深度視覺
通過深度學習與機器感知技術相融合,讓數據可以被實時感知、識別、分析、提取,為行業提供智慧化數據服務。
圖像識別
基于深度學習及大規模樣本訓練,準確識別圖片或視頻流中的物體名稱、類別、位置、置信度等信息。
多目標跟蹤
自動提取興趣目標,通過運動軌跡信息,實現對背景復雜、群體監控視頻或大場景中多個運動目標的連續快速跟蹤捕捉。
物體體檢
基于深度學習、多層神經網絡及大規模圖像訓練,檢測圖片或視頻流中的人、車、動物及其他物體的位置、置信度等綜合信息。
交通事故檢測
基于對交通關鍵要素以及相關交通重點管理目標進行自動識別、軌跡跟蹤、智能分析,實現目標行為分析及事件發現。
對象特征提取
提取目標的有效特征和關鍵信息進行屬性分析,實現不同場景、不同光照和拍攝角度變化下各類信息的精準識別。
視頻結構化
自動分析、提取視頻中有價值的素材(人臉屬性、人體行為、車輛屬性、交通事件和場景),提供豐富的結構化信息。
圖像搜索
以圖搜圖,智能搜索出相同或相似的圖片,通過數據快速聚類以及相應的置信度分數與閾值,以供評估。
人臉識別
準確識別圖片或視頻流中的人臉信息,可適應側臉、遮擋、模糊、表情變化等各種應用場景和實際環境。
人證合一
人證合一驗證技術使用機器識別代替人工識別,提高識別準確度和識別速度,具有唯一性、安全性、快速性的特征。
輿情搜索
通過對輿情信息的自動采集和多維度分析,提供實時輿情、語義分析、搜索指數及事件脈絡等數據與分析能力。
關系圖譜
利用知識圖譜技術構建興趣圖譜,無縫展現對象關聯信息,實現對象關系描述,圍繞給定的對象不斷發現其關聯信息。
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