FLIR Systems mit Sitz in Oregon State Barlow, USA, ist ein sensorunternehmen, das sich auf die Produktion von thermischen bildgebungsprodukten für eine Vielzahl von Anwendungen konzentriert, so MAMS, der vor kurzem eine bedeutende strategische Investition in das Singapore Machine Learning und künstliche Intelligence (AI) Startups cvedia angekündigt hat. Das von cvedia entwickelte Software-Tool syncity Simulator bietet automatisierten System OEMs und verwandten Sensor Herstellern eine ultrarealistische Multi-Mode-digitale Umgebung, um Ihre Systeme schneller, sicherer und wirtschaftlicher zu Schulen als herkömmliche Datenerfassungstechnologien. Die syncity-Simulator-Software von cvedia kann die physikalischen Eigenschaften der realen Welt demonstrieren; Simulieren Sie eine Vielzahl von Beleuchtungs-und Umgebungsbedingungen; Bei der Darstellung von Objekten wie Menschen, Tieren und Autos werden künstliche Intelligenz Systeme eingesetzt, um Sie in realistische und realistische Objekte zu übersetzen.
Daraus ergeben sich qualitativ hochwertige Datensätze, die bei der Eingabe in den neuronalen Netz Rahmen des Kunden die Trainingszeit dieser tiefen Lernsysteme deutlich verkürzen und den Trainingsprozess vereinfachen können. Es sei denn, Sie sind ein Sensor-Geek, diese Nachricht mag wie eine kleine Nachricht erscheinen. Doch der Schritt zeigt eine neue Realität auf dem zunehmend wettbewerbsintensiven sensormarkt sowie im AI und Machine Learning Boom: für kleine Unternehmen reicht die Fokussierung auf gute Hardware nicht aus;
Aber auch Start-ups, mit einer richtungswahl und dem Einsatz intelligenter Ki-Motoren, um Ihre Hardware zu verpacken, können in einem Markt Riesen-Ring gedeihen.
syncity-Simulator-Software für Wärme Bildkarten zum Schutz der Tierwelt FLIR bietet Wärme Bildsensoren für eine Vielzahl von Unternehmensanwendungen, wie z.b. vor-Ort-Inspektionen und Brandbekämpfung. Seine Sensoren sind in einer Vielzahl von Anwendungen erhältlich, darunter Tablets und Smartphone-Zubehör.
In jüngster Zeit hat sich das Unternehmen dafür eingesetzt, dass autonome Fahrzeuge, die auf LIDAR und sichtbaren Licht Kameras laufen, Blinde Flecken haben, die mit Wärmebildkameras gelöst werden können. Das stellt für FLIR eine Marketing-Herausforderung dar, und es ist nicht einfach und herausfordernd, autonome autoentwickler davon zu überzeugen, Wärmebildkameras auf autonomen Fahrzeugen einzusetzen, aber wie kann FLIR beweisen, dass Ihre Produkte die bevorzugten Wärmesensoren für autonome Fahr Anwendungen sind?
Denn es gebe andere Wärme spürfirmen im Ökosystem, so Rivale adasky. Laut MAMS Consulting zuvor berichtet, dass der israelische Hersteller adasky wurde im Januar 2016 gegründet, hat eine weit Infrarot-Kamera Viper--Industrie die erste eingebettete Maschine Lernsoftware in der Far-Infrarot-Festkörper Kamera, ohne bewegliche Teile, und in der Lage, die Datenverarbeitung in der Kamera, kann helfen, Stufe 3
, 4 und 5 selbstfahrende Autos kommen schneller auf den Markt. Die Antwort von FLIR ist, in das zweite Unternehmen cvedia zu investieren, um seine Wärme Bildsensoren mit dessen Plug-and-Play-Ki und maschinellen Lernfunktionen im Zusammenhang mit dem autonomen fahren, wie etwa der Objekterkennung, zu differenzieren.
FLIR ist der Ansicht, dass es der attraktivste Anbieter von Wärme Bildsensoren für autonome Fahr Anwendungen werden wird, wenn es in der Lage ist, seine Sensoren an eine breite Palette autonomer Fahr Architekturen anzupassen und gleichzeitig an der Entwicklungs Last eines selbstfahrenden Fahrzeug Entwicklers teilnehmen zu können. Dies steht im Gegensatz zu dem traditionellen Betriebsmodell, das typischerweise von Sensor Herstellern verwendet wird, wo das herkömmliche Modell darin besteht, Aufgaben unabhängige Sensoren für möglichst viele Anwendungen zu produzieren.
Sie deutet auch an, dass sich der sensormarkt verschärft.
Fokus auf Verkehrs Sensation, integrierte Ki und Maschinelles Lernen für 3D-sehsensor-Hersteller viscando Wir haben uns auch auf andere sensorunternehmen konzentriert, die Ihre Hardware-und anwendungsspezifischen Features gemeinsam verpacken. Zum Beispiel die Firma viscando, die sich auf die Herstellung von 3D-sehsensoren spezialisiert hat.
Mit der Einführung der Real Sense 3D Vision-Kamera des Intel Built-in Ai-Motors wird der 3D-Vision-Sensor-Markt immer schwieriger.
Die Firma viscando nutzt 3D Vision und AI, um genaue Verkehrsdaten zu erreichen Doch viscando bleibt weiterhin wettbewerbsfähig, indem er sich auf eine Nischen Branche konzentriert-eine Vielzahl kommunaler Verkehrssensoren. Viscando hat ein besseres Produktportfolio geschaffen als eine einfache 3D-Kamera, einschließlich AI und maschinelle Lernfunktionen im Zusammenhang mit Traffic-Sensing-Anwendungen.
Der Nischenmarkt reicht aus, um viscando wachsen zu lassen, aber es ist klein genug, dass ein Riese wie Intel ihn nicht speziell dafür entwickelt hat. Ohne Embedded AI und Maschinelles Lernen wird viscando nicht in der Lage sein, mit Intel oder einem anderen 3D-Vision-Anbieter zu konkurrieren, aber es wird wettbewerbsfähig genug sein, um einen Stapel von Ki und Maschinelles Lernen für eine bestimmte Domäne auf Hardware-Basis zu bauen.
Das sagt uns, dass der sensormarkt für Hardware-Start-ups im Falle eines Absturzes der Sensor Preise immer noch ausreichend Marktplatz hat, aber nur, wenn diese kleinen Unternehmen bereit sind, sich auf strategische Möglichkeiten zu konzentrieren und nach strategischen Chancen zu suchen, um intelligente Fähigkeiten auf Ihrer Hardware zu entwickeln.
Dies ist der strategische Zweck der FLIR-Investition in cvedia. "Diese Investition in cvedia wird unsere Fähigkeit verbessern, unsere Sensorlösungen zu erneuern, so dass unsere Kunden missionskritische Entscheidungen schneller und präziser treffen können," sagte James Cannon, President und CEO von FLIR, "der die Nutzer automatisch über kritische Informationen oder den Zusatz von Software-Algorithmen zum System informieren kann, ist ein wertvolles Feature, das die einzigartigen und reichhaltigen Daten, die unsere Sensoren wahrnehmen, stark stärkt.
' FLIR investiert in Ai-Unternehmen | Oder können die thermischen Bildgebungsprodukte inspirieren, wie man spielt
