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神经网络-图像分类
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在图像分类任务中取得了巨大的成功。数据准备：首先，需要准备一个包含标记好的图像样本的数据集。数据集应包括训练集和测试集，其中训练集用于模型的训练和参数优化，测试集用于评估模型的性能。 模型构建：构建卷积神经网络模型。卷积神经网络通常由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层用于提取图像的特征，池化层用于降低特征图的维度，全连接层用于将特征映射到类别标签上。 模型训练：使用训练集对卷积神经网络进行训练。通过将图像样本输入到网络中，计算损失函数并使用反向传播算法进行参数更新。重复这个过程，直到模型收敛或达到...
车牌识别
智慧停车 项目背景：智慧停车跃升为国家战略，解决道路侧停车管理难的问题。 关键技术：车辆检测、跟踪、识别、分类，车牌识别算法，停车业务处理逻辑。 数据集 ： 基于高位视频的海量数据：车辆、车牌等图像信息。 算法实现： 边缘端基于 nvidia-nx 硬件开发，所涉及的车辆检测、跟踪模型，车牌检测、识别模型均采用轻 量化设计思路、应用模型压缩技术、包括剪枝、蒸馏、量化。配合指定区域检测业务处理逻辑， 主要策略为平衡算法误报和漏报，由于边缘端计算资源有限，故边缘端侧重改善算法漏报，服 务端改善算法误报。 服务端算法包括车辆分类、识别以及相识度判别模型改善算法误报。通过秒图功能及泊...
高位视频停车
车牌识别算法（高位视频场景） 项目背景：高位视频停车场景下车牌识别：包含白天夜晚。 关键技术：Crnn、Transform、Ctc、模型压缩加速 数据集 ： 1 万张真实数据+9 万张合成数据，包含普通车牌和新能源车牌。 算法实现：利用 albumentations 数据增强库对车牌进行数据增强，由于各省份车牌数量不均衡采用算法生成部 分假数据；起初采用 crnn 算法，但量化后运行速度慢，因为 rnn 是串行计算，并行度不够，因此选 用 transform+ctc 的技术路线，transform 可采用并行计算，速度更快，模块中去掉了位置编码模块 (加入后模型不易收敛），在夜晚...
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