3D手势识别

人工智能、计算机视觉顶级会议

Yujing Chen, Zhigang Tu*, Dejun Zhang, Ruizhi Chen, and Junsong Yuan. SO-HandNet: Self-Organizing Network for 3D Hand Pose Estimation with Semi-supervised Learning.Submitted to ICCV, March 2019.

视频人体动作时空定位

人工智能、计算机视觉顶级会议

Linchao He, Zhigang Tu*, Dejun Zhang, and Junsong Yuan. Learning Motion Representation for Real-Time Spatio-Temporal Action Localization. Submitted to ICCV, March 2019.

公共服务窗口政务人员动作行为分析系统

功能:准确的、实时的识别政务工作人员的动作,实现对政务人员工作状况的监督
难点:目标多、场景复杂、摄像头视角差等

基于人体动作行为识别的智能督查系统

功能:准确的、实时的实现
(1)区域行人入侵
(2)异常事件检测预警
(3)审讯超时违规
(4)工作人员离岗
(5)人群密度等多种功能
难点:摄像头性能低、视频质量差,模糊、抖动等复杂状况

智能化考场异常动作、行为检测预警系统

功能:准确的、实时的对考场考生、老师的动作行为进行在线分析,及时发现不符合考场规定的动作行为并预警;事后对某些动作行为进行智能化的分析、检索、比对。
难点:摄像头性能低、视角差、目标多、目标小、后排目标信息量极小

视频人体动作识别、时空定位 、预测

功能:预判行人是否要闯红灯,或者预判行人是否要抢在车前面过马路
难点:在人体动作、行为没有发生之前,预判将来可能发生的动作、行为

视频大数据智能分析系统PolCam 2.0

1.主导开发新加坡警察局资助的视频大数据智能分析系统PolCam 2.0中异常事件检测子系统
2.被全球最大的技术服务供应商500强埃森哲(Accenture)和新加坡政府所采用,用于新加坡平安城市、智慧城市建设
3.被新加坡最权威的《海峡时报》关注与报道

智慧水务

功能:实时检测路面是否有积水;预判积水大概的深度等
难点:视频质量低,参照物多变,气候光照多变,环境极其复杂

综合性视频结构化系统

综合利用基于深度学习的各种视觉任务算法,开发基于视频大数据的多功能结构化系统
先进性:目前市面上已有了数10种视频结构化分析系统,但对视频人体动作、行为进行结构化的产品极少。本团队利用在视频人体动作行为分析方面的优势,弥补了当前的不足。