车品牌识别深度学习-优选内容
能力介绍
产品简介 基于深度学习算法,适用于检测车辆的车牌区域,是车牌识别的基础。 产品优势 性能优异:业内顶尖的算法效果,高精度,高性能,低功耗。 算法出色:基于海量数据训练和实际业务场景的打磨,效果出色。 持续升级:算法工程师持续升级算法,服务工程师提供可靠支持。 业务驱动:算法响应业务需求而持续迭代,助力效果不断优化。 应用场景 道路交通管理交通违章场景的车牌检测,停车场收费管理. 车牌号处理对图片、视频中的车牌号进行遮挡...
能力介绍
产品简介 支持对行驶证上所有关键字段的自动检测与识别,包含号牌号码、车辆类型、所有人、住址、使用性质、品牌型号、车辆识别代号、发动机号码、注册日期、发证日期等信息。 产品优势 识别字段齐全: 支持对行驶证全部字段的自动检测与识别,具体包含号牌号码、车辆类型、所有人、住址、使用性质、品牌型号、车辆识别代号、发动机号码、注册日期、发证日期等信息。 识别准确率高: 基于强大的深度学习算法和OCR技术,行驶证识别准...
火山引擎智慧听鉴:对车企线索的“望闻问切”
规避转化环节数字化盲区 在与业内高端自主品牌、主流豪华品牌和头部合资品牌的合作过程中,遇到的最常见、最典型的两类跟进场景是“线上电话邀约”和“线下试乘试驾”。火山引擎智慧听鉴能够从销售话术有效分析、接待过程标准管控、画像标签分析、辅助运营决策等方向给予一线销售和管理者帮助。基于语音和语义对话方向的深度学习模型,快速构建基于汽车、零售行业的专有模型。 在应用场景中,智慧听鉴具备实时转译、智能识别、对话规...
2023年5月
使用看板对汽车售前、售中、售后的重点指标进行监控 用户可以通过标签、行为、属性、系统指标等数据灵活创建自定义指标看板,及时监控分析业务重点指标 优化 指标筛选组件优化为统一样式,减少用户学习和理解成... 解决现有版本无法识别实时JSON数据的问题。 新增 可视化建模实时任务新增「拆分字段」算子,可依据分隔符或JSON格式(包含多层嵌套格式)进行拆分,增强对复杂内容字段的处理能力。 优化 可视化建模输出hive表...
车品牌识别深度学习-相关内容
关于 AI 边云协同解决方案在 IOT 领域的研究与讨论 | 社区征文
(边云协同 深度学习)产品外观检测应用 AI + 机器视觉,为产品线装上智慧之眼。利用一组高速工业相机,高分辨率、多角度拍摄,穹顶组合光源,有效屏蔽信号干扰。极速之芯,高性能边缘计算一体机,集成专业升腾芯片,多 CPU 处理器,内置内存及高速固态硬盘。超强大脑,深度学习算法,有效提升识别率...
golang pprof
可以放到后边再做深一步的学习。4. `/debug/pprof/profile`采集cpu的profiling,与trace一致,也可以跟一个seconds参数来指定采集的时长(单位:秒),执行完成后,会自动下载一个文件,如下。然后再使用`go tool pprof profile`就可以进入交互模式,剩下的操作和`runtime/pprof`一节介绍的就一样了。!...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。**相关产品**:https://www.volcengine.com/product/flink # 机...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
TensorFlow是由谷歌人工智能团队谷歌大脑开发和维护的深度学习平台,目前人工智能领域主流的开发平台,在全球有着广泛的用户群体。 开始一步步学习TensorFlow框架。## 2.学习TensorFlow跟随着课程的学习,我更加对TensorFlow感兴趣啦!按照该课程所述,我自学了初级代数知识,如变量...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
>作者:火山引擎AML团队## 模型训练痛点关于模型训练的痛点,首先是技术上的。现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。![1280X1280.PNG](ht... Q:对于用在搜索广告推荐领域的大规模稀疏模型,AML 平台上有一些深度的针对性优化吗? A:我们内部的搜广推场景,底层的通信、机器等硬件层面和 CV、语音、NLP 是差不多的方案,谈不上要针对性的优化。如果要针对性的优...
ApacheCon - 云原生大数据上的 Apache 项目实践
#### 字节跳动深度学习批流一体训练实践**毛洪玥 字节跳动基础架构工程师****演讲简介:** 随着公司业务发展,算法复杂度不断提升,越来越多的算法模型在离线更新的基础上探索实时训练以提升模型效果。为实现复杂... 还是机器学习模型训练的存储底座。在字节跳动,HDFS 既搭建了服务于大规模计算资源调度跨多地区的存储调度能力提升计算任务稳定性;也提供了统合用户侧缓存、常规三副本、冷存的数据识别和冷热调度能力。本次分享介绍...
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
文本类型识别等自然语言分析实现建筑设施运维AI场景落地是我2021年所开启新的应用领域。关于建筑运维这个传统行业如何应用自然语言NLP技术,实现机器能真正理解人类语言的技术途径,我认为作为产业界由2条技术途径可以考虑,一是,基于开源平台进行深度的开发和定制形成一个符合自己要求的AI应用平台。二是,基于成熟商业化AI平台上端侧应用开发实现企业AI应用的落地。在考察国外的Pytorch、tesorflow和国内PaddlePaddle、Volcengine等...