蓝创科技:智慧养老项目的市场机遇与潍坊落地案例

0 下载量 42 浏览量 更新于2024-06-30 收藏 10MB PPT 举报
蓝创科技智慧养老项目介绍PPT文档详细探讨了当前中国面临的严峻老龄化问题。随着《国民经济和社会发展统计公报》的数据显示,中国老年人口数量庞大,占比逐年提升。截止到2020年,60岁及以上老人已达2.64亿,占总人口的16.5%,而到2040年预计将增至4.27亿,占比达到25%。这标志着我国即将进入深度老龄化社会,带来了如老年人口规模大、增速快、未富先老、空巢老人等一系列社会问题。 该项目针对这一市场机会,旨在通过智能化解决方案缓解养老压力。蓝创科技利用其董事的深厚背景,这位清华大学工学硕士曾在IBM和Intel等知名IT企业任职多年,积累了丰富的企业管理经验和战略视野,目前担任华录健康养老发展副总裁。他们的企业标准已被纳入国家智慧居家养老行业标准,体现了其在行业的领先地位。 项目已经在潍城区的后姚社区和黄家庄社区成功落地,并计划在全国核心城市实现业务全面覆盖,逐渐拓展至四级甚至五级市场。在潍坊高新区,北海社区和北苑社区是项目的示范点。蓝创科技的核心团队源于NEWONE一体机项目,由一群专注于养老领域的精干力量组成,他们凭借专业技能和对老人需求的深刻理解,致力于提供零走失、一键实现所需服务的智能养老方案。 总结来说,蓝创科技的智慧养老项目抓住了中国老龄化趋势中的商机,结合高科技手段和人性化服务,为解决老年人生活照料问题提供了创新的解决方案。其强大的团队背景和标准化建设,预示着他们在推动中国智慧养老产业的发展上将发挥重要作用。
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