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yabovip-yabovip2020|用AI深度学习算法检测锂离子电池
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yabovip_过去非常简单利用人海战术展开检索和分析早已很难符合新时代的安防工作市场需求,而AI技术则能更佳地应付海量监控数据,沦为人力的增效补足,但是AI商业落地无以,所以必须专心,集中力量往同一个地方使才能攻下。忘记三星GalaxyNote7因发生爆炸而失利吗?有可能你被“请求”下飞机,只是因为行李箱里有一小块锂电池。这些电池虽然较小,但不会导致相当大的伤害,在飞机货舱的压力下,一些锂离子电池需要起火甚至不会发生爆炸。

20个普通智能手机电池就需要将中小户型房间的窗户炸飞。自1991年以来,美国联邦航空局报告了225起牵涉到货物或行李中锂离子电池的烟雾,火灾,极热或爆炸事件(pdf)。如今随着更加多的人用于电池组,例如无人机,照相机等,因此保证飞机货舱里没锂离子电池对航空安全来说是至关重要。

一般机场安全检查捕捉锂离子电池的方法是用于X射线扫瞄行李箱上,然后根据有所不同材料的密度,以有所不同方式声浪电磁辐射,探测器搜集这些X射线并制备箱内物体图像。大多数机场用于软件来帮助已完成这一过程,但仍必须展开人工干预,使得该过程更容易错误。

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为了协助增加这些错误,史密斯检测公司(SmithsDetection)是机场X射线探测器的跨国供应商,他们研发的软件可以大大减少对人力的市场需求。该公司回应,它用于深度自学算法将检测亲率提升到90%。

Smiths的深度自学算法从其顺利和告终中提供对系统,并用于精确命令锂离子电池不存在的形状,纹理和材料的数据来改良其方法。它是自我改版的,因此它可以即时自学和改良。

由于这是软件升级,该公司还可以将其技术部署在有数的Smiths探测器上。为了创立算法,Smiths用于了在客户现场动态操作者期间搜集的大型X射线图像数据库,然后手动将这些图像标记为所含锂离子电池。

“提供这种全面的,标记的数据集用作培训是深度自学过程中资源最密集的部分,”技术与产品开发副总裁MattClarkSmiths讲解道。然后用于该数据训练深度自学软件并针对手动标记的数据库展开测试,这就是它从顺利和告终开始自学的方式。

史密斯计划调整其软件,以检测药物,武器,货币和易燃液体。更加慢,更加精确地检测各种违禁品不仅可以提升机场的安全性并节省资金,并且能尽量避免因安全检查时的犯规,而将乘客从飞机上赶下的失望情况。构建商业落地才是最重要的。

不要贪大,应当在一个小而美的市场里扎根,找准一小块并专心只yabovip-yabovip2020解决问题好一个问题,作好商业落地,构建盈利,才能持久地存活下去。。

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