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人脸识别算法利用人工智能视觉技术，能够进行1:1、1:N以及M:N的身份验证与识别。它会与预置的人脸库进行比对，从而准确识别出人的身份信息。
客流统计算法主要应用于人流量较大的场所，如写字楼、购物中心、博物馆、展览馆等。该算法能够自动识别进入检测区域的人员，并统计图像中划定区域内的人员进出数量。这样的系统有助于场所管理者更好地了解客流情况，优化运营策略，提升服务质量。
手机拍照识别算法利用人工智能视觉分析技术，能够自动识别监控画面中出现的手机拍照或手机偷拍行为。该系统针对特殊场合下的拍照行为进行检测，并在发现违规行为时进行及时报警，帮助维护相关场所的安全和秩序。
扶梯大件行李识别算法利用人工智能视觉分析技术，配合现场摄像头，主要应用于车站、机场、地铁站等扶梯场景。该系统能够自动识别出现在扶梯上的大件行李，一旦识别到，即时反馈给工作人员，协助运营管理人员第一时间发现危险情况，提高场所的安全性和运营效率。
聚众识别算法基于动态视频实时统计视频区域内的人员，通过数据采集监控固定区域出现多人聚集的情况。该算法能够实现突发事件的预警和现场安全把控，在商场门口、体育馆门口、小巷街道等人流集中的小场所发挥重要作用。
利用视觉分析技术，结合现场摄像头，快速发现和识别贵重物品的丢失情况，并立即发出警报，启动安保应急措施，及时减少损失。
跨摄像头行人跟踪算法基于人工智能视觉分析技术，作为人脸识别技术的重要补充，能够对多个摄像头的行人进行拍摄识别。即使某些行人无法获取清晰的人脸图像，系统也能够实现跨摄像头的连续跟踪，增强数据的时空连续性。这种系统可以有效提高行人追踪的准确性和覆盖范围，进而提升监控系统的整体性能。
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