視(shì)頻結構化(huà)

Video structure
  • 3年以上(shàng)專業視(shì)頻結構化(huà)和深度學習方面的技術團隊, 并和重慶大學、成都電子(zǐ)科大等高校(xiào)建立了(le)科研合作(zuò)關(guān)系
  • 與商(shāng)湯、海康威視(shì)、大華等合作(zuò),擁有視(shì)頻監控領域内完善、專業的業務(wù)和技術支持
  • 自主深度學習組件,可以根據不同的業務(wù)功能(néng)場(chǎng)景進行調整
  • 自有大數據平台支撐、數據存儲資源和模型計算(suàn)資源
  • 技術體(tǐ)系完整,完全自主的擴展性上(shàng)研發和定制
  • 超過20個(gè)行業場(chǎng)景應用方案,具有落地實施的實力和經驗

功能(néng)特點

Features
  • 1

    視(shì)頻數據消噪補全

    環境消噪、特征消噪、線索消噪及補全、模拟消噪補全、人(rén)工研判分(fēn)析結果補全。

  • 2

    實現(xiàn)對人(rén)車物識别,建立識别模型庫

    提供針對人(rén)、車、物三類不同識别對象或識别場(chǎng)景的模型庫(包括終端前置模型庫)。

  • 3

    視(shì)頻數據索引化(huà)及索引查詢

    對不同格式的視(shì)頻數據進行多維度的索引标記和分(fēn)類,建立基礎索引數據庫,對索引化(huà)的數據進行多維度的查詢。

  • 4

    大數據深度學習及預判

    特征學習、規律關(guān)系學習、戰法研判學習、人(rén)工錯誤糾偏;行為(wèi)預判、軌迹預判、事(shì)件預判、線索預判。

  • 5

    視(shì)頻價值數據管理(lǐ)

    對曆史視(shì)頻數據庫進行整理(lǐ)歸納,使用分(fēn)析、剪切、拼接、轉存等技術手段篩選數據,并建立價值數據索引庫和視(shì)頻數據庫。