核心技术
先进的深度学习算法驱动的视觉识别能力
目标检测识别
基于YOLO、R-CNN等先进算法，实现高精度的目标检测和分类识别，支持多目标同时检测。
- 实时目标检测
- 多类别识别
- 边界框定位
- 置信度评估
工业质量检测
专为制造业打造的AI质量检测系统，能够精确识别产品缺陷，提高生产质量控制水平。
- 表面缺陷检测
- 尺寸测量验证
- 装配完整性检查
- 异常物体识别
人脸识别系统
高精度的人脸检测、识别和验证技术，支持活体检测，广泛应用于门禁、考勤等场景。
- 人脸检测定位
- 特征提取匹配
- 活体检测防伪
- 1:1和1:N识别
行为分析监控
智能行为识别和异常检测，能够实时分析人员行为模式，及时发现异常情况。
- 动作识别分析
- 异常行为检测
- 区域入侵监控
- 人流统计分析
车辆识别系统
车牌识别、车型分类、车辆特征提取等技术，为智能交通和停车管理提供解决方案。
- 车牌号码识别
- 车型品牌分类
- 车辆颜色识别
- 违章行为检测
文字识别OCR
准确的文字检测和识别技术，支持多种语言和字体，广泛应用于文档数字化场景。
- 印刷体文字识别
- 手写体字符识别
- 表格结构解析
- 多语言支持
行业应用
计算机视觉技术在各行业的创新应用
智能制造
在生产线上部署视觉检测系统，实现产品质量的自动化检测，提高生产效率和产品合格率。
智慧安防
通过人脸识别、行为分析等技术，构建智能化安防监控系统，提升安全防护水平。
智慧零售
客流统计、商品识别、无人收银等应用，为零售行业提供智能化运营管理解决方案。
技术优势
领先的计算机视觉技术与丰富的行业经验
01
深度学习算法
采用最新的深度神经网络架构，包括CNN、Transformer等，实现高精度的视觉识别效果。
02
实时处理能力
优化的算法设计和GPU加速技术，支持实时视频流处理，满足工业级应用需求。
03
边缘计算部署
支持边缘设备部署，减少网络延迟，提高系统响应速度和数据安全性。
04
定制化训练
根据客户特定需求进行模型训练和优化，确保在特定场景下的最佳性能表现。
成功案例
计算机视觉技术的成功实践应用
某汽车零部件制造商
制造业挑战：传统人工质检效率低，漏检率高，无法满足大批量生产需求
解决方案：部署AI视觉检测系统，实现零部件表面缺陷的自动化检测
99.5%
检测准确率
80%
检测效率提升
某大型商业综合体
零售业挑战：客流统计不准确，商品管理效率低，安全监控依赖人工
解决方案：部署智能视觉分析系统，实现客流统计、商品识别和安全监控
95%
客流统计准确率
60%
运营效率提升