Ingegneria dell'algoritmo del sistema di riconoscimento delle targhe-Tigerwong

Ma sistema di riconoscimento della targa, sei sicuro che il tuo utente abbia una scheda grafica? Nella tua azienda o laboratorio, potresti non credere che un'azienda con centinaia di team non avrà schede grafiche. Le condizioni hardware possono essere sostanzialmente soddisfatte; Ma per l'utente, tutto potrebbe essere diverso. È necessario eseguirlo sul computer / server del cliente. Ci sono molti progetti. In molti ambienti, non c' è GPU, o se si fa ingegneria, GPU può essere un lusso. Per il progetto di visione artificiale, se il cliente deve portare il modello sull'hardware unico (come l'apparecchiatura di rilevamento dei difetti nel campo della produzione intelligente), è molto importante confermare in anticipo la configurazione dell'hardware con l'utente.

Se il cliente sa cos'è la GPU è assolutamente lo spartiacque della difficoltà della cooperazione. Sarà più facile sapere e sapere cos'è la GPU; Se non sai nulla di GPU o usi solo la GPU Intel, la difficoltà di atterraggio aumenta in modo esponenziale. Un criterio semplice: quando si comunica con i clienti. Assicurati di comunicare con gli utenti in anticipo. Le schede grafiche sono difficili da trovare. Hai i dati? La prima domanda nella discussione interna deve essere se il progetto dispone di dati? Tutti gli articoli. Esistono spesso set di dati già pronti quando i tecnici riproducono i documenti. Dati puliti. Una volta avviato il progetto, l'ottenimento di set di dati e la preelaborazione di set di dati sono i collegamenti che richiedono più tempo. Dopo aver rilevato molti progetti e discusso tutti i dettagli aziendali, i tecnici hanno scoperto che il cliente non aveva dati o i dati non erano sufficienti. Con i dati... Riesci a capirlo? Per la maggior parte dei progetti di visione artificiale, segue l'ultima domanda. Non riesco davvero a capire i dati dei clienti del sistema di riconoscimento delle targhe. Ad esempio, le immagini mediche e l'etichettatura dei dati sono cose che i medici hanno bisogno di anni di formazione per fare bene. È difficile per i sequencer senza alcun background medico comprendere questi dati in breve tempo. All'inizio dell'anno, ho difettato l'identificazione per una fabbrica e ho capito quale modalità di rete e layout utilizzare. Di conseguenza, non riuscivo a capire le immagini e non riuscivo a contrassegnarle.

Sembra che tutto sia rotto, ma l'ispettore della qualità della fabbrica può distinguere tra normale e difetti a colpo d'occhio. Il know-how di questo settore è molto importante. È difficile per il personale non medico vedere quali angiocardiogrammi sono utili per la diagnosi. Comprendi le aspettative degli altri? Ha creato l'impressione che "l'intelligenza artificiale sia onnipotente". L'asimmetria informativa tra utenti e tecnici porta a diverse aspettative per il progetto. A fronte di utenti che non sono mai stati in contatto con l'intelligenza artificiale, a causa dei rapporti esagerati dell'industria dell'intelligenza artificiale nei media negli ultimi anni.

Assicurati che gli utenti comprendano i seguenti punti: ma questa precisione non può essere garantita. In ogni caso questo è molto lontano dai dati di addestramento, 1. È garantita solo la precisione del set di test. Può essere riprodotto; 2. I progetti di apprendimento automatico non possono raggiungere la precisione del 100%; Non è che puoi usarlo acquistando un download offline di Microsoft. 3. La formazione richiede tempo. La cosa più fastidiosa dell'ingegneria è fare molte demo per i clienti. Devi fare una demo per qualsiasi richiesta. Queste demo sono una perdita di tempo, ma non possiamo fare a meno di farle. Quindi, per risparmiare tempo per ogni progetto di visione artificiale, finalmente. Abbiamo reso il tegucv uno strumento di visione visiva artificiale e di rete neurale. Allo stato attuale, supporta il riconoscimento delle immagini, la classificazione video, il confronto dei volti e il riconoscimento delle targhe e il tegucv supporta il puro funzionamento locale della finestra. Il sistema di riconoscimento della targa include anche la selezione automatica dei parametri, il server HTTP e altre funzioni. Inizia ad addestrare il modello di visione artificiale in dieci minuti. Un sacco di lavoro semplice può essere realizzato direttamente con il tegucv. È conveniente per gli sviluppatori implementare rapidamente la tecnologia e può staccare un sacco di lavoro semplice.