XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDeepstream
Rajiv Gandhi知识技术 - RGUKT -HUB
技能集：C ++，Python，计算机视觉，数据结构，深度学习，算法，LLM，RAG，Deepstream，Deepstream，Tensorrt实习期限：6个月的绩效：绩效永久性效果Stipend咨询索引：20,000个月份：20,000
raheb hassan
•与计算机视觉，面部识别，多对象跟踪，活动识别•设计了一个集成了来自相机和传感器的实时监视数据的系统，以生成长期的个人行为统计模型。•优化的ML管道使用NVIDIA DEEPSTREAM在资源约束环境上工作•在云中缩放分布式ML视频处理系统（AWS，Oracle Cloud）
边缘的计算机视觉：使用redmycow系统实时实时识别
在精确的牲畜种植中，牛的个体识别对于为赋予动物福利，健康和生产力做出的决定提供了至关重要的。在文字中，存在可以读取耳罩的模型；但是，它们不容易携带到现实世界中的牛生产环境，并主要在静止图像上做出预测。我们提出了一个基于视频的牛耳牌阅读系统，称为deRmycow，该系统利用视频中的节奏特性来准确检测，跟踪和读取边缘设备上25 fps的牛耳标。对于视频中的每个帧，ReDmycow在两个步骤中发挥作用。1）标签检测：Yolov5s对象检测模型和NVIDIA DEEPSTREAM跟踪层检测并跟踪存在的标签。2）标签读数：小说whentoread mod-ule决定是读取每个标签，使用trba场景文本识别模型或使用从前框架上读取的读数。该系统是在边缘设备上实现的，即NVIDIA JETSON AGX ORIN或XAVIER，使其可移植到没有外部计算资源的牛生产环境中。要达到实时速度，请阅读 - MyCow仅在当前框架中读取检测到的标签，如果它认为在当前框架中明显改善决策时，它将获得更好的读数。理想情况下，这意味着即使标签被遮挡或模糊，也可以在视频中找到标签的最佳读数并存储在视频中。在真正的中西部奶牛场住房测试该系统时，9,000头母牛，雷米科（Demmycow）系统准确地阅读了96.1％的印刷耳廓，并证明了其现实世界中的商业潜力。devmycow为商业牛农场提供了知情的数据驱动决策流程的机会。