ປະສົມສ່ວນໃຫຍ່ຂອງລະບົບ:

• ລະບົບການຖ່າຍຮູບທາງສາຍຕາ AI ຫຼາຍຈຸດປະສົງ, ການວິເຄາະແລະ ກໍາ ນົດຍານພາຫະນະໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີແສງສະຫວ່າງ

• ລະບົບການຖ່າຍຮູບ 4d ຂອງ radar ລໍາລຽງມິລີແມັດ, ການຮັບຮູ້ປະເພດຍານພາຫະນະໃນສະພາບແວດລ້ອມທັງ ຫມົດ

• ລະບົບສົ່ງຂໍ້ມູນແບບໄມໂຄຣເວວແບບຄວາມຍາວໄກຂອງລະບົບເຄືອຂ່າຍພິເສດ, ອຸປະກອນຕິດຕາມໄລຍະໄກການອັບໂຫລດຂໍ້ມູນການຕິດຕາມ

• ລະບົບສະຫນອງພະລັງງານ, ສະຫນອງພະລັງງານເສີມຢ່າງຄົບຖ້ວນ, ຄວາມຈຸຂະຫນາດໃຫຍ່, ແບັດເຕີຣີອຸນຫະພູມຕ່ໍາ

• ແສງສະຫວ່າງທີ່ສົມທົບກັນ, ສາມາດສ້າງແບັດເຕີຣີ, ອຸປະກອນໄມໂຄເວວ, radar ຄື້ນມິລີແມັດແລະອຸປະກອນອື່ນໆເພື່ອປັບປຸງຄວາມປອດໄພຂອງອຸປະກອນ

smart mine ferlike ສະພາບຂອງຈໍານວນຂອງຈໍານວນ polida

ໃນປະຈຸບັນ, ການກວດສອບຮູບພາບວິດີໂອ, ການກວດສອບ ultrasonic, ແລະການຮັບຮູ້ coil induction ແມ່ນໃຊ້ປົກກະຕິແລ້ວສໍາລັບການຮັບຮູ້ຮູບແບບ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການກວດສອບຮູບພາບວິດີໂອມີຂໍ້ ກໍາ ນົດສູງກວ່າ ສໍາ ລັບຄຸນນະພາບແລະສະພາບແວດລ້ອມຂອງຮູບພາບ, ເຮັດໃຫ້ມັນຍາກທີ່ຈະບັນລຸ

• ໃນໄລຍະສະພາບອາກາດ, ຈໍາ ນວນຂອງຮູບແບບພາຫະນະສາມາດໄດ້ຮັບການຮັບຮູ້ໃນສະພາບແວດລ້ອມແສງສະຫວ່າງໂດຍບໍ່ມີແສງສະຫວ່າງ
• ຄວາມຕ້ອງການດ້ານສິ່ງແວດລ້ອມແມ່ນຕ່ ໍາ, ບໍ່ມີຄວາມຢ້ານກົວຂອງຂີ້ຝຸ່ນ, ຝົນ, ຄວັນນ້ ໍາ ແລະຜົນກະທົບດ້ານສິ່ງແວດລ້ອມອື່ນໆ, ບໍ່ ຈໍາ ເປັນຕ້ອງ ທໍາ ຄວາມສະອາດປ່ອງຢ້ຽມການ ນໍາ ໃຊ້ເປັນປະ ຈໍາ, ການ attenuation ການເຖົ້າແກ່ຕ່ ໍາ
• ປະລິມານຂະຫນາດນ້ອຍແລະການບໍລິໂພກພະລັງງານຕ່ ໍາ; ປະລິມານຂະ ຫນາດ ນ້ອຍແລະການບໍລິໂພກພະລັງງານຕ່ ໍາ, ງ່າຍຕໍ່ການຕິດຕັ້ງແລະເຊື່ອງໃນ ຄໍາ ຮ້ອງສະ ຫມັກ ວິສະວະ ກໍາ
• ມັນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອນັບຈໍານວນຂອງພາຫະນະໂດຍຜ່ານຈໍານວນຂອງພາຫະນະ, ແລະມັນງ່າຍທີ່ຈະຈໍາແນກລົດໂດຍຜ່ານຄື້ນການສະທ້ອນ radar
• ທ່ານສາມາດຮ່ວມມືກັບວິທີການອື່ນໆເຊັ່ນ: ກ້ອງແສງ, geomagnetic ເຊັ່ນ: ການຮັບຮູ້ຍານພາຫະນະ geomagnetic ແລະສະຖິຕິຍານພາຫະນະເພື່ອປັບປຸງຄວາມ ຫນ້າ ເຊື່ອຖືຂອງລະບົບ
• ການກວດກາ ແລະ ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ບໍ່ scanning ແລະບັນທຶກຂອງຜູ້ຂັບຂີ່ແລະພະນັກງານ, ພຽງແຕ່ບັນທຶກແລະ scanning ສະຖານະການຂອງຍານພາຫະນະ