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AI视频智能分析系统在线监测垃圾满溢堆放暴露解决方案

二、方案概述TSINGSEE青犀通过视频智能分析系统的AI视频图像技术,可利用部署在道路上的监控摄像头(或者智能路灯自带的摄像头),对监控视频进行实时分析,能实时实时侦测城市垃圾站、小区、公共场所等各种垃圾桶异常情况...将摄像头采集到的垃圾桶分布点的实时监控视频画面,通过4G网络传输到基于EasyCVR平台搭建的城市垃圾站监管平台,再通过后端算法平台AI视频智能分析系统对垃圾暴露等情况进行识别,并在检测到垃圾堆放、垃圾桶满溢...并且,基于视频监控系统EasyCVR平台的视频监管能力,能对垃圾站点、垃圾桶的现场进行实时监控,能对现场实现可视化监管,对垃圾桶是否清理进行了解。

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耗时两年,谷歌用强化学习打造23个机器人帮助垃圾分类

使用的机器人系统将来自真实世界数据的可扩展深度强化学习与来自模拟训练的引导和辅助对象感知输入相结合,以提高泛化能力,同时保留端到端训练优势,通过对 240 个垃圾站进行 4800 次评估试验来验证。...在谷歌的实验中,机器人在办公楼周围漫游,寻找 “垃圾站”(可回收垃圾箱、堆肥垃圾箱和其它垃圾箱)。...机器人的任务是到达每个垃圾站进行垃圾分类,在不同垃圾箱之间运输物品,以便将所有可回收物品(罐头、瓶子)放入可回收垃圾箱,将所有可堆肥物品(纸板容器、纸杯)放入堆肥垃圾箱,其他所有东西都放在其它垃圾箱里。...:(1)简单的手工设计策略,成功率很低,但有助于提供初步经验;(2)模拟训练框架,使用模拟 - 真实的迁移来提供一些初步的垃圾分类策略;(3)“robot classrooms”,机器人使用有代表性的垃圾站不断练习...在下面展示的 “robot classrooms” 里,有 20 个机器人练习垃圾分类任务: 当这些机器人在 “robot classrooms” 接受训练时,其它机器人正在 3 座办公楼中的 30 个垃圾站上同时学习

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