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发。 模板选择 截图尺寸 320*180；开始时间 10s；持续时间 30s；截帧间隔 5秒 截图尺寸 640*360；截图时间点1s、 6s、11s、16s 开始截帧 解析视频的元数据信息，包括：视频时长、视频格式、码率等。用于视频播放时获取时长，分辨率展示 等等。 上传视频 视频解析结果来自：专题灵活多样 G系列G3/G1提供多种显存，满足图形图像场景。P系列提供P2v/P1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 G系列G3/G1提供多种显存，满足图形图像场景。P系列提供P2v/P1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 生态优秀 完善的生态来自：专题
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人工智能发展及应用 第2节 人工智能与机器学习 第3节 监督学习与非监督学习实例讲解 第4节 如何快速掌握AI应用的能力 AI开发平台 ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、来自：百科![]()
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来自：云商店![]()
并上传告警图像； 2、显示告警时间、地点、未佩戴安全帽人员等信息； 3、细化各项参数配置，达到精准的检测结果。 商品介绍 应用于建筑、电力、石化、车间等行业和场景。当检测到人员未佩戴安全帽时产生告警，并上传告警图像，以及时间、地点、未佩戴安全帽人员等信息。通过博思廷G6s平台或者来自：云商店![]()
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本课程包含了数字图像基本原理，以及使用传统方法和深度学习方法完成计算机视觉任务的方法以及应用场景。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握数字图像的基础知识和变换方法。 2、掌握图像分类技术的原理和应用场景。 3、掌握目标检测技术的原理和应用场景。 4、掌握图像分割技术的原理和应用场景。来自：百科![]()
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LPR）以计算机技术、图像处理技术、模糊识别为基础，建立车辆的特征模型，识别车辆特征，如号牌、车型、颜色等。它是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别，它运用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，对采集到的图像信息进行处理来自：云商店![]()
模板设计并调用服务接口。 AI开发平台ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。来自：百科![]()
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