شہری دماغ کے پیچھے پارکنگ لاٹ سسٹم کی ٹیکنالوجیز کیا ہیں- ٹائیگر وونگ

پارکنگ لاٹ سسٹم کنٹینٹل تصادم جنریشن نیٹ ورک اور اسٹائل ٹرانسفر لرننگ سے متاثر ہوکر بالترتیب مواد کی تصاویر اور اسٹائل پکچرز سے خصوصیات نکالنے کے لیے مواد نکالنے کے نیٹ ورک اور اسٹائل ایکسٹرکشن نیٹ ورک کا استعمال کرتا ہے۔ دونوں کو ملانے کے بعد، متعلقہ مواد اور انداز والی تصاویر امیج جنریشن نیٹ ورک کے ذریعے حاصل کی جاتی ہیں۔ انٹرنیٹ پر مبنی بنیادی ڈھانچہ، دیہی دماغ۔ دیہی علاقوں کا مجموعی اور حقیقی وقت کا تجزیہ کرنے کے لیے دیہی ڈیٹا کے بھرپور وسائل کا استعمال کریں۔ شہری اعداد و شمار کے وسائل کے ساتھ عوامی وسائل کو مؤثر طریقے سے مختص کریں، وقتاً فوقتاً سماجی نظم و نسق کو بہتر بنائیں، اور دیہی پائیدار ترقی کو فروغ دیں۔ ایک منی ای بک میں جمع، آج میں "دیہی دماغ" پر تین عملی مقالے لکھوں گا۔ آپ کے ساتھ شیئر کیے گئے تین بہترین پیپرز acmmm2017 کے سمٹ پیپرز میں شامل تھے، جو کہ دیہی دماغ کے سامنے ٹیکنالوجی کا ایک اہم حصہ ہے۔

ہر تکنیکی انقلاب، علی بابا گروپ کی تکنیکی کمیٹی کے چیئرمین وانگ جیان نے ایک بار کہا۔ دیہی تہذیب کو آگے بڑھائیں گے۔ بھاپ کے انجن کے زمانے میں، دیہی علاقوں کا نشان سڑکیں بنانا تھا۔ بجلی کے دور میں دیہی علاقوں کی ترقی کا مقصد پاور گرڈ بچھانا ہے۔ انٹرنیٹ کے دور میں ڈیٹا ایک اہم وسیلہ بن گیا ہے۔ دیہات کو دوبارہ تہذیب کو بہتر بنانے کے لیے ڈیٹا دماغ بنانے کی ضرورت ہے۔ "دیہی دماغ" پروجیکٹ کے ذریعے حل ہونے والے بہت سے مسائل تلاش کریں۔

پارکنگ لاٹ سسٹم، جیسے کہ لوگوں اور گاڑیوں کی پٹریوں کے بہاؤ کی درست شناخت کیسے کی جائے، تین جہتی جگہ میں آبجیکٹ کی خصوصیات کو کیسے نکالا جائے، وغیرہ۔ وقتا فوقتا پریکٹس کے ذریعے، کچھ بہتر حل تلاش کریں، اور ان طریقوں کو حقیقی منظر میں ڈالیں تاکہ ایپلیکیشن کی لینڈنگ کو مثبت طور پر بہتر بنایا جا سکے۔ ویڈیو کی بے ضابطگی کا پتہ لگانے سے مراد ویڈیو میں غیر معمولی حالت اور رویے والے حصوں کا پتہ لگانا ہے۔ اس مقالے کا مقصد "ویڈیو بے ضابطگی" کا پتہ لگانے کے مسئلے کو حل کرنے کے طریقہ پر تبادلہ خیال کرنا ہے۔ حقیقی دنیا کے ویڈیو مناظر میں بے ضابطگی کا پتہ لگانا ایک مشکل مسئلہ ہے، کیونکہ "بے ضابطگی" کی وضاحت خود کرنا مشکل ہے، اور منظر میں افراتفری کے پس منظر، اشیاء اور حرکات ہیں۔ نظام کو ٹریفک حادثات اور ٹریفک اور حفاظتی حالات میں مشتبہ پیدل چلنے والوں کو خود بخود تلاش کرنے میں مدد کرنے کے لیے بے ضابطگی کا پتہ لگانے والے الگورتھم کا استعمال کیسے کریں؟ حقیقی زندگی میں، اس کا وسیع اطلاق کا امکان اور اعلیٰ تحقیقی قدر ہے۔

تحریک کی شناخت کے میدان میں تازہ ترین تحقیقی نتائج سے متاثر ہو کر، اس مقالے میں، میں دیہی دماغ کو ٹریفک کی غیر معمولیات کی نگرانی کے لیے ایک طریقہ فراہم کرتا ہوں۔ ایک spatiotemporal سیلف کوڈنگ کو ویڈیو کی بے ضابطگی کا پتہ لگانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، اور وزن میں کمی کے ساتھ پیشین گوئی کی غلطی کے حساب کتاب کا طریقہ تجویز کیا گیا ہے۔ حقیقی ٹریفک مناظر کی تشخیص کے ذریعے، الگورتھم اہم اشاریوں میں پچھلے بہترین طریقہ سے آگے نکل گیا ہے۔ دوسرے کیمروں سے مطابقت رکھنے والی تصاویر میں ایک ہی شخص کو درست طریقے سے تلاش کریں۔ پیدل چلنے والوں کی دوبارہ شناخت کی ٹیکنالوجی بہت اہم سائنسی تحقیق اور عملی اطلاق کی قدر رکھتی ہے۔ پیدل چلنے والوں کی دوبارہ شناخت سے مراد دیے گئے کیمرے کے نیچے پیدل چلنے والے کی تصویر ہے۔ حال ہی میں، اسے نقل و حمل، سیکورٹی اور دیگر شعبوں میں بڑے پیمانے پر استعمال کیا گیا ہے، جو ایک محفوظ اور ذہین گاؤں بنانے کے لیے بہت اہمیت رکھتا ہے۔ ایک ہی وقت میں، مماثلت کو دوسری سطحوں تک بڑھایا جاتا ہے۔ اس مقالے میں، میں پیدل چلنے والوں کے بہاؤ کی رفتار کی شناخت اور فیصلے کے لیے تکنیکی مدد فراہم کرتا ہوں۔ siames نیٹ ورک اور ڈیپ لرننگ کے درجہ بندی نیٹ ورک ماڈل کے فوائد کا امتزاج۔ فی الحال، بازیافت کی درستگی کا بہترین نتیجہ صنعت میں اعلیٰ ترین سطح پر پہنچ گیا ہے۔ سمارٹ گاؤں کے سب سے بنیادی ماڈلز میں سے ایک، لائسنس پلیٹ کی شناخت کا ماڈل۔ ہمیں ملک کے تمام دیہاتوں کی لائسنس پلیٹوں کی شناخت کرنے کی ضرورت ہے۔ مثال کے طور پر، میں بنیادی طور پر "جیانگ ایک لائسنس پلیٹ مین لائسنس پلیٹ ہے" کی بنیاد پر ڈیٹا اکٹھا کرتا ہوں۔ اس وقت، الگورتھم کو خود بخود ڈیٹا بنانے کے لیے استعمال کرنے کی ضرورت ہے۔

حالیہ دو سالوں میں گہرائی سے سیکھنے کے عروج نے AI ماڈل کی کارکردگی کو بہت بہتر کیا ہے، لیکن اس سے ڈیٹا کی بہت زیادہ مانگ اور لیبلنگ لاگت بھی آتی ہے۔ حقیقی مناظر میں، زیادہ جامع، بڑا، یکساں اور درست طریقے سے لیبل لگا ڈیٹا حاصل کرنا اکثر مشکل ہوتا ہے، لہذا AI کو ڈیٹا بنانا سیکھنے دیں کیونکہ ایک ماسٹر فلو ڈائریکشن کلاسیکی Gan ماڈلز میں سے ایک ہے، لیکن عام Gan ماڈلز میں اکثر کچھ مسائل ہوتے ہیں، جیسے کہ بے قابو ڈیٹا جنریشن، ناقص جنرلائزیشن وغیرہ۔