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者還得有一套對應(yīng)的推理框架才能真正實(shí)現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外,目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法,不過真正用到實(shí)際產(chǎn)品中卻要面臨計(jì)算量大,內(nèi)存占用高,算法延時(shí)長的問題,而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存小及實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn)。因此針對IoT資源受限的問題,AI模型的來自:百科來自:百科
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交通視頻算法能自動(dòng)識別車道信息,不需人工標(biāo)記車道等信息 高并發(fā)性 支持千路視頻實(shí)時(shí)分析 建議搭配使用 對象存儲服務(wù) OBS 信號燈控制 交通視頻分析服務(wù)能實(shí)時(shí)或離線反映路面交通狀況,為信號燈控制提供有效準(zhǔn)確的實(shí)時(shí)交通信息,為城市道路管控帶來便捷 優(yōu)勢 準(zhǔn)確率高 交通視頻算法車輛檢測來自:百科0系列課程。計(jì)算機(jī)視覺是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門的研究領(lǐng)域之一,它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實(shí)際作用的應(yīng)用,包括人臉識別、圖像檢測、目標(biāo)監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,本課程就圖像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹,包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)時(shí)注意兩者的區(qū)別。 目標(biāo)學(xué)員 1、希望成為企業(yè)AI工程師的人員來自:百科通過 HiLens 管理控制臺,將AI技能下發(fā)到集成Ascend芯片的智能小站,讓邊緣設(shè)備具備處理一定數(shù)據(jù)的能力,可應(yīng)用于以下場景。 人臉識別閘機(jī) 基于人臉識別技術(shù),實(shí)現(xiàn)園區(qū)進(jìn)出門進(jìn)行人臉識別,可實(shí)現(xiàn)刷臉進(jìn)門、智慧打卡等。 車牌/車型識別 在園區(qū)、車庫等進(jìn)出口,對車輛進(jìn)行車牌、車型識別,可實(shí)現(xiàn)特定車牌和車型的權(quán)限認(rèn)證。來自:百科