基于团队自主研发一套深度学习计算框架，技术研究和业务应用为基础，检测图片中的主体，瑕疵、姿态识别等，支持多主体检测，对质量较低的图片进行去雾、对比度增强、无损放大、拉伸恢复等多种优化处理，提高检测精度；
支持对图片中的内容主体进行结构化识别，能够实现不同业务场景下对任意主体信息的识别满足各类相关需求。

可以为客户提供多模态环境下的场景解决方案。

场景痛点：中小学每个月都会有1次地震消防等应急演习，学校的演习质量将会记录考核，其中一个重要的指标就是阵亡率，现在统计手段都是用红外线统一测量弯腰高度，或者人工去盯，误判率非常大，影响学校的考核
解决方案：通过研发符合演习标准的人体结构识别点，将每种演习动作的标准姿态进行建模，将演习者的姿态与标准姿