7、构建无服务器图像识别系统

构建无服务器图像识别系统

1. 系统概述

在构建无服务器图像识别系统时,我们会利用 AWS 提供的多种云原生服务,如 S3、Route53、Lambda 和 SQS 等。整个系统的构建分为多个部分,包括异步服务的部署和同步服务的实现,最终还会搭建一个前端来测试图像识别能力。

2. 异步服务部署
2.1 分析服务

分析服务是系统中的重要一环,它在 S3 桶中有可供分析的图像时,由分析 SQS 队列的消息触发。其主要逻辑如下:
1. 由队列触发分析。
2. 遍历 S3 桶中的图像。
3. 将图像输入到 Amazon Rekognition 服务进行分析。
4. 将分析结果存储在 S3 中的 JSON 文件里。

以下是分析服务的 serverless.yml 配置示例:

service: analysis-service
custom:
  bucket: ${env:CHAPTER2_BUCKET}
...
provider:
...
  iamRoleStatements:
    - Effect: "Allow"
      Action:
        - "rekognition:*"
      Resource: "*"
...
functions:
  analyzeImages:
    handler: handler.analyzeImages
...

此配置文件与之前的类似,但允许该 Lambda 函数访问 Rekognitio

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值