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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在监控
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    针对出现在视频画面中特定区域的人员进行检测,当画面中人数超过一定阈值,则判定为人员汇聚,目前算法设定的阈值为5人(包含5人)。 算法采用机器视觉图像感知技术,通过计算机视觉技术及深度学习技术,对人员的精确检测、跟踪,实现对人体检测分析检测,智能分析精确区分人和干扰物体,如其他移动
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    制的小事交给ModelArts Pro。 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。
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    类、基于场景内容或者物体的广告推荐等功能更加准确。 图1 图像标签 示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测,准确识别图像中包含的影视明星及网红人物。 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄,还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别
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    与各种学习算法结合。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、了解传统方法(如视觉词袋模型)及其三个步骤。 2、了解图像级编码信息可以用于不同的视觉任务并与各种学习算法结合。 课程大纲 第1章 传统方法和数据结构 华为云 面向未来的智能世界,数字化是企业发展的必由之路。数字化成
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    华为云计算 云知识 计算机视觉基础:背景知识 计算机视觉基础:背景知识 时间:2020-12-17 09:09:46 通过学习,您将掌握计算机视觉的基本概念和主要知识点,并且对于计算机视觉和广义人工智能的方法论有一定的认识,初步具备判断计算机视觉是否适合解决特定问题的能力。 讲师介绍
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    09:28:38 深度神经网络让机器拥有了视觉的能力,实战派带你探索深度学习! 课程简介 本课程主要内容包括:深度学习平台介绍、神经网络构建多分类模型、经典入门示例详解:构建手写数字识别模型。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节
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