1、目標(biāo)檢測(cè)

基于人工智能的高性能通用目標(biāo)檢測(cè)算法，對(duì)下游任務(wù)進(jìn)行快速遷移學(xué)習(xí)，有效檢測(cè)出在可見(jiàn)光或不可見(jiàn)光下形成的視頻或圖像中的目標(biāo)。

2、目標(biāo)配準(zhǔn)

將多源數(shù)據(jù)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行目標(biāo)配準(zhǔn)，修正補(bǔ)漏，進(jìn)一步提高檢測(cè)效果。

3、人體結(jié)構(gòu)化分析

利用深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)圖片中人體的屬性進(jìn)行檢測(cè)，具體功能包括人體檢測(cè)以及屬性預(yù)估。例如：性別、年齡、朝向、帽子、眼鏡、包、衣服、顏色、口罩等。

4、三維重構(gòu)定位

通過(guò)拍攝姿態(tài)信息重構(gòu)拍攝物與攝像頭之間的三維空間關(guān)系，完成目標(biāo)的三維空間定位。

5、用戶畫(huà)像

基于APH層次分析、專家知識(shí)庫(kù)及聚類方法構(gòu)建供應(yīng)商信用等級(jí)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，生成多維尺度的用戶畫(huà)像。