サービス範囲と実施計画
方向番号D41
需要シナリオ8件
メイン入力LWIR/NIR L3;LWIR L2/L3;LWIR L3;NIR/LWIR L3
一般的なルートT07、T16、T19、T03、T05
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
IR321牛、豚、羊の個体検知と夜間カウント
- 最小入力とテクニカルルート
- LWIR/NIR L3;T07
- 目標出力
- 動物のフレーム、ID、数量および軌跡
- 実装
- 製品データが必要です
- 批判的な受け入れ
- 各種リコール、カウントエラー、オクルージョン回復
IR322動物の表面温度と左右対称性のスクリーニング
- 最小入力とテクニカルルート
- LWIR L2/L3;T16
- 目標出力
- ROI 温度、対称性、および異常の候補
- 実装
- 獣医師の治療が必要です
- 批判的な受け入れ
- 環境/髪/距離の層別化。補助審査のみ
IR323乳房、蹄、関節の炎症性熱異常の候補
- 最小入力とテクニカルルート
- LWIR L2/L3;T16
- 目標出力
- ローカルなホットスポット、対側の違いと傾向
- 実装
- 臨床/獣医学的な検証が必要です
- 批判的な受け入れ
- 獣医師の検査/検査結果と比較する
IR324発情期、産前期、ストレス状態の温度特性に関する研究
- 最小入力とテクニカルルート
- LWIR L2/L3;T16
- 目標出力
- 温度/行動特性と研究指標
- 実装
- 縦断的な研究が必要
- 批判的な受け入れ
- 個々のベースライン、交絡因子、および統計検出力
IR325鶏舎の集合体、温熱快適性、異常死亡率のモニタリング
- 目標出力
- 密度、クラスター化されたヒートマップ、異常なイベント
- 実装
- シナリオモデルが必要です
- 批判的な受け入れ
- 手動インベントリ/環境センシングとの比較
IR326飼育舎の換気、断熱、設備の温度状態
- 最小入力とテクニカルルート
- LWIR L2/L3;T03+T05
- 目標出力
- 熱環境ゾーニングと設備異常
- 実装
- 部分的に再利用可能
- 批判的な受け入れ
- 温度・湿度・風速で比較
IR327夜間の魚群や繁殖池の表面ターゲット探知
- 最小入力とテクニカルルート
- NIR/LWIR L3;T07
- 目標出力
- 魚群/水面イベント候補
- 実装
- 水上/水中専用データが必要
- 批判的な受け入れ
- 水面反射・温度差成層、イベントF1
IR328餌箱、飲料水、動物の活動の熱画像の共同分析
- 目標出力
- 個人の訪問、滞在、異常な行動
- 実装
- 個別の追跡が必要
- 批判的な受け入れ
- IDF1、アクセスカウントエラー
実装および提供方法
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。