融合輕量化分類網絡FGNet與目標檢測框架YOLO，采用多尺度紋理隨機化處理的數據增強操作，相比YOLOv5s參數量明顯下降，mAP50精度明顯提升。

基于GPU與NPU芯片自主研發(fā)高性能嵌入式計算模組，通過對算法模型和核心系統做大量計算優(yōu)化，在攝像機前端實現目標識別和系統整體控制，顯著降低了網絡帶寬壓力和后臺服務器計算壓力。

基于PuzzleNet實現融合處理多幀間的冗余信息以及加速推理，支持創(chuàng)建高效視頻信號流模型，并進行高效的運動目標特征提取，極大提升目標快速檢測精度。

基于深度學習技術，采用不依賴背景的算法，參考大腦神經工作方式，對特征進行抽象提取，極大提升視頻識別的準確率。

將目標識別算法、高精度聯動技術、低誤報率技術植入攝像機前端芯片，實現1080p高清視頻信號實時分析識別，確認目標后再向服務器傳遞報警信息，有效降低網絡帶寬成本。