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通过深度学习与机器感知技术相融合，让数据可以被实时感知、识别、阐发、提取，为行业提供聪明化数据办事。

基于深度学习及大规模样本操练，准确识别图片或视频流中的物体名称、类别、位置、置信度等信息。

主动提取爱好目标，通过运动轨迹信息，实现对布景复杂、群体监控视频或大场景中多个运动目标的持续快速跟踪捕捉。

基于深度学习、多层神经网络及大规模图像操练，检测图片或视频流中的人、车、动物及其他物体的位置、置信度等综合信息。

基于对交通要害要素以及相关交通重点治理目标进行主动识别、轨迹跟踪、智能阐发，实现目标行为阐发及事件发现。

提取目标的有效特征和要害信息进行属性阐发，实现不同场景、不同光照和拍摄角度变化下各类信息的精准识别。

主动阐发、提取视频中有价值的素材（人脸属性、人体行为、车辆属性、交通事件和场景），提供丰富的布局化信息。

以图搜图，智能搜索出不异或相似的图片，通过数据快速聚类以及相应的置信度分数与阈值，以供评估。

准确识别图片或视频流中的人脸信息，可适应侧脸、遮挡、模糊、表情变化等各种应用场景和实际环境。

人证合一验证技术使用机器识别代替人工识别，提高识别准确度和识别速度，具有唯一性、安全性、快速性的特征。

通过对舆情信息的主动采集和多维度阐发，提供实时舆情、语义阐发、搜索指数及事件脉络等数据与阐发能力。

操作常识图谱技术构建爱好图谱，无缝展现对象关联信息，实现对象关系描述，围绕给定的对象不竭发现其关联信息。