도시의 두뇌 뒤에있는 주차장 시스템 기술은 무엇입니까-TigerWong

주차장 시스템은 콘텐츠 추출 네트워크 및 스타일 추출 네트워크를 사용하여 조건부 대결 생성 네트워크 및 스타일 전송 학습에서 영감을 얻은 콘텐츠 사진 및 스타일 사진에서 각각 기능을 추출합니다. 두 가지를 융합 한 후 해당 콘텐츠 및 스타일을 가진 이미지가 이미지 생성 네트워크를 통해 획득됩니다. 인터넷 기반 인프라, 농촌 두뇌. 풍부한 농촌 데이터 자원을 사용하여 시골을 전반적으로 실시간으로 분석합니다. 도시 데이터 자원으로 공공 자원을 효과적으로 할당하고 때때로 사회 거버넌스를 개선하며 농촌 지속 가능한 개발을 촉진합니다. 미니 전자 책으로 조립 된 오늘은 "농촌 두뇌" 에 관한 세 가지 실용적인 논문을 쓸 것입니다. 귀하와 공유 한 세 가지 훌륭한 논문은 농촌 뇌 앞의 기술의 중요한 부분 인 acmmm2017 정상 회담에 포함되었습니다.

알리바바 그룹의 기술위원회 위원장 인 왕 지안 (Wang Jian) 은 모든 기술 혁명이 말했다. 농촌 문명을 추진할 것입니다. 증기 기관 시대에 시골의 표시는 도로를 건설하는 것이 었습니다. 전력 시대에 농촌 지역의 개발은 전력망을 놓는 것입니다. 인터넷 시대에 데이터는 중요한 자원이되었습니다. 마을은 다시 문명을 개선하기 위해 데이터 두뇌를 구축해야합니다. "농촌 두뇌" 프로젝트를 통해 해결해야 할 많은 문제를 찾으십시오.

사람과 차량 트랙의 흐름을 정확하게 식별하는 방법, 3 차원 공간에서 물체 특징을 추출하는 방법 등과 같은 주차장 시스템. 때때로 연습을 통해 더 나은 솔루션을 찾고 이러한 방법을 실제 장면에 넣어 응용 프로그램의 착륙을 긍정적으로 향상시킵니다. 비디오 이상 검출은 비디오에서 비정상적인 상태 및 동작을 갖는 세그먼트를 검출하는 것을 말한다. 이 논문은 "비디오 이상" 탐지 문제를 해결하는 방법을 논의하는 것을 목표로합니다. 실제 비디오 장면에서 이상 감지는 어려운 문제입니다. "이상" 자체는 정의하기 어렵고 장면에 혼란스러운 배경, 객체 및 움직임이 있기 때문입니다. 시스템이 교통 및 보안 시나리오에서 교통 사고와 의심스러운 보행자를 자동으로 찾을 수 있도록 이상 감지 알고리즘을 사용하는 방법은 무엇입니까? 실생활에서는 광범위한 응용 프로그램 전망과 높은 연구 가치가 있습니다.

모션 인식 분야의 최신 연구 결과에서 영감을 얻은이 논문에서 농촌 뇌가 교통 이상을 모니터링하는 방법을 제공합니다. 시공간적 자기 코딩은 비디오 이상 검출을 위해 설계되고, 가중치가 감소하는 예측 에러 계산 방법이 제안된다. 실제 교통 장면 평가를 통해 알고리즘은 중요한 지표에서 이전의 최상의 방법을 초과했습니다. 다른 카메라에 해당하는 사진에서 동일한 사람을 정확하게 찾으십시오. 보행자 재 인식 기술은 매우 중요한 과학적 연구와 실제 응용 가치를 가지고 있습니다. 보행자 재 인식은 주어진 카메라 아래의 보행자의 그림을 말합니다. 최근에는 교통, 보안 및 기타 분야에서 널리 사용되어 안전하고 지능적인 마을을 만드는 데 큰 의미가 있습니다. 동시에 유사성은 다른 수준으로 확장됩니다. 이 논문에서는 보행자 흐름 궤도의 식별 및 판단을위한 기술 지원을 제공합니다. 딥 러닝의 siames 네트워크 및 분류 네트워크 모델의 장점을 결합합니다. 현재 검색 정확도의 최적 결과는 업계에서 최고 수준에 도달했습니다. 스마트 마을의 가장 기본적인 모델 중 하나, 번호판 인식 모델. 우리는 그 나라의 모든 마을의 번호판을 식별해야합니다. 예를 들어, 나는 주로 "Zhejiang a 번호판이 주 번호판입니다. 이때 알고리즘을 사용하여 데이터를 자동으로 생성해야합니다.

최근 2 년 동안 심층 학습의 증가는 AI 모델의 성능을 크게 향상 시켰지만 엄청난 데이터 수요와 라벨링 비용도 제공합니다. 실제 장면에서는 더 포괄적이고 크고 균일하며 정확하게 라벨이 지정된 데이터를 얻는 것이 종종 어렵습니다. 따라서 마스터 흐름 방향이 고전적인 Gan 모델 중 하나이므로 데이터를 생성하는 법을 배우게하십시오. 그러나 일반 Gan 모델은 종종 제어 할 수없는 데이터 생성과 같은 몇 가지 문제가 있습니다. 가난한 일반화 등등.