Teledyne CARIS是一家领先的海洋地理信息系统软件开发商，与无人系统科技公司(“UST”)合作，展示他们在这一领域的专业知识。万搏manbext万博mantex手机官网“白金”简介强调了他们的高效资源优化和数据处理解决方案如何与自动水下航行器(auv)和无人水面航行器(usv)等测绘和测量平台相结合。
CARIS Mira AI是一个最先进的可扩展的基于云的平台，专门用于托管Teledyne CARIS当前和未来基于人工智能(AI)的软件解决方案。基于Amazon Web Services (AWS)，这个健壮的环境不需要额外的桌面硬件，就可以从强大的面向未来的数据处理服务中获益。为了确保最大程度的安全和保障，所有发送到平台的数据在传输前都是匿名、随机和加密的。按照人工智能分类流程，数据将完全从云端删除。
CARIS Mira AI利用深度学习和机器学习方面的强大进步，提供可以无缝集成到任何工作流程中的高性能数据处理。该平台可以处理无限量的三维数据，包括一维时间序列、二维网格和三维点云。
CARIS Mira AI自动对数据进行预处理和后处理，将其转换为适合深度学习模型的高分辨率3D体素网格，然后再返回。作为一个额外的好处，这个过程完全匿名化数据，在传输之前的体素化过程中剥离所有空间信息。一旦分类的体素从AI返回，CARIS Mira AI就会对数据进行后处理，并将结果映射回各个点。
的声纳噪声分类器是第一款利用CARIS Mira AI 3d点云处理和机器学习功能的产品。它旨在为现代水文测量平台(如配备复杂多波束声纳的uuv、auv和usv)收集的大型测量数据集提供更好的手动噪声清理替代方案。
利用深度学习在处理调查数据方面的最新发展，以及Teledyne CARIS与世界上一些最大的水文数据生产者的合作，声纳噪声分类器显著减少了人工清洗的需要。经过训练，可识别来自声学传感器的各种噪声模式，使用该解决方案可将人工清洁工作减少10倍，准确度达95%。
声纳噪声分类器的复杂算法为所有探测值赋值，表示系统对探测噪声的置信度。用户可以根据需要调整置信度阈值以拒绝探测。分类器的子集编辑器可用于检查噪声分类值，具有直观的可视化，由置信度着色。
欲了解更多Teledyne CARIS及其基于人工智能的海洋GIS测量数据处理和优化软件，请访问他们的个人资料页面:
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