友思特合作伙伴Gidel FantoVision 成功突破 Jetson I/O 性能瓶颈，助力开发者毫无妥协地将像素数据转化为智能算力，实现边缘视觉 AI 的极致落地。

为红外成像设备数据传输快速搭桥！友思特嵌入式视觉接口能帮助用户快速享有 GigE Vision 协议优势，是红外成像设备视觉接口集成、开发高性能相机的高效快捷方案。

便于集成的嵌入式视觉系统一直以来面临着带宽、内存、算力三个方面的挑战。友思特 FantoVision 边缘计算设备拥有更快的处理速度和更高的带宽选择，其开放式架构有效突破了上述三重阻碍。

提取多种多样字符的信息有利于在日常生活和工业生产中落实标准化和规范化的要求。友思特 Neuro-T的OCR模型基于无代码深度学习算法，轻松实现了精准高效的字符检测。

工业 AI 检测面临反光、小目标漏检、延迟等痛点, 友思特通过算法场景适配 + FantoVision 边缘计算机, 结合 NVIDIA Jetson 算力, 实现低延迟、高精准检测, 适配工业质检及无人机成像等多场景

       码垛是内部物流中要求最苛刻的应用之一。在运输之前，将纸箱、包装袋或包装瓶堆放在托盘上，这个过程需要保证效率。同理，卸垛也是如此。无论是传统的还是采用机械臂的自动码垛解决方案，都能极大地提高生产力和效率。业界一直在不断创新，寻求高灵活度、高效率、空间要求小的方案。在这样的背景环境下，自动化码垛机器人系统越来越火热。它

处理激光雷达数据实现目标检测的方法1、三维数据的精确性和匿名性1、音乐节现场人数如何检测？2、需要考虑哪些方面？4、关于点云对象的壳体与边框5、人们会怎么移动？6、结果：以列表形式呈现7、处理激光雷达数据，控制游客流量激光雷达传感器获取的点云可以绘制三维环境图。这种由距离点组成的“云”提供了大量有价值的环境信息。然而，对于某些应用来说，这些信息过于复杂，无法进一步处理。例如，自动驾驶功能、交通监控

提取多种多样字符的信息有利于在日常生活和工业生产中落实标准化和规范化的要求。友思特 Neuro-T的OCR模型基于无代码深度学习算法，轻松实现了精准高效的字符检测。

       码垛是内部物流中要求最苛刻的应用之一。在运输之前，将纸箱、包装袋或包装瓶堆放在托盘上，这个过程需要保证效率。同理，卸垛也是如此。无论是传统的还是采用机械臂的自动码垛解决方案，都能极大地提高生产力和效率。业界一直在不断创新，寻求高灵活度、高效率、空间要求小的方案。在这样的背景环境下，自动化码垛机器人系统越来越火热。它

样品光纤的光入射到扫描仪上，扫描仪将光束聚焦在样品上，并通过振镜结构在一个或两个横向方向上使光斑进行扫描，来自样品的后向散射或直接反射的光通过相同的光学扫描系统重新定向返回到样品臂光纤中，在光纤耦合器中与返回的参考臂光混合，并在光电接收器或检测器形成干涉信号，这个信号经过处理后即可反映深度轴向信息，即。，由光源的相干长度决定。，结合不同规格扫描振镜实现不同的视野与扫描方式（线扫、面扫），而其内部干