本文目录一览：
视频ai智能分析识别
1、视频AI识别分析是指利用人工智能技术对视频数据进行智能化检测、分析和提取有用信息的过程。通过这一技术，可以自动化地识别、检测和理解视频中的对象、动作、场景等元素，并进行标记或者相关处理，最终形成相应事件的处理和告警信息。
2、AI视频智能分析技术，基于人工智能，实现对视频流的自动化检查，及时发现异常。TSINGSEE青犀视频AI视频智能分析技术主要包括四大方面：对象分析：识别视频中的人、车、物及其位置与类别信息，支持人员入侵、危险区域闯入、车流量统计等应用。
3、TSINGSEE青犀视频AI智能分析网关及AI算法中台，结合业内顶尖技术，提供全面智能检测与分析能力。支持人、车、物、行为识别与异常告警，广泛应用于安防、制造、交通等多行业。内置近40种AI算法模型，涵盖安全帽/工帽/口罩识别、危险行为分析、人流统计等，精准应用于工厂、工地、社区等场景。
4、AI视频分析是通过人工智能技术对视频进行分析和处理，从而实现对视频内容、场景、行为、目标等的识别和理解，可以应用于视频监控、智能安防、智能交通、虚拟现实等领域。AI视频分析的原理主要包括以下几个方面： 视频采集：通过摄像头或其他视频采集设备获取视频信号。
5、该系统的核心是AI视频智能识别，能精准识别并预警脱岗、抽烟、防护装备穿戴不当、明火风险、液体/气体泄漏和人员入侵等危险行为。它通过智能视频技术强化安全生产监控，及时发现隐患，提高企业的管理效率，实现人工智能与人力资源的高效协同。
6、能力支撑层则通过视频汇聚中台与AI算法中台，提供视频汇聚、AI智能分析等功能，为系统应用提供技术支持。系统应用层则根据巡检需求，提供设备状态巡检、录像状态巡检、图像质量诊断分析等实战应用，以及告警通知机制，确保及时发现并解决视频问题。
uniapp中实现H5录音和上传、实时语音识别(兼容App小程序)和波形可视化...
1、在uniapp中，通过集成Recorder-UniCore插件，能够实现跨平台的H5录音、上传和实时语音识别功能，同时还能兼容小程序和App。Recorder-UniCore插件能够解决uniapp自带recorderManager接口在H录音格式和实时回调兼容性不佳的问题。
2、uniapp一套代码开发app和微信小程序uniapp对于独自开发是相当友好的，一套代码可以兼容app（安卓，ios），小程序，h5等，一定程度上降低了开发的成本，个人开发的压力也在某种程度上减小了。
3、探索uni-app开发的利器：HBuilderX实战揭秘 在uni-app的开发世界中，HBuilderX凭借其国产的身份和官方的全力支持，逐渐崭露头角。与VSCode和webStorm等前端大腕相比，HBuilderX以其卓越的速度和本地化优势，成为初学者的理想选择。本文将深入解析HBuilderX的使用技巧，带你领略其独特的魅力。
4、uniapp是一个跨平台的基于Vuejs的前段框架，一次开发，支持包括小程序，APP，H5等等的8个端。uni-app发布H5流程③开发速度快由于uni-app是用HBX进行开发，所以支持vue的语法。④拓展性强Uni-app支持nvue，封装了H5+。同时，还支持原生的iOS和安卓开发。
5、知名多端开发框架 uni-app 生态里优秀的UI框架，一次编写，多端发布。uView UI 是一个用于 uni-app 多端开发的优质 UI 组件库，由第三方爱好者的团队编写。
6、uni-app跨平台框架对H5和移动端的无障碍支持情况探索 在深入研究uni-app跨平台框架对微信小程序的无障碍支持后，我们接到了关于其对移动端和H5的无障碍支持情况的询问。为解答这一问题，我们进行了一次实际测试，体验了在不同平台下的支持情况。
语音识别的识别方法
语音识别技术的基本方法主要包括：基于模板的匹配法、概率模型法以及深度学习法。基于模板的匹配法。这是一种较早的语音识别方法，主要原理是将输入的语音信号与预存的模板进行比对。这种方法简单直接，但在处理复杂环境和不同口音时，识别率较低。
随机模型法是目前语音识别研究的主流。其突出的代表是隐马尔可夫模型。语音信号在足够短的时间段上的信号特征近似于稳定，而总的过程可看成是依次相对稳定的某一特性过渡到另一特性。隐马尔可夫模型则用概率统计的方法来描述这样一种时变的过程。概率语法分析法 这种方法是用于大长度范围的连续语音识别。
语音识别技术主要采用三种方法：声道模型与语音知识、模板匹配和人工神经网络。早期研究主要集中在声道模型方法上，但因其复杂性，尚未普及实用。该方法涉及将语音信号划分为声学特性的离散段，然后通过标号和词序列生成。模板匹配方法更成熟，通过特征提取、训练、分类和判决等步骤，常用技术如DTW、HMM和VQ。
语音识别方法主要是模式匹配法。在训练阶段，用户将词汇表中的每一词依次说一遍，并且将其特征矢量作为模板存入模板库。在识别阶段，将输入语音的特征矢量依次与模板库中的每个模板进行相似度比较，将相似度最高者作为识别结果输出。
语音识别算法 - **基于动态时间规整（DTW）的算法**：在连续语音识别中，DTW算法是最常用的方法之一。它通过调整时间轴的伸缩来匹配不同长度的语音片段，实现高精度的识别。DTW算法计算量大，但技术实现相对简单，且在小词汇量或孤立字识别系统中表现优异。
