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融合轻量化分类网络FGNet与目标检测框架YOLO，采用多尺度纹理随机化处理的数据增强操作，相比YOLOv5s参数量明显下降，mAP50精度明显提升。

基于GPU与NPU芯片自主研发高性能嵌入式计算模组，通过对算法模型和核心系统做大量计算优化，在摄像机前端实现目标识别和系统整体控制，显著降低了网络带宽压力和后台服务器计算压力
。

基于PuzzleNet实现融合处理多帧间的冗余信息以及加速推理，支持创建高效视频信号流模型，并进行高效的运动目标特征提取，极大提升目标快速检测精度。

基于深度学习技术，采用不依赖背景的算法，参考大脑神经工作方式

，对特征进行抽象提取
，极大提升视频识别的准确率。

将目标识别算法、高精度联动技术、低误报率技术植入摄像机前端芯片
，实现1080p高清视频信号实时分析识别，确认目标后再向服务器传递报警信息
，有效降低网络带宽成本
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