深度视觉
通过深度学习与机械感知技术相融合,让数据可以被实时感知、识别、剖析、提取,为行业提供智慧化数据效劳。
图像识别
基于深度学习及大规模样本训练,准确识别图片或视频流中的物体名称、类别、位置、置信度等信息。
多目标跟踪
自动提取兴趣目标,通过运动轨迹信息,实现对配景庞大、群体监控视频或大场景中多个运动目标的连续快速跟踪捕获。
物体体检
基于深度学习、多层神经网络及大规模图像训练,检测图片或视频流中的人、车、动物及其他物体的位置、置信度等综合信息。
交通事故检测
基于对交通要害要素以及相关交通重点治理目标进行自动识别、轨迹跟踪、智能剖析,实现目标行为剖析及事件发明。
工具特征提取
提取目标的有效特征和要害信息进行属性剖析,实现差别场景、差别光照和拍摄角度变革下种种信息的精准识别。
视频结构化
自动剖析、提取视频中有价值的素材(人脸属性、人体行为、车辆属性、交通事件和场景),提供富厚的结构化信息。
图像搜索
以图搜图,智能搜索出相同或相似的图片,通过数据快速聚类以及相应的置信度分数与阈值,以供评估。
人脸识别
准确识别图片或视频流中的人脸信息,可适应侧脸、遮挡、模糊、心情变革等种种应用场景和实际情况。
人证合一
人证合一验证技术使用机械识别取代人工识别,提高识别准确度和识别速度,具有唯一性、宁静性、快速性的特征。
舆情搜索
通过对舆情信息的自动收罗和多维度剖析,提供实时舆情、语义剖析、搜索指数及事件脉络等数据与剖析能力。
关系图谱
利用知识图谱技术构建兴趣图谱,无缝展现工具关联信息,实现工具关系描述,围绕给定的工具不绝发明其关联信息。
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