AI Vision

Dans les solutions d’applications innovantes Neuvition LiDAR, la vision IA est fréquemment utilisée comme auxiliaire. Le système collecte des données en temps réel sur l'objet mesuré via des capteurs visuels, l'hôte effectue le traitement, l'analyse et le stockage en temps réel des images vidéo sources. En analyse visuelle, il identifie les objets mesurés dans une plage spécifiée et les marque dans le flux vidéo. Le flux vidéo est ensuite transmis via des interfaces internes pour le traitement de fusion de données afin de fournir des fonctionnalités visuelles aux données 3D collectées par LiDAR. Cette technologie est principalement utilisée pour la détection d’intrusion d’objets étrangers.
Le processus de détection d’intrusion d’objets étrangers est le suivant :
Collectez des informations sur les environnements de terrain à partir de flux de données d'image obtenus par une caméra de qualité industrielle via LAN.
Utilisez des algorithmes de réseau neuronal profond pour détecter des objets spécifiés dans une plage spécifiée en temps réel, y compris l'extraction de caractéristiques, la détection de position et la classification d'objets.
Utilisez des algorithmes de réseau neuronal profond pour reconnaître intelligemment les objets en temps réel et effectuer une classification au niveau des pixels, incluant principalement les trains, les voitures, les piétons et les objets de plus de 25 x 25 cm.
Utilisez l'algorithme de filtre de Kalman pour suivre et compenser la position en temps réel de l'objet.
Les résultats de l'objet mesuré sont transmis à la fusion de données pour un traitement qui ajoute des fonctionnalités visuelles aux données LiDAR 3D.

En plus des étapes ci-dessus, Neuvition LiDAR et ses services d'algorithmes de vision IA prennent également en charge diverses fonctions telles que la reconnaissance d'images, la reconnaissance de flux vidéo, la reconnaissance de nuages ​​de points et la reconnaissance de texte, pour répondre de manière flexible aux besoins des utilisateurs.

En termes de scénarios d'application, cette technologie peut être largement utilisée dans des domaines tels que le transport ferroviaire, les routes urbaines et la production industrielle, offrant ainsi des solutions plus efficaces, intelligentes et plus sûres au public.

Reconnaissance d'image
Reconnaissance de flux vidéo
Reconnaissance des nuages ​​de points
Reconnaissance de texte
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Scénario de site Tâche cible Condition d'installation Sortie de données Calendrier de déploiement
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