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浩云科技 物聯(lián)領(lǐng)域AIGC

HAOYUN TECHNOLOGY AIGC in the field of IoT

作為技術(shù)驅(qū)動(dòng)的科技型企業(yè),浩云科技在人臉識(shí)別、人體識(shí)別、車牌識(shí)別、車輛識(shí)別、大數(shù)據(jù)組件方面實(shí)現(xiàn)了算力、算法、 產(chǎn)品的深度布局,適用于邊緣端和云等多個(gè)平臺(tái)。 浩云科技大數(shù)據(jù)技術(shù)是集視頻結(jié)構(gòu)化、智能環(huán)境感知、海量數(shù)據(jù)融合、強(qiáng)大計(jì)算能力和深度分析挖掘?yàn)橐惑w,形成了大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用新生態(tài), 全方位、多維度為公安、司法、高速等客戶提供態(tài)勢(shì)感知、預(yù)測(cè)預(yù)警、精確打擊、動(dòng)態(tài)管控、社會(huì)服務(wù)等大數(shù)據(jù)智能服務(wù),主要包括智能感知技術(shù)、 數(shù)據(jù)治理技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和清洗技術(shù)、數(shù)據(jù)查詢分析技術(shù)和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。

01人臉識(shí)別

  • 人臉檢測(cè)

    基于深度學(xué)習(xí)算法從輸入圖像中判斷是否有人臉

  • 特征定位

    在人臉檢測(cè)給出的矩形框內(nèi)進(jìn)一步找到眼睛中心、嘴角等關(guān)鍵特征點(diǎn)

  • 預(yù)處理

    實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉子圖的
    歸一化

  • 特征提取

    基于深度學(xué)習(xí)算法從人臉子圖中提取可以區(qū)分不同人的特征

  • 特征比對(duì)

    對(duì)兩幅圖像所提取的特征值進(jìn)行距離或相似度的計(jì)算

  • 決策

    對(duì)前述相似度或距離進(jìn)行闕值化,輸出識(shí)別結(jié)果。

02行人重識(shí)別

行人重識(shí)別(PERSON RE-IDENTIFICATION,簡(jiǎn)稱 RE-ID)也稱為跨鏡追蹤技術(shù),是利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術(shù),指通過穿著、體態(tài)、發(fā)型等在不確定的場(chǎng)景中能夠再次識(shí)別是同一個(gè)人,并以此描繪出個(gè)體行進(jìn)軌跡的AI視覺技術(shù)。浩云科技行人搜索系統(tǒng)由視頻管理、目標(biāo)檢索、視頻搜索、用戶管理等模塊組成,主要實(shí)現(xiàn)了視頻上傳、視頻處理、視頻播放及播放控制、跨攝像頭目標(biāo)檢索、以圖搜圖、以特征值搜圖、檢索結(jié)果錄像回放、目標(biāo)二次檢索、路徑研判、視頻搜索、當(dāng)前視角固定、用戶管理和用戶權(quán)限設(shè)置等功能。











03車牌識(shí)別技術(shù)

浩云科技車牌識(shí)別技術(shù)運(yùn)用深度學(xué)習(xí)OCR技術(shù),融合了車牌定位、車牌字符切分、車牌字符識(shí)別等算法,支持普通藍(lán)牌、普通黃牌、雙層黃牌、新式軍車車牌、新式武警車牌、使館車牌、農(nóng)用車牌等各種規(guī)格車輛號(hào)牌,具有識(shí)別準(zhǔn)確高、效率高、速度快、應(yīng)用性強(qiáng)等特點(diǎn)。

04車臉識(shí)別技術(shù)

浩云科技車臉識(shí)別運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù),對(duì)車輛進(jìn)行結(jié)構(gòu)化智能分析,精準(zhǔn)識(shí)別出車輛品牌型號(hào)和個(gè)體標(biāo)志物特征等信息。支持識(shí)別車輛品牌型號(hào)(如寶馬X5)、年份(如寶馬X5 2019款)、顏色信息(如寶馬X5 白色),可識(shí)別近7000款車輛品牌型號(hào)。支持識(shí)別遮陽板、年檢標(biāo)、紙巾盒、掛件、擺件和外觀損傷等車輛個(gè)體標(biāo)志物特征,打破了傳統(tǒng)對(duì)車輛管理依賴于車牌號(hào)碼的局限,將傳統(tǒng)的“以牌找車”升級(jí)為“以車找車”模式,解決了使用無牌、遮擋號(hào)牌、污損號(hào)牌、假牌、套牌等現(xiàn)階段廣泛存在于涉車案事件的問題。

05大數(shù)據(jù)技術(shù)

浩云科技大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合多年的技術(shù)積累和業(yè)務(wù)需求,進(jìn)一步優(yōu)化了分布式存儲(chǔ)(HDFS)、NOSQL數(shù)據(jù)庫(HBASE)、分布式數(shù)據(jù)庫(MPP)、數(shù)據(jù)倉庫( HIVE )、機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)、流式計(jì)算(STORM)等大數(shù)據(jù)組件,數(shù)據(jù)處理能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于開源組件。
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