能见度识别

  • 背景简介
  •        能见度识别在航空航海、交通运输等方面具有重要意义。常用的能见度识别设备价格昂贵,场地要求高,局限性大,因此适用范围小。本算法通过摄像头,全天候捕捉视频影像,利用计算机视觉技术识别当前的能见度。
  • 应用方向
  •       本算法可以应用在海底能见度识别、港区大气能见度识别,以及其他需要进行介质能见度识别的场景。

水下图像识别机器人

  • 背景简介
  •       水下图像识别机器人旨在对水下场景中的物体进行识别。由于复杂的水下环境、光照等因素会对水下目标识别带来干扰,因此,本算法首先对采集的物体图像进行去噪和增强,然后使用深度学习的方法对水下物体进行自动识别。
  • 应用方向
  •         本算法可以应用于海底资源勘探,水下搜救,水下考古,水下捕捞,水下通信线路和油气管线的工作状态监测,以及其他需要对水下目标进行探测识别的场景。

基于知识图谱的故障分析系统

  • 背景简介
  •       利用知识图谱技术将工业知识及故障数据结构化处理,可以对海量工业数据进行快速检索。
  •       利用知识图谱代替“专家经验”,高效解决故障问题,减少对专家的依赖。
  •       将故障知识与机器数据有效结合,定位故障、推理根因。
  • 应用方向
  •       适用数据繁杂的行业,以及需要将历史经验和知识数据充分利用的场景。

地铁站客流统计

  • 背景简介
  •         对车站客流量进行统计,可以有效缓解人员拥挤造成的事故,帮助车站合理分配资源,所以客流量统计是车站管理和决策不可或缺的环节。
  • 1、  基于人工智能算法对每帧视频中进、出站人数进行识别以及人员位置定位等,从而实时掌握各个车站各个时段的客流情况。
  • 2、  通过数据分析,掌握客流量的规律,合理调整车辆和工作人员的调度。
  • 应用方向
  •        适用于地铁、车站、机场等通道内,商场、景区等公共场所出入口等各类人员密集的场景。

规则物体检测

  • 背景简介
  •        传统的目标检测算法,大多数是针对通用的目标来进行检测,只能从概率论角度做出有无或类别检查。如被检测物体尺寸过小,通常准确性和鲁棒性都欠佳,检测效果不是很理想。
  •        信维对传统算法进行调整,并利用目标物形状规则的特点,结合已有的图像处理技术,研发出一套独特算法。
  • 优势
  •        该算法可对目标对象进行有无检测、位置检测、形状检测、差异检测等多维度的检测。同时可对

信维智能抄表系统

  • 系统简介
  •        信维智能抄表系统采用AI技术,快速、高精度地对自来水表进行抄表工作。只需使用智能手机对用户水表表盘进行拍照,系统便会快速地对表盘图像进行解析并记录指针值,从而有效提高工作效率。
  •        信维智能抄表系统不仅可以减轻抄表员的抄表工作量,还可以进行数据分析和业务分派。相对于人工抄表,信维智能抄表系统大幅缩短了处理时间、降低人为误差,有效提供高服务水平。
  • 使用前后对比