Al视觉技术、智能算法打造智慧车联解决方案
智能管理
基于车载智能终端设备及计算机视觉技术,通过对车辆位置、车辆属性、驾驶行为、车内场景等多维度数据和信息进行匹配分析,实现对车队运营的动态风险预测、风险监控与管理,助力车队提高营运管理、降低营运成本。
智能驾驶
运用ADAS算法、计算机图像视觉、物联网等先进技术,通过雷达探测、传感设备、网联设备实现车与人与路的连接,助推自动驾驶技术,提升安全、智能、高效的驾驶场景。
智能物联网
通过物联网传感设备,对出行场景下的数据采集挖掘,运用大数据和云计算分析技术,提取多维度数据资源,共享数据价值,让城市交通更智能、更便捷。
方案架构
以共享、开放、个性化的定制服务,助力产业发展
通过小蚁智能车载影像设备,提供行程监控、司机身份识别、行驶异常监测、行车流水记录、ADAS智能驾驶辅助等功能服务,解决网约车、营运车辆、共享汽车等行业的营运痛点,实现对车内场景高效监管。
基于小蚁领先的计算机视觉技术及智能算法,提供人脸识别、图像识别、语音识别、视频识别、手势识别等服务,用突破性的图像视觉解决方案,解决多维度场景下的应用问题。
通过小蚁智能车载传感设备、ADAS算法反馈等数据进行深度挖掘处理,提供实时动态的驾驶行为、风险驾驶者、风险路段、风险车辆等数据,通过数据共享挖掘,与合作伙伴共享数据价值。
全面领先的边缘感知和Al算法
边缘计算作为视觉感知的一个布局方式,对数据进行处理,判断数据是否是是关键数据,提供一个更安全高效的处理服务。Al智能算法利用模糊算法对数据进行部分或者全部的计算任务,能满足应用场景对实时性的需求,降低云计算中心的负载。
机器视觉
算法嵌入式神经网络, 在本地完成实时处理,保护隐私减轻带宽和云端计算。
卷积神经网络
强大的深度学习模型,性能优异。卷积神经网络的使用只会随着数据变大和问题变得更加复杂变得更加具有挑战性。
通过计算机视觉与生物传感器等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特性和行为特来进行个人身份的鉴定。
生物识别
通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征。
深度学习


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