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核心技術
人臉活體檢測算法
基于彩色和紅外雙目攝像機的兩幀圖像，基于活體和非活體的成像差異，運用深度學習海量樣本庫訓練而成的活體檢測算法，實時檢測各種照片、視頻和玩偶等非活體攻擊對象，完美實現人臉活體的精確識別，檢測準確率超過99.5%。
頭肩檢測人數統計
通過深度學習海量樣本訓練的“頭肩”檢測算法，精準檢測和跟蹤視頻圖像中的“頭肩”目標，實現人數統計，準確率可以達到95%以上。 算法運行于海思SoC芯片的NPU單元，算法運算速度成倍地增加，可以支持快速運動中的人體目標的檢測和遮擋不超過70%的目標識別，確保人數統計的精準度。 此技術可以廣泛應用于商業場所的客流統計、集會場所的非法聚集檢測。
人體姿態檢測
通過深度學習海量樣本訓練，精準定位人體的18個主要 關鍵節點，對視頻中人體的行為姿態進行精準識別，可以對自定義的危 險行為動作進行實時預警，比如：打架、斗毆、搶劫、蒙頭、聚眾、爬 床、自殘、摔倒等。
