[IDF08]触摸未来!MID众多新品图展

今年秋季IDF峰会上展示了众多MID设备,包括知名与新兴品牌的产品,如ClarionMiND、aigo P8880等,预计不久将进入消费市场。


    在今年秋季的IDF峰会上,展出了众多的MID设备,而别出心裁的 MID wall也绝对是现场最吸引眼球的地方之一。从这次展出的机型中我们可以看到有很多非常熟悉的品牌,同时也有我们了解不多的国外高端品牌,下面就让我们一 起看看这些产品,相信不久之后我们就能够在消费市场上见到它们的身影。

 

 

MID wall

 

 

Clarion MiND

 

 

aigo P8880

 

 

松下 CF-U1

 

 

富士通U2020

 

 

明基 S6

 

 

Compal JZX 10

 

 

USI MID-150

 

 

联想 Ideapad U8

 

 

ASUS R50A

 

 

Sophia Systems Pear Tree

 

 

Clarion MiND

 

 

夏普 Wiicom D4

 

 

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个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 片数量: 训练集:4524张片 • 训练集:4524张片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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