这是一个创建于 65 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
需要在本地部署一个图像识别模型
1.现场摄像头定期拍摄水池池面图片，特征为曝气量小的时候池面气泡细密不流动，曝气量大的时候池面气泡大且滚涌
2.根据这些图片自主训练
3.对摄像头后续拍摄的图片，判断曝气量
本人非程序员、非人工智能，想实现上述功能，有偿需要对公
绿泡泡：TC03MDI2NzIx
4 条回复 • 2024-07-16 16:11:02 +08:00
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jimrok 65 天前
这东西现在应该没有啥难度，主要是基础数据积累的足够多就行，基础图片的分类标注做好，后续模型训练都是非常简单的事情。
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whp1473 64 天前
楼上，这个如果比较通用，需要多地点采集，以及大量标注，从零开始手动工作量不小吧——
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zhangyichent 64 天前
@jimrok 理论上是这样，不过要看实际场景，不去现场调研一下可能都不靠谱，影响因素太多，像是摄像头时间久了可能会模糊，光影变化，有雾，甚至风会大到把摄像头吹歪。。。想都没想到过，虽然时间久了总归会效果上来，不过工作量会比开始预计的大很多倍。
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jimrok 64 天前
@zhangyichent 确实，数据的清洗工作是大头，费用大部分都在这上面，收集数据需要标记，还要做各种增强处理。但这种工作一般有上万张图再做一些增强处理后，就能做出系统来，后续再进行数据收集迭代就行了。
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