近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼

某一线网站的智能人机验证，无感验证等，可以用软件轻松突破验证，实际上这些验证根本无法区分是人还是机器在操控。特别是机器控制鼠标就更难识别的。

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自动安装打印机驱动，检测有没有安装，有安装直接关闭，没安装才跑安装，识别win10和WIN7以下的系统的32位和64位系统的驱动识别

使用javaScript实现了一个计算导论作业里面的算法，图灵机识别abcd序列问题，使用echart做了简单的可视化，欢迎大家参考

全过程视频展示，测试某平台智能无感人机验证直接被秒了，瞬间验证通过，而且不需要编程，不需要写脚本，小白也能看懂。

pdf格式 cnki论文 讲SVM在人体姿态识别中的应用

这段代码可以识别是不是在虚拟机中运行，支持vm和vbox虚拟机。

行业-电子政务-基于智能电视机识别遥控器应用的方法及装置.zip

一个网站发展到一定价值，就会出现一些依附于网站正常业务的黑色产业链，他们或盗号，或抓站，或发布各类垃圾消息，对用户体验和网站的商业价值都产生严重的伤害。如何在不降低用户体验的前提下识别和打击这类机器行为，提高黑色产业链的成本，成为我们长期面临的挑战。 大数据的实时计算和离线分析是解决这类挑战的重要手段之一。如何建立一套数据采集、实时计算、离线分析、异常阻止的数据平台，并在这套数据平台上建立运行各类异常行为识别模型，如何对部分批量的机器人行为进行实时识别，如何将发现的异常行为进行阻断。 本话题将一起探讨如何利用实时计算、数据分析的方法来识别机器人行为，分享新浪在此领域摸着石头探索的过程。 反机器人行为系统漫谈 机器人行为 什么是机器人? 机器人行为有哪些? 机器人和人类有哪些不同? 反机器人行为系统 应用实例