使用 Flink 完成数据清洗和聚合，使用 Elasticsearch + Kibana 的的技术路线，完成了客流信息，地铁收入、乘客车费、乘车区间和乘车时间的查询和可视化。在此基础上，还使用 Flink 实现了计算各线路、站点和乘车区间的客流信息等实时计算功能，并将实时计算的结果写入到Hbase中，供下游业务查询使用。

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多目标跟踪的关键挑战在于轨迹上目标的时序建模，而现有的TBD方法大多采用简单的启发式策略，如空间和外观相似度。尽管这些方法具有通用性，但它们过于简单，不足以对复杂的变化进行建模，例如通过遮挡进行跟踪。本质上，现有方法缺乏时间建模的能力。这篇论文中，作者提出了MOTR，这是一个真正的完全端到端的跟踪框架。MOTR能够学习建模目标的长程时间变化，它隐式地进行时间关联，并避免了以前的显式启发式策略。

图像检索：是从一堆图片中找到与待匹配的图像相似的图片，就是以图找图。网络时代，随着各种社交网络的兴起，网络中图片，视频数据每天都以惊人的速度增长，逐渐形成强大的图像检索数据库。针对这些具有丰富信息的海量图片，如何有效地从巨大的图像数据库中检索出用户需要的图片，成为信息检索领域研究者感兴趣的一个研究方向。给定一个包含特定实例(例如特定目标、场景、建筑等)的查询图像，图像检索旨在从数据库图像中找到包含

姿态识别技术是一种基于计算机视觉的人体姿态分析方法，可以通过分析人体的姿态，提取出人体的关键点和骨架信息，并对人体的姿态进行建模和识别。随着深度学习技术的发展，近年来姿态识别技术得到了广泛的应用和研究，其中Pose是一种基于深度学习的姿态识别工具包。本篇博客将介绍Pose的原理和方法，并探讨其在姿态识别领域的应用。

1.提高脑肿瘤识别的准确性：通过训练深度学习模型，使其能够准确地识别不同类型的脑肿瘤，包括恶性和良性肿瘤。通过提高准确性，可以辅助医生进行更精确的诊断和制定个性化的治疗方案。2.探索深度学习模型的鲁棒性：在面对不同的脑肿瘤图像数据集时，评估深度学习模型的鲁棒性和泛化能力。通过研究模型的鲁棒性，可以提高在实际应用中的可靠性，并应对不同来源、不同质量和不同噪声水平的脑肿瘤图像数据。

这是项目《跌倒检测和识别》系列之《YOLOv5实现跌倒检测(含跌倒检测数据集和训练代码)项目基于开源YOLOv5项目，实现一个高精度的跌倒检测算法（Fall Down Detection），可实现检测人体的up(站立)，bending(弯腰,蹲下)和down(躺下，摔倒)三种状态；目前，基于YOLOv5s的跌倒检测精度平均值mAP_0.5:0.95=0.73693。

内容识别填充(译注: Content-aware fill ,是 photoshop 的一个功能)是一个强大的工具，设计师和摄影师可以用它来填充图片中不想要的部分或者缺失的部分。在填充图片的缺失或损坏的部分时，图像补全和修复是两种密切相关的技术。有很多方法可以实现内容识别填充，图像补全和修复。