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人体关键点识别
定位人体的21个核心关键点,包含五官、脖颈、四肢等,支持多人、大动作等复杂场景
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人流量统计
统计图像中的人体个数和流动趋势,以头肩为识别目标统计人数,无需正脸、全身照
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人体检测与属性识别
检测图像中所有人体,识别人体的20余种属性,包含性别年龄、服饰佩戴、行为动作等
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人像分割
识别人体的轮廓范围,与背景进行分离,适用于拍照背景替换、照片合成、人体特效等场景
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手势识别
识别OK、拳头、比心、点赞、数字等24种常见手势,支持自拍、他人拍摄、各种拍摄角度
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手部关键点识别
定位手部的21个主要骨节点,可用于自定义手势检测、AR特效、人机交互等场景
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指尖检测
精准定位食指指尖的坐标位置,尤其适用于儿童学习机点读场景,实现点读搜题、自动跟读等
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驾驶行为分析
针对车载场景,识别驾驶员使用手机、抽烟、不系安全带、未戴口罩、疲劳等违规行为
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人体私有化部署包
可以部署到本地服务器的「纯软件」人体识别模型服务,适配主流Linux系统
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人体分析软硬一体方案
基于EdgeBoard边缘AI计算盒,内置人体分析算法,可离线本地化部署,软硬一体效果佳
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应用案例
特色优势
技术领先
9项人体识别能力,算法效果业界领先,并基于应用反馈和场景数据快速迭代,持续优化
深入场景
针对车载场景,结合行业属性,专项训练驾驶行为分析模型,更多垂直服务持续拓展中
灵活易用
提供稳定易用的在线API、离线SDK、私有化部署包,适配各种终端接入需求
使用方式
在线接口
提供在线的人体关键点识别、人体检测与属性识别、人流量统计、人像分割、手势识别、驾驶行为分析接口,可前往控制台免费使用
API文档
立即使用
私有化部署
部署至本地服务器(需GPU资源),实现人体检测、关键点定位、属性识别、人流量统计等功能,适用于安防监控、园区管理等场景
方案介绍
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软硬一体方案
方案采用 EdgeBoard 边缘 AI 计算盒作为硬件载体,可在边缘侧离线本地化实现模型推理,有效节省服务器硬件、带宽传输成本,在无网弱网环境下也可实现高性能实时检测识别
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