图像识别

每个神经元接收输入信号，并通过计算得出输出信号。这些输出信号又传递给下一个神经元，直到最终输出结果。 神经网络通常被用于解决分类、回归、聚类等问题。它们的优点在于可以通过学习从数据中自动提取特征，从而具备一定的自适应能力和鲁棒性。因此，神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域得到了广泛应用。 生物神经网络主要指人脑的神经网络，它是人工神经网络的技术原型。

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早在 2019 年的时候，国际研究构 Forrester 就在计算机视觉的报告中将百度列入领导者象限；在与厦门航空的合作中，百度智能云通过图像检测技术，全面提升了缺陷分类的准确率，为航空安全运行加一把锁；同时百度的视觉技术连续多年在国际计算机视觉顶级会议 CVPR 上夺得冠军 …… 客户收益 当冠军技术遇到梦之队，利用 3D+AI 技术对训练视频进行分析摘要、动作提取、姿势纠正，为体育训练带来了新的可能

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几家公司已经解决了无人机读取RFID的技术问题。麻省理工学院的新解决方案，名为Rfly，允许无人机阅读RFID标签，而不用捆绑巨型读卡器。无人机接收从远程RFID读取器发送的信号，然后转发它读取附近的标签。" }

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人流量统计-动态版 统计图像中的人体个数和流动趋势，主要适用于 低空俯拍、出入口场景，以人体头肩为主要识别目标 ，核心功能： 静态人数统计：传入单帧图像，检测图片中的人体头肩，返回图中总人数。 动态人数统计和跟踪 ：传入监控视频抓拍图片序列，进行人体追踪，返回每个人体框的坐标和所属ID；并根据目标轨迹判断进出区域行为，进行动态人数统计，返回区域进出人数。

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