格创东智受邀参加中国电子信息博览会“信息通信产业集群展”

YOLO26算法大门区域检测+训练好的模型+285张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[大门(gates)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 64 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6364** mAP50-95 | 0.4539 Precision | 0.7309 Recall | 0.6111 train/box_loss | 0.6662 train/cls_loss | 0.5916 val/box_loss | 1.3351 val/cls_loss | 1.5479 【训练过程分析】 训练过程可分成三个主要阶段:前期、中期和后期。刚开始时,模型的损失函数确实有了显著下降,box_loss 从0.6662开始,经过几轮的迭代,迅速降至0.5左右。但到了中期,loss 的下降速度明显放缓,甚至有停滞不前的趋势。这一现象在val/box_loss的表现上尤其明显,从1.3351缓慢上升至1.4左右,直到训练到64轮时才略有下降。在这一阶段,mAP50从0.6364仅轻微上升到0.64,提升有限。这期间,模型似乎陷入了平台期,进展缓慢,让人感到有些煎熬。从第30轮到第64轮,我频繁查看曲线图,希望能捕捉到一点改善的迹象,但都未能如愿。这个阶段也让我对模型的潜力产生了怀疑,担心训练过程可能需要更长时间才能看到显著改善。 进入后期阶段,尽管损失函数略有下降,但mAP50的提升并不明显,这让人感到非常... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

8月14-16日,第八届中国电子信息博览会在深圳会展中心隆重举办。格创东智受邀参加深圳市工信局与中国电博会组委会共同举办的“2020新一代信息通信产业集群展”。

“2020新一代信息通信产业集群展”重在展示深圳市新一代信息通信产业集群建设一年来的成果,聚焦新一代信息通信产业以及细分市场的5G、集成电路、新型显示以及关联产业,展示相关产业链、平台及应用,是深圳新一代信息通信技术在多种场景应用的集中展示。

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格创东智依托于TCL旗下TCL华星、TCL电子两大生产集团孵化创立,在半导体生产流程工业和3C电子离散工业两个场景中树立了高品质管理、低代码服务的应用典范。格创东智发布业内首个“面向生产现场”的东智工业应用智能平台,围绕客户设备优化、品质提升、能耗降低等需求提供场景化解决方案。迄今为止,已服务晶圆制造、新型显示面板、5G通信模组、3C电子等电子制造企业。

晶圆制造行业:利用东智MFA多因子分析建模工具,实现CVD站点的“虚拟量测”

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东智MFA多因子分析建模工具,是针对工业大数据分析的因子挖掘建模工具,可以帮助生产工程师高效建模,深度挖掘数据价值 。利用东智多因子分析建模工具,可实现品质分析、品质预测、设备预测性维护等数字化解决方案。

国内领先的晶圆制造厂商利用东智MFA多因子分析建模工具,实现CVD(Chemical Vapor deposition:化学气相沉积)站点的虚拟量测,可以将异常排查的分析时长由6h缩短为0.5h;站点抽检比例降低30%以上;批量异常单位从lot单位缩短为wafer单位。

新型显示行业:TCL华星利用东智天枢AI视觉检测系统实现可靠且快速的表面缺陷检测

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东智天枢AI视觉检测系统,是基于AI技术解决传统AOI复杂场景检测不足的数字化解决方案。系统能实现检测方法的自主学习与检测模型的自主优化,彻底取代传统机器视觉的人工复判作业,给工业装上永不疲劳的眼睛和大脑。

国内新型显示厂商TCL华星采用东智天枢AI视觉检测系统进行显示面板的表面缺陷检测,替代了50%的人力并实现了每年超千万的经济效益;AI识别速度提升5-10倍,检测准确率也从人眼的85%提升到90%以上。

5G通信制造行业:利用东智数字中台实现研发敏捷化

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东智数字中台,是数据资产的企业级能力复用平台,生产逻辑、业务流程、知识经验皆被数据化和智能化,是企业业务和流程的支撑和推动力量。东智数字中台与IoT平台进行整合,可在IoT平台直接选择数据后建模。

国内知名5G通信制造厂商采用东智数字中台,基于数字中台构建新应用相比传统架构提升至少5倍的速度;依靠东智数字中台逐步替代传统应用,减少50%遗留系统运维成本。

3C电子行业:TCL电子利用东智设备健康管理实现设备能效提升

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东智设备健康管理工具包括设备基础数据、计划性维保、参数化维保、备件管理、远程维护、预测性维护六大功能板块,通过帮助工厂导入设备管理体系、梳理故障机理模型,以设备健康运行为中心,构建起完整全面的设备健康管理体系。

TCL电子利用东智设备健康管理工具实现了设备效能的大幅提升,在工具上线10个月内,异常停机时间下降约50%;单次维保作业评价时间降低约20%;降低备件成本20%。

此次格创东智所展示的在晶圆制造、新型显示面板、3C电子、5G通信模组等电子信息制造企业的服务案例集中展示了格创东智的产品已在多种制造场景中得到成功应用,全面为电子信息制造企业智能化、数字化升级赋能。

携手格创东智,让工业更智慧!

状态估计【卡尔曼滤波kalman】UKF、EKF、粒子滤波PF学习与研究(Matlab代码实现) 内容概要:本文围绕非线性状态估计中的三种经典滤波算法——无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)和粒子滤波(PF)展开系统性学习与研究,重点在于通过Matlab编程实现这些算法的核心流程,并将其应用于实际系统的状态估计问题中。文档不仅详细阐述了各算法的数学原理、适用条件与性能差异,还提供了完整的仿真代码与案例分析,帮助读者深入理解其在非线性、非高斯环境下的表现特性。同时,资源拓展至EKF与神经网络融合训练、多源数据融合等高级应用场景,展现了其在智能控制、无人机导航、电力系统状态估计、目标跟踪等领域的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定信号处理、控制理论或状态估计基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适用于从事自动化、机器人、导航、电力电子与智能系统等相关方向的研究与开发工作者;; 使用场景及目标:① 掌握UKF、EKF与PF在非线性系统中的建模思路与Matlab实现方法,理解其优缺点与适用边界;② 提升科研仿真能力,能够独立构建状态估计模型并进行算法对比验证;③ 将所学方法应用于如电池SOC估算、无人机姿态估计、传感器融合、故障诊断等实际工程问题中;; 阅读建议:建议结合Matlab动手实践,逐行解读并调试所提供的代码,深入理解算法实现细节;同时可延伸学习文中提及的数据融合、神经网络与滤波器结合等进阶主题,以构建完整的状态估计技术知识体系。 立即下载

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