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车品牌识别深度学习

面向机器学习应用开发者,提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台

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边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文

**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...

我的深度学习项目经验分享|社区征文

我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进行实时监测和分析人员活动,提供监测识别和报警等功能,还能用于大数据分析,远程访问和管理等等... 降低分辨率等。去噪处理是因为实时视频流可能会受一些干扰,摄像头本身的噪声,光线变化等都会有影响,不能放过这些细节。去噪处理后也能获得更高质量的视频流。```#读原始帧frame = cv2.imread("original_frame....

技术人的 2023 总结之无处不在的 AI|社区征文

就是以深度学习和机器视觉技术为核心,提取图片内容特征、建立图像搜索引擎,是一款用于图片间相似性检索的平台型产品,深度学习正是 AI 的特点。再比如说 智能语音交互(Intelligent Speech Interaction),就是你所理解的基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术,对于企业来说适用于智能问答、智能质检、法庭庭审实时记录、实时演讲字幕、访谈录音转写等场景,可以应用在金融、司法、电商等多个领域,这里对于自然语言理解以及智...

大数据、人工智能与大模型:技术融合的未来趋势|社区征文

人工智能的核心在于学习和适应。AI系统通过算法来模拟人类的学习过程,从而解决问题和执行任务。基于深度学习的神经网络也是如此,经过大量的训练才能够更准确的预测我们所需要的结果。例如在一个健康监测系统的项目中,如果我们实现一个AI模型的话,它能够通过分析用户提供的健康数据来预测疾病风险,大大提高了预防性医疗的效率。## 大模型:AI的新阶段大模型,如使用了很多最新的大模型的智能AI机器人,代表了AI的一个新阶段。这些...

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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处...
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,行驶证识别准确...
火山引擎智慧听鉴:对企线索的“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

边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文

**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...

我的深度学习项目经验分享|社区征文

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大模型和深度学习的工作总结|社区征文

越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明的发展进步,大气污染现象愈... 另一个区别是图像中像素的分辨率要高得多。存在许多视觉任务,例如语义分割,需要在像素级进行密集预测。**感受**经过2023一年的工作和学习,真是学到很多新的东西,2024继续加油!infoq原文链接:https://xie.info...

边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文

车辆会产生大量实时动态(如部位、速率、路况等)。依据边缘计算予以处理与分析,可实时改进车流量,提高路面利用率。同时,依据紧急状况(如交通事故、道路维护等),边缘计算可快速反应,及时通知相关人员处理。智能制造:在生产中,很多传感器和设备会产生大量数据。依据边缘计算,可实时监控生产线的运作,预测隐性故障与维护规定,提高工作效能和产品质量。同时,边缘计算可用于进行灵便制造,快速调整加工过程,以满足市场需求。上述只是...

2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文

学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说到总结,我觉得第一条就应该说一下现在爆火的Chatgpt了... 低延迟特性将使车辆能够实时获取周围环境信息,提高自动驾驶的安全性和可靠性。AI技术的突破将赋予自动驾驶车辆更强大的环境识别能力。通过机器学习和深度学习,车辆将能够自主判断路况、预测其他车辆和行人的行为...

AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文

图像识别、语音识别、歌曲推荐介绍、语音AI操作界面等等。** 其实,在Web端AI的优势和局限性和端侧AI差不多。虽然PC用户主要通过网络端访问互联网内容和服务,但是许多移动应用也会嵌入Web页面,但由于浏览器的内存... 出现了许多JS的机器学习深度学习框架,如`Tenforflow.js`、`synaptic`、`Brain.js`、`WebDNN`等等。由于浏览器的计算能力受限,像`keras.js`和`WebDNN`这样的框架只支持加载模型进行推理,而不能在浏览器中进行训...

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。![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/3ed5cb1a907d45729aebcb1d7f312ae3~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)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...

基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文

深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测,***总结一下工业缺陷检测流程***,包... 分辨率、覆盖类别、目标密度还有小目标代表方面都远远优于现有的类似数据集。有了数据集之后,用它去训练目标检测算法,我在这里使用的是yolov5进行迁移学习,得到一个基准模型。对这个基准模型的各类目标进行详细的性...

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