阿里云视觉智能开放平台【目标检测】新增四个算法能力

本文涉及的产品
视觉智能开放平台,视频通用资源包5000点
视觉智能开放平台,图像通用资源包5000点
视觉智能开放平台,分割抠图1万点
简介: 尊敬的开发者您好,感谢您对阿里云视觉智能平台的支持,近期目标检测上线了新的算法能力,接下来给您逐一介绍下。

  本文关键词:目标检测、车辆、识别
  尊敬的开发者您好,感谢您对阿里云视觉智能开放平台(vision.aliyun.com)的支持,近期目标检测类目上线了四个算法能力,分别是车险图片分类、车辆部件识别、车辆损伤识别以及车辆仪表盘识别,接下来给您逐一介绍下。

  • 车险图片分类:【文档链接
    对输入的车险图片进行分类。可应用在保险鉴定、用户信息录入上传等场景。
  • 车辆部件识别:【文档链接
    检测图片中车辆部件的位置以及名称。可应用在车辆修理、部件展示等场景。

zujpjepz.jpg

  • 车辆损伤识别:【文档链接
    针对常见小汽车车型,识别车辆外观受损部件及损伤类型,可识别数十种车辆部件、五大类外观损伤(刮擦、凹陷、开裂、褶皱、穿孔)。可应用在汽车修理、保险鉴定、二手车买卖等场景。

刮损检测.jpg

  • 车辆仪表盘识别:【文档链接
    识别车辆仪表盘上故障灯等信息。可应用在车辆修理、保险鉴定以及二手车买卖等场景。

  以上就是目标检测此次更新的主要内容,如果您对我们的产品感兴趣,可点击下方链接访问我们的官网进行体验,也可搜索钉钉群23109592或是扫描文章结尾的钉群二维码,进群和我们沟通!
官网地址:https://vision.aliyun.com/
群二维码.jpg

相关文章
|
3月前
|
算法 API 数据安全/隐私保护
深度解析京东图片搜索API:从图像识别到商品匹配的算法实践
京东图片搜索API基于图像识别技术,支持通过上传图片或图片URL搜索相似商品,提供智能匹配、结果筛选、分页查询等功能。适用于比价、竞品分析、推荐系统等场景。支持Python等开发语言,提供详细请求示例与文档。
|
8月前
|
人工智能 自然语言处理 算法
阿里云 AI 搜索开放平台:从算法到业务——AI 搜索驱动企业智能化升级
本文介绍了阿里云 AI 搜索开放平台的技术的特点及其在各行业的应用。
830 3
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【MM2024】阿里云 PAI 团队图像编辑算法论文入选 MM2024
阿里云人工智能平台 PAI 团队发表的图像编辑算法论文在 MM2024 上正式亮相发表。ACM MM(ACM国际多媒体会议)是国际多媒体领域的顶级会议,旨在为研究人员、工程师和行业专家提供一个交流平台,以展示在多媒体领域的最新研究成果、技术进展和应用案例。其主题涵盖了图像处理、视频分析、音频处理、社交媒体和多媒体系统等广泛领域。此次入选标志着阿里云人工智能平台 PAI 在图像编辑算法方面的研究获得了学术界的充分认可。
【MM2024】阿里云 PAI 团队图像编辑算法论文入选 MM2024
|
分布式计算 Java 开发工具
阿里云MaxCompute-XGBoost on Spark 极限梯度提升算法的分布式训练与模型持久化oss的实现与代码浅析
本文介绍了XGBoost在MaxCompute+OSS架构下模型持久化遇到的问题及其解决方案。首先简要介绍了XGBoost的特点和应用场景,随后详细描述了客户在将XGBoost on Spark任务从HDFS迁移到OSS时遇到的异常情况。通过分析异常堆栈和源代码,发现使用的`nativeBooster.saveModel`方法不支持OSS路径,而使用`write.overwrite().save`方法则能成功保存模型。最后提供了完整的Scala代码示例、Maven配置和提交命令,帮助用户顺利迁移模型存储路径。
|
监控 算法 数据安全/隐私保护
基于三帧差算法的运动目标检测系统FPGA实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序
本项目展示了基于FPGA与MATLAB实现的三帧差算法运动目标检测。使用Vivado 2019.2和MATLAB 2022a开发环境,通过对比连续三帧图像的像素值变化,有效识别运动区域。项目包括完整无水印的运行效果预览、详细中文注释的代码及操作步骤视频,适合学习和研究。
|
JSON 算法 数据可视化
测试专项笔记(一): 通过算法能力接口返回的检测结果完成相关指标的计算(目标检测)
这篇文章是关于如何通过算法接口返回的目标检测结果来计算性能指标的笔记。它涵盖了任务描述、指标分析(包括TP、FP、FN、TN、精准率和召回率),接口处理,数据集处理,以及如何使用实用工具进行文件操作和数据可视化。文章还提供了一些Python代码示例,用于处理图像文件、转换数据格式以及计算目标检测的性能指标。
310 0
测试专项笔记(一): 通过算法能力接口返回的检测结果完成相关指标的计算(目标检测)
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【眼疾病识别】图像识别+深度学习技术+人工智能+卷积神经网络算法+计算机课设+Python+TensorFlow
眼疾识别系统,使用Python作为主要编程语言进行开发,基于深度学习等技术使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法,通过对眼疾图片4种数据集进行训练('白内障', '糖尿病性视网膜病变', '青光眼', '正常'),最终得到一个识别精确度较高的模型。然后使用Django框架开发Web网页端可视化操作界面,实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。
326 9
【眼疾病识别】图像识别+深度学习技术+人工智能+卷积神经网络算法+计算机课设+Python+TensorFlow
|
监控 算法 自动驾驶
目标检测算法:从理论到实践的深度探索
【7月更文第18天】目标检测,作为计算机视觉领域的核心任务之一,旨在识别图像或视频中特定对象的位置及其类别。这一技术在自动驾驶、视频监控、医疗影像分析等多个领域发挥着至关重要的作用。本文将深入浅出地介绍目标检测的基本概念、主流算法,并通过一个实际的代码示例,带您领略YOLOv5这一高效目标检测模型的魅力。
1292 11
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
人工智能 - 目标检测算法详解及实战
目标检测需识别目标类别与位置,核心挑战为复杂背景下的多目标精准快速检测。算法分两步:目标提取(滑动窗口或区域提议)和分类(常用CNN)。IoU衡量预测与真实框重叠度,越接近1,检测越准。主流算法包括R-CNN系列(R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN),YOLO系列,SSD,各具特色,如Faster R-CNN高效候选区生成与检测,YOLO适用于实时应用。应用场景丰富,如自动驾驶行人车辆检测,安防监控,智能零售商品识别等。实现涉及数据准备、模型训练(示例YOLOv3)、评估(Precision, Recall, mAP)及测试。
783 5

热门文章

最新文章

相关产品

  • 视觉智能开放平台