Free for photo container detection, container damage detect PaaS

最新推荐文章于 2025-12-19 15:09:58 发布
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#paas #微信小程序 #小程序

飞瞳引擎提供免费的集装箱箱号识别API，支持二次开发和小程序使用，应用于码头、港区等场景，实现云端信息识别、残损检测等功能。该平台具有高检测率、实时性和鲁棒性，已在全球范围广泛应用，助力港口数字化和航运智能化。
  • 集装箱箱号识别API免费，飞瞳引擎集装箱人工智能平台，
  • 可通过API二次开发或小程序拍照使用，
  • 可二次开发应用码头港区海关仓库口岸铁路场站船公司堆场，
  • 实现云端集装箱信息识别/集装箱箱况残损检测/好坏箱检验，
  • 高检测率/高实时性/高泛化性/高鲁棒性。
  • The container number recognition API is free, CIMCAI ENGINE™ container AI platform
  • can be used through the secondary development of API or small program photography,
  • It can be developed and applied for the second time,
  • Realize cloud container information identification/container damage detection/good and bad container inspection,
  • High detection rate/high real-time/high generalization/high robustness.

  • 飞瞳引擎™集装箱人工智能平台API功能包括：
  • 照片中集装箱信息识别（免费）
  • 照片中铅封信息识别（免费）
  • 照片中集装箱残损识别
  • 视频中集装箱残损群里及信息识别
  • 照片中集卡或半挂车车牌识别
  • 照片是否PS修改识别
  • Functions of CIMCAI ENGINE™ container AI platform in
最低0.47元/天 解锁文章
深度学习论文: Image-Adaptive YOLO for Object Detection in Adverse Weather Conditions及其PyTorch实现
mingo_敏
12-18 8129
深度学习论文: Image-Adaptive YOLO for Object Detection in Adverse Weather Conditions及其PyTorch实现 Image-Adaptive YOLO for Object Detection in Adverse Weather Conditions PDF: https://arxiv.org/pdf/2112.08088.pdf PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytor
S2ANet(Align Deep Features for Oriented Object Detection)解读
jedibobo的博客
11-24 3326
S2ANet解读 开始入门遥感方向，第一篇看了S2ANet，看了下网上的博客基本就很浅薄地谈了谈Abstract里面的内容，也没有对其进行argue，然后我来做这件事。如果有错误请指针，方便深入交流。 文章内容摘录 题目 首先从题目看本文做的就是Align Deep Feature，更具体地说是"alignment between conv features and Anchor boxes(RoIs)"。见原文Section ⅡB小结开始的话。 Abstract 摘要基本上就是沿着场景->问题-&g
CIMCAI ENGINE Container detect PAAS container num identify free
ZJFT_Ceaspectus的博客
03-16 503
全球No.1集装箱人工智能企业CIMCAI，是全球规模领先应用范围领先， 核心技术领先的港航AI企业，工业级高度成熟港航AI产品全球规模化应用，全球前三大船公司及港口码头应用落地。
【docker】: Error response from daemon: failed to create task for container
qq_39751177的博客
04-28 2377
错误信息 nvidia-container-cli: device error:GPU-8d6f998d-…unknown device 表明：Docker 容器无法访问指定的 NVIDIA GPU。临时进入测试：以特权模式运行。
Feature Pyramid Networks for Object Detection
bi_diu1368的专栏
06-20 7621
心得： FPN主要是在网络结构方面进行的改进，首先，使用resnet vgg 等网络，构建由下自上的金字塔，然后通过上采样，构造自上而下的网络，接着对其进行横向连接。最大的改进点在于网络模型。 论文翻译与总结： 摘要 特征金字塔是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组件。但最近的深度学习目标检测器已经避免了金字塔表示，部分原因是它们是计算和内存密集型的。在本文中，我们利用深度卷积网络...
DEEP LEARNING FOR ANOMALY DETECTION : A SURVEY 笔记
lytxiaohou的博客
09-28 4598
DEEP LEARNING FOR ANOMALY DETECTION : A SURVEY 笔记学习笔记，如有谬误，还请不吝赐教！瞎BB以及不错的链接还不散，那就看文章吧，反正我也是google翻译的~1. Introduction2,3. 何为异常和新颖4. 动机和挑战5,6,7 略（嗯，博主就是这么敷衍...）8. DAD的不同方面8.1 数据性质8.2 基于标记信息8.2.1 Superv...
RFLA: Gaussian Receptive Field based Label Assignment for Tiny Object Detection
qq_52302919的博客
08-26 3529
微小物体以其极其有限的像素(小于AI-TOD中定义的16×16像素)为特征，一直是计算机视觉界的难题。微小物体检测(TOD)是最具挑战性的技术之一。而对于TOD任务，一般的物体检测器通常不能实现满意的结果，这是由于微小物体缺乏鉴别特征。针对微小物体的特殊性，提出了几种定制化的TOD基准(如AI-TOD、TinyPerson、AI-TOD-v2)，可用于辅助驾驶、交通管理、海上救援等一系列下游任务。近年来，TOD逐渐成为独立于一般目标检测的热门但又具有挑战性的方向。...
Fully convolutional siamese networks for change detection
likyoo的博客
03-18 4593
arXiv:1810.08462v1 [cs.CV] 19 Oct 2018 论文地址： ABSTRACT 提出三种全卷积的结构用于已配准的图像对的变化检测，可检测RGB和多光谱的图像。从头的监督训练，比related systems 快500倍。 1. INTRODUCTION ...
异常检测相关论文阅读《Multiresolution Knowledge Distillation for Anomaly Detection》
qq_45496282的博客
08-18 3659
异常检测相关论文阅读**《Multiresolution Knowledge Distillation for Anomaly Detection》** 这是一篇2021年的CVPR，具有一定的前沿性，追踪最新的科研论文有助有我们跟上科研前沿同时借以开拓自己的研究课题方向。 原论文链接：https://arxiv.org/pdf/2011.11108.pdf 官方给出的代码：https://github.com/Niousha12/Knowledge_Distillation_AD Abstract： 我
Reverse Attention for Salient Object Detection
Acmer_future_victor的博客
05-19 1826
Reverse Attention for Salient Object Detection 2018ECCV Abstract 得益于深度学习技术的快速发展，显著目标检测最近取得了显著进展。然而，仍然存在以下两个主要挑战阻碍其在嵌入式设备中的应用，低分辨率输出和沉重的模型权重。为此，本文提出了一个准确但紧凑的深度网络，用于高效的显著目标检测。更具体地说，给定最深层的粗略显著性预测，我们首先采用残差学习来学习侧输出残差特征以进行显著性细化，这可以在保持准确性的情况下使用非常有限的卷积参数来实现。其次，我们进
【CVPR 2022】目标检测SOTA：DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection
梁瑛平的博客
06-30 2311
本文提出了DINO（DETR with Improved deNoising anchOr boxes）使用 ResNet50 作为主干网络能够在 COCO 训练 12 轮能达到 48.3 mAP，36 轮能达到 51.0 mAP。与排行榜上的其他模型相比，DINO显著减少了模型大小和训练前的数据大小，同时取得了更好的结果。...
《低代码PaaS驱动集团企业数字化创新白皮书》-大型集团企业的数字化困局
Definesys的博客
04-11 893
根据IDC对全球GDP的分析，2018年数字化服务和产品带来的GDP总值占全球GDP总值的17%；到 2023年，IDC预测超过50%的全球经济将由数字经济驱动，企业自身的数字创新能力已经成为核心竞争力。IDC在2021年的调研表明，由于数字化转型投资, 85%的中国企业财务收入改善超过5%，改善超过10%的企业数量占比达到48%。
微信小程序与web-view页面双向通信
html网页设计、web前后端网站制作、大学生网页设计作业、jQuery网站设计、uniapp小程序、vue网站设计、网页成品模板、期末大作业，各种源码应有尽有，持续更新中...
12-19 329
网页和小程序之间即时传参无法实现，不过小程序可以通过web-view的src属性来切换网页，网页也可以通过wx.miniProgram.navigateTo()来切换小程序的页面。1、miniProgram --> webviewH5 官网没有提供发送的接口，只能通过修改web-view的src属性，使用&来附加参数，并在网页中解析参数。在网页中引入jweixin-x.x.x.js，然后通过js调用微信JSSDK的wx.miniProgram.postMessage()来向小程序发送数据。
微信小程序接入大模型实战 4：塔罗咨询室（含代码）
Stella_Zhan的博客
12-17 1230
随机数生成器（抽牌） + 知识图谱（牌义库） + 风格化文本生成（Prompt）通过引入大语言模型，我们解决了传统算命软件“千人一面”的痛点。AI 能够利用其强大的联想能力，将看似不相关的“牌义”和“问题”通过逻辑和修辞“缝合”在一起，从而产生极具说服力的“巴纳姆效应”体验。
微信小程序调用上一页的方法（主包，分包）
重生之我不会写代码
12-18 585
微信小程序调用上一页的方法
微信小程序开发实战之 05-微信小程序常用 API（下）
一只多仔。
12-19 766
本文系统梳理微信小程序核心 API 实战技巧，涵盖动画、登录、缓存、头像昵称、地图与位置、路由等高频场景。通过 wx.createAnimation 实现流畅动效，借助 wx.login 与 session_key 构建安全用户体系；利用同步/异步缓存 API 加速数据读写；结合腾讯地图 SDK 与 map 组件完成定位、标记与路径规划；以 wx.navigateTo、navigator 实现页面跳转，并给出完整代码示例与配置要点，助力开发者快速落地生产级能力。
基于微信小程序的校园食堂点餐系统【源码文末联系】
2402_84112588的博客
12-17 608
在数字化校园建设加速推进的当下，校园食堂作为师生日常饮食的核心场景，传统运营模式已难以适配师生多元化、高效化的需求。早中晚就餐高峰时段，食堂窗口前常出现数十人排队的情况，师生平均等待时长可达15 - 25分钟，对于赶课、赶实验的学生或有紧急工作的教职工，宝贵时间被大量消耗。同时，师生无法提前知晓食堂当日菜品的具体配料、营养成分及剩余数量，常出现到店后心仪菜品售罄或因菜品成分不符合饮食需求而白跑一趟的情况。
基于微信小程序的鸟博士系统【源码文末联系】
最新发布
2402_84112588的博客
12-19 637
随着移动互联网的快速发展，微信小程序凭借其无需安装、即用即走、跨平台等特性，成为用户获取服务的重要入口，尤其在教育、科普领域展现出巨大潜力。传统鸟类知识获取存在信息零散、咨询响应慢、养护指导不精准等问题，难以满足鸟类爱好者、养鸟用户及科研人员的多样化需求。例如，普通用户需通过多个平台拼凑鸟类信息，科研人员需手动收集民间观鸟数据，效率低下且数据质量参差不齐。
基于微信小程序的运动会信息管理系统k6kqgy34（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。
2509_93103891的博客
12-16 850
现实意义： 对组织方（主办方/体育部）： 实现报名、编排、检录、计分、公告全流程线上化，大幅提升组织效率与规范性，降低人力成本，实现数据驱动的精准管理。 对参与者（运动员/裁判员）： 提供便捷的线上报名、赛程查询、实时成绩推送、在线申诉等一站式服务，极大优化参赛与执裁体验。 对观众（师生/员工）： 可以随时随地观看赛程直播（如集成成绩推送）、浏览精彩瞬间、参与互动（如加油助威、人气投票），提升运动会的参与感和趣味性。 对数据价值： 沉淀完整的运动会数据，为后续的赛事分析、运动员选拔、体育教学改进提供
free switch speech_and_detect
09-17
<think> 嗯，用户这次问的是FreeSWITCH中speech_and_detect模块的使用方法和功能。根据对话历史，用户之前已经提供过三个站内引用，主要涉及detect_speech和play_and_detect_speech的区别，以及部分源码分析。 用户似乎正在搭建语音交互系统，可能是IVR或智能客服场景。从ta引用的内容看，特别关注“打断”功能实现，说明实际需求可能涉及实时语音交互的流畅性优化。用户能直接讨论源码回调机制，应该是有一定开发经验的工程师。 需要特别注意用户提到的“speech_and_detect”可能是口误，因为引用里出现的正确模块名是“play_and_detect_speech”。不过回复时还是要保持严谨，先按用户字面表述处理。 三个引用中关键信息点： 1. 引用1明确指出play_and_detect_speech适合带打断能力的人机交互 2. 引用2详细描述了play_and_detect_speech通过speech_thread线程和回调机制实现语音打断的流程 3. 引用3说明底层通过mod_unimrcp等ASR模块对接 用户深层需求可能是想实现：播放提示音时能实时检测用户语音输入并打断播放。这确实是智能IVR的核心功能。考虑到用户看过源码，回复中可以适当提及回调机制和SWITCH_STATUS_BREAK状态，但不宜过多以免偏离使用方法的主题。 需要强调的实践要点： - 参数配置：特别是需要开启语音打断时，detect_key参数和input_timeout的配合使用 - 语义匹配场景举例：比如“是/否”确认场景用play_and_detect_speech会更自然 - 错误处理：要提及超时无输入或ASR连接失败时的fallback方案 最后生成的问题要覆盖用户可能忽略的层面：性能影响（持续占用线程）、模块选择误区（双通道场景）、配置细节（超时值设置）等。这样能帮助用户避免实际部署时的坑。 </think> 在FreeSWITCH中，语音识别功能主要通过 `detect_speech` 和 `play_and_detect_speech` 两个模块实现。根据引用内容，以下是 **`play_and_detect_speech`** 的核心功能与使用方法： --- ### **一、功能定位** 1. **交互式语音场景** 专为 **人机对话** 设计（如IVR机器人），支持在播放提示音（`play`）时**实时检测用户语音输入**，并允许用户**打断播放**（barge-in）。 > *引用[1]提到：机器人交互首选此模块，因参数控制灵活且支持打断[^1]。* 2. **语音打断机制** - 通过后台线程 `speech_thread` 持续监控ASR结果（如MRCP服务返回的 `start_input` 事件）。 - 当检测到有效输入时，触发 `SWITCH_STATUS_BREAK` 状态**立即终止播放**并进入识别结果处理[^2]。 > *引用[2]说明：`play_and_detect_input_callback` 回调函数监听 `DETECTED_SPEECH` 事件实现中断[^2]。* --- ### **二、使用方法** #### **基础语法（Dialplan示例）** ```xml <action application="play_and_detect_speech" data="<提示音频文件> <ASR引擎参数>"/> ``` #### **关键参数配置** | 参数 | 作用 | |--------------------|----------------------------------------------------------------------| | `detect_key` | 设置触发打断的语音关键词（如"你好"） | | `input_timeout` | 定义等待用户输入的时长（单位：毫秒） | | `asr_engine` | 指定ASR引擎（如 `unimrcp` 对接第三方识别服务） | | `barge_in` | 启用/禁用打断功能（默认启用） | #### **完整示例** ```xml <!-- 播放欢迎语，同时检测用户说"转接"或"客服" --> <action application="play_and_detect_speech" data="welcome.wav detect:unimrcp {detect_key='转接|客服', input_timeout=5000}"/> ``` --- ### **三、与 `detect_speech` 的区别** | 模块 | 适用场景 | 核心能力 | |-----------------------|----------------------------|-----------------------| | `play_and_detect_speech` | 交互式对话（需播放+监听） | **支持语音实时打断** | | `detect_speech` | 纯语音识别（无播放需求） | 双通道识别/静音检测 | > *引用[1]强调：机器人交互需用 `play_and_detect_speech`，双通道识别用 `detect_speech`[^1]。* --- ### **四、注意事项** 1. **ASR引擎依赖** 需通过模块（如 `mod_unimrcp`）集成ASR服务，底层调用 `asr_open()` 初始化引擎[^3]。 2. **性能优化** 频繁使用可能增加线程开销（`speech_thread` 持续运行），需合理设置超时时间。 3. **打断灵敏度** 调整 `detect_key` 关键词的匹配精度可平衡误打断率与响应速度。 --- ### **相关问题** 1. 如何在FreeSWITCH中配置MRCP协议对接第三方ASR引擎？ 2. `play_and_detect_speech` 的语音打断灵敏度如何调整？ 3. 两种语音检测模块在CPU资源占用上有何差异？ 4. 如何通过事件日志（`event log`）调试语音识别失败的问题？ > 引用来源： > [^1]: FreeSWITCH交互场景模块选择依据 > [^2]: `play_and_detect_speech` 打断机制源码分析 > [^3]: ASR引擎初始化流程（`mod_unimrcp`实现）
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