感知算法训练平台

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交通秩序管控子行业面向交通管理秩序部门，完成交通信号控制、道路组织优化、交通评价诊断、诱导信息发布、静态交通管理、重点车辆管控等重点业务内容。随着大数据、物联网等技术的大力发展，918博天堂威视秩序管控系统在新技术赋能下，充分发挥信号机及前端物联感知设备的边缘节点、边缘域的数据感知、汇聚、处理、控制的优势，结合AI TRAFFIC 交通认知引擎能力、数据治理能力、精细化场景算法应用能力，建立边缘节点、边缘域、云中心分级统一的智能应用系统，实现交通问题发现、交通时空划分、信号配时优化、动态车道管理、交通效果评价、交通仿真推演、交通诱导与信息发布、动态限时停车、重点车辆管控等核心应用能力，支撑不同城市级别和管控需求的用户开展交通出行管理服务，让管理更高效、让道路更有序、让出行更美好。

算法训练平台

概述

算法训练平台是针对各业务的场景化视觉感知需求，通过友好的可视化操作和管理界面，实现零门槛算法训练服务，包括数据准备、标注、清洗、诊断到模型训练、模型校验和模型发布全流程一站式能力。

重点功能

数据服务		模型校验
提供图像预处理技术，诊断数据质量，清洗质量较低的数据，增强数据视觉效果；提供数据标注服务，对图片或视频数据进行标注。		导入用于校验的图片素材对训练生成的模型进行初步校验，校验完成后可进行模型发布。

模型训练		模型迭代
创建训练任务，将标注完成的图片导入训练任务，进行自动化模型训练。		通过素材回流，结合已有的样本，对模型迭代训练，并生成新的算法版本。

产品优势

	智能标注
	智能标注：选择一个已训练的相同任务模型，可对全量数据自动标注，仅需通过结果调整与确认完成标注，减少标定时间。数据诊断：系统主动分析数据集中图像与目标，提供智能化诊断与优化建议，帮助用户改进数据质量。

	多种模型可选
	物体检测模型、图像单标签分类模型、图像多标签分类模型、图像多属性分类、结构化图像文字识别、混合模型、图像比对模型、检索比对模型、图像实例分割模型、图像语义分割模型、视频事件分析模型、视频分类模型。

	云边端全栈部署
	【云边融合】整合边缘端和云边融合的部署优势，实时性要求高的数据在边缘端现场解析，同时重点场景数据回流云端解析和二次分析过滤，可以降低误报率，满足用户对识别对象的高检出率和低误报率的双重要求，并提供持续的视频分析能力。适用场景：适用于要求低延时、高实时、经济性等特点的用户场景。
	迭代升级
	【素材闭环回流】打破素材与算法屏障，使得素材能够持续输出供模型训练；模型能够有效迭代优化，并快速部署到用户侧。支持上下级算法素材回流，支持算法素材从下级同步到上级，实现算法素材回流。