064] 如果待支付的食物在预设的图像采集区域内，则获取待支付的食物的食物图像，并判断是否存在食物以外的异物图像获取到的食物图片，如果有则发出告警信息，如果没有，则存储待支付食物的食物图片；
　　[0065] 如果待支付的食物不在预设的图像采集区域内，则发出声光报警信息。
　　[0066] 本实施例还包括防盗处理。防盗处理具体包括：在取餐盘处设置单向入口门，在出口处设置单向出口门，将出口门连接到收银机。电脑，每次支付成功，可以派一个人到闸口，强行突破只能导致闸口报警；
　　[0067] RFID芯片贴在食品的外包装或盛放食品的餐具上，所有计费食品RFID都会被记录下来。如果未付款的食物通过大门，警报就会响起。
　　[0068] 为了防止消费者逃避餐费，还包括防作弊处理，包括：计算食物与摄像头的距离，推断食物的放置位置是否准确；或通过计算食物边缘的完整性并识别非预设食物异物来报警。
　　[0069] 同时，还包括：在取餐盘的地方设置单向入口门，在出口设置单向出口门，将出口门与收银计算机连接。每次支付成功一次，闸机可以放一个人过去，强行突破只能导致闸机报警；
　　[0070] RFID芯片贴在食品的外包装或盛放食品的餐具上，所有计费食品RFID都会被记录下来。如果未开票的食物通过大门，警报就会响起。
　　[0071] 本实施例共包括图像分析、特征识别、图像分类、计费、计费5个步骤，即5个技术方案。此外，还有反作弊程序。
　　[0072] 图像分析：分析是否有需要充电的食物完全进入摄像头下方。这个分析过程主要是通过形状识别（圆形、椭圆形、方形等碗盘）和颜色分离（碗盘与食物的分离）来实现的。[0073] 特征识别：特征识别过程将识别分离图像的前一步。特征，寻找明显的特征信息，例如带有二维码或条形码的食物、预先设定价格的碗（如红碗5元、红碗8元、绿碗。碗10元一碗，与碗内内容无关），以及其他不符合以上两个特征的食物图片
　　[0074] 图像分类：对特征识别过程中发现的识别图像进行增强，擦除与识别图像无关的所有内容，然后利用深度学习技术对识别图像进行分类，确定对应的食物种类到每组特征
　　[0075] 计费：根据图像分类器的分类结果，如果是二维码或条码，则对条码进行计费。图像分类器输出的分类是收费的。[0076] 防作弊解决方案：
　　[0077] 1)，算法部分。例如，如果顾客堆放了两块食物，前一块完全覆盖了下一块，算法可以通过双目摄像头计算出食物与摄像头之间的距离，并猜测食物是否放置准确（计算基于板的放置）相机和相机之间的相对高度是固定的）。或者顾客用一张纸盖住食物，算法可以通过计算盘子上食物边缘的完整性并识别非预设食物以外的异物来报警。
　　[0078]2)，按照流程不收费的部分。只需要在取餐盘的地方设置一个入口大门，大门只能进不能出。并在出口处设置一个出入口，只能出去不能进去。出入口与收银电脑相连，每次支付成功，一个人可以通过。强行冲撞只能导致闸机报警。
　　[0079]3)，防止计费部分被恶意规避。这个预防方案是使用RFID辅助，将rFID芯片贴在餐盘和碗底，所有计费食品RFID都会被记录下来。如果未付款的食物通过大门，警报就会响起。此计划是销售时的可选补充计划，并非强制性的。
　　示例 4
　　[0081] 本实施例中基于图像识别的餐饮行业自动收费系统包括：
　　[0082] 一种具有深度检测功能的摄像头，将待支付的食物放置在预设的图像采集区域，通过具有深度检测功能的摄像头获取食物图像；
　　[0083] 用于获取待收费食品的食品图像，对食品图像进行分析，分离出收录
食品价格的识别图像；
　　[0084] 图像预处理单元，用于对食物图像进行分析，将收录
食物价格的识别图像划分为i$r 3±zi 仍然没有米；
　　[00K] 食品价格确定单元，用于对识别图像进行图像增强，对识别图像进行分类，采用相应类型的识别图像识别方法对识别图像进行识别，并确定相应的食品价格，其中，识别图像包括：食品外包装上的二维码或条形码、盛放食品的餐具的形状和颜色图像、食品本身的图像；
　　[0086] 支付单元用于消费者通过微信、支付宝或其他自助支付方式进行支付。
　　[0087] 本实施例购买普通中端（或以上）配置级别的家用电脑，配置双目（并支持深度检测）摄像头。
　　[0088] 准备一个大于摄像头最大可视区域的桌面。摄像机可以从天花板吊起，也可以使用悬臂或支架进行安装。一般固定在离桌面35~60厘米的高度（具体高度取决于相机的视角和餐厅购买的盘子的大小）。用于放置识别盘的桌面颜色必须与盘有明显对比。如果餐盘是深色的，桌面必须是白色的；如果餐盘是白色的，桌面必须是黑色的。
　　[0089] 电脑的放置位置是任意的，只要电脑的显示器和摄像头可以正常连接电脑即可。旋转门的购买由餐厅自行选择。如果餐厅认为顾客更有意识，则无需购买旋转门。否则，您需要购买旋转门。
　　[0090] 本发明采用电脑加摄像头，将摄像头固定在某个位置，对收银台进行拍照。顾客将所选食物的盘子放在摄像头下的指定范围内，计算机识别图像中的物品，结算完成，盘子上的食物品种名称和支付总额显示在盘子上显示屏。客户使用微信/支付宝等无现金方式扫描二维码进行支付。
　　示例 4
　　[0092] 本实施例的基于图像识别的餐饮行业自动收费系统，在实施例1的基础上，还包括特征数据训练单元，用于利用谷歌的TensorFlow开源软件库检查盛放食物的餐具的具体训练步骤包括：
　　[0093] 将食物或带有食物的餐具置于摄像头下方，摄像头从至少两个不同的角度获取食物或带有食物的餐具的图像，并获取将食物放入餐具中的至少两种不同方式的图像。对同一种食物或同一种餐具与食物一起拍摄5-8张不同的图像；
　　[0094] 使用LBP、Gabor、CEDD、LCC特征采集算法对每幅图像采集特征数据；
　　[0095] 为得到的识别图像和特征数据设置相应的标签，并输出到TensorFlow软件。TensorFlow软件用于自动完成无监督训练和建模；其中，如果在训练过程中出现冲突，也就是无法区分两种食物。如果率出来了，根据TensorFlcmw的冲突解决规则重新拍照重新训练或者增加更多维度和更多类型的特征数据。
　　例 5
　　[0097] 在本实施例中，一种基于图像识别的餐饮行业自动收费系统，在实施例1的基础上，
　　[0098] 还包括防作弊单元，用于判断待支付的食物是否完全放置在预设的图像捕获区域中，其中计算食物边缘或用于盛放食物的餐具的边缘来确定待支付的食物是否完整放置在预设的图像采集区域中，通过计算食物与摄像头的距离，确定待支付的食物是否放置在预设的图像采集区域内；
　　[0099] 如果待支付的食物在预设的图像采集区域内，则获取待支付的食物的食物图像，并判断获取到的食物中是否存在食物以外的异物图像食品图片，如果是，则发出报警信息，如果不是，则存储待支付食品的食品图片；
　　[0100] 如果待支付的食物不在预设的图像采集区域内，则发出声光报警信息。
　　[0101] 本实施例还包括防盗单元，防盗单元包括：设置在取餐盘处的单向入口闸门，设置在出口处的单向出口闸门，以及出入口连接 收银台处的电脑，每次支付成功，可传递一个人到出入口。强行破坏只能引起闸门报警；其中，RFID芯片贴在食品的外包装或盛放食品的餐具上，所有的开票都会对通过的食品RFID有一个记录，如果通过进口口就会发出警报。如果机器没有充电。
　　[0102] 本发明利用计算机和摄像头将摄像头固定在某个位置，对收银台进行拍照。顾客将所选食物的盘子放在摄像头下的指定范围内，计算机识别图像中的物品，结算完成，盘子上的食物品种名称和支付总额显示在盘子上显示屏。客户使用微信/支付宝等无现金方式扫描二维码进行支付。
　　[0103] 本发明的防作弊技术由三部分组成：
　　[0104] 1)，算法部分。例如，当顾客堆叠两块食物时，前一块完全覆盖下一块。该算法可以计算食物与摄像头之间的距离，从而预测食物是否放置准确（计算是根据盘子和摄像头的放置位置，它们之间的相对高度是固定的）。或者顾客用一张纸盖住食物，算法可以通过计算盘子上食物边缘的完整性并识别非预设食物以外的异物来报警。
　　[0105]2)，不按流程收费的部分。只需要在取餐盘的地方设置一个入口大门，大门只能进不能出。并在出口处设置一个出入口，只能出去不能进去。出入口与收银电脑相连，每次支付成功，一个人可以通过。强行冲撞只能导致闸机报警。
　　[0106]3)，防止计费部分被恶意规避。这个预防计划是使用RFID辅助。RFID 芯片贴在盘子和碗的底部。所有计费食品 RFID 都将被记录。如果未付款的食物通过大门，警报就会响起。此计划是销售时的可选补充计划，并非强制性的。
　　[0107] 本发明的食品类别识别方式有三种，分别是：碗型识别、预包装包装上的条码/二维码识别、图像直接食品识别。
　　[01 08]上述方法可以通过本系统实施例实现，该系统也可以应用于本方法实施例。
　　[0109] 以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明。需要说明的是，对于本领域普通技术人员来说，还可以进行一些改进和修改，这些改进和修改也应视为本发明的保护范围。 查看全部

　　采集器的自动识别算法(搜索引擎巨大的网络现状，让我们从信息匮乏信息多到无所适从)
　　互联网信息量巨大的现状，让我们从信息匮乏到信息太多而不知所措。一天中不断出现这么多信息，我们不断地扫描我们的各种屏幕。这些信息有价值吗？值得我们参观。作为编辑，我想看到有价值的原创文章。百度也是一样。百度如何判断原创文章？
　　一、为什么搜索引擎应该重视原创性？
　　1.1 采集
泛滥
　　来自百度的一项调查显示，从传统媒体报纸到娱乐网站花边新闻，从游戏指南到产品评论，甚至大学图书馆发布的提醒，80%以上的新闻和信息都是人工复制或机器采集
的。它还通知所有站点都在进行机器采集
。可以说，优质的原创内容是一片被浩瀚采集
海洋包围的小米。通过搜索引擎在海中搜索小米既困难又具有挑战性。
　　1.2提升搜索用户体验
　　数字化降低了传播成本，工具化降低了采集成本，机器采集的行为混淆了内容来源，降低了内容质量。在采集
过程中，无意或有意地出现了网页内容不完整不完整、格式混乱、垃圾增加等问题，严重影响了搜索结果的质量和用户体验。搜索引擎重视原创性的根本原因是为了提升用户体验。这里所说的原创是高质量的原创内容。
　　1.3 鼓励原创作者和文章
　　转载和采集
分流了优质原创网站的流量，不再有原作者姓名，这将直接影响优质原创站长和作者的收入。长此以往，会影响原创者的积极性，不利于创新，不利于新的优质内容的产生。鼓励优质原创，鼓励创新，给予原创网站和作者合理的流量，促进互联网内容的繁荣，应该是搜索引擎的一项重要任务。
　　
　　二、采集
是狡猾的，很难辨认原作
　　2.1 采集
冒充原创并篡改关键信息
　　目前，大量网站在批量采集原创内容后，通过人工或机器手段篡改作者、发布时间、来源等关键信息，冒充原创。这种冒充原创需要被搜索引擎识别并进行相应调整。
　　2.2 内容生成器，创建伪原创
　　使用自动文章生成器之类的工具“创建”一篇文章，然后安装一个醒目的标题，现在成本很低，而且必须是原创的。但是，原创性必须具有社会共识的价值，而不是做出无理的垃圾，才能算得上有价值的优质原创内容。虽然内容独特，但不具备社会共识的价值。这种伪原创正是搜索引擎需要识别和打击的。
　　2.3 不同的网页使得提取结构化信息变得困难
　　不同站点的结构大不相同，html标签的含义和分布也不同。因此，提取标题、作者、时间等关键信息的难度也大不相同。提供全面、准确和及时的信息并不容易。在中国互联网目前的规模下，这并不容易。这部分需要搜索引擎和站长的配合才能运行得更顺畅。如果网站管理员将网页布局以更清晰的结构通知搜索引擎，将使搜索引擎能够有效地提取原创
和相关信息。
　　三、百度如何识别原创？
　　3.1 组建原创项目组打持久战
　　面对挑战，为了提升搜索引擎的用户体验，为了获得优质原创网站的收益，为了推动中国互联网的进步，我们吸引了大量的人形成一个原创的项目团队：技术、产品、运营、法务等，这不是临时组织，不是一个月两个月的项目。我们准备打持久战。
　　3.2原创
识别“起源”算法
　　互联网上有数百亿、数千亿的网页，从中发现原创内容可以说是大海捞针。我们独创的识别系统，在百度大数据云计算平台上开发，可以快速实现对所有中文互联网网页的重复聚合和链接点关系分析。
　　首先，根据内容的相似度聚合采集
和原创，将相似的网页聚合在一起，作为原创识别的候选集；
　　其次，对于原创
候选集，通过作者、发布时间、链接方向、用户评论、作者和站点的历史原创性、转发轨迹等数百个因素对原创
网页进行识别和判断；
　　最后通过价值分析系统判断原创内容的价值，进而适当指导最终排名。
　　目前，通过我们的实验和真实的在线数据，“起源”算法已经取得了一些进展，解决了新闻、信息等领域的大部分问题。当然，还有更多其他领域的原创问题等着《Origin》去解决，我们也有心去。
　　3.3 原创 Spark 项目
　　我们一直致力于原创内容的识别和排序算法调整，但在目前的互联网环境下，快速识别原创、解决原创问题确实是一个很大的挑战。计算数据的规模巨大，面临的采集方式更是层出不穷。不同站点的建立在方法和模板、内容提取复杂等问题上存在巨大差异。这些因素都会影响对原创
算法的识别，甚至导致判断错误。这时候就需要百度和站长共同维护互联网生态环境。站长推荐原创内容，搜索引擎在一定判断后优先对待原创内容，共同推动生态改善，鼓励原创。这就是“Original Spark Project”，旨在快速解决当前面临的严重问题。此外，站长推荐的原创内容将应用到“原创”算法中，帮助百度发现算法的不足，不断改进，使用更智能的识别算法自动识别原创内容。
　　目前，原星火项目也已初见成效。部分重点原创新闻网站原创内容首期在百度搜索结果中被赋予原创标签、作者展示等，也实现了排名和流量的合理提升。.
　　最后，原创性是一个生态问题，需要长期改进。我们将继续投入并与站长合作，共同推动互联网生态的进步；原创性是一个环境问题，需要每个人维护。站长应该多做原创，推荐更多原创。百度我们将继续努力改进排名算法，鼓励原创内容，为原创作者和原创网站提供合理的排名和流量。 查看全部

　　采集器的自动识别算法(智能识别和抽取数据优采云
独有的智能模式采集方式！)
　　优采云
采集器是谷歌原技术团队打造的一款网络数据采集软件。用户可以直观的点击选择，一键采集网页数据，后台运行，实时显示速度，采集和导出完全免费，让您无限制使用。它还支持Win、Mac 和Linux 平台系统。
　　
　　【功能介绍】智能识别和数据提取
　　优采云
独特的智能模式集合，可以帮助用户自动识别和提取列表和表格数据，
　　并能自动识别寻呼。只需输入首页链接即可采集
，是最简单的网页采集
方式！
　　自动提取：列表、表格、分页按钮、瀑布式分页等。
　　
　　全平台支持
　　与其他采集
器不同，所有操作系统都可以安装和使用优采云
采集
器，包括Windows、Mac和Linux。个人和团队都可以使用，可以满足不同的团队配置。
　　
　　任何网站都可以使用
　　除了智能模式，优采云
还提供高级模式采集
，全可视化点击操作，保证所有网站轻松采集
。使用先进的机器学习算法可以更准确地提取所需的数据。
　　支持所有网页：登录后采集、图片下载、JSON、Javascript、AJAX、html源代码、搜索结果采集等。
　　
　　多种数据导出方式
　　一键导出所有采集的数据，支持导出到本地文件（EXCEL、CSV、HTML等），支持数据直接导出到数据库。
　　
　　满足企业采集
需求
　　优采云
采集器还提供了更多更丰富的功能，满足团队和企业的不同采集需求。包括采集过程中图片等文件的自动下载、采集的URL批量动态导入、自动广告拦截、多任务同时运行、定时运行等。
　　了解详细功能：登录后采集、图片下载、JSON、Javascript、AJAX、html源码、搜索结果采集等。
　　
　　云账号
　　创建优采云
账号后，您的所有采集
任务都会自动保存在云端。不用担心丢失任务。一个账号可以在多个终端上使用，让任务管理更简单方便。
　　
　　【软件亮点】智能采集
　　智能分析提取列表/表格数据，并能自动识别分页。各种网站免配置一键采集
，包括分页、滚动加载、登录采集
、AJAX等。
　　跨平台支持
　　优采云
采集
器支持多种操作系统，包括Windows、Mac和Linux。无论是个人采集
还是团队/企业使用，都能满足您的各种需求。
　　各种数据导出
　　一键导出所有采集
的数据。支持CSV、EXCEL、HTML等，也支持将数据导出到数据库。
　　云账号
　　采集任务自动保存到云端，无需担心任务丢失。一账号多端操作，随时随地创建和修改采集任务。
　　[FAQ] 为什么选择优采云
？
　　全过程自动提取数据
　　优采云
可以智能识别要提取的数据和分页，是最简单的网页采集方式。
　　视觉点击操作
　　全可视化操作，点击修改要提取的数据等，人人都可以使用的采集器。
　　多种采集模式，任何网站都可以采集
　　支持智能高级采集，满足不同采集需求。支持 XPATH、JSON、HTTP 和 POST 等。
　　软件箭速迭代
　　软件定期更新升级，不断增加新功能。客户的满意就是对我们最大的肯定！
　　【使用教程】自定义采集
百度搜索结果数据的方法
　　第 1 步：创建采集
任务
　　1）启动优采云
采集器，进入主界面，选择自定义采集，点击创建任务按钮，创建“自定义采集任务”
　　
　　2）输入百度搜索的网址，包括三种方式
　　1、 手动输入：在输入框中直接输入网址，多个网址需要用换行符分割
　　2、 点击读取文件：用户选择一个文件来存储URL。文件中可以有多个URL地址，地址之间需要用换行符分隔。
　　3、 批量添加方式：通过添加和调整地址参数生成多个常规地址
　　
　　第 2 步：自定义采集
过程
　　1） 点击创建后，会自动打开第一个网址，进入自定义设置页面。默认情况下，已经创建了开始、打开网页和结束的进程块。底部的模板区域用于拖放到画布上生成新的流程块；点击打开网页中的属性按钮修改打开的网址
　　
　　2）添加文本输入流程块：将底部模板区域中的输入文本块拖到打开的网页块的后面。出现阴影区域时松开鼠标，此时会自动连接，添加完成
　　
　　3） 生成一个完整的流程图： 按照上面添加文本输入流程块的拖放流程添加一个新块：如下图：
　　
　　关键步骤块设置介绍
　　第二步：定时等待用于等待之前打开的网页完成
　　第三步：点击输入框的Xpath属性按钮，点击属性菜单中的图标选择网页上的输入框，点击输入文本属性按钮，在菜单中输入要搜索的文本。
　　第四步：设置，点击开始搜索按钮，点击元素的xpath属性按钮，点击菜单中的点击图标，然后点击网页上的百度点击按钮。
　　第五步：用于设置加载下一个列表页面的周期。在循环块内的循环条件块中设置详细条件。单击此处的操作按钮选择单个元素，然后在属性菜单中单击该元素的xpath 属性按钮，然后在网页中单击下一页按钮，如上。循环次数属性按钮可以默认为0，即下一页没有点击次数限制。
　　第六步：用于设置列表页中的数据要循环提取。在循环块内部的循环条件块中设置详细条件，点击这里的操作按钮，选择未固定元素列表，然后在属性菜单中点击该元素的xpath属性按钮，然后在网页中点击两次提取第一个块和第二个元素。循环次数属性按钮可以默认为0，即不限制列表中采集
的字段数。
　　Step 7：用于执行点击下一页按钮、点击元素xpath属性按钮、选择当前循环中元素的xpath选项的操作。
　　第八步：同样用于设置网页加载的等待时间。
　　第九步：用于在列表页面设置要提取的字段规则，点击属性按钮中的循环使用元素按钮，选择循环使用元素的选项。单击元素模板属性按钮，然后单击字段表中的添加和减去以添加和删除字段。添加字段使用点击操作，即点击加号，然后将鼠标移动到网页元素上，点击选择。
　　4）点击开始采集
，开始采集
　　
　　第 3 步：数据采集
和导出
　　1）采集任务正在运行
　　
　　2） 采集完成后，选择“导出数据”将所有数据导出到本地文件
　　
　　3）选择“导出方式”导出采集的数据，这里可以选择excel作为导出格式
　　
　　4）采集数据导出后如下图
　　
　　优采云
采集器是谷歌原技术团队打造的网页数据采集软件。可可视化、可点击，一键采集网页数据。适用于所有平台，Win/Mac/Linux，并且采集
和导出都是免费的。, 无限使用，可后台运行，实时显示速度。 查看全部

　　采集器的自动识别算法(采集器的自动识别算法，vscocam，为何不用这个？)
　　采集器的自动识别算法我不知道，至少我使用了一个大概半年的adobecamerarawstudio的工具看起来已经很准了，我是直接按曝光补偿设置自动识别的，但是后期使用的一些人工工具还是有点问题的，建议还是采用一些正常人眼能直接识别的算法。
　　建议你下一个自带摄像头的软件，比如vscocam，
　　为何不用这个？quik
　　假设你是曝光为rgb+lab要么把iso调为10100要么调为1000以下，毕竟图片亮度只高不低，用亮部补偿会比较方便。但是如果你想补偿iso的话，可以用iso1000，保留准确曝光补偿应该是可以实现的。
　　用k2自带的手动模式
　　打开相机的lcd，点开相机，最上面一个菜单是。自动对焦，然后往下拉，你要用的自动功能就会加入的。
　　内置的屏幕取景器取景器还是支持自动对焦，而且对焦线距离也可以调试。
　　使用内置的辅助测光，例如vsco这个app，拍摄焦距调到小，
　　android上的lr没有设置自动对焦，我是反转片用自动拍摄的，用lr-snapshot里面的自动识别，然后加曝光补偿。另外单反也没有准确的自动对焦，要慢慢自己调试。
　　现在好多相机（只是某些）的屏幕取景不屏幕取景的说法，见下面回答。
　　这个要看取景器，拍摄镜头的小光圈一般是自动对焦，某些镜头对焦不如之前准确，所以你要采取对比试验，不过需要更大的光圈，因为取景器需要一圈一圈转动。 查看全部

　　采集器的自动识别算法(如何采集手机版网页的数据？如何手动选择列表数据
)
　　指示
　　一：输入采集 URL
　　打开软件，新建一个任务，输入需要采集的网站地址。
　　2：智能分析，全程自动提取数据
　　进入第二步后，优采云采集器自动对网页进行智能分析，从中提取列表数据。
　　三：导出数据到表、数据库、网站等。
　　运行任务，将采集中的数据导出到表、网站和各种数据库中，支持api导出。
　　计算机系统要求
　　可以支持windows XP以上系统。
　　.Net 4.0 框架，下载链接
　　安装步骤
　　第一步：打开下载的安装包，选择直接运行。
　　第二步：收到相关条款后，运行安装程序PashanhuV2Setup.exe。安装
　　
　　第三步：然后一直点击下一步直到完成。
　　第四步：安装完成后可以看到优采云采集器V2的主界面
　　
　　常问问题
　　1、如何采集手机版网页的数据？
　　一般情况下，一个网站有一个网页的电脑版和一个手机版的网页。如果电脑版（PC）网页的反爬虫很严格，我们可以尝试抓取手机网页。
　　①选择新建编辑任务；
　　②在新创建的【编辑任务】中，选择【步骤3，设置】；
　　
　　③设置UA（浏览器识别）为“手机”。
　　2、如何手动选择列表数据（自动识别失败时）
　　在采集列表页面，如果列表自动识别失败，或者识别的数据不是我们想到的数据，那么我们需要手动选择列表数据。
　　如何手动选择列表数据？
　　① 点击【全部清除】清除现有字段。
　　
　　②点击菜单栏中的【列表数据】，选择【选择列表】
　　
　　③用鼠标点击列表中的任意元素。
　　
　　④ 单击列表中另一行中的相似元素。
　　
　　正常情况下，采集器此时会自动枚举列表中的所有字段。我们可以对结果进行一些更改。
　　如果字段未列出，我们需要手动添加字段。单击[添加字段]，然后单击列表中的元素数据。
　　3、采集文章 鼠标无法选择全部内容怎么办？
　　一般在优采云采集器中，通过鼠标点击选择要抓取的内容。但是，在某些情况下，例如要抓取文章 的完整内容时，当内容很长时，鼠标有时会难以定位。
　　①我们可以通过在网页上右键单击并选择【检查元素】来定位内容。
　　
　　②点击【向上】按钮展开选中的内容。
　　
　　③扩展到我们整个内容的时候，全选【XPath】，然后复制。
　　
　　④ 修改字段的XPath，粘贴刚才复制的XPath，确认。
　　
　　⑤最后修改value属性。如果您需要 HMTL，请使用 InnerHTML 或 OuterHTML。
　　 查看全部

　　采集器的自动识别算法(小米不是说有一年给我们公司做了10w次数据)
　　采集器的自动识别算法还是强过不少基于二次构造的引擎的，之前小米有一个团队做的很出色的运动识别就很靠谱，只是最近突然就没消息了。二次构造得自己控制码率，这个得自己搞了，
　　mit也不是没有做过，2013年也有人搞过，tesla做过，
　　背后可能有什么私心吧，
　　做这个全靠信仰，有信仰的都等着收钱，
　　我说下我的猜测，根据sdk开发时的一些文档中透露出的信息，其实这个自动化的流程应该和其他运动分析相似，本身并没有足够多的数据，来判断运动方向及位置是否准确，
　　哈哈，
　　阿斯顿马丁的soc芯片，sk的云计算和本地存储这些都不是卖给普通人用的（阿斯顿马丁三代轿车的成本线也就百万级），而是卖给特斯拉等大公司，小米只是支付了大笔年租给阿斯顿马丁养活这些工程师们而已。
　　反正我是记不起来第一次看到ssd是干嘛的，运动监测的话也没怎么见过。
　　这货你仔细观察下是个陀螺仪。陀螺仪的基本原理是在无源模块上增加一个电机并模拟陀螺进行运动控制。现在市面上的大部分平台都是用tensorflow等网络架构，可以通过训练好的网络去捕捉尺度信息并且预测其方向的。目前国内的年轻科研人员已经做到在纯视觉方向一个chassis每帧50ms以内识别出27、38和59公里的运动物体。
　　不排除大众正在逐步走向远程取数据模型预测预测运动的道路。小米不是说有一年给我们公司做了10w次数据嘛。不知道你说的11000台是不是包括了这部分。我觉得这只是产品实现的运动生成方法，因为下个月还要给阿斯顿的ir提交自己的自动生成运动物体视频的工作成果呢。 查看全部

　　采集器的自动识别算法(传统的课堂点名方法效率低下，可一次识别多个人脸)
　　姜宏政、唐骏、黄健、向铎、杨悦、王志成
　　(长江大学地球科学学院, 湖北 武汉 430100）
　　摘要：传统的课堂点名方式效率低下，浪费大量时间。提出了一种基于人脸识别的课堂点名系统，大大提高了课堂点名效率。系统提供图像和摄像头识别点名功能，可一次识别多张人脸。同时，系统还为系统难以识别的学生提供人工签到。系统采用OpenCV人脸识别开源库作为算法部分，采用Qt和C++实现界面交互。
　　关键词：人脸识别；OpenCV；点名系统
　　0 前言
　　人脸识别技术是利用计算机根据人的面部特征对人脸图像进行分析，提取其中收录的有效身份特征信息来识别人身份的技术[1]。该系统结合校园需求，将人脸识别应用于课堂点名。
　　1系统设计背景
　　在高校教学和学生工作管理过程中，班级点名是一项重要的内容。但传统点名方式效率太低，教师工作量大、时间长，且传统点名方式记录的数据不易使用。随着科技的进步，人脸识别已经走进了日常生活。学校已经开始出现人脸考勤机，但考勤机点名还是单一识别，效率仍然不高。本系统利用人脸识别技术开发了课堂点名系统，可同时识别多张人脸，大大提高了点名效率。
　　2 系统设计关键技术
　　2.1 基于AdaBoost的人脸检测
　　AdaBoost 算法通过训练大量图像获得弱分类器。这些弱分类器按照一定的原则组合起来形成一个强分类器，然后多个强分类器级联形成一个多层分类器。的某个区域可以通过这个多层分类器，判断这个区域是人脸[2]。2001年，VIOLA和JONES MJ进一步修改AdaBoost，利用积分图减少计算量，快速计算出Haar-like特征值[3]。VIOLA P的算法在人脸检测方面取得了突破性进展，广泛应用于人脸识别。本系统采用VIOLA P算法实现人脸检测部分。
　　2.2 基于EigenFace的人脸识别
　　EigenFace方法是一种基于主成分分析（PAC）的人脸识别技术，识别率高，识别速度快。eigenface 方法将收录人脸的图像区域视为一个随机向量，并使用 KL 变换（Karhunen Loeve 展开）获得其正交基。由于较大的特征值对应的基具有与人脸相似的形状，故称为特征脸“EigenFace”[4]。该系统可以实时检测人脸并进行比较和识别。考虑到性能，选择EigenFace方法作为识别算法。EigenFace 的人脸识别由两部分组成：训练部分和识别部分。训练部分是提取人脸图像的特征并将其存储在训练样本文件中。在识别人脸时，首先对输入的待检测人脸进行特征分析，然后与样本中的人脸进行匹配。如果得到的相似度大于某个预设阈值，则认为该人脸与样本中的人脸匹配，判定该用户为“合法”用户；反之，如果得到的相似度小于阈值，则认为该人脸是“非法”用户[5]。人脸识别流程图如图1所示。合法”用户；反之，如果得到的相似度小于阈值，则认为该人脸是“非法”用户[5]。人脸识别流程图如图1所示。合法”用户；反之，如果得到的相似度小于阈值，则认为该人脸是“非法”用户[5]。人脸识别流程图如图1所示。
　　
　　3 系统需求分析与设计
　　3.1 系统需求分析
　　分析点名系统的业务流程，调查课堂教师的意见，规划系统的功能需求。系统主要分为两大功能模块，一是图像处理算法模块，二是点名系统管理模块。图像处理算法模块包括人脸预处理、人脸检测、人脸识别、人脸采集模块；点名系统管理模块包括信息录入、信息查询和信息管理模块。
　　3.2系统设计
　　系统设计包括系统框架设计、主要功能模块设计和数据库设计。
　　3.3 系统框架设计
　　图像处理算法模块用于学生的人脸采集，对采集后的人脸进行预处理，对处理后的人脸进行训练得到一个样本文件，该文件记录了学生的人脸特征。系统在识别过程中加载样本文件以识别学生的面孔。点名系统管理模块主要负责人员信息和点名信息的查询和管理。系统框图如图2所示。
　　
　　3.4 主要功能模块设计
　　3.4.1人脸采集模块
　　face采集模块用于人脸识别过程中的样本文件和人脸提取。检测到人脸区域后，对该区域内的人脸进行预处理，保存为图片供训练使用。本模块设计了两种采集模式：一种是图像人脸采集，从学生的照片中提取人脸；另一个是相机人脸采集，其中学生在相机前，算法提取视频帧中的人脸。采取这两种方法为face采集提供了方便。同学们可以把自己拍的照片提供给管理员做人脸采集。采集 之后的人脸将保存在以学生 ID 命名的文件夹中。脸部采集的部分如图3所示。
　　
　　3.4.2 人脸识别模块
　　人脸识别时，程序首先加载训练好的样本文件，将人脸与训练文件进行匹配，当置信度大于一定阈值时，返回与人脸匹配的学生ID。人脸识别模块还设计了两种模式，一种是图像人脸识别，一种是相机人脸识别。这种设计的目的是为识别提供多样化。在算法上，该系统使用 OpenCV [6] 中的局部二进制模式 (LBP) 算法。
　　3.4.3 点名模块
　　在点名过程中，一般的方法是将识别过程中返回的学生ID与数据库进行匹配，得到学生数据。但该方法效率低，识别过程中需要频繁访问数据库，降低了点名速度。本系统采用哈希表，在点名时将学生的学生ID和姓名预加载到哈希表中，识别过程中只需要访问哈希表，大大提高了点名的效率和速度。
　　3.5 数据库设计
　　数据库设计的主要表包括管理员表、学生信息表、课程信息表、学生选课表、教师信息表、班级出勤表、学生出勤表、学生缺勤记录表。ER 模型图如图 4 所示。
　　
　　4 系统实现
　　4.1 系统运行开发环境
　　系统采用Qt5.5作为开发平台，数据库采用MySQL5.5，人脸识别模块调用OpenCV函数库，系统开发环境为Windows 7 64位操作系统系统。
　　4.2系统接口
　　系统包括人脸检测、人脸点名、人数统计、人脸采集、信息查询等功能。系统界面如图5所示。
　　
　　4.3 点名模块
　　人脸识别完成后，会显示已登录和未登录的学生，供老师确认。发现无法识别的同学可以点击删除按钮，从未登录过的学生会自动加入到登录列表中。确认课程班级无误后，点击提交，点名完成。点名界面图如图6所示。
　　
　　5 结论
　　基于人脸识别的课堂点名系统采用OpenCV和Qt、C++编程技术实现。界面友好，操作简单，点名快捷，大大提高了课堂点名效率，也使得人脸识别技术得到更广泛的应用，对促进学校和新技术的发展具有积极意义。
　　参考
　　[1] 文成玉, 金鑫, 董亮, 等. 基于人脸识别的应用登录助手设计[J]. 微机及应用, 2014, 33(12):9699.
　　[2] 王竹君．基于人脸检测的移动点名系统研究与实现［D］. 昆明：云南大学，2014.
　　［3］ VIOLA P, JONES M J. 鲁棒实时人脸检测［J］. 国际计算机视觉杂志,2004,57(2):137154.
　　［4］ 齐立成．基于人脸识别的考勤系统设计与实现［D］. 西安：西安电子科技大学，2012.
　　[5] 何荣. 基于OpenCV的人脸识别系统设计[D]. 广州：华南理工大学，2013.
　　[6] 张慧娟．基于人脸识别的考勤系统设计与实现［D］. 武汉：华中科技大学，2011. 查看全部

　　采集器的自动识别算法(微信采集器的自动识别算法要高于微信内置识别。)
　　采集器的自动识别算法要高于微信内置识别。从spec中可以看出来，这两种识别的原理不同，微信根据是否存在下拉通知栏来判断，而官方提供的fiddler抓包工具可以根据xhr请求来实现，其实现原理也不复杂。如果采用微信自动识别的方法实现，其实问题一大堆，不说被封号了，在自己的封面资源上也要增加一个xhr请求，spec中要求账号每隔一段时间发送一次封面认证，但这个认证其实对于有多端需求的app来说是很鸡肋的，因为app里面每次新上传认证的资源都要推送上去，如果想要用无需推送的方式，按照这两种识别方法来说，成本就要增加很多，而且如果一个app要进行多端化运营，认证这一项是很头疼的。
　　对于这种微信官方提供的方案来说，其实就是对用户发送请求的处理方式（这一块就是效率的问题），app很难实现该功能，就算可以，如果采用spec要求testapi，那么testapi实现方式和传入字符串的实现方式也会带来麻烦。spec一个好处就是无需后端支持，前端实现可以是自己写js实现，也可以是跟外包（如的作者）一起实现，效率的问题其实不算大的问题，传统安卓上有intent安全拦截机制，基本上破解内置通知栏也只是一个时间问题。
　　当然如果采用微信扫一扫来识别，微信本身其实是带有自动识别功能的，即便是有一个手机号识别，也只要拿掉设置，识别也非常简单，但在网络较差的情况下就要考虑延迟了。这种场景下，需要的是在请求中也有相应的安全认证，不然封禁号。其实官方的fiddler抓包工具也可以实现，不过官方似乎对跨平台有要求，不然一个手机号识别要存入三个中，就要跨平台了，同时还可能会受到许多其他因素干扰。
　　但这就相当于对app的提高识别效率了，仅仅实现了“注册”功能而已，这对于一个手机号识别很强的软件来说真的是不够看。其实微信现在的封号封ip都是让一些新闻在网上宣传，所以让更多的人的使用微信提高效率也是相当重要的。 查看全部

　　采集器的自动识别算法(
优采云浏览器(数据库采集器)最新版功能可视化操作操作简单，完全可视化图形操作)
　　
　　优采云浏览器最新版本（数据库采集器）
　　可视化操作
　　操作简单，完全可视化图形操作，无需专业IT人员。操作的内容是浏览器处理的内容。采集 jax、falls等就很简单了。一些js加密数据也可以轻松获取，无需抓包分析。
　　定制流程
　　完全自定义采集流程。打开网页，输入数据，提取数据，点击网页元素，操作数据库，验证代码识别，抓取循环记录，流程列表，条件判断，完全自定义流程，采集就像积木一样，功能自由组合。
　　自动编码
　　采集速度快，程序注重采集的效率，页面解析速度快，可以直接屏蔽不需要访问的页面或广告，加快访问速度速度。
　　生成EXE
　　不仅是一个采集器，还是一个营销工具。不仅可以将采集数据保存到数据库或其他地方，还可以将一些数据分组到各种网站。可以做到自动登录，自动识别验证码，是一款万能浏览器。
　　项目管理
　　该解决方案可用于直接生成单个应用程序。单个程序可以脱离优采云浏览器运行。提供官方软件管理平台，用户可以通过该平台进行授权等管理。每个用户都是开发者，每个人都可以从平台中获利。
　　优采云最新版浏览器（数据库采集器）更新
　　1.修改缓存方式提高运行效率
　　2.修复脚本排序错误
　　3.鼠标拖动可以提高设置间隔的速度
　　4.分词插件处理生成的exe打包不完整问题
　　5.整个项目改成.net4.0框架
　　6.软件支持邮箱和手机号登录
　　7.联众和DeCaptcher编码插件更新
　　8.生成exe 24小时超时问题处理
　　9.修复python插件找不到可执行文件的bug
　　10.软件新增标准版新版本
　　
　　优采云浏览器（数据库采集器）最新版QA
　　1、 软件是如何授权的？
　　优采云浏览器可永久使用，免费升级服务一年；软件在使用时需要绑定机器，绑定后用户可以自由更换机器。
　　2、 有没有免费版的浏览器？
　　优采云浏览器的脚本管理器免费使用。用户可以直接创建脚本并运行单个脚本。
　　3、 项目经理有什么特别之处？
　　项目经理是优采云浏览器的核心价值。单个脚本可以独立运行。但是如果有很多不同的需求需要集成，那么就必须使用项目经理的功能。
　　4、 可以用来挖微博吗？
　　优采云浏览器支持微博采集，可以使用浏览器的滚动条设置，采集瀑布数据。
　　5、 验证码可以识别吗？
　　是的，优采云浏览器自带手动编码和各种编码平台，可以自动识别并自动输入编码结果。
　　6、 可以用优采云的浏览器赚钱吗？
　　优采云Browser 可以帮你自动化网页操作，也可以让你制作脚本生成程序来销售和获利。
　　7、 能操作数据库吗？
　　优采云浏览器在使用过程中可以随时读写mysql、sqlserver、sqlite，访问四个数据库，非常方便。运行时可以将任务数据放入数据库中，通过浏览器读取并运行。操作完成后，使用浏览器将其标记为已使用。
　　优采云浏览器（数据库采集器）最新版本评测
　　自动快速，使用非常方便，可以为您解决很多问题 查看全部