Imou Sense

28.10.2023
Imou Sense
Описание
IMOU SENSE™ - это самостоятельно разработанный алгоритм ИИ под брендом lMOU, включающий алгоритмы видео, аудио, навигации и восприятия. Использование новейших технологий позволит вашему устройству lMOU быть более точным и более умным.
Алгоритмы

Алгоритм навигации

Алгоритм видео

Алгоритм восприятия

Аудио алгоритм

Точность обнаружения

Обнаружение аномальных звуков

Алгоритм может обнаруживать ненормальные высокие тона в доме, такие как детский плач и звуки тревоги.

Обнаружение падения

Алгоритм может анализировать поведение человека по изображению, если он падает и не может самостоятельно встать, и отмечает его поведение.

Обнаружение транспортных средств

Алгоритм может анализировать транспортные средства на экране и отмечать их.

Обнаружение человека

Алгоритм может анализировать появление на экране фигуры человека, и отмечать ее.

Обнаружение домашних животных

Алгоритм может определить появление домашнего животного, и позволит пользователю быстро найти ролик, в котором появляется питомец.

Отслеживание цели

В соответствии с целью слежения, заданной пользователем, алгоритм может управлять камерой для отслеживания движения цели в режиме реального времени и автоматически сохранять видеозапись слежения.

Блуждающий сигнал тревоги

Алгоритм может обнаружить блуждающее поведение людей на экране и автоматически сохранить видео.

Обнаружение коробок

Алгоритм может определять наличие коробок на экране и подсчитывать их.
Преимущества

Сверх быстрый отклик

Благодаря мощной арифметической базе скорость реакции lMOU SENSE™ на обнаружение объектов может достигать 0,02 секунды; требуется менее одного моргания, чтобы определить целевой объект и передать его пользователю.

Сверх точные результаты

По сравнению с алгоритмами, предоставляемыми производителями чипов, IMOU SENSE может обнаруживать людей и транспортные средства с точностью до 99% в лабораторных условиях, а общая точность может быть улучшена на 50%.

Интеллектуальное планирование и решения для очистки

Информация будет передаваться на чип для более глубокого понимания сцены и построения карты с помощью алгоритмов между датчиками внутри робота, что позволит роботу более разумно планировать пути уборки, а также обеспечит более индивидуальные решения по уборке.