AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    车辆密度估计深度学习 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 视频车辆

    说明 vehicles List<Object> 输出车辆信息列表。 vehicles参数格式说明 字段 类型 说明 bounding_box Object 车辆的位置坐标信息。 vehicle_type Int 检测到的车辆类型。 0 - 小汽车 1 - 渣土车 2 - 拖挂车

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  • 车辆服务

    车辆服务 车辆保险 车辆保险信息录入、编辑、删除、批量删除;列表查询; 图1 车辆保险 车辆违章 车辆违章信息录入、编辑、删除、批量删除;列表查询; 图2 车辆违章 车辆事故 车辆事故信息录入、编辑、删除、批量删除;列表查询; 图3 车辆事故 车辆维修 车辆维修信息录入、编辑、删除、批量删除;列表查询;

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  • 车辆管理

    车队名称:该车辆所属车队,可新建或直接选择已有车队。 单击“创建”。 在“车辆管理”页面的列表中,可以查看新创建的车辆车辆管理相关操作 在“车辆管理”页签,还可以完成以下任务。 表2 车辆管理相关操作 任务 操作步骤 查看车辆详情 单击具体的车辆名称,即可查看车辆详情。 编辑车辆

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  • 车辆

    车辆 注册车辆 登录路网数字化服务控制台。 在左侧导航栏,选择“设备管理 > 设备总览”,在设备管理界面选择“车辆 > 注册车辆”。 参考表1填写车辆信息。 表1 车辆信息说明 参数名称 说明 车辆id 车辆唯一标识符。 VIN码 VIN码,车辆的17位VIN码。 密钥 第三方车

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  • 车辆管理

    车辆管理 设置圆形区域电子围栏 接口说明 请求对应的消息ID:0x8600 响应对应的消息ID:0x0001(终端通用响应) 请求示例 { "service_id": "VehicleManagement", "command_name": "SetRoundArea"

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  • 车辆管理

    车辆管理 查询车辆列表 创建车辆 删除车辆 修改车辆 父主题: 应用侧API参考

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  • 删除车辆

    删除车辆 功能介绍 删除车辆 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1/{project_id}/vehicles/{vehicle_id}

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  • 车辆智能

    车辆智能 违法停车 父主题: 智能配置

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  • 创建车辆

    pc5And5g pc5And4g pc5And3g pc5And2g secret 是 String 参数说明:第三方车辆密钥,输入车辆型号ID后方可填写该字段以设置方车辆密码。 最小长度:8 最大长度:32 description 否 String 参数说明:描述。 取值范围:长度不

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  • 修改车辆

    修改车辆 功能介绍 修改车辆 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v1/{project_id}/vehicles/{vehicle_id} 表1

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  • 创建视频车辆

    道路线属性properties参数格式 字段 是否必选 类型 说明 type 否 Int 0表示车辆靠近线,1表示车辆远离线。 默认靠近线在远离线下方。 当车辆从上往下行驶,触碰车辆靠近线时,发送检测结果。 当车辆从下往上行驶,触碰车辆远离线时,发送检测结果。 该字段可不配,算法会自动检测线的类型。 polygons字段参数描述

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • Vehicle车辆标定文件模板

    Vehicle车辆标定文件模板 标定文件名:“车辆自身参数.yaml” 文件内容示例: # The vehicle config vehicle: # basic mass: #质量 # Body front_track:

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 高点车辆统计

    event_set参数格式说明 字段 类型 说明 count Int 该区域内的车辆总数 vehicles List<Object> 该区域内的车辆信息 vehicles参数格式说明 字段 类型 说明 bounding_box Object 车辆的位置坐标信息。 bounding_box参数格式说明 字段

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  • 车辆高程精度(ele

    车辆高程精度(ele_confidence) 数值 含义 0 不具备或不可用 1 500米 2 200米 3 100米 4 50米 5 20米 6 10米 7 5米 8 2米 9 1米 10 50厘米 11 20厘米 12 10厘米 13 5厘米 14 2厘米 15 1厘米 父主题:

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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