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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

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