人脸识别

视频结构化

智能计算摄影学

智能视觉传感器增强

机器人导航与定位

利用视觉和激光等多传感器融合，智能重建环境三维信息、实现自身运动
估计并在此基础上实现高效柔性的自主路径规划与避障。

SLAM定位技术

1、高精到点：自然环境导航，构建高精特征地图，实现±1cm全程平均定位精度和±5mm的高精重复到点。
2、视觉-激光融合：融合视觉、激光等多传感器的新一代 SLAM 技术，智能过滤动态物体，实现传统激光SLAM无法达到的动态环境适应性。
3、重定位：基于深度学习的视觉场景识别技术，随时随地开机、重启，无需人为干预。
4、地图智能更新：自动评估当前感知环境与建图时刻环境的变化，多车联动，实现地图可靠、智能的自动升级。

SLAM导航技术

1、柔性导航：结合高精度地图和智能避障系统，实现灵巧、安全和高效的智能导航。
2、智能避障：通过深度学习和3D技术识别环境中的人体、坑洞、悬浮物等障碍，并实现不同的智能避障策略，达到极高的安全性标准。

机械臂抓取技术

1、吸点抓点选取技术：结合图像和深度信息，预测场景中的可吸取点或可抓取点。该技术准确度高且对各种机械臂场景泛化性好。
2、密集物体实例分割技术：针对机械臂拣选场景做的实例分割技术。不同于传统的检测分割，该技术对物体密集堆积，大量遮挡的场景更加鲁棒。
3、通用箱子检测技术：可检测出图像中各种箱子的位置，适用于机械臂的拆码垛场景。该技术泛化性好，可简单迁移至各种场景。

三维感知技术

1、物体6D位姿估计：通过深度学习技术对指定物体的3D位置和3D角度信息进行感知，准确度在公开数据集上排名第一，对光照和遮挡都很鲁棒。

尖端技术创新

全球为数不多的拥有自研深度学习框架的公司之一
可部署于云端、移动端及边缘端计算平台的先进深度神经网络
1,900+ 件已注册及在申请的人工智能相关专利
全球 AI 顶级竞赛中揽获28个世界冠军，创造COCO三连冠记录

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