都市の脳の背後にある駐車場システム技術は何ですか-TigerWong

駐車場システムは、コンテンツ抽出ネットワークとスタイル抽出ネットワークを使用して、条件付き対立生成ネットワークとスタイル転送学習に触発されたコンテンツ写真とスタイル写真からそれぞれ機能を抽出します。 2つを融合した後、対応するコンテンツおよびスタイルを有する画像が、画像生成ネットワークを通じて得られる。 インターネットベースのインフラストラクチャ、田舎の脳。 豊かな地方のデータリソースを利用して、田舎の全体的かつリアルタイムの分析を行います。 公共リソースに都市のデータリソースを効果的に割り当て、社会的ガバナンスを時々改善し、農村の持続可能な開発を促進します。 ミニ電子書籍に組み立てられて、今日は「田舎の脳」に関する3つの実践的な論文を書きます。 あなたと共有された3つの優れた論文は、地方の頭脳の前にあるテクノロジーの重要な部分であるacmmm2017サミットペーパーに含まれていました。

アリババグループの技術委員会の委員長である王建氏は、あらゆる技術革命をかつて述べた。 田舎の文明を推進します。 蒸気機関の時代、田舎の兆候は道路を建設することでした。電力の時代には、農村地域の発展は電力網を敷設することです。 インターネット時代には、データは重要なリソースになりました。 村は文明を再び改善するためにデータブレインを構築する必要があります。 「田舎の脳」プロジェクトを通じて解決すべき多くの問題を見つけてください。

人や車の線路の流れを正確に特定する方法、3次元空間内の物体の特徴を抽出する方法など、駐車場システム。 時々練習することを通して、いくつかのより良い解決策を見つけ、これらの方法を実際のシーンに入れて、アプリケーションの着陸を積極的に強化します。 ビデオ異常検出は、ビデオ内の異常な状態および挙動を有するセグメントを検出することを指す。 このペーパーは、「ビデオ異常」検出の問題を解決する方法を議論することを目的としています。 「異常」自体を定義するのが難しく、シーンには混沌とした背景、オブジェクト、動きがあるため、実際のビデオシーンでの異常検出は難しい問題です。 異常検出アルゴリズムを使用して、交通やセキュリティのシナリオでシステムが交通事故や不審な歩行者を自動的に見つけるのを助ける方法は? 実生活では、幅広いアプリケーションの見通しと高い研究価値を持っています。

動き認識の分野における最新の研究結果に触発されて、この論文では、交通異常を監視するための地方の脳の方法を提供します。 時空自己コーディングは、ビデオ異常検出用に設計されており、重みを減らした予測エラー計算方法が提案されています。 実際の交通シーンの評価を通じて、アルゴリズムは重要な指標で以前の最良の方法を上回りました。 他のカメラに対応する写真で同じ人物を正確に見つけます。 歩行者再認識技術は、非常に重要な科学的研究と実用的な応用価値を持っています。歩行者再認識とは、特定のカメラの下にある歩行者の写真を指します。 最近では、輸送、セキュリティ、その他の分野で広く使用されており、安全でインテリジェントな村を作るために非常に重要です。 同時に、類似性は他のレベルにも拡大されます。 このペーパーでは、歩行者の流れの軌道の特定と判断のための技術サポートを提供します。 サイームズネットワークとディープラーニングの分類ネットワークモデルの利点を組み合わせた現在、検索精度の最適な結果は業界最高レベルに達しています。 スマートビレッジの最も基本的なモデルの1つ、ナンバープレート認識モデル。 国内のすべての村のナンバープレートを特定する必要があります。 たとえば、主に「浙江省のナンバープレートはメインのナンバープレートです」に基づいてデータを収集します。 このとき、データを自動的に生成するためにアルゴリズムを使用する必要があります。

最近2年間の詳細な学習の台頭により、AIモデルのパフォーマンスは大幅に向上しましたが、膨大なデータ需要とラベル付けコストももたらします。 実際のシーンでは、より包括的で大きく、均一で正確にラベル付けされたデータを取得することは難しいことが多いため、AIにマスターとしてデータの生成を学習させるフロー方向は古典的なGanモデルの1つですが、通常のGanモデルにはいくつかの問題があります。制御不能なデータ生成など、一般化が不十分ななど。