தயாரிப்பு அறிமுகம்: போக்குவரத்து எண்ணும் அமைப்பு

கண்காணிப்பு பகுதியில் உள்ளவர்களின் எண்ணிக்கையையோ அல்லது நிலையான நிலைகளில் நிறுவப்பட்ட கேமராக்கள் வழியாக கேமரா வழியாக செல்லும் நபர்களின் எண்ணிக்கையையோ கணக்கிடுவதே போக்குவரத்து எண்ணும் முறை.

காட்சிகள்:

1. கேமரா கண்காணிப்பு பகுதியில் உள்ளவர்களின் எண்ணிக்கையை எடுத்துக்கொள்வது ஒரு எடுத்துக்காட்டு, தற்போதைய கண்காணிப்பு பகுதியில் டிக்கெட்டுகளுக்கு வரிசையில் நிற்கும் நபர்களின் எண்ணிக்கையைப் பொறுத்து பயணிகள் ஓட்ட புள்ளிவிவரங்கள் கணக்கிடப்படலாம், அதாவது கேளிக்கை பூங்கா டிக்கெட் அலுவலகங்கள் மற்றும் கடைகள்.

2. ஒரு உதாரணமாக கடந்து செல்லும் நபர்களின் எண்ணிக்கையை எடுத்துக்கொள்வது, ஒவ்வொரு காலகட்டத்திலும் எத்தனை பேர் நுழைந்து வெளியேறுகிறார்கள், அந்த இடத்தில் எத்தனை பேர் இருக்கிறார்கள் என்பதை கணக்கிட, அழகிய இடங்கள் மற்றும் வணிக வளாகங்களின் நுழைவாயில்கள் மற்றும் வெளியேறல்களில் இந்த அமைப்பை நிறுவலாம்.

3. பயணிகள் ஓட்ட புள்ளிவிவர உபகரணங்களால் பெறப்பட்ட தரவு மிகவும் துல்லியமானது, மேலும் பயணிகள் ஓட்ட தரவை வெவ்வேறு காலங்களில் திரட்டுவது, மற்றும் வெவ்வேறு இடங்கள் ஆபரேட்டர்களுக்கு செயல்பாடு மற்றும் நிர்வாகத்திற்கான அறிவியல் அடிப்படையை வழங்க முடியும்.

தீர்வுகள்:

1. எல்லாவற்றிற்கும் மேலாக, படத் தகவல் மோனோகுலர் கேமரா மூலம் பெறப்படுகிறது, மேலும் ஆழமான கற்றல் மாதிரி மனித மூளையின் காட்சி கருத்து முறையை உருவகப்படுத்துகிறது. பாதசாரிகளின் இயக்கம், நிறம் மற்றும் அவுட்லைன் ஆகியவை அசல் படத்திலிருந்து நேரடியாக பிரித்தெடுக்கப்படுகின்றன. படத்தின் உயர் - பரிமாண தகவல்களைப் பெற அம்சங்கள் அடுக்கு மூலம் அடுக்கு மூலம் அனுப்பப்படுகின்றன. மிகவும் துல்லியமான பாதசாரி கண்டறிதலை அடைய நரம்பியல் நெட்வொர்க் - ஆழ பகுப்பாய்விற்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது.

2. படத்தில் உள்ள தகவல்கள் பகுதிகளாக பிரிக்கப்பட்டுள்ளன, அதாவது பாதசாரிகளின் பகுதிகள். ஒவ்வொரு பகுதியிலும் பாதசாரிகள் இருக்கிறார்களா என்பதை இன்னும் துல்லியமாக தீர்மானிக்க, பாதசாரிகளின் பகுதிகளில் மேலும் தீர்ப்புகளை வழங்க ROIS முறை பயன்படுத்தப்படுகிறது.

3. உண்மையான - நேர புள்ளிவிவரங்கள் எப்போது வேண்டுமானாலும், கணினி மூலம் எங்கும்.

4. கீ தொழில்நுட்பங்கள்: மோனோகுலர் அங்கீகாரம்: மோனோகுலர் பட பகுப்பாய்வு மற்றும் ஆழ்ந்த கற்றல் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் உயர் துல்லியம்.

மல்டி - பிராந்திய புள்ளிவிவரங்கள்: இப்பகுதியில் உள்ளவர்களின் எண்ணிக்கையையோ அல்லது கடந்து செல்லும் நபர்களின் எண்ணிக்கையையோ கணக்கிட 4 தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பகுதிகள் வரை ஆதரிக்கப்படலாம்.

தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பகுதி அமைப்புகள்: புள்ளிவிவர பகுதி, தனிப்பயனாக்கப்பட்ட அணுகல் திசை, தனிப்பயனாக்கப்பட்ட புள்ளிவிவர காலம் போன்றவற்றை வரைய ஆதரவு.

போக்குவரத்து புள்ளிவிவரங்கள்: புள்ளிவிவர போக்குவரத்தை ஆதரிக்கவும், பல வகையான வாகனங்களை வேறுபடுத்தி, அடையாள வகைகளைத் தனிப்பயனாக்கவும்.

கணினி அம்சங்கள்

பொருந்தக்கூடிய தன்மை: வெவ்வேறு காட்சிகள் மற்றும் வெவ்வேறு இடங்களுக்கு ஏற்றது.

எதிர்ப்பு - குறுக்கீடு: ஒளியால் பாதிக்கப்படவில்லை, அலைந்து திரிதல், நடுங்குகிறது.

எளிதான நிறுவல் மற்றும் பராமரிப்பு: உபகரணங்களை விரைவாக பிரிக்க முடியும், மேலும் கணினி தவறு கண்டறிதலுடன் வருகிறது.

திசை: எந்தவொரு கண்டறிதல் பகுதியையும் எந்த திசையிலும் கண்டறிய முடியும்.

உண்மையான - நேர தரவு பதிவேற்றம்: இப்பகுதியில் உள்ளவர்களின் எண்ணிக்கையையோ அல்லது கடந்து செல்லும் நபர்களின் எண்ணிக்கையையோ கணக்கிட 4 தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பிராந்தியங்களை ஆதரிக்கலாம்.