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응용

세계 최초 고효율 AI · Edge AI

SingTown Technology는 OpenMV의 공식 창립팀입니다. 2016년에는 세계 최초의 임베디드 머신 비전 제품인 OpenMV Cam을 출시했습니다. OpenMV Cam은 임베디드 MCU에서 이미지 알고리즘을 실행하는 최초의 제품이자 세계 최초의 고효율 Edge AI 스마트 카메라입니다.

OpenMV Cam은 성능, 전력, 가격 사이의 긴장을 깨는 모든 산업 분야를 위한 컴퓨터 비전 보드입니다. OpenMV Cam을 통해 고객은 AI 딥 러닝 모델과 고급 컴퓨터 비전 기능(객체 감지, 객체 분류, 추적 등)을 배터리 전원 없이 수년 동안 실시간으로 실행할 수 있으며 단위당 비용도 저렴합니다.

OpenMV Cam은 카메라 입력 및 컴퓨터 비전 처리는 물론 고성능 AI 기계 학습 기능도 이미 탑재된 범용 MicroPython 기반 마이크로컨트롤러 플랫폼입니다. I2C/SPI/PWM/등을 수행할 수 있는 범용 I/O 핀을 제어하기 위해 MicroPython을 사용하여 감지하고 계획하고 작동합니다. 파일을 읽고 쓸 수 있으며 Wi-Fi/이더넷을 통해 인터넷에 연결할 수 있습니다.

SingTown Technology는 임베디드 머신 비전 산업의 선두주자로서 전 세계 100개 이상의 국가에서 3,000개 이상의 대학과 20,000개 이상의 기업에 서비스를 제공하고 있습니다. 우리의 비전은 기술을 통해 사회적 책임을 실천하고 사회 발전을 촉진하는 것입니다.

机房/配电房/单元门敞开识别

OpenMV 기반 AI 경비 시스템: 주요 장소에서 문이 닫히지 않았을 경우 자동 알림

중요 장소의 출입문이 장시간 닫히지 않았는지 자동으로 판단하고, 즉시 알림을 제공합니다.

越界识别

인원이 경계를 넘어설 경우 즉시 경고가 발생하며, OpenMV가 ‘안전한 경계 감각’을 실현합니다.

가상 경계선을 통해 인원 또는 장비의 경계 위반 행위를 식별합니다.

占道经营识别

“AI 도시관리관” 등장: OpenMV 기반 점용 영업 자동 식별 시스템

점유형 영업 행위를 자동으로 식별하여 도시의 일상적 관리 업무를 지원합니다.

煤气罐违规摆放识别

가스통을 무분별하게 배치하셨습니까? OpenMV를 활용한 자동 위험 경고 시스템

가스통의 부적절한 배치 위치를 자동으로 식별하여 가스 관련 안전 위험을 사전에 탐지합니다.

绝缘手套佩戴识别

대전류 작업 시 절연 장갑을 착용하지 않으셨습니까? OpenMV가 즉시 경고합니다!

작업자가 절연 장갑을 착용했는지 자동으로 식별하여 안전한 작업을 지원합니다.

光伏板异物识别

태양광 패널에 먼지, 낙엽, 장애물이 있는 경우 OpenMV가 자동으로 위험 요소를 식별합니다

광복판 표면의 먼지, 낙엽 등 가림 문제를 자동으로 식별하여 운영 및 유지보수 결정을 지원합니다.

铝板缺陷识别

OpenMV 스마트 카메라를 활용하여 알루미늄 판 표면 결함을 실시간으로 식별

알루미늄 판재 표면의 긁힘, 오목함 등 결함을 온라인으로 식별하여 품질 관리를 지원합니다.

生产线自动计数

SingTown AI 비전 기술은 포장 생산 라인에서 더 정확하고 안정적이며 지능적인 계수를 가능하게 합니다.

과일 및 채소 가공 장비 제조업체들은 SingTown Technology의 OpenMV 지능형 카메라 머신 비전 솔루션을 채택하여 AI 시각 알고리즘을 활용해 과일 부피 감지와 표면 품질 인식을 실현하고, 자동으로 등급 분류 및 선별을 완료함으로써 과일 및 채소 가공의 자동화와 일관성을 크게 향상시킵니다.

口罩识别

마스크 착용 여부를 더 이상 사람의 눈으로 확인하지 마세요. OpenMV가 AI 비전 기술을 통해 자동으로 판단합니다.

인원이 마스크를 규정에 따라 착용했는지 자동으로 식별하며, 현장에서 경고하거나 출입 통제 시스템과 연동할 수 있습니다.

OpenMV产品图

OpenMV4 Plus는 Edge Impulse를 사용하여 자체적으로 신경망을 훈련시켜 마스크 인식을 수행합니다.

본 튜토리얼에서는 머신러닝을 사용하여 OpenMV4 H7 Plus 스마트 카메라로 얼굴에 마스크 착용 여부를 식별하는 시스템, 즉 영상 분류를 구현하는 방법을 배우게 됩니다.

交通标志识别教程-多个目标的识别

OpenMV를 활용한 자체 신경망 학습을 통한 목표 점 검출 – 실제 도로 환경에서의 교통 표지 인식

OpenMV 기반 복잡하고 실제적인 도로 상황에서의 교통 표지판 탐지: 단 10분의 학습으로 모델 정확도가 92%에 도달합니다.

车辆检测与红绿灯控制

SingTown 기술의 머신 비전 솔루션을 활용하여, 저비용으로 지능형 교통의 '눈+뇌'를 배치합니다.

지능형 교통 시스템은 SingTown Technology의 OpenMV 지능형 카메라 기계 시각 솔루션을 채택하여 AI 시각 알고리즘으로 실시간 차량 흐름을 감지하고 신호등 시간을 동적으로 조정합니다. 이를 통해 "차량이 많으면 연장, 적으면 단축"하는 적응형 신호 제어를 구현하여 도시 도로 통행 효율과 지능화 수준을 향상시킵니다.

果蔬体积分级与品质识别

SingTown 기술로 '채소와 과일을 이해하고' '배치가 쉬운' 지능형 채소 과일 분류 시스템 구축 지원

과일 및 채소 가공 장비 제조업체는 SingTown 기술의 OpenMV 스마트 카메라 AI 이미지 인식 솔루션을 채택하여 AI 비전 알고리즘을 통해 과일 부피 검출과 표면 품질 인식을 실현하고, 자동으로 등급 분류와 선별을 완료하여 과일 및 채소 가공의 자동화와 일관성을 크게 향상시킵니다.

智能采摘

스마트 수확의 '배치 어려움' 해결, SingTown 기술이 농업 스마트화의 '마지막 1킬로미터'를 개척하다

농업 장비 기업은 SingTown 기술의 OpenMV 스마트 카메라 엣지 AI 이미지 인식 알고리즘을 활용하여 과일과 채소의 성숙도 인식 및 정밀 수확 제어를 실현하여 수확 효율과 지능화 수준을 향상시키고, 스마트 농업 발전을 지원합니다.

无人机精准降落

SingTown 테크놀로지 OpenMV가 드론 비전 내비게이션에 힘을 실어줍니다: 더 정확하고, 더 안전하며, 더 자율적으로

지능형 비행 장치 제조업체는 SingTown 기술의 OpenMV 스마트 카메라와 AI 비전 알고리즘을 활용하여 지상 표적 인식 및 센티미터급 정밀 착륙을 구현함으로써 드론의 위치 정확도와 자율 비행 안전성을 크게 향상시켰습니다.

无人机目标跟踪

드론이 '보고 추적할 수 있도록' 하는 SingTown 기술, AI 비전을 '날아오르게' 이끌다

드론 제조사들은 SingTown의 OpenMV 지능형 카메라를 채택하여 실시간 목표 인식, 추적 및 각도 피드백을 실현함으로써 고정익 드론의 공중 감시 및 항법 정확도를 향상시킵니다.

机器人多目标识别与环境感知

로봇이 '보기'에서 '이해하기'로, SingTown 기술이 비전 업그레이드를 추진합니다

서비스 로봇은 SingTown OpenMV 스마트 카메라를 활용하여 문체, 제스처, QR 코드 및 일반적인 물체의 다중 목표 인식을 실현하여 로봇이 항법, 작업 트리거 및 스마트 상호작용을 완수하는 데 도움을 줍니다.

透明亚克力罩目标识别

스마트 카메라가 투명하고 반사되는 물체를 어떻게 인식할까? SingTown 테크놀로지 OpenMV가 경쟁 문제를 해결하다

로봇 경기에서 SingTown OpenMV 스마트 카메라를 사용하여 반투명 아크릴 커버를 실시간으로 인식하고, 이미지 좌표 중심점을 출력하여 차량의 네비게이션, 경로 조정 및 임무 트리거를 구현합니다. 이는 목표물을 정확하게 위치 파악하며 복잡한 조명과 지면 간섭에 적응합니다.

识别货车编号

시각 인식에서 데이터 연동까지, SingTown AI가 엔지니어링 운영을 더욱 지능적으로 만듭니다.

건설 기계 현장에서는 트럭 컨테이너 번호의 정확한 식별이 필요합니다. 복잡한 주변 조명과 심각한 먼지 차폐로 인해 수동 인식의 효율성이 낮습니다. SingTown Technology의 OpenMV 스마트 카메라와 AI OCR을 도입하여 동적 감지 및 실시간 인식을 구현함으로써 작업 효율성과 안전성을 향상시킵니다.

标签粘贴检测

운빨" 물류 무작위 검사에 작별을 고하며, SingTown 기술이 "전면적" 효율적 검사 구현을 가능하게 합니다

익스프레스 물류 기업은 SingTown의 OpenMV 지능형 카메라 인식 기술을 채택하여 AI 시각 알고리즘을 활용해 소포 라벨 부착 상태를 자동으로 감지합니다. 이를 통해 라벨 누락, 기울어짐, 정렬 불량 등의 문제를 지능적으로 식별 및 제거하여 분류 효율성과 정확성을 향상시킵니다.

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