Хотын тархины цаана байгаа машины зогсоолын системийн технологи гэж юу вэ- TigerWong

Зогсоолын систем нь нөхцөлт сөргөлдөөн үүсгэх сүлжээ, хэв маягийг шилжүүлэх сургалтаас санаа авсан агуулгын зураг, хэв маягийн зургуудаас тус тусын онцлогийг гаргаж авахын тулд контент задлах сүлжээ болон хэв маягийг задлах сүлжээг ашигладаг. Энэ хоёрыг нэгтгэсний дараа зураг үүсгэх сүлжээгээр дамжуулан тохирох агуулга, хэв маяг бүхий зургуудыг олж авдаг. Интернетэд суурилсан дэд бүтэц, хөдөөгийн тархи. Хөдөө орон нутгийн ерөнхий болон бодит цагийн дүн шинжилгээ хийхийн тулд хөдөөгийн мэдээллийн баялаг нөөцийг ашиглана. Хотын мэдээллийн нөөцөөр улсын нөөцийг үр ашигтай хуваарилж, нийгмийн засаглалыг үе үе сайжруулж, хөдөөгийн тогтвортой хөгжлийг дэмжинэ. Мини цахим ном болгон угсарч, өнөөдөр би "хөдөөгийн тархи" сэдвээр гурван практик ажил бичих болно. Та бүхэнтэй хуваалцсан гурван шилдэг илтгэлийг хөдөөгийн тархи дахь технологийн чухал хэсэг болох acmmm2017 дээд хэмжээний уулзалтын баримт бичигт оруулсан болно.

Технологийн хувьсгал бүр гэж Алибаба группын техникийн хорооны дарга Ван Жиан нэгэнтээ хэлсэн байдаг. Хөдөөгийн соёл иргэншлийг урагшлуулна. Уурын хөдөлгүүрийн эрин үед хөдөөгийн шинж тэмдэг нь зам тавих явдал байв; Цахилгаан эрчим хүчний эрин үед хөдөө орон нутгийг хөгжүүлэх нь эрчим хүчний сүлжээг татах явдал юм. Интернетийн эрин зуунд өгөгдөл нь чухал эх сурвалж болсон. Соёл иргэншлийг дахин сайжруулахын тулд тосгонууд мэдээллийн тархийг бий болгох хэрэгтэй. "Хөдөөгийн тархи" төслөөр шийдэх олон асуудлыг олоорой.

Зогсоолын систем, тухайлбал хүмүүсийн урсгал, тээврийн хэрэгслийн мөрийг хэрхэн зөв тодорхойлох, гурван хэмжээст орон зайд объектын шинж чанарыг хэрхэн гаргаж авах гэх мэт. Үе үе дасгал хийснээр илүү сайн шийдлүүдийг олж, эдгээр аргуудыг бодит байдалд оруулан програмын буултыг эерэгээр сайжруул. Видео гажиг илрүүлэх нь видеон дээрх хэвийн бус байдал, зан төлөвтэй сегментүүдийг илрүүлэхийг хэлнэ. Энэхүү нийтлэл нь "видео гажиг" илрүүлэх асуудлыг хэрхэн шийдвэрлэх талаар хэлэлцэх зорилготой юм. Бодит ертөнцийн видео үзэгдэлд гажиг илрүүлэх нь хэцүү асуудал юм, учир нь "гажиг" нь өөрөө тодорхойлоход хэцүү бөгөөд үзэгдэлд эмх замбараагүй дэвсгэр, объект, хөдөлгөөн байдаг. Замын хөдөлгөөний болон аюулгүй байдлын үед зам тээврийн осол, сэжигтэй явган зорчигчийг системд автоматаар олоход туслахын тулд гажиг илрүүлэх алгоритмыг хэрхэн ашиглах вэ? Бодит амьдрал дээр энэ нь өргөн хэрэглээний хэтийн төлөв, судалгааны өндөр үнэ цэнэтэй юм.

Хөдөлгөөн таних салбарын хамгийн сүүлийн үеийн судалгааны үр дүнгээс санаа авч, энэ нийтлэлд би хөдөөгийн тархинд замын хөдөлгөөний хэвийн бус байдлыг хянах аргыг санал болгож байна. Орон зайн цаг хугацааны өөрөө кодчилол нь видеоны гажиг илрүүлэхэд зориулагдсан бөгөөд жинг бууруулах замаар урьдчилан таамаглах алдааг тооцоолох аргыг санал болгож байна. Бодит замын хөдөлгөөний дүр зургийг үнэлэх замаар алгоритм нь чухал үзүүлэлтүүдийн хувьд өмнөх хамгийн сайн аргаас давсан. Бусад камертай тохирох зургуудаас ижил хүнийг үнэн зөв олоорой. Явган зорчигчийг таних технологи нь шинжлэх ухааны маш чухал судалгаа, практик хэрэглээний ач холбогдолтой юм. Явган зорчигчийг таних нь тухайн камерын доор байгаа явган хүний ​​зургийг хэлнэ. Сүүлийн үед тээвэр, аюулгүй байдал болон бусад салбарт өргөн хэрэглэгдэж байгаа нь аюулгүй, ухаалаг тосгоныг бий болгоход чухал ач холбогдолтой юм. Үүний зэрэгцээ ижил төстэй байдал нь бусад түвшинд өргөжсөн. Энэ нийтлэлд би явган хүний ​​урсгалын чиглэлийг тодорхойлох, дүгнэхэд техникийн дэмжлэг үзүүлэх болно. Siames сүлжээний давуу талууд ба ангиллын сүлжээний гүн гүнзгий суралцах загварыг хослуулсан. Одоогийн байдлаар олж авах нарийвчлалын оновчтой үр дүн нь салбарын хамгийн дээд түвшинд хүрсэн. Ухаалаг тосгоны хамгийн энгийн загваруудын нэг, улсын дугаар таних загвар. Бид улсынхаа бүх тосгоны улсын дугаарыг тогтоох хэрэгтэй. Жишээлбэл, би "Жэжян бол автомашины улсын дугаар юм" гэсэн үндсэн дээр мэдээлэл цуглуулдаг. Энэ үед автоматаар өгөгдлийг үүсгэхийн тулд алгоритмуудыг ашиглах шаардлагатай.

Сүүлийн хоёр жилийн хугацаанд гүнзгийрүүлсэн сургалтын өсөлт нь AI загварын гүйцэтгэлийг ихээхэн сайжруулсан боловч энэ нь мэдээллийн асар их эрэлт, шошгоны зардлыг авчирдаг. Бодит үзэгдэлд илүү өргөн хүрээтэй, том, жигд, үнэн зөв хаяглагдсан өгөгдлийг олж авах нь ихэвчлэн хэцүү байдаг тул хиймэл оюун ухаанд мастер болгон өгөгдөл үүсгэж сургаарай Урсгалын чиглэл нь сонгодог Ган загваруудын нэг боловч энгийн Ган загваруудад ихэвчлэн зарим асуудал тулгардаг. хяналтгүй өгөгдөл үүсгэх, ерөнхийдөө муу гэх мэт.