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人工智能應(yīng)用

車檢語音合成與語音識別系統(tǒng)

將語音合成和語音識別應(yīng)用到車檢等檢查維修行業(yè),可以克服基于檢修單的傳統(tǒng)方法的諸多缺點(diǎn),實(shí)現(xiàn)維修行業(yè)的真正無紙化。
傳統(tǒng)的檢修基于工單,存在著漏檢等不準(zhǔn)確的問題;維修現(xiàn)場存在臟污等情況,工單破損和污漬都導(dǎo)致信息不全;事后需要專人錄入,以備今后的維修情況管理和查詢。專人錄入也增加了成本費(fèi)用。
基于語音合成和語音識別的車檢等檢修系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了真正的無紙化,極大降低了工作成本,實(shí)現(xiàn)了檢修的全信息化,提高了檢修情況的管理效率,提高了企業(yè)形象。
我司在此項(xiàng)目中的語音合成和語音識別技術(shù),達(dá)到了很好的自然流暢度、達(dá)到了很高的識別正確率,完全滿足實(shí)際應(yīng)用需要。


LOGO檢測定位與合格判定系統(tǒng)

大型企業(yè)會對公司文件中Logo的使用合規(guī)性進(jìn)行人工逐一判定,不僅耗費(fèi)巨大人力成本,而且存在主觀判斷的不可靠性。我司開發(fā)的智能化系統(tǒng)——Logo檢測定位與合格判定系統(tǒng),可以有效解決上述問題。
該系統(tǒng)主要分為兩個模塊:檢測定位模塊和合格判定模塊。對于檢測定位模塊,將傳統(tǒng)圖像處理方法與機(jī)器學(xué)習(xí)識別方法相結(jié)合,利用傳統(tǒng)圖像處理方法的魯棒性,獲得可靠的識別結(jié)果,通過機(jī)器學(xué)習(xí)識別的落地實(shí)現(xiàn),對存在圖像畸變、視角轉(zhuǎn)換、目標(biāo)遮蓋等復(fù)雜情況的對象仍具有較強(qiáng)的識別能力。對于合格判定模塊,依據(jù)企業(yè)的Logo使用規(guī)范文檔,制定了一系列基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的判定規(guī)則,如尺寸、清晰度、Logo自身顏色、Logo背景色等,對上傳文件中的Logo逐個判定,輸出不合規(guī)Logo的判定理由。經(jīng)過大量的測試驗(yàn)證,達(dá)到預(yù)期的識別精度。
使用該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了文件篩查的全信息化,大幅降低了人工成本開支,推動了企業(yè)內(nèi)部流程規(guī)范化,提高了辦事效率,極大提升了企業(yè)的形象。


機(jī)器視覺人體姿勢自動識別系統(tǒng)

隨著“以人為中心計(jì)算”的興起和生活中不斷涌現(xiàn)的新應(yīng)用,人體姿勢識別和行為理解逐漸成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
系統(tǒng)可針對性的對目標(biāo)人物進(jìn)行特征數(shù)據(jù)提取、加工,通過人工智能深度學(xué)習(xí),快速準(zhǔn)確地對目標(biāo)人物進(jìn)行姿勢識別,并向外提供相關(guān)識別過程Web API 以供其他使用方進(jìn)行應(yīng)用。
系統(tǒng)可對靜止畫、視頻流,以及攝像頭拍攝圖像等方式形成的目標(biāo)物,進(jìn)行數(shù)據(jù)提取、加工并判別,全過程可視化的進(jìn)行圖像、數(shù)據(jù)等文件呈現(xiàn)。目前系統(tǒng)能很好的識別蹲、走、站等姿勢,準(zhǔn)確率在96%以上。
該技術(shù)應(yīng)用背景很廣泛,主要集中在智能視頻監(jiān)控,工廠工作情況監(jiān)控,病人監(jiān)護(hù)系統(tǒng),人機(jī)交互,虛擬現(xiàn)實(shí),智能家居,智能安防,運(yùn)動員輔助訓(xùn)練,另外基于內(nèi)容的視頻檢索和智能圖像壓縮等技術(shù)有著廣闊的應(yīng)用前景


信息檢測與涂黑脫敏系統(tǒng)

全球數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)增長和海量交互的特點(diǎn),其中電子文檔由于可以承載大量信息,在企業(yè)和個人中應(yīng)用非常廣泛。越來越多的企業(yè)利用海量數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)分析和輔助決策,然而含有敏感信息的電子文檔一旦泄露或公開前未進(jìn)行信息過濾,可能導(dǎo)致嚴(yán)重后果。我司開發(fā)的智能化系統(tǒng)——信息檢測與涂黑脫敏系統(tǒng),可以有效保證電子文檔的安全性。
該系統(tǒng)主要分為兩個模塊:檢測定位模塊和涂黑模塊。對于檢測定位模塊,分為文本和印章手寫簽名的檢測。針對文本檢測,將傳統(tǒng)的基于規(guī)則方法與深度學(xué)習(xí)方法相結(jié)合,通過正則匹配解決了有規(guī)律的數(shù)字類敏感信息檢測問題,并構(gòu)建了深度學(xué)習(xí)模型利用上下文信息實(shí)現(xiàn)了命名實(shí)體類的檢測與定位。針對印章和手寫簽名檢測,通過深度學(xué)習(xí)檢測的落地實(shí)現(xiàn),保證特點(diǎn)鮮明的印章檢測效果的同時,提高了在存在遮擋或排列緊密等復(fù)雜情況的手寫簽名檢測效果。對于涂黑模塊,對檢測到的類別信息和位置信息進(jìn)行涂黑,將涂黑后的文件圖片實(shí)現(xiàn)預(yù)覽,實(shí)現(xiàn)用戶查看。
該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了信息檢測的全信息化。在大數(shù)據(jù)時代的隱私保護(hù)背景下,該系統(tǒng)可以讓信息資料的公開和交換更加便捷,在隱私保護(hù)和信息交換的實(shí)際應(yīng)用中將會更為廣泛。

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