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核心技术
以AI+3D为核心，搭建新一代机器视觉智能编程环境，可视化、无代码的编程界面，一键仿真，实现产品标准化、全场景应用。视觉算法具有精度高、视野大，优异的抗环境光性能。
基于人脸识别的轨迹检测跟踪技术
基于人脸识别的轨迹检测跟踪技术采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。 基于人脸识别的轨迹检测跟踪系统通过各人脸识别摄像机与服务器协同合作进行人员的实时跟踪，为管理人员提供了人员的实时位置信息，同时为查阅人员行走轨迹和视频提供了支持，便于管理人员管理监管区域。
人脸搜索
给定一张照片，对比人脸库中N张人脸，进行1：N、M：N检索，找出最相似的一张或多张人脸，并返回相似度分数。支持百万级人脸库管理
视线跟踪技术（疲劳状态检测）
视线跟踪技术有助于确定人在数字屏幕上的注视位置，反馈眨眼频率以及瞳孔对不同刺激的反应。因此，它有助于确定一个人的视线方向，是否困倦，判断他的焦点等。该技术在智能手机、AR/VR游戏、智能汽车等领域的人机交互有着广泛的应用前景。
NB-IOT 物联通讯技术
NB-IOT是窄带物联网的关键技术，显著特征如下： 强链接： 同一基站，NB-IoT比现有无线技术提供50-100倍的接入数。一个扇区能够支持10万个连接；
NNIE卷积神经网络引擎加速
海思媒体 SoC 中专门针对神经网络特别是深度学习卷积神经网络进行加速处理的硬件单元，人脸识别算法的处理速度在设备层面达到毫秒级运算。 带有NNIE加速引擎NPU单元的SoC芯片让人工智能算法的运算速度成倍地增加，设备功耗成倍地降低，真正的智能终端产品成为现实。
ISP图像处理算法技术
运用多模式HDR融合技术、联合色调映射HDR压缩技术、高级自动追踪白平衡算法、自适应快速稳定AEC算法、自适应导向CFA插值算法、色彩校正、细节增强、智能降噪、多光谱融合算法、镜头畸变矫正等多种图像信号处理算法，结合不同的SENSOR和镜头，支持算法和识别设备获取到支持“全场景”工作的优质图像，彻底滤除强光、背光、弱光以及其他各种环境恶劣光线条件的干扰。
深度学习人脸属性分析技术
运用深度学习技术，构建多层机器学习模型进行人脸属性的人脸照片样本进行数据训练，准确判断照片中人物的各项人脸属性，包括年龄、性别、种族、表情（微笑/颜值）、胡子、遮挡、带眼镜和带墨镜等属性。
深度学习动态人脸识别技术
运用深度学习技术，构建多层机器学习模型和超过一亿的海量人脸照片样本，进行数据训练。 样本数据包含证件大照片和小照片和各种场景照片，所以算法可以适用于各种照片模板； 算法识别率高：万分之一错误率情况下，识别率超过99%；十万分之一错误率情况下，识别率超过97%。
