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  • 机器学习翻拍检测 内容精选 换一换
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    应答器异位检测算法针对铁路沿线的应答器放置状态进行检测,判断应答器放置状态是否符合规定要求。采用深度学习技术,基于开源yolo算法进行深度定制,训练应答器放置状态的算法模型,将模型通过转换后,移植到SDC。 应答器异位检测算法的核心功能,是对应答器放置状态的检测检测应答器是否处
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    的自动化UI测试功能编程。 2 目标检测技术在隐私合规检测领域的应用 深度学习中的目标检测,主要用于在视图中检测出物体的类别和位置,如下图所示。目前业界主要有YOLO [7],SSD [8]和RCNN [9]三类深度学习算法。 以Faster RCNN为例,该算法是RCNN算法的演进。在结构上,Faster
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    2、更智能:可实现对高空抛物的实时检测和自动告警,显示落物轨迹并将相关视频和图像进行保存 3、更精准:通过深度学习等算法可克服日夜光照、水雾、阴影、飞鸟等影响 4、更人性:交互式操作,简单易懂,安装方便 5、易扩展:可随需进行算法升级和能力扩展 6、范围广:可检测大范围的建筑物,即能检测因建筑物过大而
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