Quali sono le tecnologie del sistema di parcheggio dietro il cervello urbano-TigerWong

Il sistema di parcheggio utilizza la rete di estrazione dei contenuti e la rete di estrazione dello stile per estrarre le funzionalità rispettivamente dalle immagini dei contenuti e dalle immagini di stile, ispirandosi alla rete di generazione del confronto condizionale e all'apprendimento del trasferimento di stile. Dopo aver fuso i due, le immagini con il contenuto e lo stile corrispondenti sono ottenute attraverso la rete di generazione di immagini. Infrastruttura basata su Internet, cervello rurale. Utilizzare ricche risorse di dati rurali per effettuare un'analisi complessiva e in tempo reale della campagna. Assegnare efficacemente le risorse pubbliche con risorse di dati urbani, migliorare la governance sociale di volta in volta e promuovere lo sviluppo rurale sostenibile. Assemblato in un mini e-book, oggi scriverò tre documenti pratici sul "cervello rurale". I tre eccellenti documenti condivisi con te sono stati inclusi nei documenti del vertice di acmmm2017, una parte importante della tecnologia di fronte al cervello rurale.

Ogni rivoluzione tecnologica, ha detto una volta Wang Jian, presidente del comitato tecnico del gruppo Alibaba. Spingerà in avanti la civiltà rurale. Nell'era del motore a vapore, il segno della campagna era quello di costruire strade; Nell'era dell'energia elettrica, lo sviluppo delle aree rurali è quello di gettare la rete elettrica. Nell'era di Internet, i dati sono diventati una risorsa importante. I villaggi devono costruire un cervello di dati per migliorare di nuovo la civiltà. Trova molti problemi da risolvere attraverso il progetto "cervello rurale".

Sistema di parcheggio, come come identificare con precisione il flusso di persone e tracce di veicoli, come estrarre le caratteristiche dell'oggetto nello spazio tridimensionale, ecc. Attraverso la pratica di volta in volta, trova alcune soluzioni migliori e metti questi metodi nella scena reale per migliorare positivamente l'atterraggio dell'applicazione. Il rilevamento dell'anomalia video si riferisce al rilevamento di segmenti con stato e comportamento anomali in un video. Questo documento mira a discutere come risolvere il problema del rilevamento di "anomalie video". Il rilevamento delle anomalie nelle scene video del mondo reale è un problema difficile, perché "l'anomalia" stessa è difficile da definire e ci sono sfondi, oggetti e movimenti caotici nella scena. Come utilizzare l'algoritmo di rilevamento delle anomalie per aiutare il sistema a trovare automaticamente incidenti stradali e pedoni sospetti nel traffico e negli scenari di sicurezza? Nella vita reale, ha una vasta prospettiva applicativa e un alto valore di ricerca.

Ispirato dagli ultimi risultati della ricerca nel campo del riconoscimento del movimento, in questo documento, fornisco un metodo per il cervello rurale per monitorare le anomalie del traffico. Un'auto codifica spaziotemporale è progettata per il rilevamento delle anomalie video e viene proposto un metodo di calcolo degli errori di previsione con peso decrescente. Attraverso la valutazione di scene di traffico reali, l'algoritmo ha superato il precedente metodo migliore in indicatori importanti. Trova accuratamente la stessa persona nelle immagini corrispondenti ad altre telecamere. La tecnologia di ri riconoscimento dei pedoni ha una ricerca scientifica molto importante e un valore applicativo pratico. Il riconoscimento pedonale si riferisce all'immagine di un pedone sotto una determinata telecamera. Recentemente, è stato ampiamente utilizzato nei trasporti, nella sicurezza e in altri campi, il che è di grande importanza per creare un villaggio sicuro e intelligente. Allo stesso tempo, la somiglianza è estesa ad altri livelli. In questo documento, fornisco supporto tecnico per l'identificazione e il giudizio della traiettoria del flusso pedonale. Combinando i vantaggi della rete di siames e del modello di rete di classificazione dell'apprendimento profondo. Al momento, il risultato ottimale dell'accuratezza del recupero ha raggiunto il livello più alto nel settore. Uno dei modelli più basilari di smart village, modello di riconoscimento della targa. Dobbiamo identificare le targhe di tutti i villaggi del paese. Ad esempio, raccolgo dati basati principalmente su "Zhejiang una targa è la targa principale. In questo momento, gli algoritmi devono essere utilizzati per generare automaticamente i dati.

L'aumento dell'apprendimento approfondito negli ultimi due anni ha notevolmente migliorato le prestazioni del modello AI, ma porta anche un'enorme domanda di dati e costi di etichettatura. Nelle scene reali, è spesso difficile ottenere dati più completi, grandi, uniformi e accuratamente etichettati, quindi lascia che l'IA impari a generare dati come una direzione del flusso principale è uno dei modelli Gan classici, ma i modelli Gan ordinari spesso hanno alcuni problemi, come la generazione di dati incontrollabile, Scarsa generalizzazione e così via.