目标检测

基于AI深度学习技术，实现目标智能识别。可精准实时识别道路场景中的各类行人（骑行、步行）与车辆、作业场景的工程机械及工人安全着装状态、农牧场景的动物目标（如猫狗狼）。有效预警潜在风险，保障作业安全与人车防护，助力企业提升智能化管理效率。

图像分割

基于行业领先的图像分割算法，率先推出嵌入式道路危险区域实时分割，精准识别危险区域并结合报警策略高效预警、误报率低；在货柜空间管理中，实时识别舱内空闲区域并自动计算空间使用率，助力优化货物布局策略，最大化空间利用率，进而降本增效。

字符、标志识别

基于智能视觉技术，广泛应用于道路与仓储场景。在道路应用中，可支持多类标志（限速、停车等）识别和字符识别（车牌），用于违规行为提醒、事件记录及交通监管。在仓储应用中，智能识别作业标志，联动控制叉车进行安全调控（报警/减速）。

目标跟踪

客流统计功能，基于单目摄像机，采用深度学习技术，对摄像头采集的图像中的人进行实时识别及运动跟踪，从而实现高准确度的客流数量统计。在进行客流统计的同时，也具备摄像机监控、录像的功能，不仅节省设备成本、安装成本，也为后续设备的运行维护带来方便。

图像异常检测

通过深度学习模型，精准实时监测摄像头运行状态（正常/脏污/遮挡/炫光），不同异常情况可采取不同报警状态，有效保障监控质量，降低设备运维成本，确保7*24小时有效监控。支持可见光和红外场景下的检测。

运动状态估计

基于实时图像分析技术，精准判断叉车运动状态（升降、进退）。智能联动设备：叉臂上升自动开启激光灯辅助定位，叉货及闲置时关闭激光灯；叉车向前行驶时，倒车摄像头关闭报警功能。该技术显著提升作业精准度与效率，优化设备能耗，保障安全操作。

DMS监测

通过多层神经网络技术、视频图像分析技术、聚类及神经网络算法，精准实时监测司机驾驶过程中出现的任何异常驾驶行为(疲劳、分心、吸烟、打电话、无口罩、喝水等)，并发出视音频警报，主动提醒驾驶员规范作业，安全驾驶。并支持司机人脸检测认证、无司机状态检测。

IMS检测

针对大车（大巴/货车）场景，基于姿态评估和目标检测技术，俯视监测整个驾驶舱，对驾驶员和乘客行为进行检测，比如舱内人数统计；司机是否分心、单双手离开方向盘，离岗等；舱内人员是否佩戴安全带、抽烟等，并对违规行为发出警报，有效规避行车风险，保障司乘安全与运营合规。

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

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

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。

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。相比传统人工标定效率更高、精度更准。

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

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。