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使用对抗训练、活体检测deepfake、异常检测等手艺，包管视觉模子不但精度高并且清静可信，赋能工业清静。

首创类脑神经网络盘算模子，该模子具备自顺应、可迁徙、抗噪声能力。首创多脑区协同脉冲神经网络模子，具备突破多脑区协同视觉、听觉等感知的多模态学习能力，该模子具备自学习、小样本、多模态样本协同砚习能力，可以自动标注样本。立异性构建基于脑结构和功效启发的防攻击神经网络模子。

构建了高效的特征比对战略，首先将使命串行化,使用使命的简单性对执行代码举行妄想,提升代码的运行效能，具备平移稳固性、旋转稳固性、标准稳固性，可增强抗滋扰，避免数据防改动。

基于硬件清静？橹С窒碌目尚排趟闫教，以提高系统整体的清静性，具备高通量编解码、视觉语义剖析、视觉图谱构建、视觉使命建模、视觉可信推理。

云效劳能力下沉，继续了云清静、存储、盘算、人工智能能力，可安排于差别量级的智能装备和盘算节点中，通过界说物模子毗连差别协议、差别数据名堂的装备，提供清静可靠、低延时、低本钱、易扩展、弱依赖的盘算效劳。

多模态融合感知手艺综合使用差别传感器获取的信息，形成了对情形或目的更周全的感知和识别，具备全领域2D/3D视频感知、多方位loT装备感知、全要素数据感知、多维度状态行为感知。

获取的图像举行实时动态剖析，并对含有枪支弹药类、爆炸物品类、管制用具类、易燃易爆物品类、迫害性物品类、侵蚀性物品类、放射性物品类、限制携带物品举行实时动态预警和数据推送。

领先的ReID手艺，首创突破行人特征表达手艺，实现人物跨镜头、跨交通工具、更易服饰的跨场景跟踪。领先的细粒度场景结构化手艺、多维度行人结构化手艺，基于视觉的使命推理和展望，重大场景使命治理和妄想的智能视觉推理引擎。

使用视频结构化手艺及深度学习算法，剖析图像/视频中所有的人脸、非无邪车、无邪车等目的，以及路况、行为等情形，并输出其属性。
人像剖析：对图片中行人的衣着、戴眼镜、拎工具、带口罩、帽子、发型、背包、抱小孩等属性的识别剖析。
车辆剖析：检测图片中的车辆，并对品牌、型号、颜色、车牌号等属性举行识别剖析。
场景剖析：检测图片中的场景，输出检测出的场景并举行预判剖析。

通过预训练的语义角色标注模子引入显式的上下文语义标签信息，以多场景手艺应用为导向，提供可直接应用于产品战略的NLP手艺能力。

通过对损失函数的有用组合，提高遮挡严重的半身照以及跨域职员的精准度。

通过摄像头实时捕获用户画面，随机给出行动指令，凭证用户做行动的方法
；或近红外和深度摄像头捕获用户画面，判断是否是真人。

使用静脉中红血球吸收特定近红外线的特征，快要红外线照射手指，并由图像传感器感应手指透射过来的光来获取手指内部的静脉图像，进而举行生物特征识别。

通过共享底层网络架构加基于注重力机制的多分支高层网络的训练，提高人脸特征在差别光照，遮挡的变量下特征的鲁棒性。图片/视频中的人脸检测，检出率达92.4%，检测速率达30帧/秒，支持最小为20像素的人脸图像。准确定位图片/视频中人脸的256个要害点。