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高光譜大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用云平臺

高光譜普及應(yīng)用的關(guān)鍵除了前端設(shè)備外，還需要強(qiáng)大的云計算處理平臺和針對具體應(yīng)用的智能算法，高光譜云服務(wù)和計算平臺利用多集群CPU/GPU的并行處理能力以及集群的海量存儲和分布式計算能力，提高處理效率完成前端設(shè)備難以及時完成的復(fù)雜計算。

中達(dá)瑞和高光譜大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用云平臺，通過分布式存儲、分布式計算和深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，為用戶提供數(shù)據(jù)存儲、模型訓(xùn)練和應(yīng)用服務(wù)等功能，為各行業(yè)打造以高光譜技術(shù)為核心的云服務(wù)綜合解決方方案。

光譜算法
引擎服務(wù)

一站式
賦能服務(wù)

資源
共享服務(wù)

開放的
光譜生態(tài)

快速登錄

一站式賦能服務(wù)

集數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練和云端部署一體化的研發(fā)全流程平臺，
減少開發(fā)周期，降低開發(fā)難度，節(jié)約開發(fā)成本。

強(qiáng)大的算法引擎服務(wù)

自主研發(fā)

我司獨(dú)立開發(fā)的適應(yīng)高光譜特有的計算引擎

高吞吐

適應(yīng)高光譜獨(dú)有的大數(shù)據(jù)形式，專業(yè)的共享機(jī)制支持高吞吐、高效率的計算

實時計算

實時計算高光譜采集數(shù)據(jù)，低延時

接口統(tǒng)一

抽象規(guī)定高光譜專業(yè)算法接口，支持第三方算法接入

算法組合

從底層支持算法組合調(diào)度，支持構(gòu)建復(fù)雜的光譜應(yīng)用

資源共享
打造開放式光譜生態(tài)

平臺提供光譜數(shù)據(jù)集、算法、模型、應(yīng)用方案等資源與服務(wù)的共享和交易，促進(jìn)光譜產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展與普及，打造開放式的智能光譜生態(tài)。

光譜數(shù)據(jù)集

算法

模型

應(yīng)用方案

數(shù)據(jù)可視化，所見即所得

通過云平臺可視化數(shù)據(jù)展示中心，實現(xiàn)光譜大數(shù)據(jù)的價值最大化，提供科學(xué)、全面的決策支撐，提高運(yùn)營效率。

安全可靠

平臺集成了領(lǐng)先的安全認(rèn)證機(jī)制，并且采用科學(xué)精密的加密方式，全面保證用戶與數(shù)據(jù)的安全。

平臺案例

煙葉分選

利用光譜成像看得寬，物質(zhì)特征波段抓得準(zhǔn)的特性，采集煙葉形狀、可見色澤之外的致密度、含油含水率等關(guān)鍵特性，結(jié)合模型匹配算法，輸出分級分選識別信號，再結(jié)合工業(yè)自動化控制設(shè)備或系統(tǒng)，實現(xiàn)精準(zhǔn)、高效的煙葉在線分選。

系統(tǒng)示意圖

成果展現(xiàn)

煙葉與塑料分選

高光譜成像在工業(yè)行業(yè)中具有多種應(yīng)用，包括對生產(chǎn)線物品的品控、質(zhì)量控制和對沒有視覺差異但具有不同化學(xué)成分的物質(zhì)（例如塑料）進(jìn)行識別、分類和篩選。

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煙葉與塑料有獨(dú)特的光譜特征，經(jīng)過圖像處理/光譜分析/機(jī)器學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，可快速對不同物質(zhì)進(jìn)行分選

大米的快速分類

同形同色不同質(zhì)的物品，通過光譜進(jìn)行識別、分類和標(biāo)識，有效區(qū)分“魚龍混雜”，相較傳統(tǒng)方式的小樣本抽檢，可以做批量檢測，在時間和準(zhǔn)確率上有突出優(yōu)勢。

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紅色：東北大米，綠色：江西大米

枸杞原產(chǎn)地溯源

與中國藥科院合作，通過高光譜成像系統(tǒng)，采集不同產(chǎn)地枸杞光譜特征數(shù)據(jù)，建立特征數(shù)據(jù)庫，利用高光譜成像系統(tǒng)分析軟件自動分析、學(xué)習(xí)、分類，實現(xiàn)對枸杞等中藥材原產(chǎn)地的追溯。同時，也方便各級用戶對藥材品質(zhì)特征進(jìn)行快速識別。

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