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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。

光谱数据集
算法
模型
应用方案

可视化操作,灵活易用


通过拖拉拽式的配置方式,自由组合各种算法,完成复杂的计算,自适应输出结果,并直观展示出计算结果,快捷形成一个完整的应用,使用非常便捷。

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。

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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。

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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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