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智慧加油站视频监控行为识别分析系统

智慧加油站视频监控行为识别分析系统 选用视频监控系统技术,对给油区和卸油区工作人员抽烟、通电话、用火、浓烟等异常现象开展智能识别、警报和纪录,在卸油工作流程中,工作人员不在座位,消防灭火器置放不合理,静电感应释放出来时长不够等不标准状况,执行加油站渠化规范化工作中。根据人工智能技术的基本上软、硬和有关优化算法,搭建了加油站安全工作系统。根据加油站的智能化更新,及其智能化边沿网络服务器和网络平台的即时推理能力和使用安全性分析,完成了给油和卸油的智能化系统、智能化、精确化。它可以给予鉴别和预警信息,用以鉴别外界侵入、安防设备、抽烟、动火和电话行为等关键情景。

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智慧农田可视化大数据综合管理平台方案,EasyCVR助力农业高质量发展

我国是农业大国,农业耕地面积达到20亿亩。随着物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术与农业农村加速融合,以及国家对农业的重视,智慧农业对于我国农业现代化建设和实施乡村振兴战略具有重大引领与推动作用。在传统农田生产中,由于缺乏有效的智慧农田管理系统,比如数据获取能力不足,数据标准不完善,数据采集、传输、存储、共享手段仍然比较落后等,农民无法对作物生长作出及时有效调整。在新兴技术的应用下,如何在上千亩或上万亩的农田中管理分析土壤、天气、农作物的生长状况,如何高效进行监管,则是我们EasyCVR智慧农田方案所要讨论和实现的。

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CCF-腾讯犀牛鸟基金项目课题介绍(一)——机器学习&计算机视觉及模式识别

CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起,旨在通过搭建产学合作平台,连接产业实践问题与学术科研问题,支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域,涉及31项研究命题。 未来,我们将分三期对研究命题进行详细介绍,欢迎青年学者关注了解,希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 一、机器学习 1.1 面向图数据的深度卷积网络研究 深度神经网络在基于网格数据(如图片

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