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- 基于深度学习的目标检测算法综述 内容精选 换一换
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人流量以及视频帧中的热点分布信息。 边缘人流量统计:分析边缘节点上的RTSP视频流,检测穿过自定义线与区域的人流量以及视频帧中的热点分布信息。 车辆识别: 云上车辆识别:分析华为云上的VIS视频流,检测视频中出现的车辆或车牌信息。 边缘车辆识别:分析边缘节点上的RTSP视频流,检测视频中出现的车辆或车牌信息。来自:百科基于改进的深度学习算法,检测准确率高 处理速度快 基于大规模GPU集群,快速识别敏感信息 网站论坛 不合规图片的识别和处理是用户原创内容(UGC)类网站的重点工作,基于 内容审核 ,可以识别并预警用户上传的不合规图片,帮助客户快速定位处理,降低业务违规风险 优势 准确率高 基于改进的深度学习算法,检测准确率高 处理速度快来自:百科
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注册昵称审核 对网站的用户注册信息进行智能审核,过滤包含广告、反动、色情等内容的用户昵称。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:响应速度小于0.1秒。 媒资内容审核 自动识别媒资中可能存在的涉政、违禁品等信息,避免已发布的文章存在违规风险。来自:百科挑战。 基于源码的特征生成方法: 不同语言具有不同的特点,在考虑基于源码的特征生成方法时需要考虑到语言特点来采用针对性的方法来解决,这样可以起到事半功倍的作用。下面针对不同语言分别来说明对应的解决方法: ● C语言:没有类的复杂性,在构建时只要用到的源码文件,该文件中的所有函数信息都会被一起编译进二进制文件中。来自:百科
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