3.1 腾讯云AI能力矩阵
3.1 腾讯云AI能力矩阵
腾讯云AI基本建设
- AI基础能力：算法 + 工程
- AI基础平台：机器学习平台 TI-ONE、TI-DataTruth
- AI应用平台：AI应用服务平台 TI-Matrix
- AI行业平台：金融、工业、政务、零售、教育、泛互
腾讯云AI基础算法能力
人脸人体基本能力：
基础人脸：
- 人脸检测
- 人脸配准
- 人脸跟踪
- 人脸属性
- 人脸聚类
- 人脸分割
- 人脸优选
- 算法整合
人体检测跟踪：
- 人体检测
- 人头检测
- 人体属性
- 人体人头跟踪
- 人流密度估计
- 人体朝向估计
- 人体分割
- 人群事件分析
人脸识别、活体：
- 人脸对比（1：1）
- 人脸检测（1：N）
- 唇语活体
- 动作活体
- 反光、3D 活体
- 人脸 3D 重建
- 人脸生产
- 人脸预处理
前沿探索：
- 人脸 3D 建模
- 3D 人脸识别
- 防范 3D 硅胶面具活体检测算法
- RGB、深度、红外线融合的人脸识别
- 人体关键点、瘦腰拉长腿
- 人体与背景分离、虚化
- 掌纹识别
- 跨年龄人脸识别
图像视频理解：
- 图像标签千类以上
- 视频标签124类
- 暴恐、血腥、低俗图像审核鉴别
图像视频编辑/增强：
- 图像视频超分辨率技术
- 图像去模糊
- 夜景增强
- 老照片色彩还原
- 视频封面图片竖屏检测
- 智能裁剪
线下场景研究：
客户识别与画像：
- 商品识别
- 服装属性识别
- 动作识别
- 人体姿态
- 自动建档
多技术关联研究：
- 人货关系识别
- 多视图人体定位
- 多视图场景拼接
动线分析 ReID：
- 人体坐标轨迹
- 人体对比（1:1）
- 人体检索（1:1）
- 单摄像头 ReID
- 跨摄像头 ReID
- 人体优选
- 人体聚类
- 多传感器信息融合
车辆AI研究：
- 车辆检测
- 车辆追踪
- 车辆属性
- 车辆检索
工业视觉：
- 液晶面板缺陷检测
- 手机零件检测
- 焊缝无损检测
- 智能设备识别
- 车间运营智能辅助
- 生产线部件掉落检测
OCR：
- 通用文字检测与识别
- 速算判分 OCR
- 证照票据 OCR
- 多语种识别
- 复杂公式 OCR
- 多角度文本检测
- 语义文字识别
- 电子运单识别
语音识别 & NLP：
- ASR
- TTS
- 单词级别
- 句子级别
- 篇章级别
人脸人体技术核心算法布局：
- 人脸检测（是否有人脸）：常规自拍的准确率100%，召回率99.9%、一般监控场景的准确率99.75%，召回率99.5%、复杂监控场景的准确率99.5%，召回率98%
- 五官定位：平均定位像素偏差 < 1.5Px、普通手机上平均耗时 < 15ms、模型数据 < 2MB
- 人脸识别（是否有某个人的脸）：LFW 99.8% 刷新世界纪录、1-1人脸核身通过率99%、1-N 人脸检测命中率95%
- 人脸验证（是否为伪造人脸）：人脸生成用 StyleGAN 99.961%、人脸编辑用 StarGAN 98.018%、人脸替换用 Deepfakes 98.714%
- 人头人体检测跟踪：北京地铁客流量统计实战的准确率99.1%，竞标同行中排名第一
- ReTD技术应用：客群全场轨迹动线、商场走失儿童找寻，轨迹检索准确率98%，召回率85%，刷新了三项主流数据库记录
车辆技术核心算法布局：
- 多目标检测技术：同时检测车辆与行人，准确率90%召回率90%
- 多目标追踪技术：适用于交通、零售等各种场景下的人车目标轨迹追踪/动线分析，准确率98%召回率95%
- 车辆搜索技术：特殊车辆布控管理的平均准确率 mAP 80%
图像识别技术核心算法布局：
- 智能鉴黄：双模型级联架构，高效模型设计 DeepSmart 在 CPU 上速度仅30ms/img，获CCF-A长文接受，在直播类、社交通用类的准确率99.9%召回率90%
- 暴恐图片识别：准确率97%
- 货架商品识别：识别准确率98%，召回率97%，单张识别速度70ms
文字识别技术核心算法布局：
- 通用 OCR 识别：手写中文准确率90%，手写英文准确率95%
- OCR 垂直场景：身份证准确率99%、电子发票96%、驾照97%、车牌99%
腾讯云AI基础平台-智能钛AI平台
产业AI技术主要应用场景：智能感知、智能交互、智能决策
产业AI技术的挑战：场景碎片化、技术碎片化、厂商碎片化
产业AI技术的现状：手动调参久、算法门槛高、框架搭建难、成本投入大
产业AI落地五要素：应用场景、资源与基础设施、数据质量与规模、算法与模型、智能设备
腾讯云三大能力平台：数据标注平台 TI-DataTruth、机器学习平台 TI-ONE、AI应用服务平台 TI-Matrix
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