内容审核-文本

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内容审核-文本 Moderation (Text),基于华为自研的深度学习和内容审核模型,可自动识别出文本中出现的涉黄、广告、辱骂、灌水等内容,帮助客户降低业务违规风险,净化网络环境,提升用户体验

商用服务费用低至¥0.16/千次

自动识别出文本中出现的涉黄、广告、辱骂、灌水等内容

    深度学习 车辆检测跟踪 更多内容
  • 项目跟踪

    项目跟踪 合作伙伴项目报备审核通过,标志着项目报备成功。伙伴可以线下开展项目的实际交付,在项目交付完成、获取到项目验收报告等材料后,在伙伴中心进行申请验收。 操作步骤 使用合作伙伴账号登录华为云。 单击页面右上角账号下拉框中的“伙伴中心”,进入伙伴中心。 在顶部导航栏中选择“交付

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  • 异常停车

    List<Object> 输出车辆信息列表。 event_set List<Object> 输出事件列表。 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。 license_plate_id String 检测到的车牌内容,当车牌检测不了时输出""(默认输出为空字符串)。

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  • 模型评测

    模型评测 在机器学习中,通常需要使用一定的方法和标准,来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别,如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题: 训练服务

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测

    建自动学习物体检测项目后数据标注节点会报错。 图2 数据标注节点报错 步骤3:创建自动学习物体检测项目 确保数据集创建完成且可正常使用后,在ModelArts控制台,左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面,选择物体检测项目,单击“创建项目”。 进入“创建物体检测”页面后,填写相关参数。

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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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  • 部署跟踪服务

    部署跟踪服务 图1 部署跟踪服务 计算资源配置 按需配置,推荐内存8G以上,加速卡缺省1个(暂时无法精确到小数) 图2 计算资源配置 环境变量配置 新版本不需要配置DETECTION_3D_ENDPOINT,可自动从HiLens配置的环境变量中获取 表1 环境变量配置 环境变量名称

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  • 跟踪看板项目进展

    跟踪看板项目进展 在项目进行中,可以通过统计报表来对项目下的工作项进展进行跟踪。 报表类型支持自定义报表、系统预置报表模板两大类,系统预置报表模板支持工作项分布、缺陷类型,您可以根据需要快速选择使用。 前提条件 已新建看板项目,并在项目中拥有报表的“新建报表”权限。 已新建看板项

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  • 应用场景

    实时收集城市各交通枢纽的车辆通行数据,缓存在通道中,分析平台周期读取通道中的数据分析后将结果应用到调度系统,实现对停车场开放时长和交通资源的调配。 图1 场景示例图 实时文件传输 实时检测客户应用系统中产生的文件,并采集上传到云上,进行离线分析、存储查询及机器学习,对客户进行分类和信

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  • 消防通道占用检测

    detection_id String 告警目标对应的UUID。画面中同一个占道区域,连续检测到的告警ID不变,若跟踪丢失ID会发生变化。 plate_id String 占道报警中车辆车牌号牌(7位或者8位)。仅当“车辆占道检测开关”vehicle_occupation_sw为1 时有该字段。 需

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像,高效识别并预警不合规图片,防止涉黄、涉暴类图像发布,降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:单张图像识别速度小于0

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 算法包介绍

    不同告警模式,上报告警信息。 10 云上高点超速检测 超速检测 算法对车辆行驶的速度进行估计,当速度估计值超过一定阈值时,上报事件。 11 云上高点逆行检测 车辆逆行 算法对车辆进行检测,识别其中的车辆逆行事件。当视频画面内发生车辆逆行的事件后,经算法分析,能够主动获取事件的现场

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  • 高点车辆统计

    Int 车辆检测结果输出标志,固定为75010。 message_id String 该条json输出的uuid,唯一标识这一条输出记录。 stream_id String 摄像机ID,唯一表示;离线视频会输出视频名信息,区分不同的视频输出。 timestamp Int 检测到视频车辆的时间戳。

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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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  • 方案概述

    打破数据孤岛:借力机器学习深度学习核心算法模型,打破区级各部门数据壁垒,可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控,推进一网统管、一网通享、一网通办能力。 构建多场景应用:基于核心算法赋能感知监测,充分利用各区现有监测数据,打造对移动源、扬尘源、工业源的全流程跟踪及指挥调度,实

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  • 设备消息跟踪

    通过检索条件,快速找到需要跟踪的设备,并单击"查看"按钮,进入设备详情。 在“设备详情”页,单击“消息跟踪”页签,单击“启动消息跟踪”按钮,并设置设备的消息跟踪时间,如下图所示,消息跟踪时长表示从启动消息跟踪功能开始到结束消息跟踪的总时长,在设置的时间段内进行消息跟踪,修改跟踪配置后,会以修改后时间为准。

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  • 训练模型

    已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用,并已执行完“数据选择”步骤,详情请见选择数据。 训练模型 图1 训练模型 在“模型训练”页面,选择“训练模型”和“车辆场景”。 “训练模型”:可选“基础模型(精度较低,但推理速度快)”和“高精模型(精度高,但推理速度较慢)”。 “车辆场景”:可选“城市场景”和“工地场景”。

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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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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  • 边缘视频车辆

    边缘视频车辆 创建视频车辆 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题: 边缘服务API

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