视频特定人物排查系统
系统采用先进的计算机视觉和深度学习方法，突破了信息缺失下的人脸修复和识别关键技术，能够对于多来源、跨场景、低质量、多种遮挡条件下的人脸进行高效鲁棒的检测和识别，有效提高了特定人物的排查能力，赋能城市精准治理，系统已在国家专项应用。
无人机弱小目标跟踪系统
系统实现了对无人机视角下远距离、低分辨率、复杂光照、长时遮挡、摄像机与目标双动态情况下目标的鲁棒精准跟踪。系统有效融合了视频增强、目标检测、目标状态估计等技术，获得VisDrone@ICCV2019无人机视觉VisDrone国际单目标跟踪评测冠军。系统在智慧城市、人机交互、国防军事等诸多领域中可发挥巨大价值。
多光谱多模“低慢小”目标反制系统
系统突破“低慢小”目标检测、跟踪、识别等关键技术，提出了一套有效的基于多光谱多模多层次信息融合的目标检测、识别、跟踪算法模型架构，充分利用多源信息冗余度和互补性，大幅提升了系统快速发现、精准识别和稳定跟踪目标的能力水平，为空中威胁入侵防御系统提供技术支撑。技术获得CVPR2020国际反无人机挑战赛Anti-UAV冠军，系统已在轻量化嵌入式平台集成，为复杂环境下重点区域目标探测与感知的实战需求奠定基础。
人脸高逼真合成驱动系统
系统利用摄像头捕捉用户面部表情，驱动其他人脸照片作出相应的变化，具有高实时性、高逼真度，可实现毫秒级响应输出，满足视频聊天、网络会议、游戏娱乐、内容制作、广告展览等场景需求。系统已在轻量级硬件设备中集成，具有便携性强、兼容性好、部署容易等优点，可摆脱场地环境限制。
可解释深度伪造视频检测系统
系统根据用户上传的训练数据，和选定的参数运行程序。系统结合选择性知识蒸馏等先进方法与人工智能领域专家实践经验，专业应用于深度神经网络模型可解释性，模型透明化，为神经网络决策过程提供更好的理解方法，可作为模型实际部署的重要辅助工具，推动人工智能领域研究的发展。
联邦共享学习平台
基于安全可控的局部-全局协同学习框架，可以在数据不出本地的情况下，实现多方数据安全共享和联合建模的分布式学习，避免数据被非法用户获取，相较于传统联邦学习技术，实现了5倍以上的通信效率提升，支持城市治理、智慧医疗、金融风控、国防军事等领域中跨组织多源异构数据的联合建模。
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