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专注第一视角边缘计算理论和研发突破,关键技术领先。
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自研基于AR的AI算法
人脸识别
100毫秒级反馈,识别距离最远8.8米,10-20人/秒。
多目标动态识别
离线在线均可实现多目标检测秒级响应,支持10亿级识别库。
车牌识别
静态以及移动状态的快速车牌识别
物体识别
对旋转和密集排列物体识别达到业界新高度,支持45度角旋转,准确率超92%。
目标追踪
自研轻量化算法,支持离线实时追踪,追踪后找回。
故障识别
半自动化数据标注工具,基于小样本即可快速训练出工业设备故障识别模型,准确率达95%。
OCR 识别
支持高密度排列和弯曲的文字识别,准确率达98%。
QR二维码识别
支持多平面多二维码同时检测识别,识别距离、识别速度均达到行业领先水平。
语音识别
支持离线、在线模式下的语音识别和转换能力。
VPAS视觉定位
弥补GPS信号在室内环境稳定性差的问题,帮助用户精准锁定目标空间位置,实现室内定位导航。
知识推送
基于AR眼镜感知环境推送,知识找人。
主动降噪
自研主动降噪算法,并将其运用到AR眼镜应用在环境嘈杂场景中以改善工作环境。
自研基于并行计算芯片开发LAFFE运算引擎,算子效率远超业内
亮亮视野采用Movidius VPU作为AI计算平台,在VPU上开发了Laffe引擎,对关键算子实现进行了汇编级优化。Laffe的DepthWise Convolution算子实现比Intel官方实现速度快了10-15倍,满足基于AR的低功耗、低延时、高可靠的算法需求需求。
基于元学习的小样本分类模型,算法性能优越
LGM-Net 在 minilmageNet数据集5 way1shot 分类任务上取得了当前学术界更好的算法性能。5-way5-shot轻量小样本分类模型,实现产品化落地的小样本分类应用。
自研轻量化目标追踪算法,支持离线实时追踪,追踪后找回
One-shot Learning(追踪),工程化应用:支持追踪丢失后快速重找贡献:1.8GFLOPs 精减到40MFLOPs,准确率下降可接受,可部署在Laffe上;Train from scratch;Anchor-free设计。
AR防抖算法,攻克AR眼镜使用下的大幅度运动防抖准确性问题
亮亮视野科研团队基于神经网络,改进了ECCV算法,采用了自监督学习进行运动估计,终于探索出具有低功耗、低延时、大角度旋转适应能力三方面优势的AR防抖算法。
OCR算法,可以识别生活场景中的大多数文字信息
亮亮视野科研团队基于神经网络和paddleOCR开源文档。将文本识别任务分为三步:文本检测+方向分类+文本识别。将CRNN与Differentiable Binarization结合,探索出了轻量级的中文文本识别算法。识别网络结构图,结合了CNN与双向LSTM,CTCLoss。模型轻量,可部署在手机端。
安防场景的人脸识别
综合采用了模型压缩技术和多种Loss函数进行训练,亮亮视野的离线人脸识别模型性能在公开数据集
LFW、MegaFace和IJB-A均表现优异。
工业场景的边缘计算/QR检测
小样本目标检测。
多模态视频检索/知识推送系统
视频信号、音频信号和自然语言人、设备与知识互联:基于AR眼镜感知环境推送,知识找人。
万物识别
行业领先的算法设计
北京亮亮视野科技有限公司
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智能眼镜AI双光谱测温
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