2018-06-07 13:40:05 aeoob 阅读数 716
  • 百度深度学习在自动驾驶感知领域的应用

    环境感知在自动驾驶汽车、视频监控等相当一部分深度视觉应用中占据了核心地位。环境感知主要包括当前环境的语义分割和静态、动态的目标检测,采用人工智能技术中的深度卷积神经网络可以通过前期的数据训练以及特征提取,给出复杂环境中场景物体类别等信息,帮助计算机精准地理解周边的环境态势。

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                                                                       (本内容转载自公众号“科技与Python”)

竞赛背景

#中国华录杯之交通卡口车辆信息精准识别#》竞赛简介:随着城市车辆的增多,改善交通拥挤的现状成为各大城市交通运输系统的发展目标。智能交通系统是未来城市交通管理和车流量控制的热门研究方向,通过它可以更高效地对交通流进行限制、调整、疏导以改善通行效率、保障交通安全。车辆监测是智能交通系统的重要组成部分,系统需要实时监测路口交通状态、动态检测交通事件、提取交通参数。目前车辆监测在各种环境下背景建模方法通用性差、难以适应天气变化和阴影干扰、车型识别难度大,所以如何准确地进行车辆检测,是人工智能在实际应用中需要继续解决的技术难题。中国华录杯是第二届世界智能大会(WIC)官方指定赛事之一,初赛涵盖3个赛题,其中2个算法赛、1个创意赛。

》主办单位:中国华录集团有限公司是国务院国有资产监督管理委员会直接管理的中央企业,成立于2000年6月18日,是专业从事音视频产品及相关应用技术研发、制造、销售的大型国有企业。其注册资本183600.83万元,总部设在大连,分子公司分布在大连、北京、上海、广州、深圳、郴州等地,建有国家级技术研发中心和北京研究所、深圳研究所等研发机构和国际国内营销网络。

北京易华录信息技术股份有限公司成立于2001年4月,是华录集团旗下控股的上市公司(股票代码300212)。易华录紧紧把握政府管理创新需求,发挥央企优势,将金融资本和产业资本相结合,应用物联网、云计算、大数据等先进技术,实施“1+3”发展战略,以数据湖为主体,同时发展大交通、大安全、大健康业务,将线上与线下相结合,科技与文化相融合,打造以数据为核心的城市互联网运营商,为政府、社会、公众提供公益和增值服务,成为政府社会化服务的主要提供商。

 

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2018-04-14 14:40:37 zxznsjdsj 阅读数 185
  • 百度深度学习在自动驾驶感知领域的应用

    环境感知在自动驾驶汽车、视频监控等相当一部分深度视觉应用中占据了核心地位。环境感知主要包括当前环境的语义分割和静态、动态的目标检测,采用人工智能技术中的深度卷积神经网络可以通过前期的数据训练以及特征提取,给出复杂环境中场景物体类别等信息,帮助计算机精准地理解周边的环境态势。

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    中兴智能视觉大数据为您解读:人脸识别系统

    人脸识别是基于人的脸部特征进行识别,它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提,同时它的便捷性更是让人脸识别门禁应用成为趋势。目前中控博业的人脸识别门禁在智慧小区已得到大规模应用。目前针对办公大楼独有的特性推出多种人脸门禁产品,更好的满足现代办公、智慧办公大楼门禁考勤系统管理的需求。


    人脸识别门禁管理系统,通过人脸识别门禁一体机捕捉使用者的人脸信息,并将捕捉到的人脸信息与系统数据库中预先录入的人脸照片模板进行快速比对。如果与已授权用户匹配,则比对成功,系统发出开门指令,同时可记录考勤;反之,系统会拒绝开门放行,并记录事件。无论人脸比对结果为授权用户或非授权用户,系统都会在数据库记录使用者的人脸信息及其他相关信息,便于后期追踪查找。


    该系统由硬件设备(人脸识别终端、人脸识别服务器、闸机、门禁控制器等),控制管理软件(人脸识别实时监控、人脸识别门禁考勤管理系统)组成。


    精准识别:黑暗中也可识别 · 方便快捷:不用按,只用看


    · 直观性好:彩屏显示,语音报姓名


    · 适用性强:只要你有一张脸


    · 安全性好:照片追查,无一漏网


    · 健康产品:非接触,卫生


    · 兼容性好:标准韦根接口,开关输出


    · 方便输入:拼音输入中文姓名


    · 功能强大:四种验证,灵活选择


    · 门禁功能:加密通信,防拆报警


    · 管理软件:功能强大,自动升级


    ·完全杜绝员工之间互相代替打卡现象。


    ·无需接触,产品耐用。


    可以说,中兴智能视觉大数据的人脸识别技术发展已经相对成熟,在企业小区安全验证、人机交流、公安系统等方面广泛使用的同时,也在视频会议、档案管理、医学医疗等方面发挥着很大的作用。


    中兴智能视觉大数据在发展过程中,不断加大技术研发投入力度,着力推行技术转化应用,成为计算机视觉技术转化应用的领航者。其核心技术——智能动态人脸识别技术——在人工智能计算机视觉识别技术领域处于国际领先,国内首创,已经拥有20项著作权,32项发明专利,8个国家级产品检测报告。


2017-07-03 11:23:00 weixin_34032827 阅读数 20
  • 百度深度学习在自动驾驶感知领域的应用

    环境感知在自动驾驶汽车、视频监控等相当一部分深度视觉应用中占据了核心地位。环境感知主要包括当前环境的语义分割和静态、动态的目标检测,采用人工智能技术中的深度卷积神经网络可以通过前期的数据训练以及特征提取,给出复杂环境中场景物体类别等信息,帮助计算机精准地理解周边的环境态势。

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大数据正在精准扶贫方面,发挥着越来越重要的作用。

20日,在精准扶贫--大数据背景下的双创实践专业论坛上,贵州省贵安新区党工委委员、管委会副主任黄家耀称,贵安新区现正在与省大数据办合作,在新区试点大数据精准扶贫运营管理。

他认为,过去“大水漫灌”式的扶贫不是精准扶贫,不能动态管理。

目前,贵安新区正在通过前述试点合作,以大数据贯穿识别、决策、匹配、帮扶、管控、精准扶贫的全过程,通过系统及时准确的掌握新区贫困人群的数量、贫困程度和原因,针对不同的原因和不同的类型的贫困对象对症下药。这样有利于为政府科学制定扶贫政策提供数据支撑。

黄家耀举例称,最近处理的一个贫困对象脱贫,就是通过大数据了解到他的孩子就读免费师范大学,教育负担减轻才脱贫的。还有,政府也通过APP软件清楚的了解到贫困户从哪些项目中能够收入多少,全年的总收入有多少,“大数据能够非常精准的反映这些情况”。在电商扶贫方面,大数据也发挥着很大作用,因为农民能够通过看数据了解到全国的农产品市场价格信息,就会以此来调整种植结构,按照市场规律来种植,保证市场销售。

贵安新区于2014年1月正式获国务院批复成立,成为第八个国家级新区。今年5月获批成为全国首批双创示范基地。新区成立之前,15万人口中有7485人贫困人口,88个行政村中有17个贫困村。不过,到2015年年底,已经基本实现了7000多人全部脱贫,17个贫困村全部脱帽。黄家耀说,今年准备接受第三方的评估。

对于从今年开始的扶贫工作,贵安新区决定以更高标准进行脱贫。

根据贵州官方网站,贵安新区扶贫开发领导小组召开会议将新区的贫困人口可支配收入标准,由原来的2300元/年提高为现在的6000元/年。这远高于中央和省2015年确定的贫困人口可支配收入标准2986元/年。

黄家耀称,按照新的脱贫标准,通过最近的摸底调查,现在新区有213户贫困户,6287人还没有达到,这是现在贫困的现状。对于今后的扶贫工作,他提到,今年实现高标准的脱贫,到2018年在全省率先实现小康,到2020年实现全域的初步现代化。要通过算账来精准脱贫。对每个贫困户6000元收入的构成,要算得清清楚楚。

本次论坛是“创响中国”贵安站巡回接力活动的组成部分。“创响中国”巡回接力活动由国家发展改革委、中国科协发起,旨在在全国范围内传播双创理念,激发全社会双创热情。

本文转自d1net(转载)

2014-07-30 18:46:12 huoming2000 阅读数 1067
  • 百度深度学习在自动驾驶感知领域的应用

    环境感知在自动驾驶汽车、视频监控等相当一部分深度视觉应用中占据了核心地位。环境感知主要包括当前环境的语义分割和静态、动态的目标检测,采用人工智能技术中的深度卷积神经网络可以通过前期的数据训练以及特征提取,给出复杂环境中场景物体类别等信息,帮助计算机精准地理解周边的环境态势。

    1615 人正在学习 去看看 CSDN讲师

大数据公司这样实践O2O:通过线上线下会员打通识别同一人、全触点数据采集、建立大数据管理平台支撑上层应用系统辅助零售商进行大会员管理与经营管理决策以及个性化精准会员营销的整合方案,可帮助企业打通线上线下数据,强化大数据挖掘和分析能力,实现消费者的精准画像和精准营销,并同时提供经营决策分析支持。

星星之火可以燎原,O2O之火几乎点燃了整个零售商业寻求变革与跃进的热情,大企业渴求O2O转型能带来蓬勃生机,小企业也跃跃欲试寻求更高层次的发展。然而O2O并不是大多数商家认为的实体店在网上开个商城,搞个APP做个微信,那只是实体企业电子商务化而已,并没有领会和传承O2O深刻意义。大企业方面已认识到O2O实现的是线上线下的一体化整合,在大数据的背景下实现了对消费者精准把握和个性化营销,但由于缺少足够的技术支撑和数据来源,无法实现线上、线下对顾客进行统一识别,无法实现真正意义上的O2O闭环。

O2O大数据实践领航者信柏科技CEO柏林森在接受记者采访时提出,O2O商业模式需要打通O2O双向数据、建立数据挖掘能力,实现线上线下交易、体验、反馈的无缝衔接。通过线上线下会员打通识别同一人、全触点数据采集、建立大数据管理平台支撑上层应用系统辅助零售商进行大会员管理与经营管理决策以及个性化精准会员营销的整合方案,可帮助企业打通线上线下数据,强化大数据挖掘和分析能力,实现消费者的精准画像和精准营销,并同时提供经营决策分析支持。

线上线下会员打通,全渠道识别同一人

围绕消费者接触点,打造线上线下打通的会员体系,并通过一体化的供应链体系来提供支撑。

会员打通:建立全局会员唯一标识,全渠道认知用户。对于会员的识别、追踪、服务均基于全局的会员体系。将线 上线下各自成熟的会员营销经验融会贯通。

供应链一体化:货品、交易、物流的统一管理,避免渠道间相互“冲击”。

用户触点建设:无论线上线下触点,均积累到同一会员体系内。

全触点数据采集,形成最完整的用户数据全息图

改变传统粗放的数据收集方式,通过Wifi自动感应、蓝牙定位、对接商户POS系统等方式精准采集用户画像、用户行为数据和用户交易数据。另外一个方面整合商家自有的线上资源(如APP、微博、微信等), 与信柏科技具有的国内零售消费领域最大的第三方数据库合作迅速补充线上数据,线上线下两条腿搜集用户数据,形成最完整的用户数据全息图。

建立大数据管理平台支撑两大应用系统

采集到用户数据之后,由于业务类型多、 数据不规范而且缺漏程度高,采集到的数据需要经过清洗、标准化、结构化与数据分析挖掘才能为上层的大会员分析、零售经营分析、个性化会员营销系统提供数据调用支持。

大数据管理平台建设需充分整合线下业务特点和数据情况,并逐渐积累数据挖掘结果。构建过程中,需与零售商洽谈进行业务调研,梳理其线下类目,分业态建立标签体系,另外一个方面进行数据调研,整合数据源。通过两个方面的调研完成线下数据挖掘。数据挖掘的价值和数据精度紧密关联,需在长期的积累过程中不断完善。

大数据公司实践零售O2O:全触点大会员

(1)梳理线下类目建立类目体系。类目体系即商品类目体系及其描述,为零售商业基于信柏线上商品类目树及品类描述建立满足线下零售特征的类目体系。

(2)分业态建立标签体系。即基于消费者线下行为、交易特征,建立消费者标签类目体系,支撑分析需要。标签体系是信柏科技零售商业O2O大数据解决方案充分利用线上线下数据资源,开展以消费者为中心、以消费者行为倾向为结果的数据分析,实现数据标准化、规范化的理论基础,是打通、整合线上线下数据的第一步。根据对零售商业业务特点、数据需求的充分调研,结合自身在线上零售数据标签设计方面的经验,开展针对性的梳理、修改、完善,为零售商业设计符合零售大数据建设及应用需求的数据标签体系。

(3)构建实时触发的场景体系。场景体系即时学习消费者的行为,判断当前消费者的消费意图、触点管理触发个性化营销活动。场景体系为上层的个性化营销系统提供接口,通过触点管理主要发挥两个方面的作用:判断消费者当前活动状态,从而确定是否开展营销,比如大会员特征场景触发、员场内实时位置/行为场景触发触发个性化营销活动;在确定开展营销的基础上,判断消费者当前消费意图,从而指导业态、品类营销内容的选择。

大数据分析展示系统辅助零售商进行大会员管理与经营管理决策

大数据分析展示系统可根据零售商业的业务需求定制,从不同的角度予以展现。例如,购物中心大数据分析体系建设基于从商场线下会员个人数据、线下会员销售数据以及信柏科技线上补充数据等渠道获取到的数据,依照人、店、场、圈、网5个分析目标,围绕会员特征数据、会员行为数据、会员消费数据三类核心数据维度划分相应的分析维度和分析指标,全面囊括了商场各核心经营目标分析中所需要的分析场景,最终实现对经营分析和决策支持的全方位多维度分析。大数据展示系统支持购物中心管理决策,例如投资前决策辅助,选址、设计决策等规划决策支持;品牌引进决策支持、店铺招商调整等招商决策支持;动线调整、经营情况跟踪等日常管理支持;跟踪营销效果等营销支持。

个性化营销系统辅助零售商进行个性化精准会员营销

线下零售个性化营销系统是依赖大数据管理平台数据挖掘结果,基于线下业务特点建立的个性化营销体系。通过场景体系确定营销触发后,通过对消费者交易、行为数据的分析,可以对消费者品类风格倾向、品类消费能力、品类品牌倾向进行详细标定,从而获取所需的消费者消费倾向。基于每个消费者长期偏好和短期意图,利用规则算法选择发送个性化营销信息。(可通过短信、APP、微信、POS机、EDM等推送信息,提供个性化SDK、个性化微信/短信接口)

2019-10-25 09:30:12 qq_42768234 阅读数 83
  • 百度深度学习在自动驾驶感知领域的应用

    环境感知在自动驾驶汽车、视频监控等相当一部分深度视觉应用中占据了核心地位。环境感知主要包括当前环境的语义分割和静态、动态的目标检测,采用人工智能技术中的深度卷积神经网络可以通过前期的数据训练以及特征提取,给出复杂环境中场景物体类别等信息,帮助计算机精准地理解周边的环境态势。

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最近在分析Python招聘信息的数据, 使用职位描述分词来判断分类不是很精准, 于是打算使用分词构造一个特征, 然后使用决策树来分类(下次试试聚类算法), 这样误差会小很对, 可以让我们更加精准的完成一份高质量的数据报告.
  1. 首先看看原始数据吧
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  2. 接下来我们要通过分词和人工识别来构建专家样本数据
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    注: 原计划训练数据至少2000条, 然后先人工识别了100条就忍不住想试一试
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    由于有20个特征和4个分类数据, 这个树叶也蛮大的, 这是第一次测试结果, 精度达到了90%
    在这里插入图片描述
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    注: 再次经过人工审核,发现后端和数据科学识别的比较准, 测试相对不准, 原因肯定是样本数据中关于测试的特别少, 再进一步优化模型还得人再来一波人工识别啊! (数据集的样本一定要均衡)
    目测效果还可以, 接下来就只需要构造样本, 优化算法了,等我完成这个项目后会把整个项目写一篇博客, 我们共同学习, 共同进步!
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