核心技術
以深度學習為核心,快速構建AI在各個場景中的應用
深度學習算法
自主研發深度學習算法引擎
圖像與視頻識別分析
自主研發圖像識別算法引擎
大數據管理
自主研發大數據分析算法引擎
利用攝像頭采集視頻圖像信息,計算人員行為模式,識別人員行為,識別課堂出勤行為、正常聽課行為、隨意走動行為、后排聚集行為、課堂睡覺行為、人臉識別和語音識別,將課堂上課的場景智能識別為可管理的實時的過程性數據,為教學診斷、評價、教學管理和教學研究提供 數據基礎,目前應用在教室、考場、鐵路站務監控室。2016年上線煙火智能識別產品,從第一代發展到第三代,代表國際先進水平的煙火視頻檢測算法。
純自主研發
大規模模型訓練
模型自動識別
任務并發處理
針對高速信息時代越來越龐大的視頻流數據量,薈誠已開發一套成熟的視頻分析系統。這套系統:綜合運用識別、檢測、追蹤和視頻結構化分析,將視頻內容轉化成可供計算機和用戶理解的文本信息;進而實現對場景、人、物的綜合感知;通過視頻分析也可實現行為檢測和預測,利用深度學習技術對目標進行姿態估計,與數據庫行為模板進行匹配,完成識別并生成結果。
憑借多年在視頻、人工智能及大數據等領域的自主創新,將推出基于深度學習技術的從前端到后端全系列智能產品,將人工智能技術革命性地應用于產品中,全方位提升可視化管理水平。
圖像與視頻識別分析以視頻為核心,結合人工智能技術,拓展多維感知手段,對進入周界的人員、動物、車輛等物體進行識別。具有準確率高、誤報極少的特點。目前已經應用在石油、化工、鐵路等重要行業。
先進穩定可靠
精度高 速度快
行業技術豐富
攝像頭質量檢測以智能先進的計算機視覺、大數據和云計算技術為基礎,實現對攝像頭和視頻錄像的可視化的質量檢測和管理,包括攝像頭連通性、視頻丟失、PTZ云臺檢測、視頻遮擋、視頻凍結、視頻抖動、視頻編碼、雪花、條紋、亮度和清晰度的自動智能檢測。用戶只需明確任務需求,設定巡檢任務,其它的批量工作任務相關的繁雜的后臺工作都能由AI自動完成
采用大規模并行處理框架,擁有超級計算能力,定位于推動企業級應用的執行,對多個復雜異構的數據集,做進一步集成處理或整合處理,將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換后,生成到一個新的數據集,為后續查詢和分析處理提供統一的數據視圖,根據大數據的不同數據特征和計算特征,從多樣性的大數據計算問題和需求中提煉并建立計算模式。
在大數據分析的應用過程中,可視化與可視分析通過交互式視覺表現的方式幫助人們探索和理解復雜的數據,幫助用戶交互篩選大量的數據,有助于使用者更快更好地從復雜數據中得到新的發現。目前薈誠大數據分析技術已應用于全國中等職業院校人才培養工作狀態大數據決策分析系統中。
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