拙河科技-人流量监测算法
应用于公共安全领域，基于对视频数据的实时智能分析，从视频画面中捕获图像中人员目标的关键信息，如人体轮廓、运动轨迹和行为模式，自动识别和统计监控区域内的人员目标，实现自动化的人流量统计。结合卷积神经网络（CNN）深度学习模型，算法能够不断提高对人体特征的识别准确性，即使在人群密集或光线变化的环境中也能精准区分不同个体，保持较高的准确率。此外，人流量监测算法还能够识别人群的流动方向和行进速度，为城市安防治理、交通疏导、紧急疏散规划和商业智能分析提供数据支撑。
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旷视科技-渣土车未苫盖识别算法
应用于城市管理领域，识别指定区域内是否有未苫盖的渣土车。 建议采用俯视角部署监控摄像头，这样可以清晰观察到每辆渣土车的车斗状态，确保无遗漏。同时，系统支持延迟报警和报警间隔设置，以便灵活应对各种情况。
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旷视科技-游街商贩识别算法
应用于城市管理领域，识别指定区域内是否存在餐饮类经营、小吃车营业、果蔬销售、衣物售卖等行为，以及检测成堆的货物箱、快递箱、杂物箱和撑伞、撑遮阳棚等有人参与的场景，并支持设置延迟报警和报警间隔，以便灵活应对各种情况。
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旷视科技-非机动车违章停放识别算法
应用于交通治理领域，对非机动车进入或停放预先设定的区域进行报警。支持最小目标：60*60像素。目标包含自行车、摩托车、电动车、三轮车。无论上面是否有人都会报警。支持延迟报警，报警间隔设置，以便灵活应对各种情况。
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旷视科技-垃圾满溢识别算法
应用于城市管理领域，判断指定区域是否有垃圾。算法先判别是否有垃圾桶，如果在垃圾桶上方出现垃圾（如生活垃圾、餐厨垃圾、垃圾袋等），则触发报警。适用于垃圾桶集中摆放的小区垃圾投放处、相对整洁的商务街区等地点。支持延迟报警，报警间隔设置，以便灵活应对各种情况。
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中科通量-机动车目标检测算法
该算法应用于交通治理领域，适用于监控摄像头下机动车的属性识别，包含车辆目标、车牌检测、车牌颜色等属性检测，支持自定义感兴趣区域、高效快速算法分析。
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