专注AI算法和大模型融合技术研发
-
商务合作
- 邮箱：easing@easingvision.com
- 手机：18600524535
- 电话：010-69992918
- Q Q：2175715190 点击交谈
- 地址：北京市龙发大街1号院3号楼4层
Copyright © 中科逸视（北京）科技有限公司 版权所有-备案号：京ICP备19041319号-2
产品功能特点
主流图片格式全面支持
支持JPG、PNG、BMP、WebP等主流图片格式输入，覆盖用户手机拍摄、截图、相册上传等常见来源。无需格式转换即可直接检测，适配各类业务系统的图片上传接口。
裸露与衣着暴露检测
自动检测人像是否存在裸露、衣着暴露等异常情况，覆盖上半身、下半身及全身画面的合规性判断。返回检测结果与置信度，业务系统可依据置信度阈值配置差异化处置策略。
着装不当识别
除裸露与暴露外，识别人像是否存在着装不当情形，如赤膊、仅着内衣、衣着明显不符合业务场景要求等。适用于对办理业务、参与视频场景的着装规范有明确要求的业务。
检测结果与置信度返回
每次检测返回明确的结论（正常/异常）及对应置信度分数。高置信度异常可直接拦截，低置信度区间可配置转人工复核，避免单一阈值导致的误判与漏判。
多场景合规策略可配置
支持按业务场景配置检测强度与处置规则。远程开户、实名认证等场景采用严格策略，内容审核场景可按平台规则调整裸露与暴露的判定尺度，同一能力适配不同合规要求。
实时反馈与流程嵌入
检测能力以接口形式提供，嵌入用户上传或拍摄环节后即时返回结果。异常时前端可提示用户重新拍摄或更换着装，避免提交后审核退回的流程中断。
应用场景
远程开户与实名认证着装合规
应用于银行、证券、保险等机构的远程开户流程。用户在视频见证或自助上传证件材料时，系统检测人像衣着是否合规，防止裸露、赤膊、衣着暴露等不适宜画面进入业务留证，保障远程业务合规性。
政务线上办事人像材料审核
部署于政务服务App及自助终端，群众办理需上传人像的业务事项时，系统自动检测衣着合规性。异常图像前端拦截并提示重新拍摄，减少窗口人工审核退回，提升“一网通办”材料一次通过率。
社交平台用户头像与内容审核
嵌入社交平台头像上传、动态图片发布等环节，自动检测人像是否存在裸露、衣着暴露等违规内容。结合平台社区规则配置判定尺度，异常图像拦截后转人工复核，降低违规内容传播风险。
互联网医疗在线问诊着装规范
应用于互联网医院视频问诊、图文问诊的人像上传环节。患者上传的患处照片或本人图像若存在衣着暴露、裸露等情况，系统提示调整后重新上传，保障医患沟通场景的规范性与隐私保护。
直播与短视频平台主播着装巡检
对直播画面截图或短视频封面、关键帧进行衣着合规检测，识别裸露、衣着暴露、着装不当等情形，触发预警并推送人工审核，辅助平台落实内容安全管理要求。
招聘与灵活用工平台人像材料预检
应用于求职者上传头像、视频简历等环节，检测人像衣着是否符合职业场景要求。着装不当的图像提示重新上传，提升平台人像材料的规范性与审核效率。
客户案例应用
某银行远程开户人像材料着装合规检测体系
该银行远程开户流程中，客户需上传本人图像并完成视频见证。原流程中，部分客户上传的图像存在赤膊、衣着暴露等不适宜画面，进入人工审核后需退回重传，影响开户效率并带来留证合规隐患。银行在人像上传环节集成衣着异常检测能力。
技术亮点
- 上传环节实时检测：客户上传JPG、PNG等主流格式人像图像后，系统即时执行裸露、衣着暴露、着装不当检测，异常时前端提示“请穿着得体后重新拍摄”，不合格图像不进入后续审核队列。
- 检测结果与置信度分级处置：高置信度异常直接拦截并提示重拍；低置信度区间图像标记为“待复核”，转人工审核判断，避免因光线、服装颜色等因素造成误拦截。
- 多格式图片统一处理：客户通过手机拍摄、截图或相册上传的图片，系统统一解析并执行检测，无需客户关注格式差异，降低上传失败率。
- 检测记录与开户档案绑定：每次检测的结果与置信度随开户材料一并留存，形成可追溯的合规记录，支持后续审计调取。
实施成效
- 审核退回率下降：不适宜画面在提交环节被拦截并引导重拍，进入人工审核的图像合规率提升，因着装问题导致的退回减少。
- 开户流程耗时缩短：客户当场修正后重新提交，无需等待审核结果再行补拍，从提交到完成开户的整体时长压缩。
- 留证合规性增强：进入业务档案的人像材料均通过着装合规检测，远程开户留证的规范性提升。
- 人工审核负担减轻：审核人员无需处理明显不合规的画面，可将精力集中于身份信息与业务要素的核验。
某政务服务平台线上办事人像材料预检
该政务服务平台支持群众在线办理社保、公积金、居住证等事项，部分事项需上传本人图像材料。原流程中，衣着不合规的图像在后台审核时才被发现，群众需重新提交，影响“一网通办”的一次办结率。平台在人像上传环节嵌入衣着异常检测。
技术亮点
- 主流图片格式直接检测：群众通过手机相册或拍照上传的JPG、PNG等格式图片，系统直接解析并执行衣着合规检测，无需转换格式或单独截取。
- 按事项配置检测策略：对不同政务事项配置差异化检测强度，涉及人像留证要求严格的事项采用严格策略，一般事项适当放宽，避免过度拦截影响办事体验。
- 异常提示与重拍引导：检测异常时，前端以明确文案提示具体问题（如“检测到衣着暴露，请更换着装后重新上传”），引导群众当场修正。
- 检测结果与事项审批联动：检测通过的图像进入审批流程，异常图像标记为“待补充材料”，群众重传合格后自动恢复审批，无需重新发起事项申请。
实施成效
- 材料一次通过率提升：着装不合规图像在提交环节被拦截并引导修正，进入审批环节的材料合格率提高，因材料问题导致的退回减少。
- 群众办事体验改善：群众在提交时即获得明确指引，无需等待审批结果才发现需重新上传，线上办事的便捷性提升。
- 窗口人工压力减轻：线上材料质量问题前置解决，转窗口处理的比例降低，大厅窗口可将资源集中于复杂事项。
- “一网通办”合规水平提升：人像材料的规范性得到系统化保障，政务事项线上办理的材料质量与合规性同步改善。
某社交平台用户图像内容安全审核体系
该社交平台用户头像、动态图片发布量庞大，其中夹杂裸露、衣着暴露等违规内容，依赖人工审核难以及时覆盖。平台在图像上传环节集成衣着异常检测能力，对违规内容实施前置拦截。
技术亮点
- 上传环节自动检测与拦截：用户上传头像或发布图片时，系统自动执行裸露与衣着暴露检测，高置信度违规图像直接拦截并提示用户更换图片，不进入发布流程。
- 按社区规则配置判定尺度：平台根据社区规范配置检测强度，对头像等公开展示区域采用严格策略，对特定内容分区按规则调整判定尺度，兼顾内容安全与用户体验。
- 低置信度图像转人工复核：置信度处于临界区间的图像标记为“待复核”，推送人工审核队列，避免因泳装、运动服等正常场景被误判为违规。
- 主流图片格式全兼容：用户通过手机拍摄、截图、相册上传的JPG、PNG、WebP等格式图片均可直接检测，覆盖社交平台多样化的图片上传来源。
实施成效
- 违规内容拦截效率提升：裸露、衣着暴露类违规图像在上传环节被拦截，进入人工审核的违规内容量减少，审核响应速度提升。
- 人工审核压力分流：高置信度违规由系统自动处置，人工审核集中于临界区间与申诉个案，审核资源利用效率提高。
- 误判率可控：置信度分级与人工复核机制降低了正常场景被误拦截的概率，用户因误判产生的申诉减少。
- 社区内容安全水平提升：违规图像的前置拦截减少了传播窗口，平台内容安全管理的主动性与合规性增强。
某互联网医疗平台问诊图像合规检测体系
该互联网医疗平台支持患者图文问诊与视频问诊，患者常上传患处照片或本人图像辅助诊疗。部分图像存在衣着暴露、裸露等情况，既涉及隐私保护问题，也不符合医患沟通场景的规范要求。平台在图像上传环节集成衣着异常检测。
技术亮点
- 问诊图像上传即时检测：患者上传JPG、PNG等格式图像后，系统自动检测是否存在裸露、衣着暴露等异常，异常时提示患者调整拍摄范围或更换着装后重新上传。
- 患处照片与全人像差异化处理：对聚焦患处的局部照片与包含全人像的图像采用差异化检测策略，避免因患处拍摄的必要暴露被误判，兼顾诊疗需求与合规要求。
- 主流图片格式覆盖：患者通过手机拍摄、相册选择、截图等方式上传的图片均可直接检测，适配互联网医疗场景下多样化的图片来源。
- 检测结果与问诊流程联动：检测通过的图像进入医生接诊队列，异常图像提示患者修正后重新上传，避免不合规图像直接进入医患沟通环节。
实施成效
- 不合规图像进入问诊环节减少：衣着异常图像在上传环节被拦截并引导修正，医生接诊时面对的图像规范性提升。
- 患者隐私保护增强：对衣着暴露、裸露图像的拦截减少了不必要隐私内容的传播，医患沟通场景的隐私保护水平提高。
- 医生接诊体验改善：医生无需处理明显不合规的图像，可将精力集中于诊疗本身，问诊效率提升。
- 平台合规管理能力提升：问诊图像材料的合规性得到系统化保障，平台在互联网医疗规范运营方面的管理能力增强。