X光图片智能识别云平台的关键技术研究

论文摘要

为了解决现有智能安检系统中数据管理困难与安装运维困难的问题,本文研究实现X光图片智能识别云平台,云平台关键技术包括基于云存储对X光安检图片进行存储,实现X光图片原始数据和训练数据的有效管理;基于容器技术建立深度学习模型管理的云平台,解耦环境依赖配置和模型开发,实现模型训练和测试的自动化;同时,基于容器技术实现智能识别机安装部署自动化,并基于不同版本的模型建立智能识别机镜像仓库,为智能识别机提供模型远程自动更新服务。

论文目录

• 1 前言
• 2 系统架构
• 3 云存储技术
• 4 Docker容器技术
• 5 深度学习模型管理与远程更新
• 6 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 赫楠,姬光,吴倩,胡宁

关键词: 云平台,云存储,容器,深度学习模型

来源: 中国传媒大学学报(自然科学版) 2019年03期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学,工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑

专业: 物理学,安全科学与灾害防治,铁路运输,互联网技术

单位: 北京市地铁运营有限公司安保部,北京声迅电子股份有限公司,北京市地铁运营有限公司研发中心

分类号: O434.1;TP393.09;U298

DOI: 10.16196/j.cnki.issn.1673-4793.2019.03.012

页码: 71-74+64

总页数: 5

文件大小: 168K

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