ما هي تقنيات نظام مواقف السيارات وراء الدماغ الحضري-TigerWong

يستخدم نظام مواقف السيارات شبكة استخراج المحتوى وشبكة استخراج الأنماط لاستخراج الميزات من صور المحتوى وصور الأنماط على التوالي ، مستوحاة من شبكة توليد المواجهة الشرطية وتعلم نقل الأنماط. بعد الصمامات ، يتم الحصول على الصور ذات المحتوى والأسلوب المناظرين من خلال شبكة توليد الصور. البنية التحتية القائمة على الإنترنت ، والدماغ الريفي. الاستفادة من موارد البيانات الريفية الغنية لإجراء تحليل شامل في الوقت الحقيقي للريف. تخصيص الموارد العامة بشكل فعال بموارد البيانات الحضرية ، وتحسين الإدارة الاجتماعية من وقت لآخر ، وتعزيز التنمية المستدامة الريفية. بعد تجميعها في كتاب إلكتروني صغير ، سأكتب اليوم ثلاث أوراق عملية عن "الدماغ الريفي". تم تضمين الأوراق الثلاث الممتازة التي تمت مشاركتها معك في أوراق قمة acmmm2017 ، وهي جزء مهم من التكنولوجيا أمام الدماغ الريفي.

كل ثورة تكنولوجية ، قال وانغ جيان ، رئيس اللجنة الفنية لمجموعة علي بابا ، ذات مرة. سوف تدفع إلى الأمام الحضارة الريفية. في عصر المحرك البخاري ، كانت علامة الريف هي بناء الطرق. في عصر الطاقة الكهربائية ، فإن تطوير المناطق الريفية هو وضع شبكة الكهرباء. في عصر الإنترنت ، أصبحت البيانات موردا هاما. تحتاج القرى إلى بناء دماغ بيانات لتحسين الحضارة مرة أخرى. العثور على العديد من المشاكل التي يتعين حلها من خلال مشروع "الدماغ الريفي".

نظام مواقف السيارات ، مثل كيفية تحديد تدفق الأشخاص ومسارات المركبات بدقة ، وكيفية استخراج ميزات الكائن في الفضاء ثلاثي الأبعاد ، إلخ. من خلال الممارسة من وقت لآخر ، والعثور على بعض الحلول أفضل ، ووضع هذه الأساليب في المشهد الفعلي لتعزيز هبوط التطبيق بشكل إيجابي. يشير اكتشاف شذوذ الفيديو إلى اكتشاف الأجزاء ذات الحالة والسلوك غير الطبيعي في الفيديو. تهدف هذه الورقة إلى مناقشة كيفية حل مشكلة الكشف عن "شذوذ الفيديو". يعد اكتشاف الشذوذ في مشاهد الفيديو في العالم الحقيقي مشكلة صعبة ، لأن "الشذوذ" نفسه يصعب تحديده ، وهناك خلفيات وأشياء وحركية فوضوية في المشهد. كيفية استخدام خوارزمية الكشف عن الشذوذ لمساعدة النظام تلقائيًا في العثور على حوادث المرور والمشاة المشبوهين في سيناريوهات المرور والأمن ؟ في الحياة الواقعية ، لديها احتمال تطبيق واسع وقيمة بحث عالية.

مستوحاة من أحدث نتائج الأبحاث في مجال التعرف على الحركة ، في هذه الورقة ، أقدم طريقة للدماغ الريفي لمراقبة التشوهات المرورية. تم تصميم الترميز الذاتي المكاني للكشف عن شذوذ الفيديو ، ويتم اقتراح طريقة لحساب خطأ التنبؤ مع انخفاض الوزن. من خلال تقييم مشاهد المرور الحقيقية ، تجاوزت الخوارزمية أفضل طريقة سابقة في المؤشرات المهمة. العثور بدقة على نفس الشخص في الصور المقابلة للكاميرات الأخرى. تتمتع تقنية التعرف على المشاة بالبحث العلمي المهم للغاية وقيمة التطبيق العملي. يشير إعادة التعرف على المشاة إلى صورة أحد المشاة تحت كاميرا معينة. في الآونة الأخيرة ، تم استخدامه على نطاق واسع في النقل والأمن وغيرها من المجالات ، وهو أمر ذو أهمية كبيرة لإنشاء قرية آمنة وذكية. في الوقت نفسه ، يتم تمديد التشابه إلى مستويات أخرى. في هذه الورقة ، أقدم الدعم الفني لتحديد مسار تدفق المشاة والحكم عليه. الجمع بين مزايا شبكة siames ونموذج شبكة التصنيف للتعلم العميق. في الوقت الحاضر ، وصلت النتيجة المثلى لدقة الاسترجاع إلى أعلى مستوى في الصناعة. واحدة من النماذج الأساسية للقرية الذكية ، نموذج التعرف على لوحة الترخيص. نحن بحاجة إلى تحديد لوحات ترخيص جميع القرى في البلاد. على سبيل المثال ، أقوم بجمع البيانات بشكل أساسي على "لوحة ترخيص Zhejiang هي لوحة الترخيص الرئيسية. في هذا الوقت ، يجب استخدام الخوارزميات لإنشاء البيانات تلقائيًا.

أدى ظهور التعلم المتعمق في العامين الأخيرين إلى تحسين أداء نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير ، ولكنه يجلب أيضًا الطلب الهائل على البيانات وتكلفة الملصقات. في المشاهد الحقيقية ، غالبًا ما يكون من الصعب الحصول على بيانات أكثر شمولاً وكبيرة وموحدة ودقة ، لذلك دع الذكاء الاصطناعي يتعلم إنشاء البيانات لأن اتجاه التدفق الرئيسي هو أحد نماذج Gan الكلاسيكية ، لكن نماذج Gan العادية غالبًا ما تواجه بعض المشكلات ، مثل توليد البيانات الذي لا يمكن السيطرة عليه ، سوء التعميم وهلم جرا.