Comments 9
О! Условно заливаем такой функционал в каждый авторегистратор, фиксируем по маршруту лужи, ямы. Отправляем данные на сервер. Обрабатываем. Показываем на интерактивной карте с фильтрацией.
Далее мониторим самые очаги появления и анализируем причину их появления - среда, материалы, технология, нагрузки на покрытие.
В этой же программе, на карте "дядя Больждедор с серьезными щщями на кожаном лице" из АДминистрации - назначает ремонт этого участка в режиме real-time-strategy, перетащив мышкой на место ремонта NPC в оранжевых жилетах. Если ремонты будут частыми, то "ТащMayor" сможет спросить у бухгалтерши "Тети Ячсмить" - о том, "в какую дыру постоянно тратятся деньги?"
Отличная идея! надо ее предложить дяде.
На практике: Управляющая компания закупает уличные светодиодные светильники. Ставит - работают. Но чего-то дорого. Закупаем тоже самое, но без радиаторов. Ставит - перегорают через месяц. Ставим новые такие же - списываем деньги на обслуживание дома. Профит.
идея реально огонь, надеюсь скоро внедрят повсеместно, актуально для наших дорог!
Интересная статья. Спасибо.
Не понял только, аугментацию оставляли или отключали?
У меня yolov7 показала хуже результаты по точности и скорости инференса по сравнению с yolov5. Учил распознавать людей и лодки.
Спасибо за подробную статью! Подскажите пожалуйста как пользоваться YOLO в режиме предикта? Затюнил модель, у меня есть конкретное изображение - как получить результат работы модели на нём?
Пожалуйста :)
Поповоту предикта, то почитать можно почитать на официальном github, или в п. 4.1. Но тут только для видео
YOLOv7 пользовательское обнаружение объектов