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人流量检测
【目标跟踪】适用于人流量、车流量、活体运动轨迹分析等智能交通场景
第一步:创建模型
第二步:准备数据
第三步:训练模型
第四步:部署应用
场景价值
视觉(行人)目标跟踪是计算机视觉中的一个重要研究方向,有着广泛的应用,如:视频监控,人机交互, 无人驾驶等。过去二三十年视觉目标跟踪技术取得了长足的进步,随着人工智能技术的发展,特别是最近两年利用深度学习的目标跟踪方法取得了令人满意的效果,使目标跟踪技术获得了突破性的进展。
第一步:创建模型
创建模型
完善模型信息
填写模型名称(本次实操模型名称为:人流量检测),企业开发者请选择公司并填写公司全称,完善行业和应用场景,补充邮箱、联系方式及功能描述,最后点击完成即可成功创建模型
第二步:准备数据
准备数据
标注教程
准备数据
创建数据集
完成创建模型后,如图点击“创建”并填写数据集名称后点击“完成”
导入数据集
点击导入,选择有标注信息,本地导入,上传压缩包格式为"MOT1.1"模式,并上传下载好的数据集。
标注数据
本数据集已完成标注,可以直接进行训练
数据集链接
点击查看详情进行下载 查看详情
第三步:训练模型
训练模型
训练配置
选择公有云部署方式,常规训练,默认算法,添加上传后的"人流量检测"数据集
开始训练
点击开始训练,请保持网络畅通,可设置短信提示,本次训练预计30分钟
第四步:部署应用
部署应用
部署流程
训练成功后,选择申请发布/服务名称和接口地址可以自行填写,然后点击提交申请/点击左侧菜单栏-公有云服务,等待发布,等待几分钟刷新即可。
模型校验
可以快速体验训练效果,点击校验模型-启动,(注意,快速体验只能检测3-10秒,4M大小以内,格式为MP4或mov的视频),如果没有视频,可以使用我们提供的示例,点击查看详情进行下载 查看详情
部署文档链接
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