大规模人脸聚类项目

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随着安防数据的增加,在各种视频、图像中进行检索成为越来越重要的问题,这其中基于特征的相似度检索应用最为广泛,例如,人脸检索、车辆检索、人体检索以及基于这些检索的大数据应用:轨迹检索、聚类、同行分析等。 k近邻搜索(k-NNS)是对图像特征检索的一个最好描述,即在数据库中查找与输入特征最近的k个特征并返回的过程。最简单完成这项任务的过程是“暴力搜索”,即将输入特征与数据库中所有的特征全部比对一遍,然后按照相似度(或距离)进行排序,取最相似的k个特征进行返回。 在大规模的数据库中进行图像特征的检索是一个公开的难题,难点在于图像特征不能像文本那样可以非常简单、方便的建立索引后进行快速检索...

大规模人脸聚类项目
大规模人脸聚类项目

UBI车险实时计算项目

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UBI车险项目属于车联网生态圈中的一环,它通过收集用户驾驶汽车时产生的高低频数据,即速度、加速度、里程数、急转弯数等数据,在系统后台对数据进行建模分析,评价出用户的驾驶行为,同时根据用户的驾驶行为,对车主缴纳的车险进行动态计费。国外有几家公司成功的实践了UBI车险,其中,Progressive公司是美国最早推出车联网保险的公司之一,它为车主免费提供OBD设备,当车主驾驶30天后,Progressive公司就开始计算用户的车险折扣,据报道,购买Progressive公司的UBI车险服务的车主最高可获得30%的折扣。Progressive公司的这种UBI车险商业模式不仅有助于以保费折扣的方式吸引顾...

UBI车险实时计算项目
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