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停车行为识别
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实现完全无人化管理,最终完成项目交接。
• 主要工作:
o 利用深度学习框架,实现基于注意力机制的端到端停车行为模型的搭建、训练;引入时空模块来优化模型,优化后的模型推理
准确率能超过现存最优的模型。
o 针对大量无标签数据未分类的问题,引入基于MeanTeacher的半监督算法,进一步提升模型准确率以及减少标注样本的时间。
o 对高位车牌检测与识别模型进行构建、训练、测试。与后端开发人员进行交接测试,并上线到生产环境。
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