エンタープライズアプリケーション領域 D31

鉄道、地下鉄、鉄道交通向けの赤外線ビジョン開発サービス

「鉄道、地下鉄、鉄道交通」関連の機器メーカー、システムインテグレーター、企業研究開発向けに、赤外線データ評価、アルゴリズム開発、機器/プラットフォーム統合、テスト受け入れを提供し、8種類の企業アプリケーションシナリオをカバーします。

サービス範囲と実施計画

方向番号D31
需要シナリオ8件
メイン入力ラインアレイ/エリアアレイ LWIR L2/L3; LWIR L2/L4; LWIR L2/L3; RGB-LWIR L4
一般的なルートT03、T07、T04、T14、T05、T06、T19、T02、T20

プロジェクトの範囲は、サンプル、設備、作業条件、および書面による指標に基づいて決定されます。評価結果に応じて、汎用モジュール、特殊モデル、マルチセンサー統合を構成します。

応用シナリオと開発内容

IR241

アクスルボックス、ホイールハブ、ブレーキディスクの温度監視

最小入力とテクニカルルート
線配列/面配列 LWIR L2/L3;T03+T07
目標出力
車両番号/車軸位置、温度およびホットアクシスアラーム候補
実装
高速同期が必要
批判的な受け入れ
速度・距離階層化、軸相関率、温度誤差
IR242

パンタグラフ、架線、電気接続ホットスポット

最小入力とテクニカルルート
LWIR L2/L4;T04+T14
目標出力
ホットスポット、コンポーネントの位置、ルート座標
実装
車両とドローンの統合が必要
批判的な受け入れ
コンポーネントリコール、走行距離位置決めエラー
IR243

線路脇の電気キャビネット、信号設備、変圧器の検査

最小入力とテクニカルルート
LWIR L2/L3;T04+T05
目標出力
機器の温度、異常、傾向
実装
部分的に再利用可能
批判的な受け入れ
資産結合率、ホットスポットリコール
IR244

車両下部の走行部品の二重光検査

最小入力とテクニカルルート
RGB-LWIR L4;T06+T07
目標出力
部品、異物、温度、欠品状況
実装
製品データが必要です
批判的な受け入れ
部品レベルのリコール、登録エラー、タクト
IR245

夜間のトンネル内での人、動物、異物の検知

最小入力とテクニカルルート
LWIR L3;T07+T19
目標出力
ターゲット、軌跡、および制限違反イベント
実装
シナリオデータが必要です
批判的な受け入れ
長距離リコール、誤警報/時間
IR246

線路、道床、トンネルにおける漏洩熱異常の候補

最小入力とテクニカルルート
LWIR L2/L4;T02+T14
目標出力
例外地域・走行距離・審査ポイント
実装
必要な環境モデル
批判的な受け入れ
手動・含水率検査と比較すると、位置決め誤差が発生
IR247

列車の空調、ドアおよび客室の温度状態検査

最小入力とテクニカルルート
LWIR L2/L3;T03+T04
目標出力
エアベント/ドアシール/キャビンの温度と異常
実装
部分的に再利用可能
批判的な受け入れ
温度センサー/ドアの状態と比較する
IR248

トラック検査の赤外線ビデオと走行距離の同期アーカイブ

最小入力とテクニカルルート
L3/L4;T20
目標出力
フレーム-マイレージ-資産の関連付けと監査可能な記録
実装
システム統合が必要
批判的な受け入れ
同期エラー、欠落フレームレート、データ完全性レート

プロジェクト評価の前に必要な情報

  • 対象機器・対象物、現場状況、業務プロセス、事後対応
  • 赤外線カメラ、レンズ、スペクトル帯域、設置距離、視野、解像度、データインターフェース
  • 正常、異常、境界および干渉条件下での元のサンプルと収集パラメータ
  • 温度、部品、状態、またはイベントの真理値と注釈仕様を参照
  • ターゲット プラットフォーム、ネットワーク、インターフェイス、ストレージ、レイテンシ、および運用リソースの制約
  • 誤検知、見逃し、手動レビュー、リンク、障害処理、および許容しきい値

実装および提供方法

  1. プロジェクト入力確認カメラ、スペクトル帯域、ビット深度、SDK、環境条件、サンプルおよび許容真の値を確認します。
  2. サンプル検証主要な処理リンク、適用条件、異常な作業条件を検証し、開発範囲と受け入れ方法を決定します。
  3. アルゴリズムの開発と統合データ解析、アルゴリズム、品質ゲーティング、インターフェイス、ターゲット プラットフォームの展開を実装します。
  4. テストの受け入れと引き継ぎ合意されたテストセットとターゲットプラットフォームに従って再テストし、成果物、テスト結果、適用条件を引き渡します。
  • 要件と技術的ソリューション、入力と出力、およびインターフェイスフィールドの定義
  • アルゴリズム ライブラリ、モデル、または SDK/API。納品形態はプロジェクト計画で確認されています
  • サンプルプログラム、パラメータ構成、エラーステータス、呼び出し命令
  • テストセットのバージョン、指標の定義、層別化の結果、失敗したサンプルの記録
  • ターゲット プラットフォームの適応、リソース使用量、実行遅延記録
  • バージョン、依存関係、ライセンス、再現手順、適用条件の説明

受け入れ設計

各シナリオは、「キーの受け入れ」に従って独立したテスト ケースを確立します。複数のシナリオ間でモデルを共有すると、結果は各シナリオ、距離、負荷、環境、ターゲット サイズごとに個別にレポートされ、全体的な統計によって補足されます。

高リスクのアラームまたは制御が関係する場合、アルゴリズムの出力はレビューまたはリンクの判断に使用されます。安全機能、規制上の責任、および自動廃棄には、個別の設計と承認が必要です。

企業顧客向けのよくある質問

シーンに基づいて直接購入できますか?

最初に別個の作業パッケージとして評価できます。正式な範囲では、デバイス、データ、ターゲット オブジェクト、環境、インターフェイス、納品形式、および受け入れしきい値を記述する必要があります。

異常検体がない状態でも開始できますか?

データ インターフェイス、通常のベースライン、取得計画、およびシミュレーション/制御されたテスト設計を最初に完了できます。十分な異常真値が得られた上で、異常検出率や故障分類の効果を評価することができます。

アルゴリズムはアラームや機器の動作を直接トリガーできますか?

期間、重複排除、品質ゲーティング、手動レビュー、通信障害、安全連動などはビジネスリスクに基づいて設計する必要があります。高リスクのアクションは、独立した安全メカニズムと現場での受け入れが完了した後にアクティブ化する必要があります。

プロジェクトの相談

開発および納入範囲を明確にするためにサンプルと装置条件を提出します。

鉄道、地下鉄、鉄道交通向けの赤外線ビジョン開発サービス

タスクオブジェクト、元の画像またはビデオ、ターゲットインジケーター、デバイスプラットフォーム、インターフェイス、およびサンプル状況を説明してください。

電話: 13910119357
xuzhiyang0928@gmail.com

ご記入いただいた情報は、本プロジェクトの評価およびご連絡のみに使用させていただきます。許可されていない個人情報や機密データを送信しないでください。