• 毫米波雷达在智能家居中的非接触式感知:从人体存在检测到行为识别

    随着智能家居从“设备联动”向“主动服务”演进,传统红外、摄像头等传感器受限于环境适应性差、隐私风险高等问题,难以满足用户对无感交互与安全隐私的双重需求。毫米波雷达凭借其全天候工作能力、高精度测距与微动感知特性,正成为智能家居非接触式感知的核心技术。从人体存在检测到复杂行为识别,毫米波雷达正重新定义人机交互边界。

  • 宠物智能家居:基于行为识别的自动喂食清洁与健康监测系统

    随着城市化进程加速与独居人群扩大,宠物经济正从“情感陪伴”向“科技赋能”升级。传统宠物用品依赖人工操作,存在喂食不规律、排泄清理不及时、健康问题发现滞后等痛点。基于行为识别的宠物智能家居系统通过AI算法、传感器网络与自动化设备,构建起覆盖饮食、清洁、健康的闭环生态,重新定义人宠共居的智能化体验。

  • Matter协议的跨品牌兼容性:智能家居生态碎片化的破局之道

    智能家居市场的蓬勃发展伴随着设备品牌与通信协议的爆炸式增长,但生态割裂、协议壁垒等问题始终困扰着行业。用户需在多个App间切换,厂商为兼容不同生态反复开发固件,设备间难以实现真正的互联互通。在此背景下,由连接标准联盟(CSA)主导的Matter协议应运而生,其基于IP架构的统一标准与跨品牌兼容性,正成为打破碎片化困局的核心技术路径。

  • AI驱动的家电能效优化:从单设备节能到全屋能源动态平衡

    在“双碳”目标与能源价格波动的双重驱动下,家电能效优化已从单一设备节能向全屋能源动态平衡演进。传统家电节能依赖预设程序或用户手动调节,存在响应滞后、协同性差等问题。AI技术的引入,通过深度学习、环境感知与边缘计算,实现了家电能效的智能化、系统化升级,推动家庭能源管理向“自感知、自决策、自优化”方向迈进。

  • AI客服在智能家居中的实践,自然语言处理与故障自诊断的结合

    随着智能家居设备从单一功能向全屋互联演进,用户对设备交互体验和售后服务的需求日益复杂化。AI客服作为连接用户与智能系统的核心枢纽,正通过自然语言处理(NLP)与故障自诊断技术的深度融合,重塑智能家居的服务模式。这种结合不仅实现了用户需求的精准识别,更将故障处理从被动响应升级为主动预防,推动智能家居向“自感知、自决策、自修复”的智能化方向迈进。

  • AI驱动的电网碳流分析,从发电侧到用户侧的碳排放追踪技术

    在全球碳中和目标推动下,电力系统作为碳排放的核心领域,其碳排放追踪与精准计量成为能源转型的关键。传统电网碳排放核算依赖年度统计数据,存在精度低、时效性差等问题,难以满足实时优化需求。AI驱动的电网碳流分析技术通过融合电力潮流计算、机器学习与区块链技术,实现了从发电侧到用户侧的全链条碳排放动态追踪,为电力系统低碳化转型提供了技术支撑。

    智能应用
    2025-05-23
    电网 AI
  • “一带一路”智能电网技术输出,从设备出口到标准制定的升级路径

    在共建“一带一路”倡议推动下,中国智能电网技术正经历从设备出口到标准制定的战略升级。这一过程不仅体现了技术实力的跨越,更彰显了中国在全球能源治理中的话语权提升。通过整合产业链资源、深化国际标准合作,中国智能电网技术正以“技术+标准”双轮驱动模式,为沿线国家构建安全、高效、可持续的能源体系提供解决方案。

  • 算法优化秘籍,提升机器视觉模型性能的实用技巧

    在机器视觉领域,模型的性能直接决定了其在实际应用中的效果。无论是工业检测、自动驾驶,还是医疗影像分析,高效准确的机器视觉模型都至关重要。然而,要构建出性能卓越的模型并非易事,需要掌握一系列实用的算法优化技巧。

  • 量子计算赋能机器视觉,突破传统算力极限

    在人工智能蓬勃发展的当下,机器视觉作为其关键分支,已在自动驾驶、安防监控、医疗影像诊断等众多领域展现出巨大价值。然而,随着数据规模的不断膨胀和算法复杂度的日益提升,传统计算架构在算力、能耗和效率等方面逐渐暴露出局限性。量子计算凭借其独特的量子特性,为机器视觉的发展带来了新的曙光,有望突破传统算力极限,推动机器视觉迈向新的高度。

  • 开源框架与商业平台,机器视觉开发者的两难抉择

    在机器视觉开发领域,开源框架与商业平台犹如天平的两端,开发者在二者之间抉择时,往往需要权衡成本、灵活性、性能、支持服务等多方面因素。这种抉择不仅影响着项目的开发效率与质量,更关乎企业在市场竞争中的地位与未来发展。

  • 机器视觉项目实战,避免踩坑的十大关键步骤

    机器视觉项目成为企业提升生产效率、保障产品质量的关键举措。然而,从实验室技术到实际生产场景的落地过程中,诸多潜在问题可能让项目陷入困境。以下是机器视觉项目实战中避免踩坑的十大关键步骤,为项目顺利推进保驾护航。

  • 国内与国外机器视觉技术:差距、挑战与机遇

    机器视觉作为人工智能领域的关键技术分支,通过模拟人类视觉系统赋予机器“识别、测量、定位、检测”四大核心能力,已成为推动全球工业自动化与数字化转型的核心驱动力。2025年全球市场规模预计突破1200亿元,中国以超40%的占比成为增长核心引擎。然而,在这片千亿蓝海中,国内外技术发展呈现出显著差异,既存在亟待突破的挑战,也蕴含着弯道超车的机遇。

  • 多光谱成像技术革新,机器视觉的“透视”新技能

    在机器视觉技术中多光谱成像技术正以革新者的姿态,为机器视觉赋予了独特的“透视”新技能。这一技术通过捕捉目标在不同波长下的光谱信息,突破了传统成像技术仅依赖可见光的局限,让机器能够看到肉眼难以察觉的细节,为众多领域带来了前所未有的变革。

  • 从零开始,搭建你的第一个机器视觉检测系统

    在工业自动化与智能化趋势里,机器视觉检测系统凭借其高效、精准、非接触式检测等优势,成为众多企业提升产品质量、优化生产流程的关键技术。对于初学者而言,从零开始搭建一个机器视觉检测系统或许充满挑战,但只要掌握正确的方法和步骤,也能顺利开启这场探索之旅。

  • 2D视觉与3D视觉,工业场景中的“相爱相杀”

    工业自动化视觉技术宛如一双双敏锐的眼睛,助力机器实现精准感知与智能决策。其中,2D视觉与3D视觉作为两大主流技术,犹如两位风格迥异的武林高手,在工业场景的舞台上既相互竞争又彼此协作,共同推动着工业生产向更高精度、更高效率、更智能化的方向迈进。

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