技術原理：
3D行為識別技術3D行為識別 （3D Behavior Recognition），利用黎曼幾何 和深度學習的算法，使用大量基於GPU的並行計算，以毫米級精度對觀察到的現實世界進行三維空間還原，準確地分離環境、物體和人物，並實現實時的觀察和理解。
該技術能夠在3D空間把人群分割為獨立人體，根據骨骼（Skeleton）構造、3D面部特點和其他特徵——如：體態姿勢和肌肉運動特點進行精確跟蹤識別，並且實現基於事件和語義的主動式防禦預警和實時報警。
此外，該技術還可對識別目標的體溫、心跳、呼吸、體重等生物特徵進行非接觸測量，從而多維度確保了對個體行為和群體行為的高精度識別和預判。
技術特點：3D行為識別技術可實現對個體及群體進行高精準度的行為識別，對設定的異常行為進行預判並及時預警；該技術可實現對監控區域進行3D空間矢量化、事件化；並對實現對物體進行非接觸式生物特徵測量；且不易受周圍環境影響。
套用場景：
技術手段：通過人體行為識別、高精度三維人臉檢測、目標軌跡跟蹤、高精度微表情捕捉及非接觸式生物特徵測量等方式，多維度對目標行為進行檢測，從而保障識別結果的精準度。
延伸套用：人員識別、車輛識別、區域入侵、目標異常檢測等。
適用場景：審訊室、監獄/看守所、戒毒所、住家老人、養老院、精神病醫院、機場、車站、碼頭、風電站、水壩、變電站、停車場、智慧物流、智慧醫療、重要路口、學校、數據中心、大型工廠、旅遊景區、智慧樓宇、智慧交通、管道監控、公共安防等。
