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京都市定海区西山一品主楼大门口。
林熠刚刚结束和粟支的电话，站在门口一侧低头思考。
脑里装载超级算法，对于要研发出一套视频目标检测系统，是轻而易举的事情。
计算机视觉应用范畴包括目标检测、目标跟踪、图像分割、OCR等。
目标检测前提是目标识别，目标识别通常实现手段是采用机器学习的分类算法。
如支持向量机，卷积神经网络，循环神经网络等。
记得上一世地球2010年之后，借用GPU应用技术。
深度学习和AI人工智能得到了快速的发展。
基于NLP技术的大模型chatgpt的AI应用2022年席卷而来。
Chatgpt是那时一个极为火爆的关键词，可以说是时代的宠儿，媒体的天骄。
Chatgpt模型庞大，先不说模型训练需要一套地球最贵的GPU集群的昂贵服务器。
特征参数采用也是非常庞大，至少需要几十亿特征参数。
然而，Chatgpt应用层面上，并不是能做到完全替代人类去解决语言文字相关的一切事情，而是处于发展进化过程中。
林熠的理解，或许脑里装载的超级算法，很大可能类似于Chatgpt这样大模型，经过一段长时间的发展进化，最后到达极致的状况。
超级算法运行模型并不要求很高端的GPU设备，训练模型也不要求几十亿特征参数。
在优选强化学习过程中，迭代次数也不是几百亿，应该算是一种超强的强化学习算法。
林熠看来，目标检测车牌号追查系统可分为静态和动态模式。
静态模式是把过往的视频进行筛查分析，结合地图，按时间，生成目标车辆的活动轨迹图和活动分布图。
动态检测是需要结合GIS系统和GPS系统，做到多维度多视角动态捕捉目标车辆的行车轨迹，实时追踪目标车辆行车状态，就这么一套先进系统。
在追捕目标时还能提供一套最优的解决方案。
林熠提着电脑包，依靠大楼柱子仰头思考系统的解决方案和成本估算。
这时，肩膀突然有人轻拍了一下。
林熠从思虑中出来，转头一看。
眼前站着一位绝美如仙的女子，她的面容犹如精心雕琢
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