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社区首页 >问答首页 >如何创建闭路电视监控ML解决方案对图像进行分类?

如何创建闭路电视监控ML解决方案对图像进行分类?
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Data Science用户
提问于 2022-08-01 05:54:10
回答 1查看 41关注 0票数 0

我有一台闭路电视,它记录了跨越生产线的产品的视频。

我想要流进一个ML解决方案,将产品分类,如果它检测到它是一种特定类型,然后发送电子邮件给经理。

这是图像或视频分类问题吗?

使用OpenCV (python)我可以访问中央电视台的视频流。推荐哪些库来训练和执行ML图像/视频分类?

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回答 1

Data Science用户

发布于 2022-08-01 15:48:26

视频分类只不过是当我们发送每一帧图像,并对其进行单独和独立的分类,以预测最大可能的结果。

对于所呈现的用例,您似乎希望结果是实时的,那么我们需要将其作为视频分类问题来处理。

我们可以做的是在工厂中创建产品类型的数据集或开源数据集。在此数据集上培训Resnet模型。在每个抓取的视频帧上运行经过训练的模型,然后平均所有单个概率,得到最终的概率向量。这是一种用于视频分类的cnn单一帧架构,对于这个用例和其他方面,这将是最有效的。

参考:视频分类视频分类教程

票数 2
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页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://datascience.stackexchange.com/questions/113136

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