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3D感知在光伏清洁机器人中的应用

机器人连接配置系统效率

光伏电站在运行一段时间之后，光伏板上通常会有积灰和其他赃物，不及时清洁会导致发电效率下降，还可能形成热斑，缩短光伏板的使用寿命。因此，需要定期对光伏板进行清洁。当前主要的清洁方式是人工水洗，这种方式需要消耗大量的淡水，成本高。最近几年以来，清洁机器人在这一领域逐步得到了应用。

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2023-12-25

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3D感知在光伏铺装机器人中的应用

企业自动化机器人系统效率

光伏电站的建设目前处于高速增长期，全球光伏装机容量在2022年3月已达到1000GW，2030年预计将达到4500GW，2023年全球新增装机量约为414GW，光伏电站的大规模建设为智能化安装机器人提供了广阔的市场空间。

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2023-12-25

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户外场景4种典型3D相机成像精度实测

rgb tensor 测试产品研发

不同的应用对3D相机各方面性能有不同的要求，包括分辨率、视场角、成像距离、精度、帧率等。如何根据自己的实际需求选择合适的相机，是很多3D视觉产品研发初期就要考虑的问题。室内场景的3D应用相对成熟。结构光相机被广泛应用于工业机械臂的引导；TOF相机与双目相机被广泛应用于消费电子、机器人自动驾驶等。近年来，室外场景的各种3D应用被逐步挖掘出来。户外场景下对各种典型相机的成像效果分析以及它们的适用领域，目前鲜有报道。为了让3D视觉学术研究、产品研发人员对这一问题有基本的了解，本文给出以下4种典型3D相机的成像效果实测：

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2023-10-23

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如何实现智能视觉测量系统-为什么原木智能检尺需要高精度3D相机

反射软件算法系统原理

智能视觉测量是指用计算机视觉技术实现对物体的尺寸测量，它在工业、林业、物流等领域有重要的应用。一般做法是用相机或激光雷达对物体拍照/扫描，然后识别图像中的待测量物体，得到其边界或形状信息，最后在坐标系中计算物体的尺寸。本文将以原木智能检尺（直径测量）为例，介绍智能视觉测量系统的技术原理，以及需要解决的难点问题。

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2023-10-16

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让机器人走向户外-张量无限推出针对户外场景机械臂引导的高精度3D相机

机器人测试工具算法系统

3D相机是机器人的“眼睛”，引导机械臂完成各种动作，是机器人的核心之一。室内场景的机器人被广泛应用于自动化生产线、物流等领域。最近几年，户外场景的各种机器人应用被逐渐挖掘出来，同时也来带了一些急需解决的关键问题：

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2023-09-15

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人工智能赋能木材行业-SIGAI正式发布原木智能检尺（测量）产品

全球原木年产量约40亿立方米。在砍伐、交易、运输交割、生产加工的时候，通常需要测量体积（检尺）。木材检尺的核心是测量横截面的直径与长度。当前市面上的原木大多是定长的，不需要测量长度。根据直径与长度，采用固定的公式（由各个国家或地区的国标定义）可以计算出每根原木的体积。

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2022-12-28

8600

SIGAI发布全球首款室内户外全场景毫米级精度低成本双目立体3D相机

图像处理编程算法深度学习

人工智能快速发展的今天，图像视频识别在深度学习的加持下在各行各业广泛落地。相较于2D计算机视觉，3D计算机视觉因为具有额外的深度信息，可以轻松处理机器视觉中很多2D维度难以解决的问题。最近几年，3D成像与3D计算机视觉算法得到了快速发展。在以激光雷达，结构光，TOF，双目立体视觉为代表的主要技术路线上都涌现出一些不错的公司和产品，依托三维点云数据在如工业质检、精确测量、机械臂引导、物体定位、自动驾驶等场景进行落地。

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2022-12-28

7560

理解图的拉普拉斯矩阵

谱图理论是图论与线性代数相结合的产物，它通过分析图的某些矩阵的特征值与特征向量而研究图的性质。拉普拉斯矩阵是谱图理论中的核心与基本概念，在机器学习与深度学习中有重要的应用。包括但不仅限于：流形学习数据降维算法中的拉普拉斯特征映射、局部保持投影，无监督学习中的谱聚类算法，半监督学习中基于图的算法，以及目前炙手可热的图神经网络等。还有在图像处理、计算机图形学以及其他工程领域应用广泛的图切割问题。理解拉普拉斯矩阵的定义与性质是掌握这些算法的基础。在今天的文章中，我们将系统地介绍拉普拉斯矩阵的来龙去脉。

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2021-04-09

4.5K0

SIGAI集装箱智能残损识别产品在日照港和营口港部署

编程算法图像处理

据日照港和营口港提供的信息，SIGAI（北京张量无限科技有限公司）的集装箱智能残损识别系统已经率先在这两个港口成功部署，并且实现了平稳运行，得到了使用单位的一致好评。很好的解决了之前始终困扰港口理货员既要核对集装箱箱号又要人工图片验残的效率和精力问题，使集装箱验残工作由传统的事后溯源提升为船边同步识别，极大的提高了船东和货主的满意度。

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2021-04-09

1.3K0

机器学习算法地图2021版

深度学习强化学习监督学习无监督学习人工智能

为了帮助大家理清机器学习的知识脉络，建立整体的知识结构，2018年SIGAI推出过机器学习算法地图，纸质版和电子版的阅读量超过10万。两年之后，我们对算法地图进行了优化升级，使得它的结构更为合理清晰，内容更为简洁。下面先看算法地图2021版的整图

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2021-03-22

1.1K0

机器学习数学知识结构图

机器学习神经网络人工智能编程算法深度学习

早在2018年和2019年，SIGAI微信公众号先后发布过“机器学习算法地图”，“深度学习算法地图”，对机器学习、深度学习的知识脉络进行了梳理与总结，帮助大家建立整体的知识结构。这两张知识结构图的纸质版发行量和电子版下载量已经超过10万，有不少高校的机器学习课程还特地讲到了这两张图。在今天这篇文章里，我们将对机器学习的数学知识进行总结，画出类似的结构图。由于数学知识体系太过庞大，因此我们分成了整体知识结构图，以及每门课的知识结构图。

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2021-03-04

1.3K0

机器学习中的目标函数总结

机器学习神经网络深度学习人工智能图像识别

几乎所有的机器学习算法都归结为求解最优化问题。有监督学习算法在训练时通过优化一个目标函数而得到模型，然后用模型进行预测。无监督学习算法通常通过优化一个目标函数完成数据降维或聚类。强化学习算法在训练时通过最大化奖励值得到策略函数，然后用策略函数确定每种状态下要执行的动作。多任务学习、半监督学习的核心步骤之一也是构造目标函数。一旦目标函数确定，剩下的是求解最优化问题，这在数学上通常有成熟的解决方案。因此目标函数的构造是机器学习中的中心任务。

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2021-01-05

1.4K0

《机器学习-原理、算法与应用》配套PPT第四部分（深度学习概论、自动编码器、强化学习、聚类算法、半监督学习等）

编程算法机器学习神经网络人工智能聚类算法

本文是SIGAI公众号文章作者雷明编写的《机器学习》课程新版PPT第四部分，包含了课程内容的深度学习概论，自动编码器，受限玻尔兹曼机，聚类算法1，聚类算法2，聚类算法3，半监督学习，强化学习的PPT，对算法进行了详尽的推导，并附以实验例子帮助大家更好的理解，旨在帮大家建立全面的认识，构建知识脉络。

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2020-11-23

9730

机器学习中的概率模型

编程算法机器学习深度学习人工智能神经网络

概率论，包括它的延伸-信息论，以及随机过程，在机器学习中有重要的作用。它们被广泛用于建立预测函数，目标函数，以及对算法进行理论分析。如果将机器学习算法的输入、输出数据看作随机变量，就可以用概率论的观点对问题进行建模，这是一种常见的思路。本文对机器学习领域种类繁多的概率模型做进行梳理和总结，帮助读者掌握这些算法的原理，培养用概率论作为工具对实际问题进行建模的思维。要顺利地阅读本文，需要具备概率论，信息论，随机过程的基础知识。

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2020-07-29

2.6K0

理解贝叶斯优化

serverless 编程算法机器学习神经网络深度学习

贝叶斯优化是一种黑盒优化算法，用于求解表达式未知的函数的极值问题。算法根据一组采样点处的函数值预测出任意点处函数值的概率分布，这通过高斯过程回归而实现。根据高斯过程回归的结果构造采集函数，用于衡量每一个点值得探索的程度，求解采集函数的极值从而确定下一个采样点。最后返回这组采样点的极值作为函数的极值。这种算法在机器学习中被用于AutoML算法，自动确定机器学习算法的超参数。某些NAS算法也使用了贝叶斯优化算法。

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2020-06-10

8.3K0

《机器学习-原理、算法与应用》配套PPT第三部分（人工神经网络、支持向量机、线性模型等7章）

编程算法机器学习深度学习神经网络人工智能

本文是SIGAI公众号文章作者雷明编写的《机器学习》课程新版PPT第三部分，包含了课程内容的人工神经网络、支持向量机、线性模型等18~24讲内容共7章的PPT，对算法进行了详尽的推导，并附以实验例子帮助大家更好的理解，旨在帮大家建立全面的认识，构建知识脉络。

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2020-04-08

8520

《机器学习-原理、算法与应用》配套PPT第二部分

机器学习神经网络人工智能编程算法深度学习

本文是SIGAI公众号文章作者雷明编写的《机器学习》课程新版PPT第二部分，包含了课程内容的数学、基本概念、线性回归、贝叶斯分类器、决策树、K近邻算法与距离度量学习、数据降维算法、线性判别分析、人工神经网络等7~17讲内容的PPT，是《机器学习-原理、算法与应用》一书的配套产品。《机器学习-原理算法与应用》一书被清华大学出版社评为2019年度畅销图书，感谢出版社和读者的大力支持！

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2020-03-19

1.2K0

《机器学习-原理、算法与应用》配套PPT

机器学习神经网络人工智能编程算法深度学习

本文是SIGAI公众号文章作者编写的《机器学习》课程新版PPT，是《机器学习-原理、算法与应用》一书的配套产品。《机器学习-原理算法与应用》一书被清华大学出版社评为2019年度畅销图书，感谢出版社和读者的大力支持！

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2020-03-06

3K1

SIGAI推出 “木材智能理货” 解决方案

我国每年从海外进口大量原木，如何在木材到达港口或陆地口岸之后进行迅速清点，一直是行业内亟待解决的痛点问题。近日，SIGAI宣布正式推出木材智能理货解决方案，赋能企业降低作业成本，提升生产能效。

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2020-03-06

6670

机器学习与深度学习习题集答案-2

本文是机器学习和深度学习习题集答案的第2部分，也是《机器学习-原理、算法与应用》一书的配套产品。此习题集可用于高校的机器学习与深度学习教学，以及在职人员面试准备时使用。

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2020-02-14

1.6K0

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