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核心技術(shù)

機(jī)器視覺

機(jī)器視覺

機(jī)器視覺

以AI+3D為核心，搭建新一代機(jī)器視覺智能編程環(huán)境，可視化、無代碼的編程界面，一鍵仿真，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化、全場景應(yīng)用。視覺算法具有精度高、視野大，優(yōu)異的抗環(huán)境光性能。

基于人臉識別的軌跡檢測跟蹤技術(shù)

基于人臉識別的軌跡檢測跟蹤技術(shù)

基于人臉識別的軌跡檢測跟蹤技術(shù)

基于人臉識別的軌跡檢測跟蹤技術(shù)采用區(qū)域特征分析算法，融合了計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)與生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理于一體，利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)從視頻中提取人像特征點(diǎn)，利用生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理進(jìn)行分析建立數(shù)學(xué)模型，具有廣闊的發(fā)展前景。基于人臉識別的軌跡檢測跟蹤系統(tǒng)通過各人臉識別攝像機(jī)與服務(wù)器協(xié)同合作進(jìn)行人員的實(shí)時(shí)跟蹤，為管理人員提供了人員的實(shí)時(shí)位置信息，同時(shí)為查閱人員行走軌跡和視頻提供了支持，便于管理人員管理監(jiān)管區(qū)域。

人臉?biāo)阉? title=

人臉?biāo)阉?

人臉?biāo)阉?

給定一張照片，對比人臉庫中N張人臉，進(jìn)行1：N、M：N檢索，找出最相似的一張或多張人臉，并返回相似度分?jǐn)?shù)。支持百萬級人臉庫管理

視線跟蹤技術(shù)（疲勞狀態(tài)檢測）

視線跟蹤技術(shù)（疲勞狀態(tài)檢測）

視線跟蹤技術(shù)（疲勞狀態(tài)檢測）

視線跟蹤技術(shù)有助于確定人在數(shù)字屏幕上的注視位置，反饋眨眼頻率以及瞳孔對不同刺激的反應(yīng)。因此，它有助于確定一個(gè)人的視線方向，是否困倦，判斷他的焦點(diǎn)等。該技術(shù)在智能手機(jī)、AR/VR游戲、智能汽車等領(lǐng)域的人機(jī)交互有著廣泛的應(yīng)用前景。

NB-IOT 物聯(lián)通訊技術(shù)

NB-IOT 物聯(lián)通訊技術(shù)

NB-IOT 物聯(lián)通訊技術(shù)

NB-IOT是窄帶物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)，顯著特征如下：強(qiáng)鏈接：同一基站，NB-IoT比現(xiàn)有無線技術(shù)提供50-100倍的接入數(shù)。一個(gè)扇區(qū)能夠支持10萬個(gè)連接；

NNIE卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎加速

NNIE卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎加速

NNIE卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎加速

海思媒體 SoC 中專門針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特別是深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行加速處理的硬件單元，人臉識別算法的處理速度在設(shè)備層面達(dá)到毫秒級運(yùn)算。帶有NNIE加速引擎NPU單元的SoC芯片讓人工智能算法的運(yùn)算速度成倍地增加，設(shè)備功耗成倍地降低，真正的智能終端產(chǎn)品成為現(xiàn)實(shí)。

ISP圖像處理算法技術(shù)

ISP圖像處理算法技術(shù)

ISP圖像處理算法技術(shù)

運(yùn)用多模式HDR融合技術(shù)、聯(lián)合色調(diào)映射HDR壓縮技術(shù)、高級自動(dòng)追蹤白平衡算法、自適應(yīng)快速穩(wěn)定AEC算法、自適應(yīng)導(dǎo)向CFA插值算法、色彩校正、細(xì)節(jié)增強(qiáng)、智能降噪、多光譜融合算法、鏡頭畸變矯正等多種圖像信號處理算法，結(jié)合不同的SENSOR和鏡頭，支持算法和識別設(shè)備獲取到支持“全場景”工作的優(yōu)質(zhì)圖像，徹底濾除強(qiáng)光、背光、弱光以及其他各種環(huán)境惡劣光線條件的干擾。

深度學(xué)習(xí)人臉屬性分析技術(shù)

深度學(xué)習(xí)人臉屬性分析技術(shù)

深度學(xué)習(xí)人臉屬性分析技術(shù)

運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建多層機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行人臉屬性的人臉照片樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練，準(zhǔn)確判斷照片中人物的各項(xiàng)人臉屬性，包括年齡、性別、種族、表情（微笑/顏值）、胡子、遮擋、帶眼鏡和帶墨鏡等屬性。

深度學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)人臉識別技術(shù)

深度學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)人臉識別技術(shù)

深度學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)人臉識別技術(shù)

運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建多層機(jī)器學(xué)習(xí)模型和超過一億的海量人臉照片樣本，進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練。樣本數(shù)據(jù)包含證件大照片和小照片和各種場景照片，所以算法可以適用于各種照片模板；算法識別率高：萬分之一錯(cuò)誤率情況下，識別率超過99%；十萬分之一錯(cuò)誤率情況下，識別率超過97%。

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