支持算法种类
算法介绍
人脸抓拍
基于深度学习的人脸检测方案，准确抓取图片中的人脸信息，支持多人脸同时抓拍。用于自动识别和跟踪人脸技术。
人脸识别
基于人工智能视觉技术，对人脸进行1:N人脸识别，与预置人脸库进行比对，识别人身份信息。
车牌识别
采用深度学习的方式可对车牌的颜色、车牌信息进行识别分析，适用于大陆机动车车牌、香港机动车。
火焰识别
基于大规模火焰数据识别训练，配合摄像头，实时识别监控区内明火情况。可用于室内室外多种复杂环境。
跌倒识别
基于计算机识别技术，配合现场摄像头，自动识别如居家老人、养老院等公共场所人员跌倒行为,提高人工监管效果，保障生命安全。
手势识别
通过数学算法来识别人类手势的一个议题。手势识别可以来自人的身体各部位的运动，但一般是指脸部和手的运动。
车辆识别
基于人工智能计算机视觉技术，监控指定区域内识别车辆的车牌、车型、颜色等一些信息进行识别。
安全帽识别
基于大规模安全帽数据识别训练，配合现场摄像头，实现自动识别现场作业人员的安全帽佩戴情况。
电动车检测
基于人工智能视觉分析技术，自动识别视频图像中电梯间、楼道是否有电动车进入，若检测到电动车则在画面中报警，实现电动车安全管控。
行人属性检测
基于深度学习的卷积神经网络，通过提取图像中的特征，使用特定层次的特征图来预测行人的属性。行人属性检测的应用范围十分广泛。
人体关键点检测
是一种用于识别和提取人体关键点的技术，通过关键点描述人体骨骼信息。该算法主要应用于计算机视觉领域，为行为识别、人物跟踪、步态识别等相关领域提供基础性支持。
人流统计
基于动态视频实时统计大型活动现场人流密度、变化趋势等，进行数据采集，实现突发事件预警，现场安全把控等。
总结
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