目前，市场上哪些边缘计算算法更为主流？边缘计算的算法实例有什么？今天就让小编带大家了解一下，希望对了解AI算法盒子的您有所帮助。
1.人脸及关键点检测
关键点监测是快速检测人脸，标记人脸坐标，提取包括脸颊在内的人脸坐标。.眉.眼.口.鼻子与其它面部特征的关键是人脸对齐，准确识别各种特征信息，为人脸识别提供可靠的支持。可以在终端上进行。.多平台运营，实现高效率.精确.人脸检测功能稳定。
2.人脸识别技术
基于英文代码信息技术的自主研究算法框架，可以支持各种复杂场景(室内).室外.强光.弱光)，根据人脸特征的提取和分析，通过多个视频流的推理，准确完成人脸识别，降低提取难度.释放更大的计算性能；
3.行人特征分析
行人特征信息和行动的高精度识别是通过行人来来检查获得的，包括性别年龄.服饰类别.服饰颜色.佩戴物.提供丰富的结构化信息，可用于高效的视频素材管理和精准营销。
4.车牌车型的检验和识别
检查主车位置，识别车牌（车牌框架4个顶点）/车辆品牌型号（主要是汽车），支持多视频流推理，可应用于公园、交通、停车场等场景。
5.安全帽等物体检测
安全帽和人脸可以根据行人特征分析算法进行检查，是否戴安全帽可以通过视频结构确定，支持各种颜色的安全帽识别训练；同时，也可用于各种物体的检查和识别，准确高于95%，有效提高了安全监督管理。
6.电梯电瓶车识别预警预警
电瓶车识别算法是检测和识别各种类型的电瓶车。当电动汽车进入电梯时，摄像头可以直接报警(声音/闪光)并自动报警信息.现场图像.将视频等数据上传到云平台，管理者可以及时接收信息.检查现场情况，及时处理。
7.人员工服识别
通过检查和识别各种工作服，摄像机可以直接监控人员在办公室或施工现场是否穿指定服装，并检查未穿指定工作服的人员的自动报警信息.现场图像并传输到云平台，管理者可以接收信息.检查现场情况，及时处理。
