[AI行业案例]-EasyDL辅助研发智能维修头盔清点工具
解决方案 长沙地铁自主研发的可拆装式结构“智能维修头盔”，通过结合百度大脑EasyDL物体检测训练工具分类识别模型，累积训练图片500张，耗时一周共迭代了17个版本，其模型准确率达到88.9%。能够实现自动拍照并识别常用工具名称和数量，为工具的查漏盘点提供了及时有效的保障，在智能安全帽的创新应用上取得了突破性进展。
活体检测 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
GsonUtils ; 5 6 import java . util . * ; 7 8 /** 9 * 在线活体检测 10 */ 11 public class FaceVerify { 12 13 /** 14 * 重要提示代码中所需工具类 15 * FileUtil,Base64Util,HttpUtil,GsonUtils请从 16 * https://ai.baidu.com/file/658A35ABAB2D404FBF903F64D47C1F72
活体检测 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
部署方式： H5方案 ，语音/动作/静默视频活体检测支持公有云，动作/静默视频活体检测支持私有化 API ，语音/动作/静默视频活体检测支持公有云，动作/静默视频活体检测支持私有化 离线RGB活体检测 在线图片活体的离线版本，相对于在线接口方式，本地处理速度更快，无需担心是否有网络，也无需考虑接口调用次数等消耗。
应用检测 - 应用加固与安全检测 | 百度智能云文档
应用检测 检测准备 使用应用检测前需要准备好待检测的应用文件。 支持5G内的apk、ipa、aar、jar的文件检测 上传应用 本操作适用于应用检测。 登录 应用加固与安全检测控制台 在控制台左侧导航栏，选择应用检测，进入控制台页面。 点击“新建检测任务”后，在弹窗中选择“检测方案”和“检测规则”，并上传应用文件，打开本地文件夹，选择需要检测的应用文件。
人脸检测 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
说明：检测响应速度，与图片中人脸数量相关，人脸数量较多时响应时间会有些许延长。 质量检测 如果需要判断一张图片中的人脸，是否符合后续识别或者对比的条件，可以使用此接口，在请求时在 face_fields 参数中请求 qualities 。基于返回结果 qualities 中，以下字段及对应阈值，进行质量检测的判断，以保证人脸质量符合后续业务操作要求。
优化工具 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
优化工具 简介 本文档介绍如何使用 云服务数据回流 功能来优化商品检测模型。 云服务调用数据管理 EasyDL零售版 云服务数据回流 功能，可用于查找云服务模型识别错误的数据，纠正结果并将其加入模型迭代的训练集，实现训练数据的持续丰富和模型效果的持续优化。 提示 ：模型发布成功后，才可以开通该功能，如果模型还未发布，可以参考文档 模型发布 发布一个模型。
炫瞳活体检测 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
相比于行业内传统的动作活体和视频活体检测方式，通过率大大提升，核验过程更加流畅便捷，有效拦截视频、图片伪造、3D面具、合成图等黑产攻击。通过H5实名认证方案接入时， 炫瞳活体检测过程属于实时校验 ，直接在前端完成检测流程，无需用户录制视频上传至后端，提升整体核验流程的流畅度及用户体验。 注： 此能力暂不支持纯服务端接入的方式。如您需要使用此能力，需通过 H5实名认证方案 进行接入。
H5活体检测 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
H5活体检测 如果您对文档内容有任何疑问，可以通过以下几种方式联系我们： 在百度云控制台内 提交工单 ，咨询问题类型请选择 人工智能服务 ； 如有需要讨论的疑问，欢迎进入 AI社区 与其他开发者们一同交流。 能力介绍 业务能力 H5视频活体检测产品，是由两个接口组合而成，主要用于在H5场景下，通过用户新录制并上传一个视频，来进行活体检测的判断。
人脸口罩检测与识别 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
目前，口罩检测能力已覆盖全产品形态，即日起面向大众开放使用，助力疫情防控，保障复工复产复学的有序开展。 人脸口罩检测与识别能力主要有两方面，即 口罩检测 和 戴口罩人脸识别 。 1.1 口罩检测： 口罩检测： 用于对用户是否佩戴口罩这一属性进行判断和分类。该能力适用于需要通过是否佩戴口罩这个属性来对人群进行分类管控的应用场景，如：机场、车站、医院、商超等大型公共场所。
在线活体检测 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
人脸质量检测 ：判断人脸的遮挡、光照、模糊度、完整度等质量信息。可用于判断上传的人脸是否符合标准。 基于图片的活体检测 ：基于单张图片，判断图片中的人脸是否为二次翻拍（举例：如用户A用手机拍摄了一张包含人脸的图片一，用户B翻拍了图片一得到了图片二，并用图片二伪造成用户A去进行识别操作，这种情况普遍发生在金融开户、实名认证等环节）。
