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核心技術
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域特征分析算法，融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理于一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點，利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型，具有廣闊的發展前景。 基于人臉識別的軌跡檢測跟蹤系統通過各人臉識別攝像機與服務器協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管區域。
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。支持百萬級人臉庫管理
視線跟蹤技術（疲勞狀態檢測）
視線跟蹤技術有助于確定人在數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 物聯通訊技術
NB-IOT是窄帶物聯網的關鍵技術，顯著特征如下： 強鏈接： 同一基站，NB-IoT比現有無線技術提供50-100倍的接入數。一個扇區能夠支持10萬個連接；
NNIE卷積神經網絡引擎加速
海思媒體 SoC 中專門針對神經網絡特別是深度學習卷積神經網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，真正的智能終端產品成為現實。
ISP圖像處理算法技術
運用多模式HDR融合技術、聯合色調映射HDR壓縮技術、高級自動追蹤白平衡算法、自適應快速穩定AEC算法、自適應導向CFA插值算法、色彩校正、細節增強、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”工作的優質圖像，徹底濾除強光、背光、弱光以及其他各種環境惡劣光線條件的干擾。
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據訓練，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，進行數據訓練。 樣本數據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%。
人證核驗算法
通過各種器具讀取/掃描的證件照片（居民身份證、港澳臺居住證、護照、駕照等）與攝像機抓取的實時圖像中抓取的人臉照片進行實時比對，確認證件持有人為本人。算法可以支持windows、android、Linux、中科麒麟等各種不同的系統主機操作系統。
