换脸 实现双人换脸特效 人脸实时驱动 基于人脸识别,支持实时驱动3D面具表情的玩法,如:柴犬面具 手势特效 手势识别触发 手势识别触发特效,支持比V、点赞、OK、单手比心、食指比1、握拳、手掌的检测(7个手势) 手部贴纸 基于手势识别,添加2D/3D贴纸道具 指尖检测 指尖点的精准检测和跟踪 手势实时驱动 基于手部21关节点检测,实现手部驱动手偶的玩法 肢体特效 瘦身/增高 基于全局实现瘦身/增高
name 否 string 商品名称 ++score 否 float 检测框置信度 ++sku_code 否 string 商品对应的sku code ++location 否 dict 检测框的位置 +++left 否 number 检测框的左上角像素点的横坐标 +++top 否 number 检测框的左上角像素点的纵坐标 +++height 否 number 检测框的高度 +++width
支持开启电动车入梯检测功能,设置生效时间、检测对象(支持7大类8小类的电动车分类,如电动车包括电动摩托车、电动自行车;折叠车;自行车;儿童车包括儿童脚踏车和儿童电动玩具车;手推车;滑板车包括电动滑板车和非电动滑板车;老年代步车)、检测区域、报警管理(触发声光、阻梯报警、报警音自定义等)、 事件触发(触发事件录像和抓图)
黑边检测 支持对视频进行自动黑边区域检测,后续节点一般设置为转码,可进行自动黑边裁剪。 缩略图 支持7种截图模式的设置,包括按时间间隔/图片张数抽取、按转场抽取、按AI模型自动截取最优帧等。抽帧的应用场景包括: 批量抽取图片用于视频内容快速审核; 秒级间隔抽帧用于视频AI理解分析; 批量抽帧+雪碧图,用于播放器拖动实时显示缩略图; 抽取最优动图/静图,用于视频展现位封面。
可选值包括: - true:检测朝向; - false:不检测朝向。 detect_language 否 string true/false 是否检测语言,默认不检测。
首先,在产品检测上严重依赖人工主观判断,受情绪、突发事件等多因素影响,人工无法保证检测质量的一致性。而且人工检测能力有限,很难提升检测效率。 其次,人员管理难题日益严重。一方面,制造业招工难、培训难、留人难;另一方面,人工成本已占到产品成本的20%-30%,工资上涨 、社保等更是带来了不小压力。
异常图像检测 异常图像检测应用支持通过配置检测率,目标输出路径的方式将image/detect的检测结果以json格式投递到目标存储桶及路径下 生成文件格式为${prefix}/${detectDate}/${srcBucket}_${detectTime},其中prefix为配置的目标路径,detectDate为检测的日期,例如20241001代表检测日期为2024年10月1日,srcBucket
应用场景 图像分类: 图片内容检索:定制训练需要识别的各种物体,并结合业务信息展现更丰富识别结果 图片审核:定制图像审核规则,如训练直播场景中抽烟等违规现象 制造业分拣或质检:定制生产线上各种产品识别,进而实现自动分拣或者质检 医疗诊断:定制识别医疗图像,辅助医生肉眼诊断 物体检测: 视频监控:如检测是否有违规物体、行为出现 工业质检:如检测图片里微小瑕疵的数量和位置 医疗诊断:如医疗细胞计数、中草药识别等
源创的这款零件检测面仅仅只有 6 平方毫米,所以检测工序必须更加精密。而现有的检测主要还是靠“人工肉眼 + 放大镜”的配置来完成的。 客户痛点 喷油器阀座瑕疵检测每日平均需求4000-6000件,峰值12000件,目前只能通过人工肉眼来实现判断。然而,类似的检测工序,在喷油器制造当中还有2个。
若不为空,则应在数组中包含以下前面带+的参数 +label_name 是 string 标签/分类名称(由中文、数字、字母、中划线、下划线组成),长度限制20B +left 否 number 物体检测时需给出,标注框左上角到图片左边界的距离(像素) +top 否 number 物体检测时需给出,标注框左上角到图片上边界的距离(像素) +width 否 number 物体检测时需给出,标注框的宽度(像素