解决方案 铭诺科技在接到长江水利委员会的需求后,使用百度EasyDL定制化图像识别技术对含有采砂船和普通船只的295张图片进行训练,经过9个版本迭代,获得准确率高达77.6%的“非法采砂船识别”模型。 现阶段长江管辖区域内已安装摄像头67个,铭诺科技通过调用”非法采砂船识别“模型接口进行江面安全监控系统研发。
URL参数: 参数 值 access_token 通过API Key和Secret Key获取的access_token,参考“ Access Token获取 ” Header如下: 参数 值 Content-Type application/json 注意:如果出现336001的错误码很可能是因为请求方式错误,与其他图像识别服务不同的是定制化图像识别服务以json方式请求。
具体操作流程如下: 第一步:用户靠近智能垃圾桶,设备通过红外传感器检测到有人靠近后进行语音提示,引导用户将垃圾放置于摄像头识别区域; 第二步:识别系统调用EasyDL接口对垃圾图片进行判断,识别结果在大屏进行展示,显示垃圾是否可回收并打开对应箱体的挡板; 第三步:在语音提示下,挡板打开,完成垃圾自动投递分类动作,系统显示“回收成功”。
百度CTO王海峰曾表示,“通过壮‘智’凌云,使能行业,赋能生态,百度智能云将技术突破及应用与产业实际需求相结合,切实推进产业智能化的创新实践。”业内人士认为,随着中国市场对于云服务的需求扩充,百度智能云将持续保持高速增长态势。
具体实现过程如下: 上海客赛先行将乐高游戏的海报、积木等图像进行整理,并分类打包上传到EasyDL平台,选择图像分类模型进行训练,几十分钟后,完成训练,得到能够识别乐高游戏海报、积木的模型。然后从EasyDL中查看模型报告,并在模型校验模块中,拖入几张非训练图像进行模型效果校验,确认模型效果后,即可发布模型上线,得到API接口。
人工智能企图生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等。 在EasyDL平台背后主要使用了深度学习的技术,深度学习是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向。通过学习样本数据的内在规律和表示层次,最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。
人工智能企图生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等。 在EasyDL平台背后主要使用了深度学习的技术,深度学习是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向。通过学习样本数据的内在规律和表示层次,最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。
资源配置 参数 说明 实例数 设置训练任务实例数 加速芯片申请 申请加速芯片 加速芯片类型 选择加速芯片类型,选择后自动显示当前空闲加速芯片数 每实例加速芯片数 您可以根据当前空闲芯片数来设置每实例芯片数,当前任务使用加速芯片数=实例数* 每实例加速芯片数 CPU/内存 业务申请的CPU/内存数,默认为不限制,可以使用节点上剩余的空闲资源 共享内存 共享内存(shared memory)用于Linux
上传检测的 图像 ,可以看到成功识别出猕猴。
此处我们生成基于Linux操作系统的通用ARM芯片版本和通用x86芯片版本的端模型,分别对应 Linux-arm64 和 Linux-amd64 这两种架构。