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……京都市定海区西山一品主楼大门口。
林熠刚刚结束和粟支的电话,站在门口一侧低头思考。
脑里装载超级算法,对于要研发出一套视频目标检测系统,是轻而易举的事情。
计算机视觉应用范畴包括目标检测、目标跟踪、图像分割、ocr等。
目标检测前提是目标识别,目标识别通常实现手段是采用机器学习的分类算法。
如支持向量机,卷积神经网络,循环神经网络等。
记得上一世地球2010年之后,借用gpu应用技术。
深度学习和ai人工智能得到了快速的发展。
基于nlp技术的大模型chatgpt的ai应用2022年席卷而来。
chatgpt是那时一个极为火爆的关键词,可以说是时代的宠儿,媒体的天骄。
chatgpt模型庞大,先不说模型训练需要一套地球最贵的gpu集群的昂贵服务器。
特征参数采用也是非常庞大,至少需要几十亿特征参数。
然而,chatgpt应用层面上,并不是能做到完全替代人类去解决语言文字相关的一切事情,而是处于发展进化过程中。
林熠的理解,或许脑里装载的超级算法,很大可能类似于chatgpt这样大模型,经过一段长时间的发展进化,最后到达极致的状况。
超级算法运行模型并不要求很高端的gpu设备,训练模型也不要求几十亿特征参数。
在优选强化学习过程中,迭代次数也不是几百亿,应该算是一种超强的强化学习算法。
林熠看来,目标检测车牌号追查系统可分为静态和动态模式。
静态模式是把过往的视频进行筛查分析,结合地图,按时间,生成目标车辆的活动轨迹图和活动分布图。
动态检测是需要结合gis系统和gps系统,做到多维度多视角动态捕捉目标车辆的行车轨迹,实时追踪目标车辆行车状态,就这么一套先进系统。
在追捕目标时还能提供一套最优的解决方案。
林熠提着电脑包,依靠大楼柱子仰头思考系统的解决方案和成本估算。
这时,肩膀突然有人轻拍了一下。
林熠从思虑中出来,转头一看。
眼前站着一位绝美如仙的女子,她的面容犹如精心雕琢的玉器,完美无瑕。
眉若远山含黛,眼似秋水盈盈,透出一股难以言喻的灵动与深邃。
那唇角勾起的一抹微笑,宛如春风拂过湖面,泛起层层涟漪,充满了妩媚与娇媚。
她身上散发出的独特魅力,宛如山涧清泉,纯净而又引人入胜,令人不由自主地为之心醉神迷。
她拍完之后,悦耳声音说道:“喂,坏蛋老公,你在想什么呢?”
林熠发愣还未回神,等罗小青说话问道时,定睛一看原来是罗小青。
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