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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：百科右键单击屏幕，进入主菜单，选择“智能>智能配置>目标抓拍>人脸参数”，配置人脸参数。 2. 选择“智能>智能配置>目标识别>目标识别”，打开“开启目标识别”开关。 注意点： · 1/2盘位NVR800，首先需选择“智能>智能配置>智能全局配置>人脸分析功能开关”，开启“人脸分析功能开关”。 · SIU款型来自：云商店
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端开发人员快速完成集成及开发测试。 2 相关术语 2.1 人脸特征 可以从个体的人脸信息中提取出的有区别的、可重复的特征信息，从而达到个体自动识别的目的。 2.2 人脸识别 以人脸特征作为识别个体身份的一种个体生物特征识别方法。其通过分析提取用户人脸图像数字特征产生样本特征序列，并将该样本特征来自：云商店GPU卡，每台云服务器支持最大8张Tesla V100显卡。 支持NVIDIA CUDA 并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单实例最大网络带宽30Gb/s。 完整的基础能力：网络自定义，自由划分子网、设置网络访问策略；海量存储，来自：百科
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ModelArts提供的调测代码是以Pytorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，只需要修改个别的参数即可。 不同类型分布式训练介绍 单机多卡数据并行-DataParallel(DP) 介绍基于Pytorch引擎的单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。来自：专题![]()
时间：2020-12-14 16:36:37 手把手教你玩转人脸识别，初探深度学习。 课程简介 本课程主要内容包括：人脸识别原理、机器如何提取图像的特征。 课程目标 通过本课程学习，了解机器学习的方法及快速掌握人脸识别应用。 课程大纲 第1节 机器学习内容回顾 第2节 机器是如何进行图像分类来自：百科![]()
了解更多 从0到1制作自定义镜像并用于训练 Pytorch+CPU/GPU 介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介绍如何从0到1制作镜像，并使用来自：专题![]()
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模型训练与平台部署（Mindspore-TF） 时间：2020-12-08 16:37:45 本课程主要介绍如何让TensorFlow脚本运行在昇腾910处理器上，并进行精度、性能等方面的调优。 目标学员 AI领域的开发者 课程目标 通过对教材的解读，使学员能够结合教材+实践，迁移自己的训练脚本到昇腾平台上进行训练。来自：百科![]()
灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持专属资源独享使用。 支持自定义镜像满足自定义框架及算子需求。 AI开发平台ModelArts来自：百科![]()
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模型转换及其常见问题 时间：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培训学习 昇腾计算 模型转换，即将开源框架的网络模型（如Caffe、TensorFlow等），通过ATC（Ascend Tensor Compiler）模型转换工具，将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型，模型转来自：百科![]()
自动触发偏离告警，确保巡更人员严格按照规划的巡更路线，保障园区安全。 便捷通行-人脸识别闸机代替保安岗，“无感知”畅行园区 方案特点： 1.5s内快速识别人脸与人脸库比对，实现1:N比对，快速通行 将人脸识别系统、闸机系统、报警系统、访客系统、HR系统等联动 客户价值： 实现了权限来自：云商店![]()
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![]()
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