Desenvolvimento de algoritmo de imagem infravermelha e adaptação de equipamentos

Serviços de desenvolvimento de algoritmos infravermelhos de detecção, segmentação, identificação e análise de anomalias

Cobrindo um total de 20 algoritmos ou fluxos de trabalho de engenharia de I061 a I080, fornece avaliação de necessidades, implementação especial, SDK/API, adaptação de plataforma e aceitação de testes para projetos empresariais.

Escopo de classificação e entrada do projeto empresarial

Número do algoritmoI061–I080
Conteúdo do serviço20 fluxos de trabalho algorítmicos ou de engenharia
Conteúdo principalSegmentação de limiar térmico global/adaptativo, anomalia térmica de diferença de fundo local, detecção de pequenos hotspots em escala múltipla, detecção de anomalias térmicas de processo estatístico
Método de entregaAvaliação em fases, algoritmo/modelo, SDK/API, implantação e registros de teste

Serviços específicos de desenvolvimento de algoritmos

I061

Segmentação de limite quente global/adaptável

Entrada: L0–L2

Saída: máscara de zona ativa e limite

A base universal pode ser reutilizada, necessitando de adaptação infravermelha
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I062

Anomalia térmica diferencial de fundo local

Entrada: gráfico de temperatura/DN

Saída: ΔT local e máscaras de anomalia

A base universal pode ser reutilizada, necessitando de adaptação infravermelha
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I063

Detecção de pequenos pontos quentes em cartola multiescala

Entrada: quadros IR

Resultado: candidato a pequeno ponto de acesso

A base universal pode ser reutilizada, necessitando de adaptação infravermelha
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I064

Detecção estatística de anomalias térmicas de processo

Entrada: recursos espaço-temporais ROI

Resultado: distância de Mahalanobis, pontuação de anomalia

A base universal pode ser reutilizada, necessitando de adaptação infravermelha
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I065

Classificação de uma classe e detecção de anomalias isoladas

Entrada: amostra normal

Resultado: pontuações e regiões de anomalias

Requer modelo especial e verificação de dados
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I066

Autoencoders/detecção de anomalias reconstrutivas

Entrada: amostra infravermelha normal

Saída: Resíduos reconstruídos e gráficos de anomalias

Requer modelo especial e verificação de dados
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I067

Domínios conectados e triagem morfológica de pontos quentes

Entrada: ponto de acesso binário

Saída: objetos, áreas, formas

A base universal pode ser reutilizada, necessitando de adaptação infravermelha
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I068

Separação de pontos quentes adjacentes na bacia hidrográfica

Entrada: mapa de pontos de calor

Saída: área de instância

A base universal pode ser reutilizada, necessitando de adaptação infravermelha
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I069

Recursos de contorno, forma e orientação

Entrada: máscara de zona quente

Saída: descrição do contorno e quantidades geométricas

A base universal pode ser reutilizada, necessitando de adaptação infravermelha
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I070

Textura térmica LBP/GLCM/Gabor

Entrada: IR ROI

Saída: vetores de textura e recursos categóricos

A base universal pode ser reutilizada, necessitando de adaptação infravermelha
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I071

Segmentação semântica

Entrada: Luz infravermelha ou dupla e peso

Saída: categoria de pixel

A base universal pode ser reutilizada, necessitando de adaptação infravermelha
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I072

Divisão de instância

Entrada: luz infravermelha ou dupla e rotulagem

Saída: Máscara de Objeto e ID

Requer modelo especial e verificação de dados
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I073

Detecção universal de objetos

Entrada: luz infravermelha ou dupla e rotulagem

Resultado: categorias, caixas e confiança

Requer desenvolvimento e verificação especiais
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I074

Caixa rotativa e detecção densa de pequenos alvos

Entrada: Fotografia Aérea/Infravermelho de Longo Alcance

Saída: caixa giratória e alvo pequeno

Requer modelo especial e verificação de dados
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I075

Detecção de alvo pontual e detecção pré-rastreamento

Entrada: sequência infravermelha de baixo sinal-ruído

Resultado: alvos pontuais, trajetórias e saliência

Requer desenvolvimento e verificação especiais
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I076

Detecção de saliência de alvo quente

Entrada: quadro único/vídeo

Resultado: mapa de saliência e candidato alvo

Requer desenvolvimento e verificação especiais
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I077

Identificação de peça/ativo e associação de zona ativa

Entrada: RGB-IR ou IR

Saída: ID do dispositivo, peça ROI, temperatura

Precisa ser avaliado de acordo com as condições do projeto
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I078

Classificação de falhas em modo quente

Entrada: mapa de calor/ROI/informações de carga

Resultado: categoria de candidato a falha e confiança

Precisa ser avaliado de acordo com as condições do projeto
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I079

Identificação de conjunto aberto e rejeição de falha desconhecida

Entrada: conjunto de treinamento de classe conhecido

Saída: classes conhecidas, classes desconhecidas e distância

Requer modelo especial e verificação de dados
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I080

Calibração de confiança de detecção e estratificação de risco

Entrada: conjunto de validação, saída do modelo

Resultado: Confiança de calibração e limite de rejeição

Requer desenvolvimento e verificação especiais
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Métodos de implementação e entrega

  1. Confirmação de entrada do projetoVerifique a câmera, banda espectral, profundidade de bits, SDK, condições ambientais, amostra e valor real de aceitação.
  2. Verificação de amostraVerifique os principais links de processamento, condições aplicáveis ​​e condições de trabalho anormais e determine o escopo do desenvolvimento e os métodos de aceitação.
  3. Desenvolvimento e integração de algoritmosImplemente análise de dados, algoritmos, controle de qualidade, interfaces e implantação de plataforma de destino.
  4. Aceitação e entrega do testeTeste novamente de acordo com o conjunto de testes e a plataforma alvo acordados e entregue os resultados dos testes, os resultados dos testes e as condições aplicáveis.
  • Requisitos e soluções técnicas, definições de campos de entrada e saída e interface
  • Biblioteca de algoritmos, modelo ou SDK/API; formulário de entrega é confirmado no plano do projeto
  • Exemplo de programa, configuração de parâmetros, status de erro e instruções de chamada
  • Versão do conjunto de testes, definição de indicadores, resultados de estratificação e registros de amostras com falha
  • Adaptação da plataforma alvo, uso de recursos e registros de atraso de execução
  • Versão, dependências, licença, etapas de reprodução e descrição das condições aplicáveis

Limites de aceitação e capacidade

Cada algoritmo define indicadores de precisão, repetibilidade, robustez, velocidade, uso de recursos e status de falha de acordo com o tipo de saída.

O desempenho da produção e o escopo de entrega são confirmados com base no equipamento alvo, amostras independentes e indicadores de aceitação escritos.

Consulta de projeto

Envie amostras e condições de equipamentos para esclarecer o escopo de desenvolvimento e entrega

Serviços de desenvolvimento de algoritmos infravermelhos de detecção, segmentação, identificação e análise de anomalias

Descreva o objeto da tarefa, a imagem ou vídeo original, os indicadores de destino, a plataforma do dispositivo, a interface e a situação de exemplo.

Telefone: 13910119357
xuzhiyang0928@gmail.com

As informações preenchidas serão utilizadas apenas para avaliação e contato deste projeto. Não envie informações pessoais não autorizadas ou dados confidenciais.