行为识别
以深度学习为核心,快速构建AI在各个场景中的应用
课堂行为识别
基于巨大规模人体动作和课堂教室及课桌分布类型数据训练,结合智能视频分析、神经网络和深度学习技术,依据人类身体18个关键点实时检测并捕捉人体姿态结果和运动方向,检测学生课堂出勤、听课、举手、起立、睡觉、随意走动、玩手机、互动、小组讨论和合作学习。
通用行为识别
基于巨大规模人体动作数据训练,结合智能视频分析、神经网络和深度学习技术,自动识别、监测脱岗、睡岗、打电话、抽烟、追赶、倒地、打架等行为。
应用场景
城市管理
智慧社区
交通枢纽
教室课堂
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