例如,可以根据用户所处的地理位置、手机尾号等进行分库,在进行人脸查找时,按用户的地理位置或手机尾号,定位到指定的人脸库ID,在该库中进行查找。 人脸:一个用户的人脸信息,包括人脸照片、人脸ID、性别等。 人脸库结构: 产品功能 人脸检测 检测图片中的人脸并标记出位置信息,展示人脸属性信息,如年龄、性别等。 人脸比对 比对两张图片中人脸的相似度,并返回相似度分值。
视频教程请参见: OCR 私有化部署操作教程 方案优势 纯离线: 满足无网、弱网、专网等多种网络需求,满足内部数据与公网隔离的私密性需求 纯软件: 不与硬件进行捆绑,价格优惠,无需硬件入场审批,充分利用现有机器资源,且可以快速测试、快速交付 能力全面: 70+ 款标准能力及 2 款自定义/自训练平台的均可支持私有化部署,满足不同业务场景的文档、卡证、票据识别需求 识别效果领先: 基于业界领先的深度学习技术
可选值包括: - true:返回单字符置信度 - false:不返回单字符置信度 detect_direction 否 string true/false 是否检测图像朝向,默认不检测,即:false。朝向是指输入图像是正常方向、逆时针旋转90/180/270度。
如果您希望更好的针对非法不合规数据进行识别检测和审核处理,可以通过图片审核服务,对您存储在BOS中的图片进行自动的检测和审核, 判断指定bucket中的图片是否包含色情、暴恐、政治敏感、广告、恶心不适等不良内容,并给出置信度分值。 同时支持智能识别图像质量,包括清晰度和美观度,帮助过滤低质量图片。
目前EasyDL图像提供了图像分类、物体检测、图像分割三种任务类型:图像分类适用于图片中主体或者状态单一的场景;物体检测适用于多个主体且需要识别主体位置的场景;图像分割可定位到多个主体且需要定位到主体像素级的位置。针对划痕质检场景,单张图片中可能出现多个缺陷,缺陷无需定位到像素级的位置,因此选用物体检测较为合适。 问题2:对于工业质检场景数据该如何采集?
解决方案 诺心基于飞桨EasyDL训练物体分类和物体检测两类高精度模型,将70多种蛋糕3000多张图片使用图像分类训练出准确度达99%以上的蛋糕种类识别模型,同时通过物体检测将包含空洞、杂质在内的100多张蛋糕瑕疵图片训练出准确率达 80% 以上的蛋糕质检模型,两类模型应用在产线,对不良品进行精准检测。
当检测到运动员上板时,同步高速摄像机进行动作采集;当检测到运动员上岸时,停止采集并结合百度智能云的 AI 智能解析,自动对采集的视频片段进行归类,并实时反馈到教练员的平板电脑上,方便对运动员的姿势、动作等进行针对性的指导。 第二步:看得准。 在跳水训练中,关键动作的质量对整套动作的完成度有着重要作用,但传统的视频回放难以准确定位到关键帧,也就缺少了相应的指导价值。
Step1:对监控摄像头拍摄的视频流进行定时抽帧,并定位过道位置 Step2:定位好的图片通过调用EasyDL模型接口进行智能识别,判断是否有人或猪出现 Step3:如发现有人或猪出现,进行业务报警 2、猪只盘点 大型猪场需要定期对生猪数量进行盘点,过去每周都需要工作人员清点检查,由于猪群随意移动且外观相近,一次性精准盘点难度较大。
phoneNumber String 用户手机号码 email String 用户邮箱 UserGroup: 字段 类型 说明 groupId String 用户组ID groupName String 用户组名称 description String 用户组描述 CallbackConfig: 字段 类型 说明 webhookType String 回调类型,weCom:企业微信,dingTalk:钉钉
价格预测等场景 EasyDL 零售行业版: 面向零售场景的ISV、零售行业服务商等企业用户,提供基于商品识别场景的AI服务解决方案,适用于货架巡检、自助结算台、无人零售柜等场景 应用场景及案例 工业质检 产品组装合格性检查: 在流水线作业中针对组合型产品键盘可能存在的不合格情况进行图片收集,将图片完成标注后发起模型训练,从而训练出自动判断合格或不合格的模型,辅助人工判断产品质量 具体案例:对键盘生产可能存在错装