- 基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測 內(nèi)容精選 換一換
-
5、易擴(kuò)展:可隨需進(jìn)行算法升級和能力擴(kuò)展 6、范圍廣:可檢測大范圍的建筑物,即能檢測因建筑物過大而在監(jiān)控畫面中呈梯形導(dǎo)致下落方向從200°到340°的拋擲物,也可以檢測到此情況下拋擲物飛出監(jiān)控畫面左右邊界的情景。 安裝示意圖 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D 商品鏈接:博思廷高空拋物檢測智能視頻解決方案;北京博思廷 華為好望商城來自:云商店解耦可快速集成不同的智能交通算法,并實(shí)現(xiàn)算法升級按需部署,快速滿足多樣業(yè)務(wù)場景需求,同時解決當(dāng)前主流攝像機(jī)算法升級迭代的問題。標(biāo)準(zhǔn)通過定義軟件定義攝像機(jī)的邏輯架構(gòu)及技術(shù)要求,為智能交通監(jiān)控項(xiàng)目前端交通攝像機(jī)的選擇提供參考,牽引行業(yè)向支持多算法集成,持續(xù)再生長的方向發(fā)展。 標(biāo)準(zhǔn)核心內(nèi)容來自:云商店
- 基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測 相關(guān)內(nèi)容
-
,而不需要關(guān)心底層的技術(shù)。同時,ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開源的AI開發(fā)框架,也支持開發(fā)者使用自研的算法框架,匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開發(fā)者,提供便來自:專題率,減少事故帶來的損失。 適用場景:地鐵、商場、車站等帶有電扶梯的公共場景 本方案利用AI視頻分析技術(shù),實(shí)時監(jiān)測電扶梯上的乘梯人員狀態(tài),出現(xiàn)行李跌落、跌倒等事件實(shí)時進(jìn)行報(bào)警,極大程度地保護(hù)乘客的人身安全。典型場景為各類運(yùn)行電扶梯的地鐵、商場、車站等符合約束場景的場景。 用戶案例來自:云商店
- 基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測 更多內(nèi)容
-
法應(yīng)用,并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)的智能化運(yùn)營,是一個貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 開發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對實(shí)時性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)(如網(wǎng)關(guān))上,讓數(shù)據(jù)在最短的時間內(nèi)得到分析和處理,來自:專題用戶駕駛行為的分析結(jié)果。 場景: 本次實(shí)戰(zhàn)的原始數(shù)據(jù)為車主的駕駛行為信息,包括車主在日常的駕駛行為中,是否急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等信息,通過Spark組件的強(qiáng)大的分析能力,分析統(tǒng)計(jì)指定時間段內(nèi),車主急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 MapReduce服務(wù)來自:百科其次,華為云 人臉識別服務(wù) FRS 提供了邊云協(xié)同的解決方案,既有在線API,也有邊緣側(cè)API及部署方案。這樣可以根據(jù)不同的應(yīng)用場景和需求,靈活選擇合適的方式。例如,姿勢變化是主要問題之一,因?yàn)榇蠖鄶?shù) 人臉識別 方法依賴于正面圖像。光照變化也是一個重要因素,因?yàn)橄袼刂?span style='color:#C7000B'>的顏色強(qiáng)度可能會因光照條件而有很大來自:百科角色: IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度,提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力,可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請求條件等。基于策略的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式,能夠滿足企業(yè)對權(quán)限最小化的安全管控要求。來自:專題動更新的工具。業(yè)界領(lǐng)先的 WAF 廠商,還會結(jié)合AI能力,給用戶智能開啟和推薦適合的規(guī)則,提升防護(hù)效率。 WAF面臨的挑戰(zhàn) WAF當(dāng)前需要應(yīng)對一個挑戰(zhàn)就是入侵檢測識別率的問題,這個指標(biāo)不同的廠商都有不同的計(jì)算方式,并不是一個容易衡量的指標(biāo)。因?yàn)閺墓粽?span style='color:#C7000B'>的角度,攻擊是具有相當(dāng)的隱蔽性的來自:百科語音識別 服務(wù)可以實(shí)現(xiàn)1分鐘以內(nèi)、不超過4MB的音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對于用戶上傳的完整的錄音文件,系統(tǒng)通過處理,生成語音對應(yīng)文字內(nèi)容。 ASR優(yōu)勢 效果出眾 使用深度學(xué)習(xí)技術(shù),語音識別準(zhǔn)確率超過95%,在業(yè)界具有一定的技術(shù)優(yōu)勢。 穩(wěn)定可靠 成功應(yīng)用于各類場景,基于華為等企業(yè)客戶的長期實(shí)踐,經(jīng)受過復(fù)雜場景考驗(yàn)。來自:百科華為云 圖像識別 Image:技術(shù)服務(wù)提供商的首選 華為云圖像識別Image:技術(shù)服務(wù)提供商的首選 時間:2023-11-06 11:40:00 在這個信息爆炸的時代,圖像和視頻的數(shù)據(jù)量正在以驚人的速度增長?;ヂ?lián)網(wǎng)是自由開放的社區(qū),里面什么人都有,所以在與很多圖像處理需求的客戶深度溝通后,其緊迫性與重要來自:百科圖片處理平臺——數(shù)據(jù)工坊 DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場,能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場,能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。 [喜報(bào)]DWR榮獲2021年 數(shù)據(jù)管理 解決方案金獎來自:專題行業(yè)應(yīng)用上算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)積累豐富:算法會自動利用相關(guān)先驗(yàn)知識對深度學(xué)習(xí)模型的檢測結(jié)果進(jìn)行判別,排除誤檢測,準(zhǔn)確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù),可對廚房進(jìn)行全天候智能監(jiān)測。 2. 針對客戶需求進(jìn)行定制化功能開發(fā):針對不同行業(yè)應(yīng)用需求,進(jìn)行定制化功能;采用智能分析手段實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測,異常情況自動告警,達(dá)到智來自:云商店
- 基于yolov2深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的車輛行人檢測算法matlab仿真
- 基于深度學(xué)習(xí)的小目標(biāo)檢測
- 基于深度學(xué)習(xí)的日志數(shù)據(jù)異常檢測
- 深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)(四):行人跟蹤與摔倒檢測報(bào)警
- 基于深度學(xué)習(xí)的行人重識別研究綜述 羅浩.ZJU
- 基于深度學(xué)習(xí)的油井異常檢測與預(yù)警系統(tǒng)
- 基于YOLOv10深度學(xué)習(xí)的草坪雜草檢測系統(tǒng)
- 基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的美食檢測系統(tǒng)matlab仿真
- 基于深度學(xué)習(xí)的路面裂縫檢測算法matlab仿真
- 行人檢測