提供人工智能，目标检测算法。
1. 人脸识别
人脸识别是基于人的面部特征进行身份识别的一种生物识别技术，通过采集含有人脸的图像或视频流，自动检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行识别，通常也叫作人像识别、面部识别。
人脸识别系统主要包括4个部分，分别为人脸图像采集/检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及身份匹配与识别。其中人脸图像采集/检测是进行后续识别的基础。通过检测框把后续识别算法的处理区域从整个图像限制到人脸区域。
近年来，人脸识别技术已经取得了长足的发展，目前广泛应用于公安、交通、支付等多个实际场景。

2. 智慧交通
智慧交通是目标检测的一个重要应用领域，主要包括如下场景。
交通流量监控与红绿灯配时控制：通过视觉算法，对道路卡口相机和电警相机中采集的视频图像进行分析，根据相应路段的车流量，调整红绿灯配时策略，提升交通通行能力。
异常事件检测：通过视觉算法，检测各种交通异常事件，包括非机动车驶入机动车道、车辆占用应急车道以及监控危险品运输车辆驾驶员的驾驶行为、交通事故实时报警等，第一时间将异常事件上报给交管部门。
交通违法事件检测和追踪：通过视觉算法，发现套牌车辆、收费站逃费现象，跟踪肇事车辆，对可疑车辆/行人进行全程轨迹追踪，通过视觉技术手段，极大地提升公安/交管部门的监管能力。
自动驾驶：自动驾驶是当今热门的研究领域，是一个多种前沿技术高度交叉的研究方向，其中视觉相关算法主要包含对道路、车辆以及行人的检测，对交通标志物以及路旁物体的检测识别等。主流的人工智能公司都投入了大量的资源进行自动驾驶方面的研发，目前已经初步实现了受限路况条件下的自动驾驶，但距离实现不受路况、天气等因素影响的自动驾驶（L4级别），尚有相当大的一段距离。
从根本上看，交通场景中各种具体应用的底层实现，都是以目标检测技术为基础的，即对道路、车辆以及行人进行检测。

3. 工业检测
工业检测是计算机视觉的另一个重要应用领域，在各个行业均有极为广泛的应用。在产品的生产过程中，由于原料、制造业工艺、环境等因素的影响，产品有可能产生各种各样的问题。其中相当一部分是所谓的外观缺陷，即人眼可识别的缺陷。
在传统生产流程中，外观缺陷大多采用人工检测的方式进行识别，不仅消耗人力成本，也无法保障检测效果。工业检测就是利用计算机视觉技术中的目标检测算法，把产品在生产过程中出现的裂纹、形变、部件丢失等外观缺陷检测出来，达到提升产品质量稳定性、提高生产效率的目的。