今天,IT市场上几乎没有一家全球性企业质疑数据是新石油的事实。在信息时代,数字黄金的成本仅取决于原始数据的质量和处理的深度。这就是为什么人工智能领域是业内最热门的话题之一。感谢谷歌,Facebook,微软和苹果这样的巨头,他们使用机器学习的方法来识别照片和视频中的各种物体,我们在Instagram上的自拍中获得了自动驾驶汽车,人脸识别技术和那些有趣的耳朵。
这些公司在人工智能技术的开发领域取得了重大进展,这在很大程度上是由于积累了大量的数据,这些都是培训识别算法所必需的。其他希望使用人工智能方法来提高业务绩效的组织应该拥有自己的培训数据,或购买大量数据,其价值随着技术的发展而增长。
Smart Labs团队开发并发布了一个名为CamOnRoad的平台,该平台可实时收集,存储和处理来自世界各地的汽车道路上的大量视频和遥测数据。该系统的基本部分包括:移动应用程序–仪表摄像头,私有云存储,用于处理视频的人工神经网络,公共云存储和视频搜索引擎。
短跑相机作为CamOnRoad移动应用程序为Android和iOS的 旅行计算机和高速摄像机探测器的功能;
汽车在线导航与增强元素 现实;
将用户的视频流式传输或上传到云存储 视频有效性验证系统;
用户赚取内部加密货币的可能性 应用程序(CAM)是否允许公开使用匿名副本 他们的视频记录在平台上;
神经网络训练搜索各种各样的可能性 视频中的对象和事件;
根据地点,日期,时间,录制的事件或搜索视频 对象;
订阅出现在上传的各种事件或对象 视频。
ERC20标准
源代码:  代码不可用。 开发者证明:公共团队
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验证 0%
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