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融合轻量化分类网络FGNet与目的检测框架YOLO，接纳多标准纹理随机化处置惩罚的数据增强操作，相比YOLOv5s参数目显着下降，mAP50精度显着提升。

基于GPU与NPU芯片自主研发高性能嵌入式盘算模组，通过对算法模子和焦点系统做大宗盘算优化，在摄像机前端实现目的识别和系统整体控制，显著降低了网络带宽压力和后台效劳器盘算压力。

基于PuzzleNet实现融合处置惩罚多帧间的冗余信息以及加速推理，支持建设高效视频信号流模子，并举行高效的运动目的特征提取，极大提升目的快速检测精度。

基于深度学习手艺，接纳不依赖配景的算法，参考大脑神经事情方法，对特征举行笼统提取，极大提升视频识别的准确率。

将目的识别算法、高精度联下手艺、低误报率手艺植入摄像机前端芯片，实现1080p高清视频信号实时剖析识别，确认目的后再向效劳器转达报警信息，有用降低网络带宽本钱。