高光谱大数据分析应用云平台
高光谱普及应用的关键除了前端设备外，还需要强大的云计算处理平台和针对具体应用的智能算法，高光谱云服务和计算平台利用多集群CPU/GPU的并行处理能力以及集群的海量存储和分布式计算能力，提高处理效率完成前端设备难以及时完成的复杂计算。
中达瑞和高光谱大数据分析应用云平台，通过分布式存储、分布式计算和深度学习等先进技术，
为用户提供数据存储、模型训练和应用服务等功能，为各行业打造以高光谱技术为核心的云服务综合解决方方案。
光谱算法
引擎服务
一站式
赋能服务
资源
共享服务
开放的
光谱生态
一站式赋能服务
集数据存储、数据预处理、数据标注、模型训练和云端部署一体化的研发全流程平台，
减少开发周期，降低开发难度，节约开发成本。
强大的算法引擎服务
自主研发
我司独立开发的适应高光谱特有的计算引擎
高吞吐
适应高光谱独有的大数据形式，专业的共享机制支持高吞吐、高效率的计算
实时计算
实时计算高光谱采集数据，低延时
接口统一
抽象规定高光谱专业算法接口，支持第三方算法接入
算法组合
从底层支持算法组合调度，支持构建复杂的光谱应用
资源共享
打造开放式光谱生态
平台提供光谱数据集、算法、模型、应用方案等资源与服务的共享和交易，促进光谱产业的快速发展与普及，打造开放式的智能光谱生态。
数据可视化，所见即所得
通过云平台可视化数据展示中心，实现光谱大数据的价值最大化，提供科学、全面的决策支撑，提高运营效率。
安全可靠
平台集成了领先的安全认证机制，并且采用科学精密的加密方式，全面保证用户与数据的安全。
平台案例
烟叶分选
利用光谱成像看得宽，物质特征波段抓得准的特性，采集烟叶形状、可见色泽之外的致密度、含油含水率等关键特性，结合模型匹配算法，输出分级分选识别信号，再结合工业自动化控制设备或系统，实现精准、高效的烟叶在线分选。
系统示意图
成果展现
烟叶与塑料分选
高光谱成像在工业行业中具有多种应用，包括对生产线物品的品控、质量控制和对没有视觉差异但具有不同化学成分的物质（例如塑料）进行识别、分类和筛选。
烟叶与塑料有独特的光谱特征，经过图像处理/光谱分析/机器学习和训练，可快速对不同物质进行分选
大米的快速分类
同形同色不同质的物品，通过光谱进行识别、分类和标识，有效区分“鱼龙混杂”，相较传统方式的小样本抽检，可以做批量检测，在时间和准确率上有突出优势。
红色：东北大米，绿色：江西大米
枸杞原产地溯源
与中国药科院合作，通过高光谱成像系统，采集不同产地枸杞光谱特征数据，建立特征数据库，利用高光谱成像系统分析软件自动分析、学习、分类，实现对枸杞等中药材原产地的追溯。同时，也方便各级用户对药材品质特征进行快速识别。
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