网银收费处于推广阶段 服务应达国际化水准

随着工商银行、建设银行、中国银行及农业银行相继宣布网上银行收费政策,中国的四大国有银行已全面告别网银免费时代。虽然银行收费是国际趋势,但与国外相比,国内银行的收费项目较多且优惠较少。本文探讨了国内外银行服务的差异,并呼吁国内银行提高服务水平。

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  近日,继工商银行、建设银行、中国银行之后,中国农业银行也将对网上银行交易收费。至此,四大国有银行的网银业务也均告别“免费午餐”。业内人士认为,银行全面收费作为一个国际化趋势本无可厚非,重要的是中国各银行如何将服务质量提高到“国际化”水准。

  网银收费仍处于“推广阶段”

  从银行卡收年费到去年加收小额账户管理费,银行早已宣告进入收费时代。而本来初衷是为了减轻柜面压力而大力推广的银行网银,在经历了一段时间的免费期后也未能幸免。

  近日,记者在农业银行官方网站上看到,其首页上已经登出《关于网上银行交易费收费标准的公告》。《公告》对个人网银客户本行异地转账和跨行转帐等都做了收取相应手续费的规定。随后,记者又从建行、工行客服热线上了解到,已经对网上银行跨行、异地业务办理进行收费处理,约按照交易金额的0.5%-1%收取手续费。银行客服人员告诉记者,现在网银收费仍处于“推广阶段”的优惠期。

  网银收费世界不多

  “银行的全面收费是国际化趋势,”一位银行业内人士在接受记者采访时表示,“尽管如此,国内银行需收取手续费的项目与国外相比还是偏多,优惠政策也比较少。”记者在采访一些有在境外使用银行卡经历的中国人时,他们也表达了同样的想法。

  在德国,多数银行在开通网上银行时是不收取开通费也不收年费的,有部分小型银行需要一些例如月过账200欧元的附加条款才能免年费。在日本,在营业时间内办理诸如跨行取款等银行业务,都是不收取任何手续费的,若在下班之后以后取钱,即使本行也要收费。“在日本,不但银行网络系统发达,手机也能代办许多银行业务。”一位日本人这样对记者说。

  而在金融系统发达的美国,由于竞争激烈,一些小银行为了吸纳客户,都会制定减免年费等优惠条件。而一些大型银行则对小额账户收取一些费用。

  “在境外,银行的确都会有一些收费项目,但由于大多数银行的竞争非常激烈,许多收费都是减免的。”专家这样说道,“而像中国这样的网银收费在世界范围上来说,也是不多见的。”

  服务也应“国际化”

  与此同时,许多在国外的华人在接受记者采访时都表示,国外的银行系统相较于国内来说更加完善,国外银行都把开拓服务领域、完善服务内容放在首位,而并不是将目光只盯在收费上。

  “收费可以,但是要能提供相应的服务。”一位在美国生活多年的中国人告诉记者,在美国,银行网络非常发达,全部实行电脑化操作,省去了烦琐的填表过程,许多手续只要“签个名字就能搞定”。因此,美国人对银行收费并无多异议。同时,国外银行在客户应急处理上也更加周到。在美国,一旦客户有紧急问题,银行服务人员马上会通过全国联网系统为他进行解答,而在英国,一般银行更是会专门开辟“客服窗口”专门解答难题。

  另一方面,许多中国留学生介绍说,国外银行有许多专门针对不同人群而设立的优惠政策,许多留学生对此“印象深刻”。一位在德国学习的留学生对记者说:“德国学生用网上银行的人很多,因为安全性高,又有许多优惠政策。”“在英国,银行特别喜欢吸引学生客户,会针对学生提供许多免费服务”一位英国留学生也介绍说,“银行把学生当成"一辈子"的资源。”

  “相比国外银行相对完善的服务体系,中国银行在这方面的确还有很长的路要走。”业内人士这样说道。据了解,随着我国银行系统的逐步开放,部分外资银行已经可以申请办理人民币业务,它们开始纷纷与传统的中国银行“抢客户”。“外资银行的一大优势就是成熟的服务,”专家最后说,“在按"国际惯例"的收费前提下,国内银行的服务也应更加"国际化"才能应对这种挑战。"

<think>嗯,用户问的是YOLOv5在车辆检测中如果达到实时检测要求是FPS 24,那么在嵌入式端应该达到多少。首先,我需要确定实时检测的标准。通常,实时视频的帧率是24或30 FPS,所以用户提到的24 FPS符合实时要求。但用户想知道在嵌入式设备上应该达到多少,可能需要考虑嵌入式设备的计算能力限制。 接下来,我需要分析嵌入式设备的性能。嵌入式设备比如树莓派、Jetson Nano等,它们的处理能力比服务器或台式机弱很多。YOLOv5有不同的模型大小,比如n、s、m、l、x,模型越小,速度越快,但精度可能下降。所以用户可能在嵌入式端使用轻量级模型,比如YOLOv5s或nano版本。 然后,要考虑实际应用中的处理流程。车辆检测不仅包括模型推理,还有数据预处理(如图像缩放、归一化)、后处理(如NMS)以及可能的输出处理。这些步骤都会影响整体FPS。例如,在嵌入式设备上,图像传输和预处理可能成为瓶颈,尤其是如果使用摄像头模块或需要处理高分辨率图像时。 另外,优化技术也很重要。嵌入式端可能会应用模型量化、剪枝、使用TensorRT或OpenVINO等推理加速框架,或者利用硬件加速如GPU、NPU。这些优化可以显著提升FPS。例如,Jetson系列通过CUDA和TensorRT加速,可能达到更高的帧率。 用户可能的需求是什么?他们可能是在开发车载系统、交通监控等嵌入式应用,需要在资源受限的设备上实现实时检测。所以需要平衡速度和精度,选择合适的模型和优化方法。同时,他们可能关心在不同嵌入式硬件上的性能差异,比如比较树莓派和Jetson Nano的表现。 可能用户没有明确提到的深层需求是,他们希望了解如何在实际部署中调整模型和参数以达到所需的FPS,或者寻找适合的硬件平台。因此,回答时需要涵盖硬件选择、模型优化、实际测试建议等方面,而不仅仅是给出一个具体的FPS数值,因为实际情况可能因配置而异。 此外,用户可能混淆了实时检测的标准。虽然24 FPS是常见标准,但有些场景可能接受稍低的帧率,如15 FPS,如果处理延迟不影响应用的话。因此,需要解释实时性取决于具体应用,并建议实际测试。 最后,总结时应该强调嵌入式端的目标FPS至少达到24,但实际需要根据硬件和优化策略调整,给出典型设备的例子和优化方法,帮助用户制定合适的方案。</think>在嵌入式端实现YOLOv5车辆检测的实时性要求时,需要从硬件性能、模型优化和实际场景三个维度综合考量。以下是逐步分析: --- ### **1. 实时性标准的基础定义** - **24 FPS的含义**: 表示每秒处理24帧图像,对应单帧处理时间约41.67ms($\frac{1000ms}{24} \approx 41.67$) - **嵌入式端的挑战**: 受限于算力(如CPU/GPU性能)、内存带宽和功耗,需平衡速度与精度 --- ### **2. 硬件性能对比** | 嵌入式设备 | 典型算力 (TOPS) | 未优化YOLOv5s FPS | 优化后FPS* | |--------------------|-----------------|-------------------|------------| | Jetson Xavier NX | 21 | 15-20 | 50-70 | | Jetson Nano | 0.47 | 3-5 | 8-12 | | Raspberry Pi 4B | 0.004 | 0.3-0.5 | 1-2 | | Rockchip RK3399 | 0.8 | 2-4 | 5-8 | > *优化手段:TensorRT加速、FP16量化、模型剪枝 --- ### **3. 模型优化策略** #### **3.1 轻量化模型选择** - **YOLOv5n**:0.4M参数,单帧耗时比YOLOv5s减少40% - **MobileNet/YOLOv5混合结构**:进一步压缩计算量 #### **3.2 量化与加速** - **FP16/INT8量化**: Jetson设备上使用TensorRT可提速2-3倍 $$ \text{加速比} = \frac{T_{FP32}}{T_{INT8}} \approx 2.5 $$ - **OpenVINO优化**: 针对Intel Movidius芯片优化,帧率提升30% #### **3.3 输入分辨率调整** - **640×640 → 320×320**: 计算量减少75%,但mAP下降约5-8% $$ \text{计算复杂度比例} = \left(\frac{320}{640}\right)^2 = 0.25 $$ --- ### **4. 实际部署建议** #### **4.1 目标帧率设定** - **最低实时标准**: 嵌入式端至少需达到**15 FPS**(人类视觉流畅阈值) - **理想目标**: 匹配摄像头输入帧率(如24/30 FPS) #### **4.2 典型硬件推荐** 1. **高性能场景**(如车载ADAS): - 硬件:NVIDIA Jetson AGX Orin (200 TOPS) - 可达帧率:**120+ FPS**(YOLOv5n + TensorRT) 2. **中端场景**(如智能监控): - 硬件:Jetson Xavier NX - 可达帧率:**50-70 FPS**(YOLOv5s + FP16量化) 3. **低成本场景**: - 硬件:Jetson Nano + 外接加速棒 - 可达帧率:**15-20 FPS**(YOLOv5n + INT8量化) --- ### **5. 关键瓶颈分析** | 阶段 | 耗时占比 | 优化方法 | |--------------------|----------|------------------------------| | 图像预处理 | 10-15% | 使用硬件加速的resize单元 | | 模型推理 | 60-70% | 量化、层融合、算子优化 | | NMS后处理 | 5-10% | 并行化计算、快速NMS算法 | | 结果输出 | 5% | 减少数据传输(DMA直接访问) | --- ### **6. 验证方法** 1. **端到端测试**: 使用真实摄像头输入,测量从图像采集到结果显示的总延迟 $$ \text{实际FPS} = \frac{1}{\text{预处理时间} + \text{推理时间} + \text{后处理时间}} $$ 2. **压力测试**: 在**多目标场景**(如交通路口)下验证帧率稳定性 --- ### **7. 典型数据参考** - **YOLOv5n在Jetson Nano上的表现**: | 输入尺寸 | 精度 (mAP@0.5) | FP32 FPS | INT8 FPS | |----------|----------------|----------|---------| | 640×640 | 0.45 | 4.1 | 8.7 | | 320×320 | 0.37 | 15.2 | 28.3 | --- ### **8. 结论建议** - **严格实时要求**:选择算力≥10 TOPS的硬件(如Jetson Xavier NX) - **成本敏感场景**:通过**模型量化+输入降分辨率**组合,在Jetson Nano上可实现15-20 FPS - **终极方案**: 使用**YOLOv5n + TensorRT INT8量化 + 320×320输入**,在主流嵌入式平台可达24+ FPS 实际部署前务必用真实数据测试,可通过以下代码监控帧率: ```python import time start = time.time() # 放入推理代码 inference_time = time.time() - start fps = 1 / (inference_time + preprocessing_time) print(f'实际FPS: {fps:.1f}') ```
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