方案介绍 依托飞桨深度学习平台及电网巡检业务实践中沉淀的安全隐患识别模型,大幅提升缺陷识别率。可提供终端设备+AI缺陷识别模型+云端电力智能巡检平台一体的端到端解决方案。 输电通道智能巡检 实现基于监拍装置的输电通道安全隐患识别,具备施工机械、导线异物、山火等13类安全隐患的识别能力。
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领先的环境 AI 模型和技术 基于大数据、知识图谱、深度学习、语义挖掘等技术,构造一地一策的城市动态污染认知计算模型。 专业地图能力支撑 百度专网地图可为生态环境管理专题业务应用开发提供实时丰富的地图数据和引擎能力支撑。 典型应用案例 客户痛点 解决方案 客户价值 北京市某街镇生态环境精细化感知 街镇环保职能落实难,散乱污监管难,日常监管技术支撑不足,依赖人力突击检查、整治效果提升慢。
多维度识别分析,包含丰富的识别标签,精确匹配各种业务需求 准确率高 依托百度深厚的深度学习技术、以及海量数据积累,AI模型识别准确率高,效果行业领先 灵活配置 可灵活调整识别标签、松紧度,支持自定义图片/文本黑库和水印名单,更加贴近业务需求 图像大模型审核 基于Ernie-Vil模型
代码示例: 在注册千帆大模型后,我体验了一下此平台,以下是一个简单的代码示例,展示了如何使用文心千帆平台进行基于深度学习的图像分类任务。
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深度图+障碍物提示: 开启深度图和障碍物提示,只需要在基本的 app_tracking 后加 -show_depth 参数即可 ./app_tracking -sensor_type XP2 -cam_calib_path xxxxx.yaml -show_depth 开启后,程序将会在新的窗口显示深度图,同时如果前方一米内有障碍物,程序会在命令行窗口打印提示并显示距离,如下图。
百度智能云千帆AI加速器-清华经管学院MBA《人工智能商业应用》 千帆大模型平台 深度应用与实战演练 * 人已报名 2024.10.11 开营 免费报名 学习指南 企业用户激励 课程介绍 为清华大学经管学院MBA学员设计,旨在通过实战演练,深入掌握千帆大模型平台的使用技巧,从数据处理到模型构建,再到业务场景应用,全方位提升学员在大数据与AI领域的实战能力,助力学员在数字化时代中成为高效的管理者与创新者
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