隨著視頻監(jiān)控產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展，攝像頭數(shù)量的快速增多，大量的視頻數(shù)據(jù)給視頻分析、實時監(jiān)控報警和視頻數(shù)據(jù)的有效使用帶來了不小的挑戰(zhàn)；缺少人力查看監(jiān)控視頻，缺少視頻智能分析成為了各行各業(yè)的普遍痛點；同時智能算法工程落地中存在算法與業(yè)務(wù)融合難、算法遷移性差、開發(fā)周期長等問題，導(dǎo)致很多行業(yè)和場景在智能化升級中無法解決實際問題，性能指標(biāo)達(dá)不到要求，耗時過長錯過時間窗口等。針對以上問題，力維智聯(lián)推出了Atlantis機器視覺平臺，運用深度學(xué)習(xí)算法對視頻/圖像中的人、車、物、事件等關(guān)鍵要素進(jìn)行檢測、識別和深度解析，生成結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過動態(tài)邏輯編排組合算法和業(yè)務(wù)，實現(xiàn)人員、車輛、物件、事件等的智能識別和融合分析,為城市管理、工業(yè)智能、公共安全、安全生產(chǎn)等領(lǐng)域提供低成本、高效率、智能化的精準(zhǔn)服務(wù)。