- 傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè) 內(nèi)容精選 換一換
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大、全面、便捷的視頻內(nèi)容分析能力。 視頻編輯 VCP:視頻編輯( Video Content Processing )服務(wù),基于對(duì)視頻的整體分析,提供封面、拆條、摘要等能力??捎糜诳焖佥敵鼍哂写硇院臀?span style='color:#C7000B'>的視頻封面,提取場(chǎng)景片段制作視頻摘要,將完整的新聞拆分成不同主題的新聞片段。 視頻指紋 VFP:視頻指紋(Video來自:百科
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翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識(shí)別可以檢測(cè)出經(jīng)過二次處理的不合規(guī)范圖片,使得統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確、有效。 圖像識(shí)別 Image 圖像識(shí)別( Image Recognition ),基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺內(nèi)容,提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽,具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能力,幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容來自:百科來自:百科
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單點(diǎn)抓拍、攝像頭獨(dú)立抓拍、電瓶車檢測(cè)、抓拍檢測(cè)電梯內(nèi)的電瓶車; 產(chǎn)品特點(diǎn): 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過使用大量實(shí)際場(chǎng)景圖片訓(xùn)練得到的模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)電瓶車的檢測(cè),具有速度快、準(zhǔn)確率高的特點(diǎn)。算法特別優(yōu)化了俯視視角下的目標(biāo)檢測(cè),更適合電梯內(nèi)的使用場(chǎng)景。標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試場(chǎng)景下檢測(cè)率超過90%,錯(cuò)誤率小于5%。來自:云商店
數(shù)據(jù)集,又稱為資料集、數(shù)據(jù)集合或資料集合,是一種由數(shù)據(jù)所組成的集合。數(shù)據(jù)反映了真實(shí)世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的輸入,對(duì)AI開發(fā)有至關(guān)重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理 提供了一套高效便捷的管理和標(biāo)注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語(yǔ)音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型,涵蓋圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、音頻分割、文本分類等來自:百科
利用相關(guān)先驗(yàn)知識(shí)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判別,排除誤檢測(cè),準(zhǔn)確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù),可對(duì)廚房進(jìn)行全天候智能監(jiān)測(cè)。 2. 針對(duì)客戶需求進(jìn)行定制化功能開發(fā):針對(duì)不同行業(yè)應(yīng)用需求,進(jìn)行定制化功能;采用智能分析手段實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè),異常情況自動(dòng)告警,達(dá)到智能化管來自:云商店
采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確度高 對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景魯棒性強(qiáng) 對(duì)不同天氣條件、不同的攝像頭角度等復(fù)雜場(chǎng)景的視頻動(dòng)作識(shí)別具有良好的魯棒性 建議搭配使用: 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 4.視頻人物分析 對(duì)媒體視頻中的公眾人物進(jìn)行分析,準(zhǔn)確識(shí)別視頻中出現(xiàn)的政治人物、影視明星等名人 優(yōu)勢(shì) 簡(jiǎn)單易用 操作簡(jiǎn)單,輸入視頻即可得到人物分析結(jié)果來自:百科
下載量大的內(nèi)容分發(fā)到各地的 CDN 節(jié)點(diǎn),有效減輕源站的壓力,同時(shí)保證了客戶端高速下載的需求。 CDN點(diǎn)播加速: 適用于提供音 視頻點(diǎn)播 服務(wù)的客戶。例如:在線教育類網(wǎng)站、在線視頻分享網(wǎng)站、互聯(lián)網(wǎng)電視點(diǎn)播平臺(tái)、音樂視頻點(diǎn)播APP等。傳統(tǒng)的點(diǎn)播服務(wù)會(huì)加大服務(wù)器的負(fù)載,并消耗巨大的帶寬資源,來自:專題