在圖像或視頻中準(zhǔn)確識別并定位特定類別的目標(biāo)物體（如人、車、船、飛機、特定設(shè)備、動物、缺陷等），輸出其位置框 (Bounding Box)。
對檢測到的目標(biāo)進行細(xì)粒度分類（如車型識別、人臉識別、動植物種類識別、產(chǎn)品缺陷類型識別）。
在連續(xù)視頻幀中，對特定目標(biāo)進行跨幀的持續(xù)跟蹤，記錄其運動軌跡。
實時或離線分析監(jiān)控視頻流，實現(xiàn)入侵檢測、越界報警、區(qū)域人數(shù)統(tǒng)計、行為分析等功能。
掌握并應(yīng)用最新的深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)（如CNN, Transformer, YOLO系列, Faster R-CNN, Mask R-CNN, DeepSORT等）。
根據(jù)客戶特定場景和目標(biāo)，采集或標(biāo)注數(shù)據(jù)，進行模型的定制化訓(xùn)練與優(yōu)化，顯著提升在特定任務(wù)上的準(zhǔn)確率和魯棒性。
算法具備良好的光照、尺度、角度、遮擋等復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)能力。
可輕松與無人機采集的影像數(shù)據(jù)、或與開發(fā)的軟件系統(tǒng)進行集成，形成“感知-認(rèn)知-應(yīng)用”閉環(huán)。
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