公司领导力

为什么选择 视语智能

随着硬件的发展逐渐满足了算法和软件快速处理的需求,用于计算机视觉分析的人工智能技术正在成熟。视语智能 公司正是这个市场的一股推动力量,其可持续技术领先于其他强有力的竞争对手12-18个月,并且得到了6个国际专利的支持。本公司与国际政府和执法机构的10年商业合作结合,确保了技术的准确、快速和可扩展,并适用于真实世界的实际应用。视语智能 公司由Sean Gong教授创立。Sean Gong教授既是行人再识别学术领域的领导者,也是无监督行人再识别和辅助机器学习领域的世界权威。凭借10多年来在商业化过程中的积累,视语智能 公司一直在完善世界领先水平的人工智能和深度学习技术,没有其他公司能够仿效这项工作。

基于世界领先研究的解决方案

伦敦玛丽王后大学的计算机视觉团队,在计算机视觉和机器学习领域进行了20多年的世界领先水平的研究,并以其在视频行为和动作识别、行人再识别、多摄像机跟踪和人脸分析方面的工作而享誉国际。该研究团队由Vision Semantics的联合创始人Sean Gong教授创立并领导。


该团队的专业核心技术包括通用视觉计算的深度学习、模式识别的统计建模、视觉信息处理的代数方法、生物学启发的数学建模、可扩展视觉识别的零次学习、数据结构发现的无监督学习、人机交互式建模和自适应模型优化的强化学习。


主要应用领域包括但不限于行人再识别、人脸识别、行动和行为分析、服装分析、草图识别和生成、车辆分析、身份识别、视频摘要、智能摄像头网络、目标检测和跟踪、隐私 、多视图场景重建、眼球运动和3D显示。


视语智能 进行了这些研究并将其商业化,使得推出的产品具有强大的可扩展性,可以在现实世界中被合作伙伴使用。

视语智能 解决方案是独一无二的

视语智能 公司基于监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习等技术开发了一套算法来实现行人再识别。其中,我们使用了跨地域跨种族(来自12个全球城市的21个地点)的基准数据集。


视语智能 公司提出了一种专利保护的、独一无二的技术:用于优化域迁移零次学习的深度学习和强化主动学习算法。这与人机交互式的搜索和学习相结合,产生了一个能够持续进化的系统,且不需要在目标域进行大规模标记训练数据。我们称之为动态搜索和学习——你使用得越多,它就越好。

Vision Semantics的解决方案实现了强大、可扩展、可快速部署的行人再识别产品,并且在用户应用的目标域中都不需要大量的训练数据。 它的动态搜索和学习的能力是独一无二的。

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