利用摄像头采集视频图像信息，计算人员行为模式，识别人员行为，识别课堂出勤行为、正常听课行为、随意走动行为、后排聚集行为、课堂睡觉行为、人脸识别和语音识别，将课堂上课的场景智能识别为可管理的实时的过程性数据，为教学诊断、评价、教学管理和教学研究提供 数据基础，目前应用在教室、考场、铁路站务监控室。2016年上线烟火智能识别产品，从第一代发展到第三代，代表国际先进水平的烟火视频检测算法。
针对高速信息时代越来越庞大的视频流数据量，荟诚已开发一套成熟的视频分析系统。这套系统：综合运用识别、检测、追踪和视频结构化分析，将视频内容转化成可供计算机和用户理解的文本信息；进而实现对场景、人、物的综合感知；通过视频分析也可实现行为检测和预测，利用深度学习技术对目标进行姿态估计，与数据库行为模板进行匹配，完成识别并生成结果。
凭借多年在视频、人工智能及大数据等领域的自主创新，将推出基于深度学习技术的从前端到后端全系列智能产品，将人工智能技术革命性地应用于产品中，全方位提升可视化管理水平。
图像与视频识别分析以视频为核心，结合人工智能技术，拓展多维感知手段，对进入周界的人员、动物、车辆等物体进行识别。具有准确率高、误报极少的特点。目前已经应用在石油、化工、铁路等重要行业。
摄像头质量检测以智能先进的计算机视觉、大数据和云计算技术为基础，实现对摄像头和视频录像的可视化的质量检测和管理，包括摄像头连通性、视频丢失、PTZ云台检测、视频遮挡、视频冻结、视频抖动、视频编码、雪花、条纹、亮度和清晰度的自动智能检测。用户只需明确任务需求，设定巡检任务，其它的批量工作任务相关的繁杂的后台工作都能由AI自动完成
采用大规模并行处理框架，拥有超级计算能力，定位于推动企业级应用的执行，对多个复杂异构的数据集，做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图，根据大数据的不同数据特征和计算特征，从多样性的大数据计算问题和需求中提炼并建立计算模式。
在大数据分析的应用过程中，可视化与可视分析通过交互式视觉表现的方式帮助人们探索和理解复杂的数据，帮助用户交互筛选大量的数据，有助于使用者更快更好地从复杂数据中得到新的发现。目前荟诚大数据分析技术已应用于全国中等职业院校人才培养工作状态大数据决策分析系统中。
