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視覺偉業(yè)上市了嗎?視覺偉業(yè)詳細資料

汽車玩家 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 2018-04-24 15:26 ? 次閱讀
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視覺偉業(yè)

湖南視覺偉業(yè)智能科技有限公司(簡稱“視覺偉業(yè)”)成立于2015年,坐落于湖南省長沙市,注冊資本2000萬。是一家專注于人像生物識別技術(shù)研究的創(chuàng)新型高科技企業(yè)。

貫徹“軍民融合”理念,堅持“軍器民用”,將國防科大軍事技術(shù)沿用于民用上,專注于計算機視覺識別和深度學習技術(shù)的研究。是國際上最早提出人車信息結(jié)構(gòu)化識別概念的公司。其人臉識別技術(shù)識別率高達99%,團隊研發(fā)的多項智能視頻產(chǎn)品性能和銷量國內(nèi)第一。視覺偉業(yè)并沒有上市。

視覺偉業(yè) 智能你的視界

視覺偉業(yè)自成立以來,就積極響應(yīng)***主席提倡的“軍民融合”理念,將國防科大軍事技術(shù)沿用于民用上,專注于計算機視覺識別和深度學習技術(shù)的研究。是國際上最早提出車輛特征結(jié)構(gòu)化識別的概念,也是最早將計算機視覺識別、人工智能運用于車輛檢測、跟蹤與識別、分析的公司,在智慧停車行業(yè)頗負盛名。后將計算機識別應(yīng)用到人臉識別中,取得了巨大成就。不管是技術(shù)研發(fā)水平,還是軟硬件質(zhì)量都居于世界領(lǐng)先水平。人車云智慧識別系統(tǒng)是2017年公司主導項目,將人和車追蹤信息合一,把人車的特征信息結(jié)構(gòu)化,實現(xiàn)智能檢索,維護社會穩(wěn)定。

一、視覺偉業(yè)·技術(shù)服務(wù)

公司堅持技術(shù)為王,科研為主,專注于AI研究,與國防科大進行技術(shù)聯(lián)盟,建立了國防科大技術(shù)研究所,秉承著智能你的視界,讓人們生活更美好的初衷,將“軍事民用”進行到底,率先研究出人車云智能識別系統(tǒng),佐以深度學習的超級大數(shù)據(jù)平臺,為推動智慧城市的可持續(xù)發(fā)展提供人車聯(lián)動的管控,維護社會主義和諧社會的穩(wěn)定。

1、人臉技術(shù)

A、識別準確率更高

千萬級人臉庫,識別準確率高達99%,年齡、性別分析準確率比微軟高15%

B、對人臉容忍度更高

人臉姿態(tài)變化30度內(nèi)可識別,60度內(nèi)可檢測,人臉大小最低28像素可檢測,50像素可識別

C、識別速度更快

單臺服務(wù)器每秒可完成1500萬次人臉比,對在移動終端上人臉檢測幀率是Google的3倍

2、圖像增強處理

A、基于圖像增強的局部寬動態(tài)技術(shù)

暗處增強 + 強光抑制 + 多重降噪曝光時間優(yōu)先,單次曝光人臉(分析對象)優(yōu)先,實時保證人臉圖像質(zhì)量

B、創(chuàng)新的三維重建技術(shù)

基于普通單目圖像(無須雙攝像頭),同一人2張以上不同角度人臉照片,即可還原出正臉圖像圖像3D融合技術(shù),非基于3D模型的圖像擬合無特定角度關(guān)系要求,易部署。

3、人臉自動化老齡化

人臉老化智能推算技術(shù)。算法可根據(jù)樣本自動生成各階段老化圖片補充樣本從而準確識別各年齡段目標人。

4、計算架構(gòu)

A、人臉采集(前端人臉抓拍機實現(xiàn))

人臉檢測——人臉跟蹤、去重——人臉質(zhì)量分析——人臉曝光

B、人臉儲存(后端智能NVR實現(xiàn))

人臉圖片存儲、人臉視頻存儲

C、人臉分析(云端人臉識別服務(wù)器實現(xiàn))

人臉特征碼提取——人臉比對——單臺E3服務(wù)器——支持16路智能前端——分布式CPU集群實現(xiàn)千億級人臉接收、比對分析、搜索和模型訓練。

目前已獲得9項軟件著作權(quán),多項認證證書,已獲批專利達11項,更有3項在受理當中。

二、核心業(yè)務(wù)

1、智能安防平臺

用智能技術(shù)突破人眼識別極限,十億級別的辨別精度,速度精準的安全防護。

特點:智能生活、辨別度高、速度精準

2、城市數(shù)據(jù)大腦

基于海量交通出行數(shù)據(jù)的模型建設(shè),優(yōu)化管理城市交通運行策略。

特點:計算精準、優(yōu)化管理、出行便捷

3、智能醫(yī)療健康

廣泛學習專家經(jīng)驗,讓智能的技術(shù)提高醫(yī)生診斷質(zhì)量和患者就診體驗。

特點:智能醫(yī)療、診斷質(zhì)量高、專家經(jīng)驗

4、智能硬件設(shè)備

讓機器能聽、會看、善理解,打造更加友好的人機交互方式。

特點:智能生活、人機交互、計算準確

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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