AI 视觉感知
将视觉数据转化为实时环境感知信息，实现目标检测、场景理解和智能分析。
1
目标检测
基于 AI 深度学习，实时识别车辆、行人、工人安全着装状态及动物等目标，并及时预警潜在风险，提升作业与行车安全。
2
图像分割
通过 AI 图像分割实时识别道路危险区域及货柜空闲空间，辅助风险预警、空间计算与货物布局优化。
3
字符、标志识别
智能识别交通标志、车牌及仓储作业标识，可用于违规提醒、事件记录及仓储应用场景中叉车报警、减速等联动控制。
4
目标跟踪
基于深度学习实时识别并跟踪人员运动，实现高精度客流统计，同时支持视频监控与录像功能。
5
图像异常检测
实时识别摄像头脏污、遮挡、眩光等异常状态并及时预警，保障监控画面有效性并降低运维成本。
6
运动状态估计
实时识别叉车升降、前进与后退状态，并智能联动激光定位及报警功能，提升作业精准度与安全性。
7
DMS监测
实时识别疲劳、分心、吸烟、打电话等异常驾驶行为，并通过视音频预警提醒驾驶员安全驾驶。
8
IMS检测
监测驾驶舱内人员数量、驾驶行为及安全带等状态，对违规行为实时预警，提升司乘安全与运营管理水平。
AI 图像增强
通过AI驱动的图像处理技术提升图像质量，增强可见性和细节表现，为可靠的视觉感知提供支持。
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![超分辨率重建]()
![超分辨率重建]()
超分辨率重建基于AI超分辨率技术，从低分辨率图像（如热成像图像）恢复出高分辨率图像，以提升图像的细节和清晰度，辅助目标检测与识别。该技术有效增强目标特征，显著提高后续检测与识别精度，可助力在低可见度或远距离条件下获取更精准信息，提升决策效率。 -
![AI ISP]()
![AI ISP]()
AI ISP基于AI图像增强引擎，智能优化摄像头采集到的图像（自动曝光/降噪/白平衡/色彩还原），在低光照环境下，有效提升图像清晰度与细节表现，增强目标检测与识别效果。 -
![图像去模糊]()
![图像去模糊]()
图像去模糊通过AI算法对车载摄像头在高速行驶、颠簸路况等情况下产生的模糊图像进行清晰化处理，有效还原图像细节，目前主要应用于车牌识别。
标定测距
结合智能标定、距离测量和全景感知技术，实现精准环境感知和风险评估。
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![自动标定]()
![自动标定]()
自动标定在道路行驶过程中，根据车辆参数自动完成标定，实时测量本车与前方目标（行人/车辆）的精确距离及碰撞时间，并计算碰撞风险以进行分级预警。 -
![单目测距]()
![单目测距]()
单目测距应用单目视觉测距技术，精准计算场景中目标（行人/车辆）与摄像头的距离。可与传感器（如雷达）融合实现危险分级预警。适用于前装ADAS系统中如前车距离估计、行人识别、碰撞预警等核心功能。 -
![全景拼接]()
![全景拼接]()
全景拼接通过全景影像与显示技术，实时生成360度无缝拼接的1080P全景影像，在车辆行驶过程中实时感知周围环境，收集数据并进行分析处理，提前预警潜在危险，提升驾驶的安全性和运营效率。
