軟件產品 / 圖像識別
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識別引擎
花期預報
鳥類識別
道路監測
車輛識別

基于人工智能的圖像識別引擎

? 細粒度圖像分類    ?高準確率   ? 大分類數量   ? 產品級服務 

     

     2016年魯朗軟件投入資源深入研究基于TensorFlow卷積神經網絡人工智能技術,經過不斷優化,于2016年10月推出圖像分類識別引擎,在植物花卉領域獲得應用,經對比測試該產品具備中國最高的識別精度。



綜合吸收學術界各最先進模型的思路理念

  • 非對稱卷積,通道1x1卷積(Inception)

  • 殘差Block(ResNet)

  • 模塊熔接(Deeply Fusion MR)

  • Fine-Grained語義分割重構(FCN)

  • Feature Map拼接


達到了業內最高水準的識別水平

  • 查準率(Top1 Precision):>80.3%

  • 召回率(Top5 Recall):>96.1%

  • F值(F-Meature):>0.44


成功案例

     

      2016年10月魯朗軟件和中國科學院植物研究所(系統與進化植物學國家重點實驗室)合作,基于中國植物圖像庫海量植物分類圖片,推出人工智能植物識別應用花伴侶

    產品網站:http://www.aiplants.cn


     花伴侶  花草樹木,一拍呈名

? 5000植物  ? 智能識別  ? 植物百科  ? 超微軟識花


花伴侶是由中國科學院植物研究所(系統與進化植物學國家重點實驗室)和魯朗軟件以中國植物圖像庫海量植物分類圖片為基礎打造的人工智能植物識別引擎。

應用功能

? 能識別中國野生及栽培植物3000屬,近5000種,幾乎涵蓋身邊所有常見花草樹木。

? 識別識別速度快,準確率高。在植物識別方面首屈一指,趕超了百度和微軟。

? 一鍵分享微信好友、朋友圈、QQ、微博等。

? 自動保存識別歷史,方便后續查看,也可以向左滑動后刪除記錄。



下載應用





花期預報

花期預報

? 基于圖像識別的花期檢測    ? 結合氣象條件的花期預報


  針對花卉觀賞區,設置攝像機(包括近景和遠景觀測,將這些觀測視頻數據匯集到后端數據平臺,通過人工智能圖像檢測引擎對花卉種類及所處花期進行識別,并結合氣象預報數據形成花期實況及預報產品。并基于地理信息及其他社會觀測數據形成區域的花期綜合預報。


 




系統構成




鳥類識別

愛鳥幫—觀鳥好幫手

 

    只需要發送一張照片,就可以輕松識別中國1400種常見鳥類。


 雉雞 Common Pheasant

國家三有動物,IUCN:LC無危

描述:雄鳥:體大(85厘米)、原引自中國的、為歐洲及北美洲所熟悉的雉種。雄鳥頭部具黑色光澤,有顯眼的耳羽簇,寬大的眼周裸皮鮮紅色。有些亞種有白色頸圈。身體披金掛彩,滿身點綴著發光羽毛,從墨綠色至銅色至金色;兩翼灰色,尾長而尖,褐色并帶黑色橫紋。雌鳥形小(60厘米)而色暗淡,周身密布淺褐色斑紋。被趕時迅速起飛,飛行快,聲音大。







   

道路監測

基于人工智能的道路監測

?  能見度  ? 污染指數  ? 道路積水  ? 風力風向    


   根據固定位置攝像頭的視頻數據,通過自學習,比如學習幾個月的數據,給出后續觀測視頻場景內的空氣能見度和空氣污染指數,給出視頻場景內道路降雨及積水情況。基于地理位置標定后匯聚到社會化大數據平臺,結合氣象狀況提供街區級別的氣象和交通實況和預報服務。


 

交通氣象服務




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