FLIR Systems, basé dans l'état de l'Oregon Barlow, Etats-Unis, est une société de capteurs axée sur la production de produits d'imagerie thermique pour un large éventail d'applications, selon SMMA, qui a récemment annoncé un investissement stratégique important dans le Singapore machine learning and Artificial Intelligence (ai) startups Cvedia. L'outil logiciel de simulateur de synchronisation développé par Cvedia fournit un environnement numérique multi-mode ultra-réaliste pour les OEM de système automatisés et les fabricants de sonde associés pour former leurs systèmes plus rapidement, plus sûr et plus économiquement que les technologies traditionnelles d'acquisition de données. Le logiciel de simulateur de synchronisation de Cvedia peut démontrer les caractéristiques physiques du monde réel; Simuler une variété de conditions d'éclairage et d'environnement; Dans le rendu d'objets tels que les personnes, les animaux et les automobiles, les systèmes d'intelligence artificielle sont utilisés pour les traduire en objets réalistes et réalistes.
Il en résulte des ensembles de données de haute qualité qui, lorsqu'ils sont entrés dans le cadre du réseau neuronal du client, peuvent réduire sensiblement le temps de formation de ces systèmes d'apprentissage profonds et simplifier le processus de formation. Sauf si vous êtes un geek capteur, ce message peut sembler comme une petite nouvelle. Mais le mouvement montre une nouvelle réalité dans le marché de plus en plus compétitif des capteurs, ainsi que dans l'ai et machine learning Boom: pour les petites entreprises, en se concentrant sur le bon matériel n'est pas suffisant;
Mais même les startups, avec un choix de direction et l'utilisation de moteurs ai intelligents pour emballer leur matériel, peuvent prospérer dans l'anneau d'un géant du marché.
logiciel de simulateur de synchronisation pour des cartes d'imagerie thermique pour protéger la faune FLIR fournit des capteurs d'imagerie thermique pour une variété d'applications d'entreprise, telles que les inspections sur place et la lutte contre l'incendie. Ses capteurs sont disponibles dans une variété d'applications, y compris les tablettes et accessoires smartphone.
Récemment, la compagnie a préconisé que les véhicules autonomes fonctionnant sur le lidar et les caméras lumineuses visibles ont des taches aveugles qui peuvent être résolues utilisant des caméras d'imagerie thermique. Cela pose un défi de marketing pour FLIR, et convaincre les développeurs de voitures autonomes d'utiliser des caméras d'imagerie thermique sur les véhicules autonomes n'est pas facile et difficile, mais comment FLIR peut prouver que leurs produits sont les capteurs thermiques préférés pour les applications de conduite autonome?
Parce qu'il existe d'autres sociétés de détection thermique dans l'écosystème, comme rival Adasky. Selon SMMA Consulting a précédemment rapporté que le constructeur israélien Adasky a été fondé en janvier 2016, a lancé une caméra infrarouge lointain Viper-le premier logiciel intégré de l'industrie de l'apprentissage machine dans la caméra à l'infrarouge lointain à l'état solide, sans aucune pièce mobile, et capable de traitement des données à l'intérieur de la caméra, peut aider au niveau 3
, 4 et 5 auto-Driving voitures se rendre sur le marché plus rapidement. La réponse de FLIR est d'investir dans la deuxième société, Cvedia, pour différencier ses capteurs d'imagerie thermique à l'aide de l'IA plug-and-Play et des fonctions d'apprentissage des machines liées à la conduite autonome, comme la reconnaissance d'objets.
FLIR croit qu'elle deviendra le fournisseur le plus attractif de capteurs d'imagerie thermique pour des applications de conduite autonomes si elle est capable de s'assurer que ses capteurs sont adaptés à un large éventail d'architectures de conduite autonomes tout en étant en mesure de prendre part à la charge de développement d'un promoteur de véhicule auto-conducteur. C'est en contraste avec le modèle d'exploitation traditionnel généralement utilisé par les vendeurs de capteurs, où le modèle traditionnel est de produire des capteurs indépendants des tâches pour autant d'applications que possible.
Il suggère également que le marché des capteurs se resserre.
Focus sur la détection de trafic, ai intégré et l'apprentissage machine pour capteur de vision 3D fabricant Viscando Nous avons également mis l'accent sur d'autres sociétés de capteurs, l'emballage de leur matériel et des fonctionnalités spécifiques à l'application ensemble. Par exemple, Viscando Company, qui se spécialise dans la fabrication de capteurs de vision 3D.
Avec le lancement de l'Intel intégré dans la caméra de vision 3D RealSense, le marché du capteur de vision 3D devient de plus en plus difficile.
La société Viscando utilise la vision 3D et l'IA pour obtenir des données de trafic précises Mais Viscando continue de demeurer compétitif en se concentrant sur une industrie de niche-une variété de capteurs de trafic municipaux. Viscando a créé un meilleur portefeuille de produits qu'une simple caméra 3D, y compris l'ai et les fonctionnalités d'apprentissage des machines liées aux applications de détection de trafic.
Le marché de niche est suffisant pour maintenir viscando de plus en plus, mais il est assez petit qu'un géant comme Intel ne l'a pas développé spécifiquement pour elle. Sans ai embarqué et l'apprentissage machine, Viscando ne sera pas en mesure de rivaliser avec Intel ou tout autre fournisseur de vision 3D, mais il sera assez compétitif pour construire une pile d'ai et de l'apprentissage machine pour un domaine particulier sur une base matérielle.
Cela nous dit que le marché des capteurs pour le démarrage du matériel a encore suffisamment d'espace sur le marché en cas de plongeon dans les prix des capteurs, mais seulement si ces petites entreprises sont prêts à se concentrer sur et chercher des opportunités stratégiques pour développer des capacités intelligentes sur leur matériel.
C'est l'objectif stratégique de l'investissement de FLIR dans Cvedia. «Cet investissement dans Cvedia améliorera notre capacité à innover nos solutions de détection, permettre à nos clients de prendre des décisions critiques plus rapidement et plus précisément, a déclaré James Cannon, président et chef de la direction de FLIR, qui peut notifier automatiquement les utilisateurs d'informations critiques ou l'ajout d'algorithmes logiciels au système, est une caractéristique précieuse qui renforce grandement les données uniques et riches que nos capteurs perçoivent.
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