悠络客

人脸识别

悠络客人脸识别算法通过跟进神经网络及人脸相关技术的最新研究，结合自身业务的特点，对人脸检测、人脸关键点检测、人脸属性、人脸验证与识别均进行了深入分析、设计与实现，分析人员特征属性，满足不同场景人员身份识别需求。

悠络客人形检测算法利用深度学习的相关算法，检测图片中类似人形的区域，可检测的人形模式包括：人头模式，头肩模式以及全身模式。人形检测算法可用在监控防盗防损、客流分析、热区分析等应用中。

悠络客采用基于移动轨迹追踪、轨迹正态模式判定、分类器分类的流程管理，采用背影建模、轨迹跟踪、轨迹判定、模式识别分类等技术，实现对老鼠的精准检测。

行为分析的目的在于从一段未经裁剪的视频中检测出包含特定行为的片段并对片段的开始及结束时间进行定位。通过行为分析技术，对视频进行检索与分析，查找和定位感兴趣的动作。实现门店规范管理、异常行为报警，客户行为分析等需求。

物体检测的目的在于从一张图像中判断目标物是否存在，并对存在的目标物确定其在图像中的坐标位置。通过对象检测技术，规范物品摆放，解决缺货、串货等问题。