01 目標檢測

支持鳥窩、安全帽、車輛等多類通用物品的識別。識別對視頻和圖像中物體的定位,以及名稱和其他屬性的分析,從而可以進行特征性標簽的檢測與管理。廣泛應用于零售、安防、物業等領域。

02 目標分割

利用深度學習算法,將圖像分成具有各自特性的同質區域并提取出感興趣目標物體的技術和過程,它是圖像處理到圖像分析的關鍵步驟,是圖像處理和機器人視覺領域的基本問題之一。

03 圖像修復

通過深度學習算法,利用那些已經被破壞的區域的邊緣, 即邊緣的顏色和結構,根據這些圖像留下的信息去推斷被破壞的信息區的信息內容,然后對破壞區進行填補 ,以達到圖像修補的目的。

04 人臉識別

用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,基于人的臉部特征信息進行身份識別,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術。可用于安保系統,門禁系統等。

05 OCR

使用電子設備(例如掃描儀或數碼相機)檢查紙上打印的字符,通過檢測暗、亮的模式確定其形狀,然后用字符識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程。可用于識別身份證,駕駛證,火車票等各類信息并轉化為結構化的結果。

01 聊天機器人(Chatbot)

基于NIP技術,是豐富的上下文場景和自我學習功能的新一代智能知識庫系統,通過自然交互式的對話,精準判斷用戶意圖,用更智能化的方式為用戶提供方便快捷的服務。

02 自然語言處理

基于Tensorflow平臺的自然語言處理引擎,結合最新的深度學習算法,提供NLP基礎模塊的分詞、詞性標注、命名實體標注、句法分析、關鍵句抽取、文本分析, 并支持其他更加復雜的任務的拓展,如生成式文摘等等。

語音識別

Speech Recognition

通過遠場語音識別技術,即使在三至五米距離
多場景語音識別數據,讓您的應用長在耳朵
現場演講等音頻實時字幕轉換
擺脫生僻字和拼音障礙,直接用語音的方式輸入
語音搜索,提升用戶輸入的效率,實現高效搜索
提供智能客服數據,輔助在線客服更加高效
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將人工智能裝進口袋,讓手機慧眼識物,將服務器端訓練好的模型

遷移到移動端中,實現移動端的常見物體的檢測與識別。

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