核心技术

从互联网的不断成熟,到随后出现的大数据、物联网、云计算,再到现在人工智能技术的飞速发展,今天,深度学习技术已经在公园和娱乐、商场、零售、会展活动和酒店写字楼等行业中得到应用,计算机视觉和机器学习技术可以被用来解决物品识别、安全与可靠性保障、热点追踪与验证等”日常问题”。维视科技的技术团队由计算机视觉工程师、深度学习工程师和数学家组成。团队致力于运用深度学习算法满足计算机视觉需求,构建云计算架构和边缘计算架构相结合的人工智能系统。最终,这一系统将帮助你解决运营的瓶颈,让你的业务达到新的转化水平。

目标检测与跟踪

使用领先的运动模式表达算法和高效的深度学习模型,该系统从图片和视频中检测多种目标和他们在帧间的运动,从而以端到端的方式将深度学习技术应用于多目标的检测与跟踪。

跨摄像头重识别

更大的场景需要更多的摄像头来覆盖,通过使用领先的跨摄像头重识别算法,深度学习模型找到了不同观测条件下目标的异同点,让所有摄像头联动起来,分析客流、提取驻留时间、检测回头客、发现顾客的购物旅程。

姿态提取和动作识别

姿态提供了连接原始像素与语义动作之间的桥梁。使用领先的姿态提取和序列分类算法,深度学习技术能够从视频中识别连续动作和动作的起止边界,读懂顾客细微的肢体语言。

行人特征与属性识别

基于专有的人脸识别算法,深度学习模型经过充分的训练后,能够从人脸或者外观上判断人的年龄、性别、种群、情绪和更多的属性,洞悉顾客的特点,挖掘更多个性化与定制化机会。