做到这点挑战产品经理只会不断升值 好的产品经理是很稀缺的懂用户、懂商业、懂数据的产品经理走出互联网依然是抢手货。相反如果只做简单传话、低效执行、浅层思考的产品经理恐怕走不过未来-年的洪流。 查看详情 > 图像分类是计算机视觉的核心是检测、分割等算法的基础广泛应用于智能驾驶、智能安防、智能家居等多个领域。
分类算法是从已知的分类集中给图像分配个标签比如猫、狗、老虎等。在智能座舱里的应用比如驾驶员的性别分类是否在用手机打电话等。 检测 目标检测是机器视觉领域最具挑战的方向之它涉及物体的分类和定位。简而言之检测的目的是得到目标在图像中的定位并且判断物体的类别。
下图所示为张在目标检测中的常用图像可以看到图像里的每个目标包括人和汽车都可以被精确地定位和识别。 图为目标检测示意图图片来源网络 随着智能座舱技术的发展目标检测在智能座舱算法中的作用也在不断扩大。
通过深度学习方法可以检测到座舱内的人和物体 意大利电话号码列表 为后续的目标跟踪、行为判断等打好基础。 经典目标检测算法流程如下所示大部分检测算法也是在这个流程图的基础上进行删减或改进的。 经典目标检测算法流程 经典目标检测算法流程 主要步骤： 候选框：通常采用滑动窗口的方法提取。
特征提取：基于颜色、纹理、形状的方法以及些中层次或高层次语义特征的方法来提取。 目标判别：对候选区域提取出的特征进行分类判定如单类别区别背景、目标、多类别区分当前窗口中对象的类别。 非极大值抑制 ：解决候选框重叠问题对候选框进行合并。