不要放过一辆!视频流车辆计数与轨迹跟踪
常听技术大佬侃侃而谈AI模型开发,却不知从何开始?
自动驾驶车辆分割、智慧农业小麦计数、智能硬件垃圾分拣、智慧城市交通流量、结构化文字识别模型定制,这些在视觉、机器学习、OCR等领域具备广泛应用前景的热门项目,零基础也能上手实践开发吗?
从开始学习到能够真正完成一个AI模型的开发,通常需要从基础技术概念,到海量论文苦读,再到建模环境搭建与参数反复调试,对于AI初学者而言,每个环节都需要从头学起,耗费大量时间。
但对于企业AI应用开发者而言,跳过复杂的步骤,快速上手高精度模型开发并高效在真实业务场景中实现落地才是真正的需求。
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视频流检测应用场景广泛,智慧城市中需要关注行进中的车辆和行人,指导交通指示灯的变化,疏解流量压力;在工厂生产流水线中,需要对传送中的商品进行检测与计数,实现产量预测。那么,面对视频流中车来车往的场景,想要实现精准计数计数,如何实现每辆车一个检测框,不会重复?
面对这一经典问题,5月11日晚8点研发直播继续,解读目标跟踪模型常见算法,实战车辆计数与轨迹跟踪模型开发!
【主题】视频流车辆计数与轨迹跟踪
【大纲】
01 目标跟踪常见算法与应用场景简介
02 手把手实战开发:视频流车辆计数与轨迹跟踪模型
03 模型部署:基于服务器端SDK的部署演示与讲解
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