從理論到實戰(zhàn)！視頻流車輛技術和目標跟蹤

常聽技術大佬侃侃而談AI模型開發(fā)，卻不知從何開始？

自動駕駛車輛分割、智慧農(nóng)業(yè)小麥計數(shù)、智能硬件垃圾分揀、智慧城市交通流量、結構化文字識別模型定制，這些在視覺、機器學習、OCR等領域具備廣泛應用前景的熱門項目，零基礎也能上手實踐開發(fā)嗎？

從開始學習到能夠真正完成一個AI模型的開發(fā)，通常需要從基礎技術概念，到海量論文苦讀，再到建模環(huán)境搭建與參數(shù)反復調試，對于AI初學者而言，每個環(huán)節(jié)都需要從頭學起，耗費大量時間。

但對于企業(yè)AI應用開發(fā)者而言，跳過復雜的步驟，快速上手高精度模型開發(fā)并高效在真實業(yè)務場景中實現(xiàn)落地才是真正的需求。

從這一用戶訴求出發(fā)，百度EasyDL研發(fā)高工團隊，精選六個產(chǎn)業(yè)級經(jīng)典AI開發(fā)項目，基于EasyDL零門檻AI開發(fā)平臺，每天一小時，無需門檻，通俗易懂講解關鍵技術點，直播實戰(zhàn)帶你掌握模型定制開發(fā)秘籍！

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視頻流檢測應用場景廣泛，智慧城市中需要關注行進中的車輛和行人，指導交通指示燈的變化，疏解流量壓力；在工廠生產(chǎn)流水線中，需要對傳送中的商品進行檢測與計數(shù)，實現(xiàn)產(chǎn)量預測。那么，面對視頻流中車來車往的場景，想要實現(xiàn)精準計數(shù)計數(shù)，如何實現(xiàn)每輛車一個檢測框，不會重復？

面對這一經(jīng)典問題，5月11日晚8點研發(fā)直播繼續(xù)，解讀目標跟蹤模型常見算法，實戰(zhàn)車輛計數(shù)與軌跡跟蹤模型開發(fā)！

【主題】視頻流車輛計數(shù)與軌跡跟蹤

【大綱】

01 目標跟蹤常見算法與應用場景簡介

02 手把手實戰(zhàn)開發(fā)：視頻流車輛計數(shù)與軌跡跟蹤模型

03 模型部署：基于服務器端SDK的部署演示與講解

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