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瑞謙智能科技

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核心技術

機器視覺

以AI+3D為核心，搭建新一代機器視覺智能編程環(huán)境，可視化、無代碼的編程界面，一鍵仿真，實現(xiàn)產(chǎn)品標準化、全場景應用。視覺算法具有精度高、視野大，優(yōu)異的抗環(huán)境光性能。

基于人臉識別的軌跡檢測跟蹤技術

基于人臉識別的軌跡檢測跟蹤技術

基于人臉識別的軌跡檢測跟蹤技術

基于人臉識別的軌跡檢測跟蹤技術采用區(qū)域特征分析算法，融合了計算機圖像處理技術與生物統(tǒng)計學原理于一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點，利用生物統(tǒng)計學的原理進行分析建立數(shù)學模型，具有廣闊的發(fā)展前景。基于人臉識別的軌跡檢測跟蹤系統(tǒng)通過各人臉識別攝像機與服務器協(xié)同合作進行人員的實時跟蹤，為管理人員提供了人員的實時位置信息，同時為查閱人員行走軌跡和視頻提供了支持，便于管理人員管理監(jiān)管區(qū)域。

人臉搜索

給定一張照片，對比人臉庫中N張人臉，進行1：N、M：N檢索，找出最相似的一張或多張人臉，并返回相似度分數(shù)。支持百萬級人臉庫管理

視線跟蹤技術（疲勞狀態(tài)檢測）

視線跟蹤技術（疲勞狀態(tài)檢測）

視線跟蹤技術（疲勞狀態(tài)檢測）

視線跟蹤技術有助于確定人在數(shù)字屏幕上的注視位置，反饋眨眼頻率以及瞳孔對不同刺激的反應。因此，它有助于確定一個人的視線方向，是否困倦，判斷他的焦點等。該技術在智能手機、AR/VR游戲、智能汽車等領域的人機交互有著廣泛的應用前景。

NB-IOT 物聯(lián)通訊技術

NB-IOT 物聯(lián)通訊技術

NB-IOT 物聯(lián)通訊技術

NB-IOT是窄帶物聯(lián)網(wǎng)的關鍵技術，顯著特征如下：強鏈接：同一基站，NB-IoT比現(xiàn)有無線技術提供50-100倍的接入數(shù)。一個扇區(qū)能夠支持10萬個連接；

NNIE卷積神經(jīng)網(wǎng)絡引擎加速

NNIE卷積神經(jīng)網(wǎng)絡引擎加速

NNIE卷積神經(jīng)網(wǎng)絡引擎加速

海思媒體 SoC 中專門針對神經(jīng)網(wǎng)絡特別是深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行加速處理的硬件單元，人臉識別算法的處理速度在設備層面達到毫秒級運算。帶有NNIE加速引擎NPU單元的SoC芯片讓人工智能算法的運算速度成倍地增加，設備功耗成倍地降低，真正的智能終端產(chǎn)品成為現(xiàn)實。

ISP圖像處理算法技術

ISP圖像處理算法技術

ISP圖像處理算法技術

運用多模式HDR融合技術、聯(lián)合色調(diào)映射HDR壓縮技術、高級自動追蹤白平衡算法、自適應快速穩(wěn)定AEC算法、自適應導向CFA插值算法、色彩校正、細節(jié)增強、智能降噪、多光譜融合算法、鏡頭畸變矯正等多種圖像信號處理算法，結合不同的SENSOR和鏡頭，支持算法和識別設備獲取到支持“全場景”工作的優(yōu)質圖像，徹底濾除強光、背光、弱光以及其他各種環(huán)境惡劣光線條件的干擾。

深度學習人臉屬性分析技術

深度學習人臉屬性分析技術

深度學習人臉屬性分析技術

運用深度學習技術，構建多層機器學習模型進行人臉屬性的人臉照片樣本進行數(shù)據(jù)訓練，準確判斷照片中人物的各項人臉屬性，包括年齡、性別、種族、表情（微笑/顏值）、胡子、遮擋、帶眼鏡和帶墨鏡等屬性。

深度學習動態(tài)人臉識別技術

深度學習動態(tài)人臉識別技術

深度學習動態(tài)人臉識別技術

運用深度學習技術，構建多層機器學習模型和超過一億的海量人臉照片樣本，進行數(shù)據(jù)訓練。樣本數(shù)據(jù)包含證件大照片和小照片和各種場景照片，所以算法可以適用于各種照片模板；算法識別率高：萬分之一錯誤率情況下，識別率超過99%；十萬分之一錯誤率情況下，識別率超過97%。

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