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的功能,但成本相对较高,需出厂前预装,通用性较差。 基于AIoT的驾驶员状态实时监测系统,通过Landmark 算法来实现人脸检测及特征点提取,再利用眼部特征点计算EAR值,进而结合 PERCLOS 疲劳判断准则,算出PERCLOS值,再结合体征数据变化情况,来综合判别驾驶员的疲劳程度。来自:百科输入层用于输入数据;卷积层通过卷积运算对输入进行局部特征提取;池化层通过下采样的方式降低特征图的分辨率,从而降低输出对位置和形变的敏感度,同时还可降低网络中的参数和计算量;全连接层将局部特征通过权值矩阵组装成完整的图像,完成特征空间到真实类别空间的映射,最终的图像分类便是由全连接来自:百科
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评分代表命中某标签的概率,评分越高,表示越有可能命中当前标签。 生成图片标签 对图片进行人脸检测和分析,输出人脸在图像中的位置、人脸关键属性。若照片中存在多张人脸,则返回所有符合条件的人脸特征信息。图形化、无代码,轻松开发。 上传图片 未检测到人脸信息! 人脸识别结果 视频时序截帧 视频解析 可对视频按照时间计划来自:专题从视频监控中发现未佩戴安全帽的工人,并在指定设备发起告警。 轨迹还原 将多个摄像头识别出的同个人脸或者车辆,协同分析来还原行人或者车辆的前进路径。 人脸检索 在监控中通过人脸识别园区指定人脸,可用于黑名单识别等。 异常声音检测 检测到玻璃破碎、爆炸声等异常声音时,上报告警。 入侵检测来自:百科
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了解 语音识别 基本的原理与实战的同时,更好的了解人工智能的相关内容与应用。 实验目标与基本要求 通过本实验将了解如何使用Keras和Tensorflow构建DFCNN的语音识别神经网络,并且熟悉整个处理流程,包括数据预处理、模型训练、模型保存和模型预测等环节。 实验摘要 实验准备:登录华为云账号来自:百科