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    700,擅長(zhǎng)大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 打手機(jī)智能識(shí)別手機(jī)智能識(shí)別 時(shí)間:2021-01-08 10:13:57 視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 人工智能 華為云好望商城打手機(jī)智能檢測(cè)主要應(yīng)用于禁止打手機(jī)的場(chǎng)景下,利用智能攝像機(jī)的前端AI技術(shù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,自動(dòng)檢測(cè)是否有人員打手機(jī),實(shí)時(shí)上報(bào)違章人員信息
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    基于對(duì)視頻的前后幀信息、光流運(yùn)動(dòng)信息分析、場(chǎng)景內(nèi)容信息識(shí)別等分析,檢測(cè)和識(shí)別視頻動(dòng)作 優(yōu)勢(shì) 多模態(tài)識(shí)別 綜合圖像、光流、聲音等信息,識(shí)別動(dòng)作更準(zhǔn)確 識(shí)別準(zhǔn)確 采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確度高 對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景魯棒性強(qiáng) 對(duì)不同天氣條件、不同的攝像頭角度等復(fù)雜場(chǎng)景的視頻動(dòng)作識(shí)別具有良好的魯棒性 建議搭配使用:
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云API入門(mén)學(xué)習(xí)賽AI人臉識(shí)別 華為云API入門(mén)學(xué)習(xí)賽AI人臉識(shí)別 時(shí)間:2020-12-09 11:47:10 華為云API入門(mén)學(xué)習(xí)賽·AI人臉識(shí)別,本賽事適用于了解華為云的API、以及學(xué)習(xí)基于華為云進(jìn)行開(kāi)發(fā)的初學(xué)者,目標(biāo)是為華為云的開(kāi)發(fā)者提供一個(gè)了解華為云Open
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    視頻標(biāo)簽 (簡(jiǎn)稱(chēng)VCT),基于深度學(xué)習(xí)對(duì)視頻進(jìn)行場(chǎng)景分類(lèi)、人物識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、文字識(shí)別等多維度分析,形成層次化的分類(lèi)標(biāo)簽。 功能描述 場(chǎng)景概念識(shí)別 基于對(duì)視頻中的場(chǎng)景信息的分析,輸出豐富而準(zhǔn)確的概念、場(chǎng)景標(biāo)簽 人物識(shí)別 基于對(duì)視頻中的人物信息的分析,輸出準(zhǔn)確的人物標(biāo)簽 視頻 OCR 識(shí)別視頻中出現(xiàn)的
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    檢測(cè)家庭監(jiān)控中出現(xiàn)的人形,記錄出現(xiàn)時(shí)刻,或在無(wú)家人在家的某些時(shí)間段檢測(cè)到后,可向手機(jī)發(fā)出告警。 摔倒檢測(cè) 檢測(cè)到人摔倒的動(dòng)作時(shí),發(fā)出告警,主要針對(duì)老人看護(hù)場(chǎng)景。 哭聲檢測(cè) 智能識(shí)別嬰兒的哭聲,在指定用戶(hù)的手機(jī)上發(fā)出告警,用于小孩看護(hù)。 詞匯識(shí)別 自定義特定詞匯,如“救命”,當(dāng)檢測(cè)到該詞匯時(shí)發(fā)出告警。 人臉屬性檢測(cè)
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    數(shù)據(jù)。 2.傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的核心 傳感器技術(shù)是計(jì)算機(jī)應(yīng)用中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。它將傳輸線(xiàn)上的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成可處理的數(shù)字信號(hào),并將其交給計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理。它主要將傳感器、數(shù)據(jù)處理單元組件和通信組件集成在需要隨機(jī)分布的信息采集和傳輸?shù)膮^(qū)域,形成一個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(即傳感器網(wǎng)絡(luò))。節(jié)點(diǎn)
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    納到數(shù)據(jù)集中,然后用這些標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行第一版的目標(biāo)識(shí)別模型訓(xùn)練。 訓(xùn)練出來(lái)的模型只是利用傳統(tǒng)圖像處理能夠識(shí)別成功的圖片進(jìn)行學(xué)習(xí)。對(duì)于不成功的圖片,我們進(jìn)一步使用OCR。OCR能夠識(shí)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(shí)別模型進(jìn)行結(jié)果融合,可以得到更為精確的可點(diǎn)擊區(qū)域結(jié)果
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    識(shí)別、手寫(xiě)文字識(shí)別、智能分類(lèi)識(shí)別、健康碼識(shí)別、核酸檢測(cè)記錄識(shí)別等任意格式圖片上文字信息的自動(dòng)化識(shí)別,自適應(yīng)分析各種版面和表格,快速實(shí)現(xiàn)各種文檔電子化。 通用文字識(shí)別支持表格識(shí)別、文檔識(shí)別、網(wǎng)絡(luò)圖片識(shí)別、手寫(xiě)文字識(shí)別、智能分類(lèi)識(shí)別、健康碼識(shí)別、核酸檢測(cè)記錄識(shí)別等任意格式圖片上文字
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