视频结构化-nhà cái k8

旷视的“ai算法”以深度学习为技术,面向广泛“图像或视频”的分析和理解,以解决真实问题为向导,追求软硬结合的极致性能,向客户交付工业级的产品和服务。
旷视的“ai算法”以深度学习为技术,面向广泛“图像或视频”的分析和理解,以解决真实问题为向导,追求软硬结合的极致性能,向客户交付工业级的产品和服务。
在各类视频中“人和车辆”往往是视频内容的主体,旷视的视频结构化系统聚焦于对人员、车辆及其行为的全方位信息识别,在视频中把人或车辆作为可描述的个体展现出来。
全目标检测跟踪
1、从2017年起,旷视连续获得coco目标检测冠军,更把算法能力落实到业务中,实现全平台(云、边、端)全目标(脸、人、车、车牌、非机动车、非机动车牌)的高效关联检测跟踪
2、实现了对高帧率、低帧率和超低帧率的目标跟踪,可以自适应调节跟踪参数,平衡处理速度和算法精度。
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人体骨骼关键点定位
1、2017-2019,连续三年获得coco关键点检测冠军,长期处于世界领先地位。
2、支持14点、17点、22点以及88点2d人体关键点检测。
3、支持14点3d人体关键点检测。
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人体re-id
1、reid技术长期领先业界。已实现“摆脱场景依赖、相同id判断、人体分析事中预警”等多项领先能力。
2、支持不同方向,不同姿态,不同光照,不同天气以及不同遮挡程度下的reid能力。
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行人属性和动作识别
1、实现近百种行人属性和动作的高精度识别,如:性别、发型、帽子、服装颜色、服装类型、拿包、骑车、打伞、年龄、体态、眼镜、鞋、头盔等。
2、实现奔跑、跌倒等动作识别。
3、通过少量样本,即可在10分钟内新增一种属性。
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车牌识别
支持世界各国车牌的识别和各地非机动车车牌的识别。
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车辆品牌识别
支持3000 车辆品牌的识别和正面、背面和侧面的车辆品牌识别。
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三维定位
支持普通摄像机的自动标定和对任意行人、车辆的三维定位。
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全目标检测跟踪
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2、实现了对高帧率、低帧率和超低帧率的目标跟踪,可以自适应调节跟踪参数,平衡处理速度和算法精度。
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1、2017-2019,连续三年获得coco关键点检测冠军,长期处于世界领先地位。
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2、实现奔跑、跌倒等动作识别。
3、通过少量样本,即可在10分钟内新增一种属性。
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旷视研究院
技术信仰,价值务实
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