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1)实现了标注流程的半自动化,大幅减轻在标注流程上的工作量。 2)在标注功能上,相比已有可获得的工具,在交通目标的类型及标注特性上有了较 大扩充。 3)在标注性能上,应用了成熟、领先的目标检测算法和机制如 ResNeXt、注意力机 制、Focal Loss、GIoU Loss 等,并进行若干改进,设计了定位置信度模块、倒金字塔 注意力模块、稀疏结构注意力机制等,显著提升了模型的检测效果,特别是小目标以及 全局性关联目标检测性能。
支持整个上海市约有 1 万 3 千余辆公交车,若想在整个大城市推广这一系统,那么 至少要实时处理 2 万至 3 万个车载摄像头的“海量”信息,利用传统的视频分析技术根 本无法实现。精度达 95%。
基于弹性计算的中位交通模拟技术; 模拟虚拟化技术,用于根据模拟规模的动态扩展; 大面积交通癱以分散技术
提供各种智慧城市环境中基于边缘的分析模型(智能路灯、智能交通、智能环境等)
用单个图像识别人的运动状态的技术: 提高了姿势飆精度,能够判断单个图像中的行为 与图像的注意集中模型结合使用时,性能识剧性能更高
平台独立的可扩展语音识别技术: 独立于平台的语音识§!!技术不受各种操作系统和设备的影响; 服务器/客户端和便携式语音颇技术
对于连续自由发言的语音识别技术 基于深度学习的韩中连续自由发言的声学建模技术 基于深度学习的扬声器自适应技术 通信单元分离技术 基于深度学习的逋信单元实时分离技术 技术 基于规则的通信单元实时分离技术 实时自动翻译技术 基于神经网络的韩中/中韩自动翻译技术 基于上下文的自动翻译技术 实时口译应用技术 视频、现场讲座同声传译应用技术 基于网络的视频电话同声传译技术
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基于云的流量模拟器软件
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大数据边缘分析技术
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