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工业镜头和民用镜头区别在哪里

镜头是机器视觉系统重要组件,对成像质量有着关键性作用,它对成像质量几个最主要指标都有影响,包括:分辨率、对比度、景深及各种像差。...镜头不仅种类繁多,而且质量差异也非常大,但一般用户在进行系统设计时往往对镜头选择重视不够,导致不能得到理想图像,甚至导致系统开发失败。...1、工业镜头安装尺寸,接口 所有的摄像机镜头均是螺纹口,CCD摄像机镜头安装有两种工业标准,即C安装座和CS安装座。两者螺纹部分相同,但两者从镜头到感光表面的距离不同。 ?...手动光圈工业镜头是的最简单工业镜头,适用于光照条件相对稳定条件下,手动光圈由数片金属薄片构成。光通量靠镜头外径上—个环调节。旋转此圈可使光圈收小或放大。...如果目标不反射红外光,或目标将所有红外光都反射到了其它方向,从而致使摄像机接收不到回光,或目标超出了系统工作范围,都将无法触发系统自动聚焦功能。

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域名在哪里比较好 购买域名时候有哪些要注意

域名现在也被列入了一种无形资产,也被国家越来越重视,很多域名都不能随便使用了,那么我们在选择创办网站时候,服务器和域名是必不可少,域名在哪里比较好呢?在购买时候还需要注意哪些事项呢?...域名在哪里比较好 域名在哪里比较好,最好是选择那些大型靠谱交易平台,如果是注册域名的话就去那种大型域名注册商。...当然,在交易时候去专业正规交易平台购买域名,我们权益就会有所保证,而且在后期维护时候他们也会更加地负责。...购买域名时候有哪些要注意 在域名购买之前我们要考虑因素也有很多,首先就是域名长度。...以上就是域名在哪里比较好相关信息,我们在注册或购买域名时候需要注意一些内容,大家如果还有什么疑问的话,也可以上网自行搜索。

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Reality AI -面向工业应用语音AI

Reality AI 面向工业场景嵌入式AI应用,如加速度传感器和震动传感器数据,环境音识别等,极大扩展了 AI On-edge应用领域。 ?...如以下视频,通过实时手机加速度传感器不同状态数据,通过云端训练对设备不同状态加以区分,预测加速度传感器设备剩余适用寿命,并对设备异常加以推理和预测。 ? 或者可以识别不同环境音- ?...支持如下内置声音事件识别,并通过工具可自定义扩展支持更多声音事件识别。除了支持NXP i.MXRT MCU系列外,更可以PORTING支持其他硬件平台,如Cortex M4。 ?...对于AI工业级应用,有效数据搜集和标记是AI模型训练和预测关键,Reality.ai更可以提供详细工具和指引 - ?...可通过如下链接了解更多内容,更可以下载白皮书 -- https://reality.ai/successful-data-collection-for-machine-learning-with-sensors-part

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AI领域训练与自训练

最近一年,AI领域出现了很多迁移学习(transfer learning)和自学习(self-learning)方面的文章,比较有名有MoCo,MoCo v2,SimCLR等。...半监督方法代表是自训练,其使用少量标记数据和大量未标记数据对模型进行联合训练。...但谷歌最新研究表明,在数据量足够情况下,至少在目标检测任务上,采用自训练得到训练模型对检测结果提升要显著优于监督预训练与无监督预训练模型。...横轴-使用COCO数据集比例 第二个实验表明,如果主任务(目标检测)训练集尺寸较小,使用监督方式训练模型可以帮助提高检测结果,但随着主任务训练增大,使用监督法得到训练模型收益越来越低,...在语义分割方面,研究者也证明了自训练训练方式比监督式预训练可以达到更好效果: ?

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哪里买域名比较好 在购买域名时候要注意些什么

计算机互联网世界丰富多彩,在互联网领域有很多我们看不见摸不着,但是又的确存在东西,就拿互联网网站域名来讲,这里边就有很多知识,我们在个人做网站时候少不了购买就是域名和服务器,那么一般来讲去哪里买域名更加靠谱呢...去哪里买域名比较好哪里买域名其实现如今我们普通人在购买域名时候,只需要找到靠谱域名交易平台就可以了,一般来讲这些交易平台都是非常正规,选择那些大型可靠平台,在交易之前想清楚自己想要什么,然后联系卖方进行交易就可以了...在购买域名时候要注意些什么 在购买域名时候,其实也是有很多需要注意点。...首先我们一定要清楚我们购买域名地点是哪里,可以通过朋友推荐也可以是自己通过官方渠道购买,千万不要贪图便宜去那些小商家购买,毕竟购买域名不是一次性,它可以用好久,不能贪小便宜而损失了自己,其次在购买域名时候...以上这些就是去哪里买域名以及购买域名时需要注意那些点,其他再有什么不懂地方也都可以上网查询。

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工业”与“专业”关联下智能制造,升级之路在哪里

从点到面,AI首先运用在工业哪一个环节,从何角度切入,都是需要想清楚问题。...可以看见,目前国内智能制造系统升级投入主力还是在汽车领域。...他们曾提到,不同于消费电子行业,工业有自己明显行业特点:对系统安全、设备稳定有着极高要求,且发展迭代周期慢。...所谓工业,它有着自己发展迭代速度,而稳定、安全是其不可违背第一法则,这就要求厂商在智能化推进过程中要抓住材料物理属性等核心点,对“AI用在哪里、如何用”这些问题思考进行更为深入思考。 ?...因此在信息化过程中,信息技术与工业融入必然要顺应制造本身发展,而在目前初期磨合阶段,从点到面,AI首先运用在工业哪一个环节,从何角度切入就成为必须要想明白问题。

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检修盒面板AI视觉检测系统,赋能工业发展!

制造业是中国工业源头,也是工业生产大国。任何一步质量都可能影响生产过程变化。表面缺陷不仅影响产品美观和舒适性,还会对其性能产生不良影响。因此,制造商对产品表面缺陷检测非常重视。...对于一些重要按钮,尤其是停机和上下键安装错误,很容易导致严重事故,因此迫切需要使用人工智能检测手段,引入机器视觉检测,配合AI智能化算法,有效控制产品质量,从而消除或减少缺陷产品产生,提高生产效率。...图片一、系统架构AI视觉检测系统主要通过光源和图像传感器(工业相机)获取产品表面图像,利用图像处理算法提取图像特征信息,然后根据特征信息对表面缺陷定位、识别、分类等判定与统计,通过图像采集、图像校正...二、系统功能图像采集:500万像素8帧/秒定焦定高工业相机,由算法自动处理,面板高度不同带来对焦可调整;图像预处理:预处理算法消除每个面板长、宽、高均不相同,模板制作好坏、视差高低所带来影响。...可扩展性:该系统可不仅仅局限于检修盒面板检测,所有可以用模板匹配方法解决问题,都可以无缝采用该软件系统。三、系统软件检验窗口:支持查看待检设备及模板图像、检验结果等,设置系统初始化配置。

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【CVPR 2018】用狗数据训练AI,华盛顿大学研发模拟狗行为AI系统

新智元报道 来源:TechCrunch 编译:肖琴 【新智元导读】一般机器学习系统都是以人视角建立,但华盛顿大学和艾伦人工智能研究所研究人员试图用狗行为数据训练AI系统。...研究人员通过传感器等设备采集了一只爱斯基摩犬运动数据,并以此来训练AI系统实现三个目标:1、像狗一样行动,预测未来动作;2、像狗一样计划任务;3、从狗行为中学习。论文已被CVPR 2018接收。...这项工作意义在于理解视觉数据,让智能体采取行动并执行任务。 我们已经训练机器学习系统来识别物体,进行导航,或识别面部表情,但尽管可能很难,机器学习甚至没有达到可以模拟复杂程度,例如,模拟一只狗。...研究者用这个数据集来训练一个新AI智能体。 对这个agent,给定某种感官输入——例如一个房间或街道景象,或一个飞过球——以预测狗在这种情况下会做什么。...当然,不用说特别细节,哪怕只是弄清楚它身体如何移动,移向哪里,已经是一项相当重要任务。

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基于ZigBee工业废气监测系统

本文首先介绍了工业废气检测系统研究背景意义,同时结合国内外气体检测技术发展现状,提出了基于ZigBee工业废气监测系统设计方案。随后本文简要介绍了ZigBee技术并提出了系统总体设计方案。...最终,成功设计完成了基于ZigBee工业废气监测系统。...根据系统系统实际应用工业现场环境,并结合我国气体浓度监测技术发展现状,要求基于ZigBee工业废气监测系统具有以下两个特点。...本章主要对基于ZigBee工业废气监测系统在中小型工厂生产中市场需求进行了分析。 3. 提出了基于ZigBee工业废气监测系统总体设计方案及上位机监控方案。...外部管脚有模拟输出(AO)、SCL、SDA、地址引脚(A0-A2),四个模拟输入(AI0-AIN3)。其中地址引脚用来对硬件地址编程,从而可对连接到I2C总线上8个PCF8591模块进行选择。

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系统日报-20220318(大模型并行训练框架 Colossal-AI

系统日报》持续关注分布式系统AI System,数据库、存储、大数据等相关领域文章。每天以摘要形式精选不超过三篇系统文章分享给大家。...以GPT3为代表大深度学习模型是现在很火技术,Colossal-AI 目标就是解决大模型训练过程遇到各种分布式难题。...它也算是目前该领域前沿研究集大成者,很适合想了解MLSys却又不知如何下手萌新去围观。 最近几年 AI 模型正在急速变大,训练常常需要需要多个 GPU,比如训练 GPT3 需要几千个 GPU。...Colossal-AI 愿景是让用户仅需少量修改,便可将已有 PyTorch/TensorFlow 项目与 Colossal-AI 结合,快速将单机代码自动、高效地扩展为分布式系统。...Feature Map):每一层输出中间结果,训练过程中每个神经网络层输出。 Colossal-AI 实现分布式训练技术包括数据并行、张量并行、流水线并行、ZeRO并行和 offload 并行。

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Waymo开发用于训练AI驾驶员系统,避免各种危机状况

在今天一篇博客文章中,研究人员Mayank Bansal和Abhijit Ogale详细介绍了一种训练方法,可以标记数据,即来自专业加试示范Waymo数百万英里已标记数据,以监督方式训练AI驾驶员...我们能否使用纯粹监督深度学习方法训练出技术熟练驾驶员?”...WaymoAI系统在模拟环境中绕过停着汽车 为了创建一个能够模仿专业驾驶员系统,他们精心设计了一个神经网络,名为ChauffeurNet,通过观察真实和模拟数据组合,包括地图,周围物体,交通,过去汽车运动...为了教会网络适应极端情况,团队合成了近乎意外和与对象碰撞情况,后者与非奖励因素搭配,鼓励AI模型避免这些情况。 ?...因此,完全由机器学习系统取代Waymo计划器门槛非常高,尽管来自这样一个系统组件可以在Waymo计划器中使用,或可用于在计划器模拟测试期间创建更现实智能体。”

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Google再与军方合作,AI伦理边界在哪里

谷歌反转让人唏嘘,虽然其明确了“不会追求AI应用”,但技术作恶还是人作恶问题,AI伦理再次引人深思。 一 AI伦理边界在哪里? 如果说谷歌近期来不太平,那么亚马逊Alexa日子也不好过。...但是上线不到一天,Tay 就被“调教”成了一个满口叫嚣着种族清洗、粗野不堪极端分子,微软只好以“系统升级”为由将其下架。 微软机器人Tay极端言论 这着实让人细思极恐。...智能相对论(aixdlun)分析师柯鸣认为,随着AI弊病凸显,AI伦理问题也将日益得到重视。AI伦理边界到底在哪里?首先应该明确几个问题。 1.机器人是否成为民事主体?...同样,随着AI入侵招聘领域、金融领域、智能搜索领域等等,我们所训练出来“算法机器”是否能够真正万无一失。在求贤若渴的当代社会,算法是否能够帮助公司选出千里挑一那个人,这都有待考究。...那么,歧视来源是哪里?是打标签者别有用心,是数据拟合偏差,还是程序设计哪里出了bug?机器所计算出结果,能为歧视、不公、残酷提供理由吗?这些都是值得商榷问题。

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基于AI边缘智能网关工业质检应用

成品质量检验是工业生产最后必不可少环节,随着我国工业蓬勃发展,工业产品日益迈向高端化、精密化,对于工业产品质量检验要求和投入成本也在不断提高,产品质检涉及到比以往更多维度、更多零部件、更高精度识别...针对产品质检需求,可以借助AI边缘智能网关视频识别算法,实现更高效、更精准、更智能产品质检,适应长期发展需求。...基于AI边缘智能网关工业质检应用佰马AI边缘智能网关,针对工业生产领域视觉识别分析应用研发,具备高性能、低功耗、环境适应性强等特点。...基于AI智能边缘网关,搭配工业摄像机实现AI视觉成品质检,能快速识别分析工业成品外观,实现对裂纹、划伤、脏污、缺损、变形、毛刺、异色等问题分辨、记录和上报,提升质检效率,大幅降低质检过杀率与漏检率,且准确率不会随着时间降低...针对不同门类工业产品,可按需定制开发视觉识别算法,满足对不同产品外观、特性、标准识别应用,无需重新部署系统,适应智能柔性生产线需求。

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CMMS和EAM系统区别在哪里

QQ截图20200619170811.jpg CMMS全称是:Computerized maintenance management system,可译为:计算机化设备维修管理系统 EAM全称是...可翻译为企业固定资产管理系统 该用CMMS系统还是EAM系统?这个争论辩论已经进行了多年。从18世纪末第一台机械织机到20世纪生产线,制造随着时间推移而发展。...在过去几十年中,制造过程(从原材料转化到成品)已得到软件系统支持。 固定资产维保,库存管理,工作单生成和工作计划已成为制造过程中关键组成部分。...EAM VS CMMS QQ截图20200619165644.jpg CMMS是用于资产维护专业软件。 CMMS系统已经存在了35年以上。...在CMMS系统之前,使用打孔卡来提醒工厂技术人员完成任务。大型计算机和对自动化强调引入了CMMS系统,该系统在一些核心领域(如工作单,库存控制和预防性维护)实现了手动流程自动化。

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工业控制系统蜜罐初步介绍

随着科技发展,工业控制系统逐渐接入互联网,而当前互联网上存在着大量攻击,直接影响着工业控制系统安全,工控系统面临安全形势也越来越严重。...2010年伊朗震网病毒事件、2011年duqu木马事件、2014年Havex、2015年乌克兰电力事件都在用事实证明了工控系统安全形势严峻。...为了增强工业控制网络安全,很多研究人员都采用蜜罐技术对系统进行防护。蜜罐作为一种主动防御技术可以吸引攻击,分析攻击,推测攻击意图,并将结果补充到防火墙、IDS以及IPS等威胁阻断技术。...,采用虚拟仿真、真实设备、真实系统、IDS、数据解析工具以及数据分析技术等综合构建网络体系进行入侵诱捕。...近年来,随着工控安全形势严峻,蜜罐技术被越来越多应用在工控领域,从协议仿真做起到工控环境模拟,交互能力越来越高,结构也日趋复杂。

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工业机器人控制系统组成

(1)控制计算机:控制系统调度指挥机构。一般为微型机、微处理器有32位、64位等,如奔腾系列CPU以及其他类型CPU。...(2)示教盒:示教机器人工作轨迹和参数设定,以及所有人机交互操作,拥有自己独立CPU以及存储单元,与主计算机之间以串行通信方式实现信息交互。...(3)操作面板:由各种操作按键、状态指示灯构成,只完成基本功能操作 (4)硬盘和软盘存储存:储机器人工作程序外围存储器。 (5)数字和模拟量输入输出:各种状态和控制命令输入或输出。...(9)辅助设备控制:用于和机器人配合辅助设备控制,如手爪变位器等。 (10)通信接口:实现机器人和其他设备信息交换,一般有串行接口、并行接口等。...图 1 机器人控制系统组成框图

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西澳大利亚大学研究者训练AI系统识别太空中星系

西澳大利亚大学研究人员开发了一种深度学习系统,可以识别太空中星系。这个名为ClaRAN系统可以扫描射电望远镜拍摄图像,并发现从黑洞发射强大射电喷流射电星系。...该团队表示,该计划经过彻底改革和训练,可以识别星系而不是人。 ? ClaRAN观察了超过500个不同角度射电星系数据视图,并进行检测和分类。...在扫描了不同视图后,ClaRAN还考虑了红外望远镜数据来改进其预测,给出了射电星系喷射系统最终检测和分类结果。...团队使用NVIDIA Tesla GPU和cuDNN -accelerated TensorFlow深度学习框架,通过上千种世界坐标系对齐射电和红外线图像训练卷积神经网络。...左边是一个射电星系喷射系统,ClaRAN只用射电望远镜数据就能探测到。

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