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- 車輛開(kāi)源數(shù)據(jù)集 內(nèi)容精選 換一換
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應(yīng)用進(jìn)行管理、監(jiān)控和運(yùn)維 豐富的邊緣AI算法 可以將華為云AI的能力延伸到邊緣，例如 人臉識(shí)別 、車輛識(shí)別、周界入侵、文字識(shí)別等AI能力 可以將華為云AI的能力延伸到邊緣，例如人臉識(shí)別、車輛識(shí)別、周界入侵、文字識(shí)別等AI能力 邊云協(xié)同 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處來(lái)自：專題物聯(lián)網(wǎng)流量云服務(wù)-車聯(lián)網(wǎng)行業(yè) 車企使用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上報(bào)車輛數(shù)據(jù)到 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) ，及時(shí)了解車輛各項(xiàng)數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)監(jiān)控車輛運(yùn)行狀態(tài)。 車企通過(guò) 全球SIM聯(lián)接 服務(wù)可實(shí)時(shí)獲取每一輛車的流量數(shù)據(jù)使用情況，推出不同的營(yíng)銷策略，比如贈(zèng)送流量、分開(kāi)計(jì)費(fèi)等，對(duì)實(shí)時(shí)流量進(jìn)行管控，提供完善的車輛在線服務(wù)以及豐富的車載應(yīng)用。 同時(shí)來(lái)自：專題
- 車輛開(kāi)源數(shù)據(jù)集 相關(guān)內(nèi)容
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▎大數(shù)據(jù)開(kāi)源技術(shù)蓬勃發(fā)展 近十年來(lái)，經(jīng)過(guò)全球持續(xù)技術(shù)投入，大數(shù)據(jù)開(kāi)源技術(shù)已經(jīng)成為事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)，并在客戶數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型推動(dòng)下加速迭代更新?？此泼赓M(fèi)、易獲得的特點(diǎn)，使得開(kāi)源軟件在各領(lǐng)域有意無(wú)意獲得廣泛使用。 根據(jù)DB-Engine顯示開(kāi)源license流行度已經(jīng)超過(guò)一半，開(kāi)源技術(shù)仍將來(lái)自：百科商品介紹 變道不打燈抓拍算法的基本原理是采用深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)路口場(chǎng)景中所有出現(xiàn)的車輛進(jìn)行準(zhǔn)確的檢測(cè)與跟蹤。當(dāng)根據(jù)車輛的運(yùn)行路線檢測(cè)到車輛存在變道行為時(shí)，運(yùn)用基于深度學(xué)習(xí)的細(xì)小目標(biāo)檢測(cè)算法定位車輛轉(zhuǎn)向燈位置，進(jìn)而通過(guò)顏色、亮度等多種信息判斷轉(zhuǎn)向燈是否開(kāi)啟。如果發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)向燈未開(kāi)啟，則自動(dòng)抓拍此違法行為。來(lái)自：云商店
- 車輛開(kāi)源數(shù)據(jù)集 更多內(nèi)容
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，業(yè)務(wù)并發(fā)量1000+時(shí)性能依然保持穩(wěn)定，擴(kuò)容僅需幾分鐘。具有超高的數(shù)據(jù)可靠性等特點(diǎn)，保障客戶業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行。 對(duì)于郵件，文檔，網(wǎng)頁(yè)，監(jiān)控、車輛等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，此類面向分析型場(chǎng)景，將通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入kafka等服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，可存入對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS ，通過(guò)流查詢，交互式查詢等方式來(lái)自：百科![]()
您可以將原始數(shù)據(jù)表按照 GES 數(shù)據(jù)導(dǎo)入要求處理為標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)數(shù)據(jù)集和邊數(shù)據(jù)集，并通過(guò)自動(dòng)生成元數(shù)據(jù)功能，將圖數(shù)據(jù)定期導(dǎo)入到GES服務(wù)中，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化圖形分析。 您可以將原始數(shù)據(jù)表按照GES數(shù)據(jù)導(dǎo)入要求處理為標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)數(shù)據(jù)集和邊數(shù)據(jù)集，并通過(guò)自動(dòng)生成元數(shù)據(jù)功能，將圖數(shù)據(jù)定期導(dǎo)入到GES服務(wù)中，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化圖形分析。來(lái)自：專題![]()
客戶價(jià)值： 對(duì)園區(qū)的嫌疑人員、車輛進(jìn)行黑名單、白名單布控，可視化呈現(xiàn)布控結(jié)果，啟動(dòng)處置。 綜合安防-重點(diǎn)車輛布控 方案特點(diǎn)： 支持車輛軌跡查詢。 支持查看關(guān)聯(lián)攝像頭及關(guān)聯(lián)圖片。 告警事件自動(dòng)上報(bào)，及時(shí)派發(fā)處理工單。 客戶價(jià)值：通過(guò)車牌識(shí)別技術(shù)，對(duì)已知可疑對(duì)象的車輛進(jìn)行布控，實(shí)現(xiàn)智能告警。來(lái)自：云商店![]()
OBS托管：適用于僅需要使用VOD的音視頻處理、分發(fā)等能力，但源文件和處理后的文件仍存儲(chǔ)在OBS桶的場(chǎng)景。 URL拉?。哼m用于將網(wǎng)絡(luò)上的音視頻文件拉取存儲(chǔ)至VOD的場(chǎng)景。 開(kāi)源 視頻點(diǎn)播 1）視頻點(diǎn)播服務(wù)提供了REST（Representational State Transfer）風(fēng)格API，支持您通過(guò)HTTP/HTTPS請(qǐng)求調(diào)用，實(shí)現(xiàn)來(lái)自：專題![]()
數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS+ 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) CS 圖2消息日志類數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢 車聯(lián)網(wǎng)：位置大數(shù)據(jù)應(yīng)用 應(yīng)用場(chǎng)景： 在車聯(lián)網(wǎng)中，通常會(huì)包含幾類數(shù)據(jù)：車輛、駕駛員等基本信息，車況、電池、電機(jī)等監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，車輛行駛軌跡數(shù)據(jù)。CloudTable引入了地理大數(shù)據(jù)處理套件GeoMesa，可以幫助物聯(lián)網(wǎng)存儲(chǔ)和分析海量時(shí)空(sp來(lái)自：百科![]()
自動(dòng)識(shí)別出租車發(fā)票的全部信息，一次掃描即可識(shí)別歸屬地區(qū)、發(fā)票代碼、發(fā)票號(hào)碼、電話（包括電話、監(jiān)督電話）等全部信息。 車輛通行費(fèi)發(fā)票識(shí)別 自動(dòng)識(shí)別車輛通行費(fèi)發(fā)票的全部信息，一次掃描即可識(shí)別發(fā)票代碼、發(fā)票號(hào)碼、入口、出口、收費(fèi)金額、收費(fèi)員、車輛類型、日期、時(shí)間等主要信息。 增值稅發(fā)票識(shí)別 通過(guò)對(duì)增值稅發(fā)票圖片預(yù)處理、表格來(lái)自：專題![]()
來(lái)自：百科![]()
，檢測(cè)穿過(guò)自定義線與區(qū)域的人流量以及視頻幀中的熱點(diǎn)分布信息。 車輛識(shí)別： 云上車輛識(shí)別：分析華為云上的VIS視頻流，檢測(cè)視頻中出現(xiàn)的車輛或車牌信息。 邊緣車輛識(shí)別：分析邊緣節(jié)點(diǎn)上的RTSP視頻流，檢測(cè)視頻中出現(xiàn)的車輛或車牌信息。 入侵檢測(cè) 云上入侵檢測(cè)：分析華為云上的VIS視頻流來(lái)自：百科![]()
運(yùn)輸方案，讓冷鏈運(yùn)輸車輛通過(guò)移動(dòng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)聯(lián)網(wǎng)上云，廂體溫度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)感知并上報(bào)云端，不再是只能依賴司機(jī)本地看護(hù)，通過(guò)云端也能實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程管控，多一道防護(hù)，更有安全保障。為了更有效的監(jiān)管運(yùn)輸車輛，掌握車輛位置，可通過(guò)制度化、數(shù)字化等監(jiān)管手段，對(duì)路徑實(shí)施規(guī)劃，將車輛定位數(shù)據(jù)、行駛數(shù)據(jù)等匯總到平臺(tái)，經(jīng)平臺(tái)分析后統(tǒng)一管理調(diào)度。來(lái)自：百科![]()
上班高峰期道路總是擁堵？如何讓自動(dòng)駕駛車輛實(shí)時(shí)感知復(fù)雜的路面情況？背后的技術(shù)原因是人、車、交通設(shè)施之間的實(shí)時(shí)信息無(wú)法實(shí)現(xiàn)協(xié)同交互。由于市區(qū)路況復(fù)雜，雨天、霧天司機(jī)視野不清晰、路面濕滑，容易造成事故多發(fā)，易造成道路擁堵，例如沈陽(yáng)大東區(qū)就面臨更加精細(xì)化的交通管理。 如何讓自動(dòng)駕駛車輛根據(jù)不同場(chǎng)景，迅速計(jì)來(lái)自：百科![]()
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應(yīng)用進(jìn)行管理、監(jiān)控和運(yùn)維 豐富的邊緣AI算法 可以將華為云AI的能力延伸到邊緣，例如人臉識(shí)別、車輛識(shí)別、周界入侵、文字識(shí)別等AI能力 可以將華為云AI的能力延伸到邊緣，例如人臉識(shí)別、車輛識(shí)別、周界入侵、文字識(shí)別等AI能力 邊云協(xié)同 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處來(lái)自：專題![]()
鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Redis接口產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Redis接口產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 高可靠——數(shù)據(jù)0丟失，強(qiáng)一致，性能穩(wěn)定 開(kāi)源Redis依賴內(nèi)存介質(zhì)，可靠性一般。主從數(shù)據(jù)不一致會(huì)干擾業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)。單線程架構(gòu)容易發(fā)生命令阻塞，且快照及主從同步fork可能引發(fā)性能抖動(dòng)。 云數(shù)據(jù)庫(kù) GeminiDB來(lái)自：專題![]()
車牌/車型識(shí)別 在園區(qū)、車庫(kù)等進(jìn)出口，對(duì)車輛進(jìn)行車牌、車型識(shí)別，可實(shí)現(xiàn)特定車牌和車型的權(quán)限認(rèn)證。 安全帽檢測(cè) 從視頻監(jiān)控中發(fā)現(xiàn)未佩戴安全帽的工人，并在指定設(shè)備發(fā)起告警。 軌跡還原 將多個(gè)攝像頭識(shí)別出的同個(gè)人臉或者車輛，協(xié)同分析來(lái)還原行人或者車輛的前進(jìn)路徑。 人臉檢索 在監(jiān)控中通過(guò)人來(lái)自：百科![]()
交通視頻分析（Smart Traffic），能實(shí)時(shí)或離線分析道路視頻車流信息、車輛轉(zhuǎn)向、車道信息、車輛排隊(duì)長(zhǎng)度、車道空間占有率、車牌、車型等。該服務(wù)可應(yīng)用于路況實(shí)時(shí)分析、信號(hào)燈控制、智慧停車等場(chǎng)景 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別精準(zhǔn) 精準(zhǔn)檢測(cè)車輛、車道線，精確統(tǒng)計(jì)車流量，檢測(cè)算法不受場(chǎng)景、天氣、車型等因素影響來(lái)自：百科![]()
法功能基礎(chǔ)上，融合行業(yè)最新的傳感器技術(shù)、高精度地圖技術(shù)、AI算法、大算力芯片、邊緣計(jì)算技術(shù)，構(gòu)建“智慧+感知”能力，生成車輛時(shí)空、過(guò)車身份、違法抓拍、分米級(jí)車輛軌跡、信號(hào)燈狀態(tài)等多種精準(zhǔn)、高效、實(shí)時(shí)的元數(shù)據(jù)，為路口精細(xì)化管理奠定了完備的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，減輕了中心側(cè)計(jì)算、存儲(chǔ)、空間以及網(wǎng)絡(luò)的傳輸壓力。來(lái)自：云商店![]()
資源、服務(wù)支撐高效工作。 此次疫情期間，中軟國(guó)際提出疫情防控整體方案并投入實(shí)踐，守護(hù)員工和家人健康。 方案包括： 1.疫情車輛管理：包括疫區(qū)車輛監(jiān)控、疫區(qū)車輛軌跡； 2.人員管理：包括口罩檢測(cè)、體溫檢測(cè)、人群聚集告警、關(guān)鍵崗位在崗檢測(cè)、人流統(tǒng)計(jì)&熱力圖； 3.遠(yuǎn)程協(xié)同包括：Wel來(lái)自：云商店
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