5G+AIoT应用案例集:开启工业4.0新篇章

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0 下载量 9 浏览量 更新于2024-07-02 收藏 4.47MB PDF 举报
"5GAIoT应用案例集是一本聚焦于5G与人工智能物联网(AIoT)技术在各行各业实践中的应用实操手册。随着中国步入“十四五”时期,数字经济成为国家发展的重要战略,5G和AIoT技术的融合被视为推动数字经济增长的关键驱动力。该案例集汇集了2021年最新的行业应用实例,包括但不限于工业互联网、智能采矿、智慧城市、信息消费、车联网、智慧农业、融合媒体、云游戏和智慧医疗等领域。 在工业互联网篇章中,5G技术被深度应用于智能制造,通过与生产设备和海量数据的无缝连接,实现了生产效率的显著提升和智能化生产模式的开启,标志着“工业5G时代”的到来。它不仅解决了传统制造业的痛点,还带来了全新的生产方式和管理优化。 智能采矿领域是另一个亮点,尽管矿井环境复杂且存在诸多挑战,但5G技术通过提供稳定的通信和实时数据分析能力,为矿工安全提供了强大保障。这使得古老的传统行业得以焕发出新的生机,借助AIoT实现了数字化转型和智能升级。 案例集不仅仅关注技术本身,而是深入剖析了这些技术如何实际落地,帮助企业解决业务问题,提升服务质量,以及如何推动社会民生服务的普惠性发展。通过这些丰富多样的应用案例,读者可以洞悉5GAIoT技术的实际效益,为各行各业的数字化转型提供有价值的参考和启示。总体而言,这本书是IT专业人士和政策制定者了解和借鉴5GAIoT应用的实用工具。"
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行