XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相机
在未标记的相机陷阱图像中自动识别非洲豹子
摘要 - 本文介绍了一种解决现实世界动物识别问题的算法，即确定panthera提供的非标记的非洲豹图像数据集中的K单个动物数量未知数量。为了确定豹子的ID，我们提出了一种有效的自动化算法，该算法包括从图像中分割豹子体，对图像对之间的相似性和群集进行了分割，然后进行验证。要执行聚类，我们采用了修改的三元搜索，该搜索使用了新型的自适应K -Medoids ++聚类算法。最佳聚类是使用Silhouette分数的扩展定义确定的。使用新的聚类后验证程序用于进一步提高聚类的质量。使用Panthera数据集评估了该算法，该数据集由1555张图像中拍摄的677个单独的豹子组成，并通过基线K -Medoids ++聚类算法算法的0.864进行了调整后的共同信息评分，与0.864相比进行了聚类。
跋涉通道的可照相机抑制剂控制野生型疼痛完整自由移动动物
通过赋予神经元活性的光控制，光遗传学和光学药理学是强大的方法，可用于探测疼痛信号的传播。但是，成本，动物处理和道德问题减少了他们的传播和常规使用。在这里，我们报告了Laki（光激活的K +通道抑制剂），这是一种与疼痛相关的两孔域钾跋涉和TRESK通道的特定照片开关抑制剂。在黑暗或环境光中，Laki不活跃。然而，在365 nm和480 nm处的经透明膜不可逆地阻止了伤害感受器中的徒步旅行/tresk电流，从而可以快速控制完整的疼痛和伤害感，并自由移动的小鼠和刺激性。这些结果表明，在体内，跋涉/TRESK在伤害感受器的自由神经末端的亚细胞定位，其中它们的急性抑制作用具有足够的能力引起疼痛，显示了Laki作为跋涉/TRESK通道研究的宝贵工具。更重要的是，Laki具有在幼稚的动物中无创和植物学方式可逆遥控的疼痛的能力，该动物在基本和转化性疼痛研究中具有实用性，但在体内镇痛药物筛查和验证中也没有遗传操纵或病毒感染。
轴P4708-Plve全景相机
Axis Edge Vault是基于硬件的网络安全平台，可保护轴心设备。它构成了所有安全操作取决于并提供保护设备身份，保护其完整性并保护敏感信息免受未经授权访问的功能的基础。例如，Secure Boot确保设备只能使用签名的OS启动，从而防止物理供应链TAMPERING。使用签名的OS，该设备还可以在接受安装之前验证新设备软件。和安全的密钥库是用于保护安全通信的加密信息的关键建筑块（IEEE 802.1X，https，axis设备ID，访问控制键等）如果违反了恶意提取。通过常见的标准或FIPS 140认证的基于硬件的加密计算模块提供安全的密钥库和安全连接。
ALVIUM CSI-2相机用户指南v3.9.2
本用户指南适用于Alvium 1500 C和1800 C摄像机，它是Alvium FP3/GM2摄像机的基本参考。有关Alvium FP3/GM2摄像机的个人信息，尤其是接口说明和说明，请参阅www.alliedvision.com/en/support/ Technology-documentation/alvium-csi-2-Documentation，请访问alvium fp3/gm2用户指南。
fs/vs 40/70智能相机|产品参考指南
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单光子敏感相机、传感器和模块
虽然共聚焦显微镜是生物医学成像实验室的主力，为图像对比度和质量树立了黄金标准，但逐点获取图像的速度本来就很慢。为了突破这一速度障碍，Photon Force 客户使用 PF32 构建了开创性的多光束共聚焦显微镜架构：用光束阵列取代典型共聚焦显微镜的单光束和针孔，以快速扫描图像平面。返回点与 SPAD 阵列的感光区域对齐，这些区域充当虚拟针孔，可阻挡失焦光。由于每个光束和 SPAD 阵列像素对都完全独立且并行运行，因此最终的系统可以将共聚焦荧光寿命显微镜的速度提高几个数量级。
数据表 AI-deck 彩色相机模块 - Rev 1
超低功耗图像传感器，专为始终开启的视觉设备和应用而设计 高灵敏度 3.6μ BrightSense(TM) 像素技术 324 x 324 有效像素分辨率，支持 QVGA 窗口、垂直翻转和水平镜像读出 30FPS 时 <1.1mW QQVGA 分辨率，30FPS 时 < 2mW QVGA 分辨率 可编程黑电平校准目标、帧大小、帧速率、曝光、模拟增益（高达 8 倍）和数字增益（高达 4 倍） 自动曝光和增益控制环路，支持 50Hz/60Hz 闪烁避免 灵活的 1 位、4 位和 8 位视频数据接口，具有视频帧和行同步 具有可编程 ROI 和检测阈值的运动检测电路，具有数字输出作为中断 片上自振荡器 用于寄存器访问的 I2C 2 线串行接口 CSP 和裸片传感器封装选项 高 CRA，适用于小型模块设计
AI-deck 单色相机模块数据表 - Rev 1
超低功耗图像传感器，专为始终开启的视觉设备和应用而设计 高灵敏度 3.6μ BrightSense(TM) 像素技术 324 x 324 有效像素分辨率，支持 QVGA 窗口、垂直翻转和水平镜像读取 30FPS 时 <1.1mW QQVGA 分辨率，30FPS 时 < 2mW QVGA 分辨率 可编程黑电平校准目标、帧大小、帧速率、曝光、模拟增益（高达 8 倍）和数字增益（高达 4 倍） 自动曝光和增益控制环路，支持 50Hz / 60Hz 闪烁避免 灵活的 1 位、4 位和 8 位视频数据接口，具有视频帧和行同步 具有可编程 ROI 和检测阈值的运动检测电路，具有可用作中断的数字输出 片上自振荡器 用于寄存器访问的 I2C 2 线串行接口 CSP 和裸片传感器封装选项 高 CRA，适用于小型模块设计
人类监督是利用相机陷阱图像实现准确人工智能辅助野生动物识别的关键
利用公众支持从大量数据集中提取信息已成为准确标记相机陷阱 (CT) 图像中野生动物数据的一种流行方法。然而，对志愿者工作不断增长的需求延长了数据收集与我们得出生态推断或执行数据驱动的保护行动的能力之间的时间间隔。人工智能 (AI) 方法目前在物种检测（即图像中是否包含动物）和标记常见物种方面非常有效；然而，它对图像中很少捕捉到的物种和视觉上彼此高度相似的物种表现不佳。为了充分利用人类和人工智能分类方法的最佳优势，我们开发了一个集成的 CT 数据管道，其中人工智能提供标记图像的初始传递，但由人类监督和验证（即“人在环”方法）。为了评估分类准确度的提高，我们将人工智能和 HITL 协议生成的物种标签的精度与野生动物专家注释的“黄金标准”（GS）数据集进行比较。人工智能方法的准确性取决于物种，并与训练图像的数量呈正相关。 HITL 的共同努力使 73% 的数据集的错误率低于 10%，并降低了另外 23% 的错误率。对于两个外观相似的物种，人类输入的错误率高于人工智能。虽然与仅使用人工智能相比，将人类纳入循环会增加分类时间，但准确率的提高表明这种方法对于大批量 CT 调查非常有价值。
波特里国家公园相机陷阱手册
相机陷阱被广泛用作调查引进和本土野生动物的方法（O'Connell 等人 2011；Meek 等人 2014a；Rovero 和 Zimmerman 2016）。调查的设计将根据项目目标而有所不同，这直接影响相机陷阱阵列、部署相机陷阱的数量和位置（Claridge 和 Paull 2014）。相机陷阱不是一种万能的方法，需要根据目标、调查设计和感兴趣的物种进行定制。相机陷阱是一种精密工具；需要小心地将它们放置在野外并进行维护。本手册提供了指南，描述了相机陷阱的工作原理以及如何放置它们以调查波特里国家公园的捕食者和本土物种。