百度沧海 百度沧海 · 存储,致力于为“AI原生云“打造高效的存储系统。百度沧海通过云边一体、存算协同、软硬融合的技术架构,使得数据可以分场景跨地域流转汇聚,并通过统一的数据湖存储匹配不同的上层应用,提升数据处理效率。
发布引导车辆绕行信息和停车到达点引导,保障景区周边交通顺畅 景区运营 数据智能支撑精细化运营,助力景区降本增效 客流分析 监测景区实时客流和热力分布情况,预测未来客流趋势 游客画像分析 分析景区游客人群特征,横向对比城市、同类型景区游客画像 游客来源分析 分析景区游客来源地分布占比,助力景区做宣传的定向包装投放 交通拥堵分析 分析景区周边路径交通拥堵情况,预测未来交通趋势 景点精细化管理 管理景点标签
典型应用场景 基于数字孪生的园区可视化 园区管理者需要更加实时、精准地掌握园区基础设施、人员、车辆、企业的脉动,实现精细化管理,通过监控现实系统中设备、资产和流程的实时活动和状态,实现自动化运维。
车辆库 车辆库为用户提供车辆信息的【特征检索】、【档案检索】、【以图搜图】功能,用户可根据需求对视频流中的车辆信息进行检索、查询、比对。 开启车辆库后,系统将针对视频流进行车辆检测、跟踪,对视频中出现的车辆进行AI分析,同时提供一车一档的功能,即将同一辆车的抓拍数据聚合成唯一的车辆档案。
车辆特征提取 车辆特征提取 输入一张车辆图片并指定车辆的位置,提取图片中指定车辆的510维特征向量; 请求Url POST /v1/car/reid/detect HTTP/1.1 Request参数 参数 可选 类型 说明 image_base64 必选 String 图片base64编码,iamge_base64和image_url二选一即可,优先使用image_base64 image_url
车辆朝向正向、车辆朝向背向、车辆朝向左向、车辆朝向右向 vehicle_class 车辆类型识别 两轮车(摩托)、三轮车、四轮车
当预测效果不佳时,可基于车辆信号之间的物理关系补充构造新特征加入预测,例如通过驾驶方向瞬时变化量、车速等数据构造 向心加速度 特征,用于表征车辆在打滑等特殊情况下的运动情况,进一步提高模型在相关场景的预测能力。 模型部署 完成训练的模型可直接发布为公有云API进行使用,并集成至业务系统(例如车联网智能运营平台),结合车联碰撞识别服务预警车主的异常驾驶情况,针对性提供服务。
工作人员拍摄车辆图片后,系统将自动识别车辆的轮廓范围,与背景进行分离,返回分割后的车辆形象。同时,通过整合百度大脑图像对比增强技术,使得与背景分割后的车辆形象更加鲜明,显著提升车辆形象呈现效果。
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车辆对比算子 车辆比对算子 输入两张车辆图片,比对两张图片中车辆的相似度,并返回相似度分值,范围0~1; 请求Url POST /v1/car/model/match HTTP/1.1 Request参数 参数 可选 类型 说明 model1 必选 Object 第一张车辆图片 +image_base64 必选 String 图片base64编码,iamge_base64和image_url二选一即可