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高光譜大數(shù)據(jù)分析應用云平臺


高光譜普及應用的關鍵除了前端設備外,還需要強大的云計算處理平臺和針對具體應用的智能算法,高光譜云服務和計算平臺利用多集群CPU/GPU的并行處理能力以及集群的海量存儲和分布式計算能力,提高處理效率完成前端設備難以及時完成的復雜計算。

中達瑞和高光譜大數(shù)據(jù)分析應用云平臺,通過分布式存儲、分布式計算和深度學習等先進技術, 為用戶提供數(shù)據(jù)存儲、模型訓練和應用服務等功能,為各行業(yè)打造以高光譜技術為核心的云服務綜合解決方方案。
光譜算法
引擎服務
一站式
賦能服務
資源
共享服務
開放的
光譜生態(tài)

一站式賦能服務


集數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)標注、模型訓練和云端部署一體化的研發(fā)全流程平臺,
減少開發(fā)周期,降低開發(fā)難度,節(jié)約開發(fā)成本。

強大的算法引擎服務


自主研發(fā)
我司獨立開發(fā)的適應高光譜特有的計算引擎
高吞吐
適應高光譜獨有的大數(shù)據(jù)形式,專業(yè)的共享機制支持高吞吐、高效率的計算
實時計算
實時計算高光譜采集數(shù)據(jù),低延時
接口統(tǒng)一
抽象規(guī)定高光譜專業(yè)算法接口,支持第三方算法接入
算法組合
從底層支持算法組合調度,支持構建復雜的光譜應用

資源共享
打造開放式光譜生態(tài)


平臺提供光譜數(shù)據(jù)集、算法、模型、應用方案等資源與服務的共享和交易,促進光譜產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展與普及,打造開放式的智能光譜生態(tài)。

光譜數(shù)據(jù)集
算法
模型
應用方案

數(shù)據(jù)可視化,所見即所得


通過云平臺可視化數(shù)據(jù)展示中心,實現(xiàn)光譜大數(shù)據(jù)的價值最大化,提供科學、全面的決策支撐,提高運營效率。

安全可靠


平臺集成了領先的安全認證機制,并且采用科學精密的加密方式,全面保證用戶與數(shù)據(jù)的安全。

平臺案例

煙葉分選

利用光譜成像看得寬,物質特征波段抓得準的特性,采集煙葉形狀、可見色澤之外的致密度、含油含水率等關鍵特性,結合模型匹配算法,輸出分級分選識別信號,再結合工業(yè)自動化控制設備或系統(tǒng),實現(xiàn)精準、高效的煙葉在線分選。


系統(tǒng)示意圖


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成果展現(xiàn)


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煙葉與塑料分選

高光譜成像在工業(yè)行業(yè)中具有多種應用,包括對生產(chǎn)線物品的品控、質量控制和對沒有視覺差異但具有不同化學成分的物質(例如塑料)進行識別、分類和篩選。

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煙葉與塑料有獨特的光譜特征,經(jīng)過圖像處理/光譜分析/機器學習和訓練,可快速對不同物質進行分選

大米的快速分類

同形同色不同質的物品,通過光譜進行識別、分類和標識,有效區(qū)分“魚龍混雜”,相較傳統(tǒng)方式的小樣本抽檢,可以做批量檢測,在時間和準確率上有突出優(yōu)勢。

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紅色:東北大米,綠色:江西大米

枸杞原產(chǎn)地溯源

與中國藥科院合作,通過高光譜成像系統(tǒng),采集不同產(chǎn)地枸杞光譜特征數(shù)據(jù),建立特征數(shù)據(jù)庫,利用高光譜成像系統(tǒng)分析軟件自動分析、學習、分類,實現(xiàn)對枸杞等中藥材原產(chǎn)地的追溯。同時,也方便各級用戶對藥材品質特征進行快速識別。

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