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decilux
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有偿,水质监测场景图像识别模型

  •  
  •   decilux · 135 天前 · 1102 次点击
    这是一个创建于 135 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    需要在本地部署一个图像识别模型

    1.现场摄像头定期拍摄水池池面图片,特征为曝气量小的时候池面气泡细密不流动,曝气量大的时候池面气泡大且滚涌

    2.根据这些图片自主训练

    3.对摄像头后续拍摄的图片,判断曝气量

    本人非程序员、非人工智能,想实现上述功能,有偿需要对公

    绿泡泡:TC03MDI2NzIx

    4 条回复    2024-07-16 16:11:02 +08:00
    jimrok
        1
    jimrok  
       134 天前
    这东西现在应该没有啥难度,主要是基础数据积累的足够多就行,基础图片的分类标注做好,后续模型训练都是非常简单的事情。
    whp1473
        2
    whp1473  
       134 天前
    楼上,这个如果比较通用,需要多地点采集,以及大量标注,从零开始手动工作量不小吧——
    zhangyichent
        3
    zhangyichent  
       134 天前
    @jimrok 理论上是这样,不过要看实际场景,不去现场调研一下可能都不靠谱,影响因素太多,像是摄像头时间久了可能会模糊,光影变化,有雾,甚至风会大到把摄像头吹歪。。。想都没想到过,虽然时间久了总归会效果上来,不过工作量会比开始预计的大很多倍。
    jimrok
        4
    jimrok  
       133 天前
    @zhangyichent 确实,数据的清洗工作是大头,费用大部分都在这上面,收集数据需要标记,还要做各种增强处理。但这种工作一般有上万张图再做一些增强处理后,就能做出系统来,后续再进行数据收集迭代就行了。
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