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來自:百科的圖片進(jìn)行學(xué)習(xí)。對于不成功的圖片,我們進(jìn)一步使用 OCR 。OCR能夠識別出圖像中的文字內(nèi)容及其位置。結(jié)合第一階段的目標(biāo)識別模型進(jìn)行結(jié)果融合,可以得到更為精確的可點擊區(qū)域結(jié)果,并且這個時候的融合方案已經(jīng)初步可以使用了。隨著數(shù)據(jù)集的積累,目標(biāo)檢測模型的檢測結(jié)果也變得更精確。最終能夠只使用目標(biāo)識別方案。來自:百科
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視頻幀中的熱點分布信息。 邊緣人流量統(tǒng)計:分析邊緣節(jié)點上的RTSP視頻流,檢測穿過自定義線與區(qū)域的人流量以及視頻幀中的熱點分布信息。 車輛識別: 云上車輛識別:分析華為云上的VIS視頻流,檢測視頻中出現(xiàn)的車輛或車牌信息。 邊緣車輛識別:分析邊緣節(jié)點上的RTSP視頻流,檢測視頻中出現(xiàn)的車輛或車牌信息。來自:百科華為云計算 云知識 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實踐 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實踐 時間:2020-12-01 14:32:39 本實驗幫助指導(dǎo)用戶在短時間內(nèi),了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟,體驗Hadoop組件在鯤鵬上的基本調(diào)優(yōu)思路。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求來自:百科
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