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自动驾驶+视觉识别,提供高位无货架堆叠解决方案

上传时间:2021-07-20阅读次数:编辑:

近来,杭叉智能研制团队运用自动驾驶和视觉辨认技能,构成3D视觉方针检测解决计划,完结高位无货架堆叠难题的打破。该计划用户可轻松取得各使用场景下的方针检测模型,直接用于出产布置,实在满意企业的实践工业需求。

跟着3D视觉技能的不断老练,在生活中的使用越来越多,杭叉智能也着手使用3D视觉技能对无人叉车的进行不断优化。而自动驾驶和视觉辨认的结合,更是到达了“1+1>2”作用,使得智能叉车的使用场景和精准性再次拓宽进步。此次3D视觉方针检测解决计划的完结,立异供给高位无货架堆叠解决计划,助力杭叉智能无人叉车向灵活化、精准化、现代化跨进一大步!

该计划经过对3D视觉方针检测、方针检测网络和RT深度推理核算结构的核心技能的运用,完结了智能叉车对精度、灵活性、实时性的严格要求。

3D视觉方针检测

3D视觉方针检测技能具有丈量精度高、更具灵活性的长处,破除了2D信息深度数据易丢掉的局限性,能愈加完好的表达实在方针,在实践使用中具有可靠性更高、安全性更强等许多长处。

相较而言,3D模型比2D模型有更强的描绘才能,方针检测辨认准确率大大进步,一起还能满意更杂乱的被测物体条件。

方针检测网络

方针检测网络支撑小方针检测、准确性高,加强对小方针物体的检测作用,打破现有方针检测技能中的小方针检测瓶颈,到达工业级使用要求。大大下降最小方针像素下限,使最低八个像素的小方针都可以学习到特征,有用进步物体辨认的准确性。

RT深度推理核算结构

RT深度推理核算担任模型的推理进程,大大进步物体检测速度,在GPU形式下可供给10X甚至100X的加快。经实践测验, 端口TensorRt加快后可至90帧左右,物体辨认检测时刻从4S进步到1-2S,有用进步AGV工作效率,完结满意工业实时性要求。

3D视觉方针检测解决计划演示

杭叉智能秉承“成为国际顶尖智能物流解决计划供货商”的运营理念,紧紧围绕运营方针,聚集战略定位,对现有无人叉车不断立异,紧跟国际技能潮流,开发出具有机器深度学习与大数据管理才能的3D视觉方针检测解决计划,助力企业树立工业4.0智能化工厂,稳固职业领跑者的位置!

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