easydl能否完成人流量识别

easydl可以完成人流量识别，easydl产品能力包括人体关键点识别、人流量统计、驾驶行为分析。EasyDL是基于飞桨开源深度学习平台，面向企业AI应用开发者提供零门槛AI开发平台，实现零算法基础定制高精度AI模型。EasyDL提供一站式的智能标注、模型训练、服务部署等全流程功能，内置丰富的预训练模型，支持公有云、设备端、私有服务器、软硬一体方案等灵活的部署方式。

小编还为您整理了以下内容，可能对您也有帮助：

哪个步骤由easydl平台来实现

30分钟使用百度EasyDL实现健康码/行程码智能识别 原创

2022-08-09 11:35:14

码龄4年

关注

大家好，今天给大家带来使用百度EasyDL实现健康码/行程码的智能识别操作演示。

一. 数据集下载链接（请提前下载）

https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/146996

二. 我们的任务将在百度EasyDL平台进行

EasyDL网址：https://ai.baidu.com/easydl/

step1. 进入EasyDL主页，点击立即使用

在这里插入图片描述

step2. 点击【图像分类】

在这里插入图片描述

step3. 点击左侧【我的模型】，点击【创建模型】

在这里插入图片描述

step4. 进入EasyDL界面，点击左侧【我的模型】，然后点击【创建】

在这里插入图片描述

step5. 填写相关信息

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step6. 数据集创建完成

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step7. 点击左侧【数据总览】，点击【导入】

EasyDL使用初探

平台地址 EasyDL定制化图像识别 http://ai.baidu.com/easydl/

新建模型我们选择 图像分类

新建模型后第一步就是需要上传一定的图片用来做训练.

先把图书的各个页面进行拍照, 也可以录视频然后切帧为图片.

按以下目录结构打个包上传就行.

每个文件夹的名字就是分类标签的名字, 里面所有的图片都应该是源自同一个页面内容, 示例如下

上传数据集后会自动生成标签, 并归集图片.

后续可以继续在这个基础上补充图片.

一般20张图片就够了, 但是为了训练更精准, 我平均每页准备了400张图片, 某些比较复杂的页面我用了1000+的图片. 这些图片主要是拍各个不同角度的视频然后每隔50ms切帧得到的.

训练参数很简单, 勾选快速训练就行, 其他全部默认. 然后在参与训练的分类后面添加我们刚刚上传的数据集就可以开始训练了.

训练需要花点时间, 200张图片一个小时内就能完成. 我上传了7000+图片, 大概花了6个小时.

训练好了模型后就可以线上校验, 随便拍几张看看置信度怎么样.

如果对预测的分类和置信度不太满意, 可以在数据集里面补充数据再训练一下.

我这边训练的模型基本能预测正确, 置信度也能达到90%+

发布模型后会给个接口地址. 百度审核后才能用. 等一天就行.

easydl-sdk.js

bd-access-token.js

demo.js

人流量统计方法？

主流人流量统计有以下几种方案：

1、红外对射。安装红外对射检测设备，当行人穿过红外感应区域会触发红外对射装置，后台系统会根据触发结果实现人流统计。该方案系统设计门槛低，但红外对射检测设备安装难度较大，无法检测多人并行。

2、单点激光雷达。水平安装单点激光雷达，当行人穿过检测区域时会引起激光雷达测距发生变化，后台系统根据接收到的数据变化实现人流统计。该方案系统设计门槛低，安装简易，成本低。

3、3D面阵激光雷达。搭设3D面阵激光雷达，覆盖整个检测区域。当行人穿过检测区域时，引起激光雷达3D点云发生变化，通过相关点云算法实现行人识别及统计。该方案安装成本低，可同时检测多个多方向目标，准确度高。

4、视频。使用摄像机覆盖被检测区域，通过图像处理算法识别图像中行人。该方案硬件成本低，软件系统开发门槛高，成本高。

关于激光雷达的相关问题，推荐咨询北醒光子科技有限公司。北醒现已实现量产，年产能达到60万台，合作伙伴覆盖全球超过64个国家和地区，为智慧轨道交通、智慧民航、智慧航运、车路协同及自动驾驶、无人机、机器人、物位检测、安防、IOT等行业实现技术升级。点击了解激光雷达产品与应用详情介绍

识别超市购物车中是否有商品用easydl中的图像分类还是物体

是。EasyDL是一款定制模型训练和服务的平台， EasyDL定制化图像识别被广泛应用在美国纽约、新泽西、宾夕法尼亚等七个州的160个超市将摄像头采集的购物车下层图像，使用EasyDL定制化图像识别进行训练，能准确对购物车下层物品进行判断，一旦识别出未结算商品时，收银员就会实时收到提醒。结账效率大大提升的同时，也帮助超市降低了运营成本和商品损耗。EasyDL是基于大规模NVIDIATeslaP4，P40为主的GPU集群搭建而成，使得算法小白也能通过这一平台最快五分钟完成一些小规模数据集的训练，获得一个90%以上的高精度的定制化模型，EasyDL主要开放了图像分类、物体检测和声音分类能力。

各类场景应用中涉及的AI算法汇总

整理了各类场景应用中AI算法

一、图像CV

内容安全，目标检测，图像识别，智能视觉生产，图像搜索，图像分割，物体检测，图像分类，图像标签，名人识别，概念识别，场景识别，物体识别，场景分析，智能相册，内容推荐，图库管理，网红人物识别，明星人物识别，图像搜索，商品图片搜索，版权图片搜索，通用图片搜索，车牌识别，垃圾分类，车辆检测，菜品识别，车型识别，犬类识别，实例分割，风格迁移，智能填充，智能识图，拍照搜商品，精准广告投放，电商导购，图像分析，图像理解，图像处理，图像质量评估，场景识别，物体识别，场所识别，图像自训练平台，图像分类，目标检测，图像分割，关键点检测，图像生成，场景文字识别，度量学习，图像识别，图像比对，图像分类使用手册，图像分类API文档目标检测使用手册，目标检测API文档Logo检测使用手册，Logo检测API文档，通用图片搜索，车牌识别，垃圾分类，车辆检测，车型识别，犬类识别，实例分割，风格迁移，智能填充，车牌识别，相册聚类，场景与物体识别，无限天空，图像识别引擎，图片识别，暴力图像识别，工业轮胎智能检测，肋骨骨折识别，显微识别，图像处理，广告识别，人脸算法，人体算法，图像识别，图像增强，OCR，图像处理，ZoomAI，智能贴图，智能制作，质量评价，图像识别，智能鉴黄，图像识别，实时手写识别，唇语识别，通用文字识别，手写文字识别，图像技术，图像识别，图像审核，图像搜索，图像增强，图像特效，车辆分析，图像生成，绘画机器人独家，动漫化身独家，像素风独家，超清人像独家，图像融合，换脸技术，神奇变脸，图像风格化，证件照生成，线稿图像识别，宝宝检测，图像分类，圉像深度估计，天空分割，食物分割，猫狗脸技术，食物识别独家，图像美学评分，车辆分析，车型识别，车型识别（含指导价），车型识别（含配置参数），车标识别，人脸识别（活体），车牌识别，表情识别，安全帽识别，计算机影像，计算机视觉，聚焦光学字符识别、人脸识别、质检、感知、理解、交互，图像视频分析，Logo检测，内容审核，智能批改，笔记评估，思维导图评估，物体检测，物体识别。

二、人脸、体态、眼瞳、声音、指纹

人脸分割人脸识别，无，人体分析HAS，识别人的年龄，性别，穿着信息，客流统计分析，智能客服，热点区域分析，人体检测，人脸口罩识别，人脸对比，人脸搜索，人脸检测与属性分析，人脸活体检测，人体关键点检测，行人重识别，细粒度人像分割，人像分割，人脸解析，3D人体姿态估计，人脸融合，人脸识别，换脸甄别，人脸支付，人脸核身，人像变换，人脸试妆，人脸融合，人体分析，手势识别，人脸验证与检索，人脸比对，人脸比对sensetime，人脸水印照比对，静默活体检测，静默活体检测sensetime，人脸检测和属性分析，人脸特征分析tuputech，配合式活体检测，人脸安防，计算机视觉，智能应用服务，人脸查询人脸分析人脸统计名单库管理人脸布控，人脸应用，人体应用，人体查询，车辆查询车辆分析车辆统计车辆布控车辆名单库管理，车辆应用，人脸图像识别人体图像识别车辆图像识别，图像识别，图像比对，人脸比对，人体检测，人脸口罩识别，人脸对比，人脸搜索，人脸检测与属性分析，人脸活体检测，人体关键点检测，行人重识别，细粒度人像分割，人像分割，人脸解析，3D人体姿态估计，人脸融合，人脸识别，人脸检测，人脸比对，人脸搜索，人脸关键点，稠密关键点，人脸属性，情绪识别，颜值评分，视线估计，皮肤分析，3D人脸重建，面部特征分析人体识别，人体检测，人体关键点，人体抠像，人体属性，手势识别人像处理，美颜美型，人脸融合，滤镜，声纹识别支付，语音合成，语音合成，声纹识别，语音唤醒，人脸识别引擎，摄像头人脸识别，图片人脸检测，身份识别，人脸识别，人脸属性，人体识别，声纹识别，衣服检索及聚类，语音分析，声纹识别，说话人归档，人脸和人体识别，人脸检测，手势识别，人脸与人体识别，人脸识别云服务，人脸识别私有化，人脸离线识别SDK，人脸实名认证，人像特效，人体分析，人脸技不，皮肤分析独家，头部分割，宏观人脸分析，人脸关键点检测，微观人脸分析独家，头发分析独家，五官分割，头发分割人体技术，人体外轮廓点检测独家，精细化人像抠图，人体框检测，肢体关键点检测，人像分割，服饰识别，手势识别，皮肤分割，人脸，说话人识别，人脸检测识别，人脸1：1比对，人脸检测，AI人脸/人形车辆，大数据人像图片防伪，QoS保障，CDN，表情识别，举手动作识别，人脸检测，网络切片，边缘计算，人脸分析，人脸检测，人脸搜索，人体分析，手势识别，着装检测，人脸识别，行为检测，人脸识别，人形检测，行为分析，人脸检测，人脸跟踪，人脸比对，人脸查找，人脸属性分析，活体检测，声音指纹，声纹识别。

三、视频

视频分割、视频处理、视频理解、智能视觉、多媒体，视频内容分析，人体动作监控，视频分类，智能交通，人/动物轨迹分析，目标计数，目标跟踪，视频编辑-，精彩片段提取，新闻视频拆分，视频摘要，视频封面，视频拆条，视频标签-，视频推荐，视频搜索，视频指纹-，数字版权管理，广告识别，视频快速审核，视频版权，视频查重，视频换脸，车辆解析， 体育 视频摘要，视频内容分析，颜色识别，货架商品检测， 时尚 搭配，危险动作识别，无，无，视频，视频换脸，车辆解析， 体育 视频摘要，视频内容分析，颜色识别，货架商品检测， 时尚 搭配，危险动作识别，菜品识别，视频识别引擎，结肠息肉检测，胃镜评估系统，视频标签，场景识别，客流分析，手势识别，视频技术，短视频标签，视觉看点识别，动态封面图自动生成，智能剪辑，新闻拆条，智能插帧，视频技术，多模态媒资检索公测中，媒体内容分析，媒体内容审核，视频生成，视频动作识别，

四、ocr文字识别

手写识别，票据识别，通用文档，通用卡证，保险智能理赔，财税报销电子化，证照电子化审批，票据类文字识别，行业类文字识别，证件类文字识别，通用类文字识别，通用文字识别，驾驶证识别，身份证识别，识别，行驶证识别，营业执照识别，银行卡识别，核验，营业执照核验，智能扫码，行业文档识别， 汽车 相关识别，票据单据识别，卡证文字识别，通用文字识别，手写文字识别，印刷文字识别，银行卡识别，名片识别，身份证识别intsig，营业执照识别intsig，识别intsig，拍照速算识别，公式识别，指尖文字识别，驾驶证识别JD，行驶证识别JD，车牌识别JD，身份证识别，识别，营业执照识别，火车票识别，出租车识别，印刷文字识别（多语种），印刷文字识别（多语种）intsig内容审核，内容过滤，人物检查，暴恐敏感信息过滤，广告过滤，OCR自定义模板使用手册，OCR自定义模板API文档，通用文字识别，驾驶证识别，身份证识别，识别，行驶证识别，营业执照识别，银行卡识别，身份证识别，驾驶证识别，行驶证识别，银行卡识别，通用文字识别，自定义模板文字识别，文字识别引擎，身份证识别，图片文字识别，通用文字识别，身份证识别，名片识别，光学字符识别服务，通用文字识别，手写体文字识别，表格识别，整题识别（含公式），购物小票识别，身份证识别，名片识别，自定义模板文字识别，文字识别，通用文字识别，银行卡识别，身份证识别，字幕识别，网络图片识别， 游戏 直播关键字识别，新闻标题识别，OCR文字识别，通用场景文字识别，卡证文字识别，财务票据文字识别，医疗票据文字识别， 汽车 场景文字识别，教育场景文字识别，其他场景文字识别，iOCR自定义模板文字识别，通用类OCR，通用文本识别(中英)通用文本识别(多语言)通用表格识别，证照类OCR，身份证社保卡户口本护照名片银行卡结婚证离婚证房产证不动产证，车辆相关OCR，行驶证驾驶证车辆合格证车辆登记证，公司商铺类OCR，商户小票税务登记证开户许可证营业执照组织机构代码证，票据类OCR，卷票火车票飞机行程单出租车购车智能技术，票据机器人证照机器人文本配置机器人表格配置机器人框选配置机器人，文字识别，行驶证识别，驾驶证识别，表单识别器，通用文本，财务票据识别，机构文档识别，个人证件识别，车辆相关识别，通用表格，印章识别，财报识别，合同比对，识别文字识别，签名比对，OCR识别，教育OCR，印刷识别，手写识别，表格识别，公式识别，试卷拆录

五、自然语言NPL

文本相似度，文本摘要，文本纠错，中心词提取，文本信息抽取，智能文本分类，命名实体，词性标注，多语言分词，NLP基础服务，地址标准化，商品评价解析智能短信解析，机器阅读理解，金融研报信息识别，法律案件抽取，行业问答推理，行业知识图谱构建，文本实体关系抽取，搜索推荐，知识问答，短文本相似度，文本实体抽取， 情感 倾向分析，兴趣画像匹配，文本分类-多标签，文本分类-单标签，定制自然语言处理，语言生成，语言理解，自然语言处理基础，文本摘要，数据转文字，文本生成，智能问答系统，内容推荐，评价分析，文本分类，对话理解，意图理解， 情感 分析，观点抽取，中文分词，短文本相似度，关键词提取，词向量，命名实体，识别依存，句法分析， 情感 分析，评论观点抽取，短文本相似度，机器翻译，词法分析，词义相似度，词向量，句法分析，文本分类，短语挖掘，闲聊，文本流畅度，同义词，聚类，语言模型填空，新闻热词生成，机器阅读理解，商品信息抽取，词法分析， 情感 分析，关键词提取，用户评论分析，资讯热点挖掘，AIUI人机交互，文本纠错，词法分析，依存句法分析，语义角色标注，语义依存分析（依存树），语义依存分析（依存图）， 情感 分析，关键词提取，NLP能力生产平台，NLP基础技术，中文词法分析-LAC，词向量—Word2vec，语言模型—Language_model，NLP核心技术， 情感 分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答，信息检索、新闻推荐、智能客服， 情感 分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答，机器问答、自然语言推断、 情感 分析和文档排序，NLP系统应用，问答系统对话系统智能客服，用户消费习惯理解热点话题分析舆情监控，自然语言处理，文本分类使用手册，文本分类API文档， 情感 分析，评论观点抽取，短文本相似度，机器翻译，词法分析，词义相似度，词向量，句法分析，文本分类，短语挖掘，闲聊，文本流畅度，同义词，聚类，语言模型填空，新闻热词生成，机器阅读理解，商品信息抽取智能创作，智能写作，搭配短文，种草标题，卖点标题，社交电商营销文案，自然语言处理能力，基础文本分析，分词、词性分析技术，词向量表示，依存句法分析，DNN语言模型，语析技术，意图成分识别， 情感 分析，对话情绪识别，文本相似度检测，文本解析和抽取技术，智能信息抽取，阅读理解，智能标签，NLG，自动摘要，自动写文章，语言处理基础技术，文本审核， 情感 分析，机器翻译，智能聊天，自然语言，基于标题的视频标签，台词看点识别，意图识别，词法分析，相关词，舆情分析，流量预测，标签技术，自然语言处理，语义对话，自然语言处理，车型信息提取，关键词提取，语义理解，语义相似度，意图解析，中文词向量，表示依存，句法分析，上下文理解，词法分析，意图分析，情绪计算，视觉 情感 ，语音 情感 ， 情感 分析，沉浸式阅读器，语言理解，文本分析，自然语言处理，在线语音识别，自然语言理解火速上线中， 情感 判别，语义角色标注，依存句法分析，词性标注，实体识别，中文分词，分词，

6、知识图谱

知识图谱，药学知识图谱，智能分诊，腾讯知识图谱，无，药学知识图谱，智能分诊，知识理解，知识图谱Schema，图数据库BGraph，知识图谱，语言与知识，语言处理基础技术，语言处理应用技术，知识理解，文本审核，智能对话定制平台，智能文档分析平台，智能创作平台，知识图谱，实体链接，意图图谱，识别实体，逻辑推理，知识挖掘，知识卡片

7、对话问答机器人

智能问答机器人，智能语音助手，智能对话质检，智能话务机器人，无，电话机器人，NeuHub助力京东智能客服升级，腾讯云小微，智能硬件AI语音助手，对话机器人，无，问答系统对话系统智能客服，Replika对话技术，客服机器人，智能问答，智能场景，个性化回复，多轮交互，情绪识别，智能客服，金融虚拟客服，电话质检，AI语音交互机器人，中移云客服·智能AI外呼，人机对话精准语义分析

8、翻译

协同翻译工具平台，电商内容多语言工具，文档翻译，专业版翻译引擎，通用版翻译引擎，无，机器翻译，无，机器翻译，音视频字幕平台，机器翻译，机器翻译niutrans，文本翻译，语音翻译，拍照翻译，机器翻译，机器翻译，文本翻译，语音翻译，通用翻译，自然语言翻译服务，文本翻译，图片翻译，语音翻译，实时语音翻译，文档翻译(开发版，机器翻译，文本翻译，语音翻译，拍照翻译，机器翻译实时长语音转写，录音文件长语音转写，翻译工具，机器翻译火速上线中

9、声音

便携智能语音一体机，语音合成声音定制，语音合成，一句话识别，实时语音识别录音文件识别，客服电话，语音录入，语音指令，语音对话，语音识别，科学研究，安防监控，声音分类，语音合成，语音识别，实时语音转写，定制语音合成，定制语音识别，语音合成，语音合成声音定制，离线语音合成，短语音识别，录音文件识别，声纹识别，离线语音识别，实时语音识别，呼叫中心短语音识别，呼叫中心录音文件识别，呼叫中心实时语音识别，语音识别，语音合成，声纹识别，语音识别，语音听写，语音转写，实时语音转写，语音唤醒，离线命令词识别，离线语音听写，语音合成，在线语音合成，离线语音合成，语音分析，语音评测，性别年龄识别，声纹识别，歌曲识别，A.I.客服平台能力中间件，语音识别，语音交互技术，语音合成，语音合成声音定制，离线语音合成，短语音识别，录音文件识别，声纹识别，离线语音识别，实时语音识别，呼叫中心短语音识别，呼叫中心录音文件识别，呼叫中心实时语音识别，远场语音识别，语音识别，一句话识别，实时语音识别，录音文件识别，语音合成，实时语音识别，长语音识别，语音识别，语音合成，波束形成，声源定位，去混响，降噪，回声消除，分布式拾音，语音识别，语音唤醒，语音合成，声纹识别，智能语音服务，语音合成，短语音识别，实时语音识别，语音理解与交互，离线唤醒词识别，语音识别，一句话识别，实时语音识别，录音文件识别，电话语音识别，语音唤醒，离线语音识别，离线命令词识别，远场语音识别，语音合成，通用语音合成，个性化语音合成，语音技术，短语音识别，实时语音识别，音频文件转写，在线语音合成，离线语音合成，语音自训练平台，语音交互，语音合成，语音识别，一句话识别，实时短语音识别，语音合成，语音唤醒，本地语音合成，语音翻译，语音转文本，短语音听写，长语音转写，实时语音转写，语音内容审核，会议超极本，语音交互技术，语音识别，语义理解，语音合成，音频转写，音视频类产品，语音通知/验证码，订单小号，拨打验证，点击拨号，数据语音，统一认证，语音会议，企业视频彩铃，语音识别，语音文件转录，实时语音识别，一句话语音识别，语音合成，通用语音合成，个性化语音合成，语音评测，通用语音评测，中英文造句评测，在线语音识别，语音识别，语音唤醒，语音合成，语音合成，语音识别，语音听写，语音转写，短语音转写(同步)，语音识别，语音 情感 识别

十、数据挖掘AI硬件

算法类型：包括二分类、多分类和回归，精准营销，表格数据预测，销量预测，交通流量预测，时序预测，大数据，无，机器学习使用手册，机器学习API文档，大数据处理，大数据传输，数据工厂，大数据分析，数据仓库，数据采集与标注，数据采集服务，数据标注服务，AI开发平台，全功能AI开发平台BML，零门槛AI开发平台EasyDL，AI硬件与平台，GPU云服务器，机器人平台，度目视频分析盒子，度目AI镜头模组，度目人脸应用套件，度目人脸抓拍机，人脸识别摄像机，昆仑AI加速卡，智能预测，购车指数，数据科学虚拟机，平台效率，云与AI，抗DDoS，天盾，网站漏洞扫描，网页防篡改，入侵检测防护，弹性云服务器，对象存储服务，云专线（CDA，AI计算机平台—360net深度学习基础模型，AI算法训练适配主流AI框架

十一、其他

内容审核，智能鉴黄，特定人物识别，通用图片审核，文本智能审核，广告检测，Logo检测，商品理解，拍照购，商品图片搜索，通用商品识别，疫情物资识别，酒标识别，细分市场划分，品牌竞争力分析，老品升级，新品定制，商品竞争力分析，商品销量预测，商品营销，用户评论占比预测，商品命名实体识别，商品颜色识别，强化学习，智能地图引擎，内容审核，智能鉴黄，特定人物识别，通用图片审核，文本智能审核，广告检测，Logo检测商品理解，拍照购，商品图片搜索，通用商品识别，疫情物资识别，酒标识别，细分市场划分，品牌竞争力分析，老品升级，新品定制，商品竞争力分析，商品销量预测，商品营销，用户评论占比预测，商品命名实体识别，商品颜色识别，个性化与推荐系统，推荐系统，舆情分析，舆情标签，智慧教育，智能语音评测，拍照搜题，题目识别切分，整页拍搜批改，作文批改，学业大数据平台，文档校审系统，会议同传系统，文档翻译系统，视频翻译系统，教育学习，口语评测，朗读听书，增强现实，3D肢体关键点SDK，美颜滤镜SDK，短视频SDK，基础服务，私有云部署，多模态交互，多模态 情感 分析，多模态意图解析，多模态融合，多模态语义，内容审查器，Microsoft基因组学，医学人工智能开放平台，数据查验接口，身份验证（简项），银行卡验证，查验，设备接入服务Web/H5直播消息设备托管异常巡检电话提醒，音视频，视频监控服务云广播服务云存储云录制，司乘体验，智能地图引擎，消息类产品，视频短信，短信通知/验证码，企业挂机彩信，来去电身份提示，企业固话彩印，模板闪信，异网短信，内容生产，试卷拆录解决方案，教学管理，教学质量评估解决方案，教学异常行为监测，授课质量分析解决方案，路况识别，人车检测，视觉SLAM，高精地图，免费SDK，智能诊后随访管理，用药管家，智能预问诊，智能导诊，智能自诊，智能问药，智能问答，裁判文书近义词计算，法条推荐，案由预测，

百度AI开发者大会玩转了哪些黑科技？

作为中美人工智能（AI）技术的先锋企业，在百度与谷歌各自的2018年开发者大会上，AI不约而同成为贯穿全场的主角。不过与谷歌更多讲述公司AI技术的创新与发展相比，7月4日的2018百度AI开发者大会上，百度更多展示了公司AI产业化的实际成果。

这些黑科技既有平台化与基础层的技术应用，也有贴近生活的产品，包括自主研发的国内第一款云端全功能AI芯片“昆仑”；全球首款L4级量产自动驾驶巴士“阿波龙”；“百度大脑3.0”，以及在此支撑下百度两大AI开放平台DuerOS、Apollo的3.0版本；打通AI与移动端的“智能小程序”。

李彦宏：造车不是造PPT但百度吹的牛实现了

在2017年11月的百度世界大会上，李彦宏曾经承诺，在2018年7月份，将会有百度的量产无人驾驶车出现。

不过此后百度在无人驾驶车量产上都没有太大声量，这句话一度被认为和当年贾跃亭承诺的2018年FF91量产一样，主要是吹牛，次要做宣传。

在2018百度AI开发者大会上，李彦宏开场也让人有这种吹牛落实的感觉。李彦宏先是颇有些为难地表示，“现在已经7月份了，但是大家知道，创新总是有很多风险，有很多不确定性，造车也跟造PPT不太一样，造车经常会有延迟交付”。

就在大家都以为李彦宏要为一年前吹的牛找借口之时，他话锋一转，会场大屏幕上搭载Apollo系统的无人小巴阿波龙一辆一辆生产出来，“我们吹的牛实现了，全球首款L4级别自动驾驶汽车已经量产”。

其实，细心的A股投资者会提前发现，这不过是李彦宏“自导自演”的一场戏。

在2018百度AI开发者大会的前一天，金龙汽车（600686）7月3日晚间公告，公司控股子公司金龙客车与SB Drive、百度日本公司签《战略合作谅解备忘录》，三方将争取在2018年底或2019年初之前实现阿波龙（无人驾驶电动汽车）小批量供应日本运营，并探索在日本构建以阿波龙为核心产品的无人驾驶运营平台。

而为了证实无人驾驶的真实性，金龙汽车董事长谢思瑜甚至在阿波龙的生产车间介绍，“阿波龙没有方向盘，也没有驾驶位，没有油门和刹车踏板”。

随着阿波龙的量产，阿波龙的商业化落地也同步展开。李彦宏称，“已经完成总装的阿波龙，即将发往北京、雄安、深圳、福建平潭、碧桂园、湖北武汉、日本东京等地开展商业化运营”。在日本，百度将与软银合作，阿波龙被用于一些核电站内部的人员接驳，也会用于东京地区一些高龄化社区的穿梭接送。

金龙汽车与百度的合作的阿波龙量产以及商业化展开，给金龙汽车带来了实质利好。在今天大盘整体疲软的情形下，金龙汽车午后直线拉升至涨停，截止全天收盘仍有3.96万手封单。

百度的云端“中国芯”

在中兴事件之后，国人对于芯片的焦虑与担忧爆发出来，各种大小芯片厂商与研发团队如雨后春笋般冒出来，不过鱼龙混杂，喊口号炒作者、蹭热点圈钱者不在少数，真正拿出产品来的少之又少。

在百度2018AI开发者大会上，李彦宏发布了由百度自主研发的国内首款云端全功能AI芯片 “昆仑”。

百度方面给出的官方资料显示，“昆仑”是大规模AI运算实践中催生出的芯片，基于百度8年的CPU、GPU和FPGA的AI加速器的研发，20多次迭代产生。“昆仑”是迄今为止业内设计算力最高的AI芯片（100+瓦特功耗下提供260Tops性能），可高效地同时满足训练和推断的需求，除了常用深度学习算法等云端需求，还能适配诸如自然语言处理，大规模语音识别，自动驾驶，大规模推荐等具体终端场景的计算需求。

李彦宏的介绍则显得平实易懂，“‘昆仑’适用于语音、图像、自动驾驶等等很多方面，它的算力也非常强大，可编程且非常灵活，它的运算能力比最新基于FPGA的AI加速器，性能提升了近30倍”。

而昆仑之于百度的价值，百度方面人士向记者分析称，“‘昆仑’的诞生，使得百度大脑具备了更完备的软硬一体化能力，这极大成就了百度大脑3.0版本的算力增长。基于此，百度大脑3.0形成了从芯片到深度学习框架、平台、生态的AI全链式技术布局。

进化的百度大脑 日调用超4000亿次

一直以来，百度AI技术与应用能够快速发展，其核心支撑就是百度在2016年正式发布的百度大脑，当前百度大脑已经被百度应用在多个AI领域，其中最接近我们的就是百度智能音箱“小度”了。

随着技术的迭代更新与应用场景的扩展，作为核心支撑的百度大脑也一直在进化。在2018百度AI开发者大会现场，百度推出百度大脑3.0。

百度高级副总裁、AI技术平台体系总负责人王海峰介绍，“目前百度大脑每天的调用次数超过了4000亿次，百度大脑3.0最大的优势是多模态深度语义理解包含视觉、语音、自然语言、数据语义以及多元语义等。多模态深度语义理解不仅能够让机器听清、看清，还能够深入理解语音背后的含义，从而更好地支撑各种应用”。

作为一个以开放为理念的平台，开发者能够通过百度大脑便捷地获取AI能力，王海峰解释，“百度大脑3.0已经对外开放了110多项领先的AI能力，并通过开放EasyDL等定制化平台、软硬一体的AI能力，持续降低AI应用门槛，帮助开发者和企业应用AI实现业务创新与升级。”

打通AI与移动端的“智能小程序”

小程序的普及与流行，俨然成为现今移动端开发者必须紧跟的潮流。显然，百度也不愿意在此掉队。

2018百度AI开发者大会上，百度副总裁沈抖正式对外发布百度智能小程序。据介绍，与其他小程序相比，百度智能小程序不仅可以全面接入百度大脑的AI能力，更将在今年12月全面开源。

百度方面人士解释了百度智能小程序开放性体现的两个层面，“首先，开发者只要简单修改几行代码，就可以将自己在其他平台开发的小程序接入百度智能小程序，进而让这个智能小程序无缝运行在百度系App（百度App、百度贴吧、百度网盘等）以及外部App（哔哩哔哩、58同城等）上，实现一端开发，多端可运行。其次，百度还将开放全域千亿流量扶持开发者，帮助他们快速沉淀精准用户，而百度流量中天然存在大量与资讯、服务、工具等相关的需求，尤其是在百度信息流中，用户看到的内容都是根据兴趣匹配推荐的，这些内容可以激发用户各类需求，适合开发者去挖掘”。

而AI技术对于百度智能小程序的价值，则更多体现在精准获客上。前述百度方面人士分析，百度智能小程序可以基于大数据、意图识别、兴趣识别等技术精准找到各类智能小程序用户，有效缩短用户转化途径，为开发者和合作伙伴带来实实在在的商业效益。

百度方面提供的资料显示，接入百度智能小程序后，查违章智能小程序全网的日活跃用户在50天内增长了370%，火车票智能小程序订单转化率在20天内提升了44%。同时百度贴吧小程序上线以来，用户人均使用时长也增加了30%以上。

easydl怎么生成二维码

主要的步骤：

1.准备数据

2.训练模型

3.部署

4.H5 *

1.首先创建两个文件夹cat和dog分别搜集至少20张以上的猫和狗的图片（如果不足20张，后期模型准确率会下降）。



2.搜集好图片以后把两个文件夹一起打包（按住ctrl键，点击两个文件夹，右键打包），这时要注意，压缩的文件格式需要选择ZIP格式，且不能超过5GB。

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EasyDL 平台对标注数据的压缩包有具体要求如下：

① 上传已标注文件要求格式为 zip 格式压缩包，同时压缩包大小在 5GB 以内；

② 压缩包内需要包括 Images、Annotations 两个文件夹，分别包括不重名图片源文件

（jpg/png/bmp/jpeg)及与图片具有相同名称的对应标注文件（xml 后缀）；

③ 标注文件中标签由数字、中英文、中/下划线组成，长度上限 256 字符；

④ 图片源文件大小在 14M 内，长宽比在 3:1 以内，其中最长边需要小于 4096px，

最短边需要大于 30px；

⑤ 个人账户下图片数据集大小为 10 万张图片，如果需要提升数据额度，可在平台

提交工单。

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2.打包好后点击创建模型，输入模型名称、邮箱、电话、以及业务描述。



3.传承完成以后就即可创建模型。

4.输入数据集名称。

5.创建模型以后导入数据，选择有标注信息（这里是因为我们提前分了两个文件夹对图片进行分类，如果没有提前分类，需要选择无标注信息，等数据导入以后再在平台上手动分类）。



6.注意上传格式。



7.等待导入。



8.导入成功后可以点击在线标注，查看图片标签是否正确，如有错误可以进行修改。倘若上传的是无标注信息的数据，在在线标注中创建合适的标签，对上传的图片进行标注即可。



9.准备训练模型，添加创建的数据集。



10.打开高级配置，epoch选择手动设置为10，epoch是训练集完整参与训练的次数。如有训练数据集较大，模型训练不充分，模型精度较低的情况，可适当增加epoch，使模型训练更完整。



11.等待模型训练。

12.等模型训练好了，点击发布模型，选择模型，并输入服务名称以及接口等。注意这里的接口地址每一个模型都不一样，如果相同是提交不了申请的。



13.点击在线服务，找到自己创建的数据集，点击体验H5，创建应用。



14.跳转到百度云，创建应用，归属记得选择个人。



15.返回Easy DL，刷新，等待一会，点击体验H5，即可生成二维码，扫描即可。（但是要注意这里的二维码要是你创建了别的数据集二维码，原先的二维码就会失效，需要重新点击体验H5即可）



16.赶快喊上你的小伙伴上传图片体验一下吧！



无犯罪证明怎么在网上申请

无犯罪证明在网上申请步骤如下（以北京为例）：1、在微信中搜索“北京警务”小程序；2、点击“无犯罪记录证明”按钮；3、输入申请人姓名及身份证号码后，点击“开始人脸识别验证”；4、进入“人脸识别认证”，依次点击“允许”和“下一步”按钮，完脸识别操作；5、认真阅读“有（无）犯罪记录证明”通知，并勾选“同意”，点击“提交预申请材料”按钮；6、填写信息点击“下一步”；7、确认填写信息无误后，点击“提交”。

具体如下（含图片）：

1、在微信中搜索“北京警务”微信小程序；

2、点击“无犯罪记录证明”按钮；

3、输入申请人姓名及身份证号码后，点击“开始人脸识别验证”按钮；

4、进入“人脸识别认证”环节，依次点击“允许”和“下一步”按钮，按照提示要求完脸识别认证操作；

5、认真阅读“有（无）犯罪记录证明”通知，并勾选“我已仔细阅读上述协议，并同意本协议内容”后，点击“提交预申请材料”按钮

6、填写申请人信息、申请事由、领取方式等内容后点击“下一步”按钮；

7、确认填写信息无误后，点击“提交”按钮完成。

注：办理完成后，可在“我的”中查询办事进度。

派出所开无犯罪记录证明需要材料如下：

1、申请人身份证、户口本及两者的复印件；

2、聘请单位的介绍信或者证明；

3、自己户口所属的村委证明（开证明的人要在证明上签名再盖章）；

4、申请人填申请表（申请表可以去户口所属的派出所领取）。

出具无犯罪记录证明的注意事项：

1、出具公民有无违法犯罪记录证明，必须由民警认真调查核实，以确保证明事项的准确性。出具被证明对象有违法犯罪记录的证明时，必须以生效的判决书、决定书、行政处罚决定书等法律文书的文本为依据；

2、证明事项应当与相关法律、法规、规章要求相对应，注意区别“犯罪记录”“违法犯罪记录”“刑事处罚记录”“故意犯罪记录”等具体要求，不得扩大证明范围。

《中华人民共和国刑法》

第一百条

【前科报告制度】依法受过刑事处罚的人，在入伍、就业的时候，应当如实向有关单位报告自己曾受过刑事处罚，不得隐瞒。

犯罪的时候不满十八周岁被判处五年有期徒刑以下刑罚的人，免除前款规定的报告义务。

《机关办理犯罪记录查询工作规定》

第六条

公民在户籍地申请查询的，应当提交本人有效身份证明和查询申请表；在居住地申请查询的，应当提交本人有效身份证明、居住证和查询申请表。外国人申请查询的，应当提交本人有效身份证明和查询申请表。委托他人查询的，还应当提交委托书和受托人有效身份证明。

个人在一年内申请查询3次以上的，应当提交开具证明系用于合理用途的有关材料。

单位申请查询的，应当提交单位介绍信、经办人有效身份证明、加盖单位公章的查询申请表，以及查询对象系单位在职人员或者拟招录人员的有关材料。查询申请表应当列明申请查询依据的具体法律条款。

几百人的口罩检测识别和几个人的一样吗

几百人的口罩检测识别和几个人的一样吗

疫情期间，当戴口罩成为全民出行的"刚需"时，公共场合下快速智能检测，所有人是否都正确地佩戴了口罩便也成了当下急需的智能技术。早在2月13日，百度就在业内首个宣布开源口罩人脸检测及分类模型, 该模型可以有效检测密集人流区域中的所有人脸，并判断其是否佩戴口罩，目前已通过飞桨PaddleHub对外开源。同时，EasyDL平台上也开放了口罩检测专用的预训练模型，少量数据训练即可获得基于实际场景进一步优化的模型，并提供可灵活支持多种部署形式的、可即用的模型服务。由于EasyDL能快速上传和标注业务数据，完成模型训练及发布，最快可以在小时级获取到口罩识别佩戴模型，研发应对公共紧急事件的系统时效率很高。

为更进一步满足开发者不同层次、不同需求场景的快速接入，3月3日，百度大脑将口罩检测及戴口罩人脸识别相关AI能力全部开放，覆盖人脸识别和人体分析的全产品矩阵，其判断准确率均达到99.5%以上，同时提供公有云 API、离线 SDK、私有化部署包等多样化的产品形态，使开发者在线调用、移动端办公、落地到门禁闸机等硬件设备中时，都可以实现"拿来即用"。

（百度大脑AI开放平台开放能力"口罩检测及戴口罩人脸识别）

其中，人脸检测与属性识别API、人体检测与属性识别API均优化升级，上线口罩佩戴检测功能。对于前者，用户可调用公有云服务实现对佩戴口罩的检测；而后者则能结合公共空间下每个人的性别、年龄、服饰类别、行为动作等20余类属性信息进行判断，对于安防场景具有重要价值。同时，百度大脑人脸识别私有化部署包2.0版也本同步上线了"口罩检测模型"，AI开放平台人脸识别原有用户均可申请升级。此次还全新发布了人脸离线识别SDK Android版 V4.0，其中包含口罩检测模型和接口，对单人是否佩戴口罩的检测仅需约10毫秒即可完成。

百度大脑还考虑到驾驶场景中佩戴口罩的检测需求，对驾驶行为分析API也进行了升级。升级后，可实现在车载环境下识别驾驶员是否正确佩戴口罩，其模型识别率目前已达到96%，并能判断低头、闭眼、打哈欠等行为，及时给出预警，也有助于提升行车安全，为疫情期间仍坚守在运输和出行岗位上的司机们"保驾护航"