通過深度學習與機器感知技術相融合，讓數據可以被實時感知、識別、分析、提取，為行業提供智慧化數據服務。

基于深度學習及大規模樣本訓練，準確識別圖片或視頻流中的物體名稱、類別、位置、置信度等信息。

自動提取興趣目標，通過運動軌跡信息，實現對背景復雜、群體監控視頻或大場景中多個運動目標的連續快速跟蹤捕捉。

基于深度學習、多層神經網絡及大規模圖像訓練，檢測圖片或視頻流中的人、車、動物及其他物體的位置、置信度等綜合信息。

基于對交通關鍵要素以及相關交通重點管理目標進行自動識別、軌跡跟蹤、智能分析，實現目標行為分析及事件發現。

提取目標的有效特征和關鍵信息進行屬性分析，實現不同場景、不同光照和拍攝角度變化下各類信息的精準識別。

自動分析、提取視頻中有價值的素材（人臉屬性、人體行為、車輛屬性、交通事件和場景），提供豐富的結構化信息。

以圖搜圖，智能搜索出相同或相似的圖片，通過數據快速聚類以及相應的置信度分數與閾值，以供評估。

準確識別圖片或視頻流中的人臉信息，可適應側臉、遮擋、模糊、表情變化等各種應用場景和實際環境。

人證合一驗證技術使用機器識別代替人工識別，提高識別準確度和識別速度，具有唯一性、安全性、快速性的特征。

通過對輿情信息的自動采集和多維度分析，提供實時輿情、語義分析、搜索指數及事件脈絡等數據與分析能力。

利用知識圖譜技術構建興趣圖譜，無縫展現對象關聯信息，實現對象關系描述，圍繞給定的對象不斷發現其關聯信息。