主营产品
基于人工智能的目标分类项目
FMQL45T900平台 · YOLO-tiny模型
本项目基于FMQL45T900平台，采用YOLO-tiny模型对海上的舰船进行目标检测。系统能够在复杂海洋环境中高效准确地识别并分类不同类型的舰船，为海上监控和安全提供技术支持。
技术指标
- 平台: FMQL45T900
- 模型: YOLO-tiny
- 应用场景: 海上舰船目标检测
- 功能: 目标检测、分类
基于人工智能的目标分类项目
Zynq-7045平台 · YOLO-V3模型
本项目基于Zynq-7045平台，采用YOLO-V3模型对地面场景中的车辆和其他物体进行目标检测。系统能够实时处理视频流，实现高精度的目标识别和分类，适用于智能交通监控等应用。
技术指标
- 平台: Zynq-7045
- 模型: YOLO-V3
- 应用场景: 地面场景目标检测
- 功能: 目标检测、分类
智能化导引头目标识别项目
A10平台 · YOLO-V2模型
本项目基于A10平台，采用YOLO-V2模型对特定目标进行识别。界面显示了识别结果和相关参数，适用于精确制导武器的导引头设计。
技术指标
- 平台: A10
- 模型: YOLO-V2
- 应用场景: 导引头目标识别
- 功能: 目标识别、参数显示
红外目标检测系统项目
7Z100平台 · YOLO-V3改进版模型
本项目基于7Z100平台，采用YOLO-V3改进版模型对红外图像中的小目标进行检测。系统能够在低光照条件下有效识别和跟踪目标，适用于夜间监控和军事应用。
技术指标
- 平台: 7Z100
- 模型: YOLO-V3改进版
- 应用场景: 红外图像小目标检测
- 功能: 小目标检测、低光照适应
水下智能摄像分析系统
百度昆仑芯平台 · AI算法
本系统基于百度昆仑芯平台，能够在深水无光照环境下完成视频监控、采集存储、视频回放，并基于人工智能算法进行目标的状态检测、目标跟踪和速度测量等计算。适用于海洋科学研究和水下作业监控。
技术指标
- 平台: 百度昆仑芯
- 模型: AI算法
- 应用场景: 深水无光照环境
- 功能: 视频监控、采集存储、目标检测、目标跟踪、速度测量
基于人工智能的信号分选项目
K7-325T平台 · Resnet网络
本项目基于K7-325T平台，采用Resnet网络对信号进行分选处理。系统能够高效地从复杂的电磁环境中提取和分类不同类型的信号，适用于电子战和通信监测。
技术指标
- 平台: K7-325T
- 模型: Resnet网络
- 应用场景: 信号分选
- 功能: 信号提取、分类