XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System物体类型
面向安全、安保和运营的下一代人工智能分析
Vaidio DIY 是平台内的一款 DIY 应用程序，允许用户创建自己的 AI 模型来识别物体。只需上传一组物体图像，Vaidio 就可以轻松训练识别新物体。根据用例的复杂性和物体检测的环境，Vaidio 可能只需要每个物体类型大约 120 张图像即可实现基准精度。额外的图像将提高精度。
在黎曼框架内通过 CNN 特征的协方差池对 GPR 信号进行分类
探地雷达 (GPR) 是一种成像系统，可用于观察现场地下情况，以研究土壤的层组成或埋藏物体的存在。由于地面的电磁特性，此类图像通常具有非常低的信噪比 (SNR)。此外，根据设计，埋藏物体被观察为双曲线，其形状可能与物体类型（例如空腔或管道）相关联。在这种情况下，埋藏物体的分类在民用应用中非常重要，例如恢复埋藏天然气管道的位置 [1] 或军事应用，例如地雷探测 [2]。为了进行这种识别，一些研究考虑使用信号反演技术 [3] 来提高 SNR，以便地球物理学家进行手动解释。当需要处理大量图像时，这种解决方案可能不切实际，因为它需要专门的人力资源。因此，自动识别方法已成为必需，并受到社区的关注。GPR 信号的自动分类分两步进行。首先，感兴趣区域（ROI）对应于
m在使用扭矩电效应
多模式触觉感知对于增强现实应用中的感知体验至关重要。迄今为止，已经开发出几个人造触觉接口来感知压力和前接触信号，同时以量化的模量检测物体类型和柔软度仍然具有挑战性。在这里，受昆虫触角上的坎帕形感觉的启发，我们提出了一种半球双峰智能触觉传感器（位）阵列，该阵列使用了落压效果。该系统能够识别柔软度，模量定量和材料类型识别。原则上，由于材料的变形性变化，与测试对象接触时，钻头生成的零件唯一的摩擦式输出指纹。此外，由于不同的电子亲和力，钻头阵列可以准确识别材料类型（精度为99.4％），促进柔软度识别（100％精度）和模量定量。有望基于摩擦效应的位具有小型化的潜力，以提供实时准确的触觉信息，作为人工天线，用于人工机器整合的应用。
人工智能驱动的尾随检测
尾随 – 尾随功能可识别紧随其前行人员或车辆进入受控/限制出入区域的个人或车辆。它可检测并阻止通过安全网关的未经授权的访问，并通过准确的视觉验证记录潜在的不安全活动。此功能与所有领先的出入控制系统兼容，配置和部署非常简单。借助高级对象分类服务器，此功能可以可靠地检测和区分多种对象类型，并支持针对人员和车辆的可定制检测。它还带有灵活的输出触发器，可有效启动几乎所有应用要求的后续操作。尾随功能主要用于办公室、购物中心和封闭式社区，以阻止和防止未经授权的访问。深度学习：深度学习技术是人工智能的一个子集，它使机器接触大量标记数据。然后，机器被要求在新数据集中“学习”、“分析”和“检测”相同的信息，从而确保更熟练地检测和识别对象。由于深度学习技术也由强大的硬件基础设施提供支持，因此分析输出会更好、更快。深度学习在尾随检测中的应用：深度学习在尾随检测中的应用使其更接近人类感知。先进的深度学习方法可以评估大量移动和静止物体的数据集，分层过滤器可以考虑最细微的细节。这提高了生成尾随警报的准确度。得益于该技术改进的处理性能和卓越的物体分类能力，它可以有效地检测和识别多种物体类型，并且视觉偏差和误报率较低。
对机器人抓手的机械设计进行了调查，该机器人使用低成本传感器进行了智能控制，并随着行业4.0的出现，有一个
对机器人抓手的机械设计进行了调查，该机器人使用低成本传感器随着行业4.0的出现而进行了智能控制，越来越需要智能和自动化的机器人系统，能够在未知的环境中执行复杂的任务。这项工作着重于用于机器人抓手的机械设计的开发，以及使用FANUC机器人平台选择目标的智能操作。所提出的方法结合了抓手，高级运动控制技术的计算力学以及握把控制策略，以使机器人臂能够准确有效地识别并选择目标对象。为了验证我们的方法，在各种情况下进行了几项实验验证。据认为，拟议的工作是可行的，有效且适用于广泛的工业应用的。关键字：机器人抓手，机械设计，智能控制，拾音器和位置，运动控制。1。引言近年来，工业机器人已成为现代制造工艺的整体部分，从而实现了有效的生产和精确的自动化[1，2]。尤其是，以其机器人和多功能性而闻名的工业机器人部门在各个工业领域都具有显着的突出性。其功能的一个关键方面是成功地操纵对象，尤其是在选择[3，4]和放置目标[5-7]等任务中。机器人抓手的机械设计是直接影响目标拾取成功的关键因素[12-14]。众多研究集中在手工握手的技术规范上[8，9]以及智能操纵技术的整合[10，11]，用于使用工业机器人系统的精确选择目标。的确，机器人抓手在安全抓住目标对象方面发挥了关键作用，而英特尔 - 连接的操纵技术增强了机器人臂的每 /形式的高度，以适应各种特征 - 包括形状，大小和尺寸和Orien- tations对象的特征。此抓手必须具有处理各种物体类型的多功能性，涵盖了从精致的物品到重组件。它应该提供安全，稳定的抓握动作，同时最大程度地减少对目标对象或机器人组本身损坏的风险。考虑到这些要求，改进的抓地力设计可以显着提高采摘过程的整体性能和效率。