一般来说,检测可以解决大部分业务场景需求,相对分类和分割,检测技术在标注成本、响应时间、检测精细化程度都做到了较好的均衡,可以用适中的标注成本获取相当精度的检测效果,因此建议在技术方案验证阶段,可以先选用检测方案进行小规模验证,然后根据验证结果再进行方案调整,进一步决定是否需要精度更高、标注成本更高、响应时间更慢的分割模型还是选择成本和精度更低但是响应速度快的分类模型。
2、检验环节各相关方标准不统一,检验效率低 纺织产业链有胚布厂、仓库、制衣厂、染厂等诸多参与方,在找到合适面料之后,面料在这些参与方之间流转时,每个环节都会涉及到面料检测,由于各环节质量检测标准不一致、检测操作流程不统一等问题,导致检测信息标准不对齐、重复检测、检测效率低下等情况。
3.4 二维码识别 14.6 勾选”广告检测-识别二维码中内容”后收取本项费用 图像质量检测 4.3 图文审核 34.8 自定义人脸黑/白名单 19.9 勾选”政治人物识别-自定义人脸黑/白名单”后收取本项费用 恶心图像识别 0.6 旗帜标志识别 5.6 勾选”旗帜标志识别—中国地图及类似图形”后单独收取一次本项费用 用户头像审核 2.8 规格/收费项(单位:元) 基础服务 图像黑白名单及官方黑库识别
上述“课堂专注度”解决方案的流程图: 具体实现方法如下: 第一步:在教室正前/侧方安装多枚摄像头(实景照片) 第二步:通过综合运用人脸检测/识别、人体关键点及动作识别和物体识别等技术,对采集的视频流进行抽帧分析,综合显示个体课堂专注度、班级累积专注度以及班级瞬时专注度等指标; 第三步:在教室及园区安装摄像头/麦克风阵列,覆盖并解决了校园内各人员的身份检测问题(实景照片)。
啄木鸟家庭维修管理系统接入百度飞桨EasyDL物体检测技术,通过对服务照片进行物体检测、提取,再与业务标准进行比对判断,实现自动化的服务质量检查,极大提高了质检效率。从而加强了对服务人员的管控,提高了服务质量与客户满意度。
深度兼容测试内容包含:App安装、启动、运行、卸载的适配测试,并检测是否发生Anr/Crash问题,同时获取App启动时长、CPU占用等性能表现。
通用引擎中包含了常见的深度学习模型,包括分类、检测、实例分割、语义分割、OCR、变化检测、无监督学习以及矫正(关键点识别)模型;质检场景引擎及巡检场景引擎是具有较强行业属性的垂类模型,例如质检场景中的钢板缺陷检测模型、巡检场景中的异常入侵检测等。用户根据自身需求选择基础模型,一般情况下若特定场景引擎中没有对应的场景,则可选择使用通用模型。
解决方案 用户进行昵称创建/修改、内容发布等操作时,系统将自动调用百度内容审核平台-文本内容安全能力,对内容进行检测。当检测结果为【疑似/违规】时,平台将自动拦截该内容;当检测结果为【合规】时,该内容将成功发布。
百度智能云人脸识别是基于深度学习的人脸识别方案,能准确识别图片中的人脸信息,提供人脸属性识别、关键点定位、人脸1:1比对、人脸1:N识别、活体检测等能力。 除此之外,应用百度智能云人脸识别技术还有一个更大的优势,就是百度智能云规范的研发接口,能够让易通创新的技术团队更敏捷的开发,节省技术对接时间,大大提升了产品上线速度。
错误码 SDK本地检测参数返回的错误码: error_code error_msg 描述 SDK100 image size error 图片大小超限 SDK101 image length error 图片边长不符合要求 SDK102 read image file error 读取图片文件错误 SDK108 connection or read data time out 连接超时或读取数据超时