XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System摄像机
防爆炸摄像机和防腐蚀摄像机
Hikvision提供了一个强大的Hikcentral软件平台，用于管理所有Hikvision产品，包括防爆相机。使用直观的仪表板，用户可以远程监视正在进行的站点操作，实时检查设备健康，接收紧急警报等等。实现无缝管理和快速响应，Hikcentral在整个操作中都可以增强安全性。
出入口补充灯 AI LPR Pro 子弹头 Plus 摄像机
卓越画质（支持星光传感器、智能红外 II 技术和高帧率，实现卓越画质。）证据摄像机联动（可与任何常规摄像机联动，捕捉概览快照作为证据。）LPR 智能搜索（只需搜索目标嫌疑车辆的部分特征，如车辆类型和颜色、车牌颜色、车牌号、方向等，即可快速找到相关视频。）
高速公路速度摄像机飞行员计划| 2024状态报告
平均速度方法旨在将监视和执行区域扩展到一个细分市场，而不是标准点速度捕获系统。提出的方法包括沿着走廊或执行区内安装一系列摄像机。摄像机位于整个区域，每个相机位置，车辆和车牌都有时间戳记。一些供应商还将在每个执行点捕获点速度度量，作为次要措施。通过捕获每个相机的时间和它们之间的已知长度，将确定通过执行区的车辆速度的确定，并将其与已建立的速度阈值进行比较。从那里，如果车辆超速驾驶，并且应将发生的情况推进到审查过程中，则必须确定。
NightHawk AI-ISP 全彩摄像机配件
AI赋能关键ISP模块，如HDR、3DNR、RLTM（实时低延迟监控）、去马赛克等通过AI训练不断提升这些模块性能，突破传统ISP成像的“天花板”。
与X射线摄像机相关的多光谱监测数据在发夹的激光焊接期间
在当今的高性能电动发动机中，发夹技术用于提高效率。而不是由绕线线制成的定子，将较厚的铜销组装和焊接。由于表面污染，夹紧，定位或以前的切割过程，典型的焊缝失败，例如飞溅物，毛孔或连接不足。对于生产设施，它不足以识别有缺陷的焊缝；还需要进行分类以确定故障的原因并尽快纠正它们。在本研究的帮助下，在原位X射线摄影中评估了多光谱监测系统的能力。数据显示与蒸气毛细管的稳定性，焊接位置和飞溅形成的相关性。
bevcar：bev地图和对象分割的摄像机雷达融合
摘要 - 从鸟类的视图（BEV）角度来看，语义场景细分在促进移动机器人的计划和决策方面起着至关重要的作用。尽管最近仅视力的方法表现出了显着的性能进步，但它们通常在不利的照明条件下（例如降雨或夜间）挣扎。虽然主动传感器为这一挑战提供了解决方案，但激光雷达的高成本仍然是一个限制因素。将摄像机数据与汽车雷达融合起来是更便宜的替代方法，但在先前的研究中受到了较少的关注。在这项工作中，我们旨在通过引入Bevcar（一种新型的BEV对象和地图细分方法）来推动这一有希望的途径。我们方法的核心新颖性在于首先学习原始雷达数据的基于点的编码，然后将其利用以有效地将图像特征抬起到BEV空间中。我们对Nuscenes数据集进行了广泛的实验，并证明Bevcar优于当前的技术状态。此外，我们表明，合并雷达信息显着提高了挑战性环境条件中的鲁棒性，并提高了远处对象的细分性能。为了培养未来的研究，我们提供了实验中使用的Nuscenes数据集的天气拆分，以及http://bevcar.cs.uni-freiburg.de的代码和训练有素的模型。
双眼摄像机应用程序：视障
第二部分仍然保密，详细介绍了涉及Feedgy的PV温室试点系统的现实应用程序。本节提供了配备辐照传感器的实验设置。分析了自2024年2月以来收集的数据，以了解温室内的辐照行为。开发了一种基本的辐照模型，称为组成模型。该模型使用简化的光学，物理和几何系数结合了用于扩散辐照度的光学VF模型与直接辐照模型。模型验证和对实验数据的分析表明，该模型可以有效地执行，尤其是在阴天天数，显示内部和外部辐照行为之间的线性相关性很强。尽管具有简单性和效率，但由于试验系统和数据质量的限制，该模型仍存在局限性。尽管如此，它为APV市场中目前普遍存在的更复杂和计算密集的方法提供了一种有希望的替代方法。
速率：带有事件摄像机的实时异步跟踪
摘要 - 基于视觉的自定位是一种至关重要的技术，用于在GPS剥夺环境中实现自主机器人导航。但是，标准帧摄像机会受到运动模糊的影响，并且动态范围有限。这项研究着重于使用基于事件的摄像机进行自定义的有效特征跟踪。这样的摄像机不提供环境的常规快照，而是异步收集与每个像素中每个像素中一小部分照明的事件，从而解决了在快速运动和高动态范围内运动模糊问题的问题。特别是，我们提出了一个基于连续的实时异步性异步跟踪管道，名为速率。此管道集成了（i）使用活动事件表面的时间切片连续初始化跟踪器，以及（ii）带有建议的“跟踪管理器”的跟踪器节点，由基于网格的分销商组成，以减少冗余跟踪器并删除差质量差的质量。使用公共数据集进行评估表明，我们的方法保持了稳定的跟踪功能，并且与仅限的事件跟踪方法相比，在维护甚至改进跟踪准确性的同时，进行实时跟踪有效。我们的ROS实施以开放源为：https：//github.com/mikihiroikura/rate
推荐引用 推荐引用 Alblooshi，Fatma Sabeel，“阿联酋使用闭路电视摄像机进行更智能监控的人工智能”（2021 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
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