Quais são as tecnologias do sistema de estacionamento por trás do cérebro urbano-TigerWong

O sistema de estacionamento usa rede de extração de conteúdo e rede de extração de estilo para extrair recursos de imagens de conteúdo e fotos de estilo, respectivamente, inspirados por rede de geração de confronto condicional e aprendizado de transferência de estilo. Após a fusão dos dois, imagens com conteúdo e estilo correspondentes são obtidas por meio da rede de geração de imagens. Infraestrutura baseada na Internet, cérebro rural. Faça uso de ricos recursos de dados rurais para fazer uma análise geral e em tempo real do campo. Alocar efetivamente recursos públicos com recursos de dados urbanos, melhorar a governança social de tempos em tempos e promover o desenvolvimento rural sustentável. Montado em um mini-livro, hoje vou escrever três artigos práticos sobre "cérebro rural". Os três excelentes artigos compartilhados com você foram incluídos nos documentos da cúpula da acmmm2017, uma parte importante da tecnologia na frente do cérebro rural.

Todas as revoluções tecnológicas, disse certa vez Wang Jian, presidente do comitê técnico do grupo Alibaba. Irá impulsionar a civilização rural. Na era da máquina a vapor, o sinal do campo era construir estradas; Na era da energia elétrica, o desenvolvimento das áreas rurais é estabelecer a rede elétrica. Na era da Internet, os dados se tornaram um recurso importante. As aldeias precisam construir um cérebro de dados para melhorar a civilização novamente. Encontre muitos problemas a serem resolvidos através do projeto "cérebro rural".

Sistema de estacionamento, como identificar com precisão o fluxo de pessoas e trilhas de veículos, como extrair as características do objeto no espaço tridimensional, etc. Por meio da prática, de tempos em tempos, encontre algumas soluções melhores e coloque esses métodos na cena real para melhorar positivamente o pouso do aplicativo. A detecção de anomalia de vídeo refere-se à detecção de segmentos com estado e comportamento anormais em um vídeo. Este artigo tem como objetivo discutir como resolver o problema da detecção de "anomalia de vídeo". A detecção de anomalias em cenas de vídeo do mundo real é um problema difícil, porque a própria "anomalia" é difícil de definir e há fundos, objetos e movimentos caóticos na cena. Como usar o algoritmo de detecção de anomalias para ajudar o sistema a encontrar automaticamente acidentes de trânsito e pedestres suspeitos em cenários de tráfego e segurança? Na vida real, tem uma ampla perspectiva de aplicação e alto valor de pesquisa.

Inspirado pelos resultados de pesquisas mais recentes no campo do reconhecimento de movimento, neste artigo, forneço um método para o cérebro rural monitorar anormalidades no trânsito. Uma autocodificação espaciotemporal é projetada para detecção de anomalia de vídeo, e um método de cálculo de erro de predição com peso decrescente é proposto. Através da avaliação de cenas de tráfego reais, o algoritmo excedeu o melhor método anterior em indicadores importantes. Encontre com precisão a mesma pessoa nas fotos correspondentes a outras câmeras. A tecnologia de rereconhecimento de pedestres tem uma pesquisa científica muito importante e valor de aplicação prática. Reconhecimento de pedestres refere-se à imagem de um pedestre sob uma determinada câmera. Recentemente, tem sido amplamente utilizado em transporte, segurança e outros campos, o que é de grande importância para criar uma aldeia segura e inteligente. Ao mesmo tempo, a semelhança é estendida para outros níveis. Neste artigo, proponho suporte técnico para a identificação e julgamento da trajetória do fluxo de pedestres. Combinando as vantagens da rede de siames e do modelo de rede de classificação de aprendizado profundo. Atualmente, o resultado ideal da precisão de recuperação atingiu o nível mais alto da indústria. Um dos modelos mais básicos de aldeia inteligente, modelo de reconhecimento de placa de licença. Precisamos identificar as placas de todas as aldeias do país. Por exemplo, eu coleto dados principalmente com base em "Zhejiang, uma placa de licença é a placa principal. Neste momento, os algoritmos precisam ser usados para gerar dados automaticamente.

O aumento do aprendizado aprofundado nos últimos dois anos melhorou muito o desempenho do modelo de IA, mas também traz uma enorme demanda de dados e custos de rotulagem. Em cenas reais, muitas vezes é difícil obter dados mais abrangentes, grandes, uniformes e rotulados com precisão, então deixe a IA aprender a gerar dados como um mestre A direção de fluxo é um dos modelos clássicos de Gan, mas os modelos comuns de Gan geralmente têm alguns problemas, como geração de dados incontrolável, Generalização pobre e assim por diante.