核心技术

Zoneyet多模态人机交互引擎基于自然语言处理技术，融合了视觉、听觉、触觉、嗅觉等多种交互方式，涉及到语音识别、图像识别、语义分析、情感分析、动作捕捉等多个维度。该引擎在限定场景的条件下，针对性地定制和应用多模态融合技术，以达到人机交互智能性和体验性显著提升的效果，为大型企业客户、开发者和生态合作伙伴提供引擎能力和系统中间件能力，实现便捷、低成本构建人机交互体验和高效、多样化赋能行业。

肢体识别
肢体识别引擎通过特征抽取分类来预测其类别（例如视频、图片、2D骨骼序列、3D骨骼序列），检测图片/视频中的人体并返回人体矩形框坐标，对视频或图像开展行人动作检测。
微表情识别
基于传统机器学习，设计一种手工特征（Handcrafted Feature）来提取微表情片段中的特征，依照数据预处理——特征提取——特征分类的框架进行微表情分类。
情感分析
文本情感分析：又称意见挖掘、倾向性分析等。简单而言，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。

产品优势

能力全面

累积了多模态交互识别方式，多模态关键点识别等一套分析用于人类交互行为的能力，并支持模型定制。

算法领先

多模态人机交互引擎算法的正确率超过95%，关键点算法的识别正确率超过94%。

市场验证

基于海量用户群体的体验和反馈，针对各种光照、各种背景进行了优化，保障用户最完美的使用体验。

海量数据建模

基于海量数据进行建模，提供高精度的多模态人机交互状态判断及置信度结果分析。

安全可靠

离线SDK的形式集成到设备，无需上传到云端，数据更安全。

应用场景

智能客服
工业检测
服务机器人
智慧教育
舆情分析
认知医学
游戏娱乐
驾驶辅助

应用案例

安全威胁分析与预警系统
基于SDC采集的业务支撑平台的各种日志和基础数据，安全态势场景分析利用大数据分析方法对省级平台存在的主要安全威胁和攻击事件进行检测，并对整个平台的安全态势进行刻画，为威胁预警、安全态势展现、攻击画像、趋势预测等上层应用提供数据支撑。
视频智能运维系统
用于不同规模的、各种安防等级要求的视频安防监控系统；对视频安防系统中前端监控设备、网络传输设备、后端管理设备等运行信息进行采集；提供设备管理、设备及链路监测、视频质量检测、可视化展现、巡检管理、告警、工单管理、统计报表和绩效考核等运维考核管理应用功能，为视频安防监控系统发现故障、跟踪处理情况、展现运维结果和运维工作质量提供信息化的管理界面和数据支撑。
公交线路乘客客流分析模块
对指定日期公交乘客通过公交站点和车辆刷卡登量/降量数据的汇总统计和综合分析功能，通过热量GIS地图的展示方式，直观展现城市区域内公交乘客的登量/降量热力情况；通过topN排名图表的展示方式，直观展现城市区域内公交乘客的登量/降量站点排名情况；并实现对指定年、月内日均全市公交乘客通过不同换乘次数来完成出行链数据的分类统计和分析。
舆情分析、多轮对话系统
应用于跨语言社交平台社交语义分析、智慧运营等场景，通过用户的社交行为对话内容进行知识图谱的引用，快速相应用户交互内容。