AI+实时仿真——SimSensor
传统的CAE仿真需要消耗较长的时间，难以满足工程中实时监测和状态感知的需求。为了解决上述问题，我们推出了SimSensor，搭载有传感器接口（支持温度传感器、应变采集器），视频感知模块（支持AI推理），支持数据可视化，窗口配置。
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智能算法
实时仿真之数据传输
如何搭建物理传感器与虚拟模型之间的关联，能够将传感器采集的数据实时传递给仿真模型，进而实现动态更新显得极为关键。经过几年的探索，我们与合作伙伴实现了实时仿真领域的物联网平台，后续搭建在腾讯云CVM服务器。
实时仿真之数据采集
实时仿真的核心目标为：见一页而知千秋；通过传感器获取关键点的物理量，最终实现全场三维感知。我们过去在传感器采集端花费了较多的精力，与陈工一起不断打磨、迭代优化，最终形成了多款产品，具有较好的精度和优异的性价比。
实时仿真及可视化
编写代码提取ABAQUS结果文件不同step和frames中的节点坐标，单元mises应力，后续构建代理模型实现实时仿真。为了能够将传感器数据与有限元仿真相结合，呈现更好的数字孪生效果，我们采用并行计算、内存预加载和GPU加速等方法，将渲染速度大幅提升。
距离测定
对于工业系统来说，有时候需要从图像获取尺寸参数，有两种方法：1.通过区域位置关系获取关键点的坐标，利用几何关系等；2.利用图像的特征，亮度梯度，色彩梯度的变化阈值；整体适用性还不错，可以通过旋转矩形框，实现带角度的目标识别。
HOYA株式会社-智能测距
展示外企合作案例，采用AI获取瞳距，眼镜的尺寸参数，将智能化引入眼镜行业，提高测量效率和准确度。通过AI识别图像关键特征点，后续基于空间位置关系，获取特征点的空间位置关系，促进配镜行业的智能化发展。
图片修复
本推文展示一个2023年的支线工作，如何采用AI进行图像修，去除图片中杂背景；主要应用场景：1.特征去除：快速去除图像中各种水印、物品、人物、字体、等对象；2.老照片修复；3.图像补全，特此展示一波~，希望对大家有所帮助~
企业宣传页
过去很长一段时间，不止有一个人问过我，你是干啥的，核心业务是那块，面向那些场景领域，相比市面上现有技术的优点是啥？近期花费一些时间进行归纳汇总~ 核心思想：利用AI+基于模型的数值仿真技术，提取表象数据背后隐藏的物理价值，并实现项目落地。
基于网关+AI视觉算法的智能值守管家
无人值守在实际中具有非常广泛的应用，对于测量测试领域，具有重复性强（齿轮箱监测等）、危险性高（爆炸冲击实验，深海探测等）的场景，非常适合采用AI算法进行无人值守。近来与企业合作，对传统生产线进行改造，具体如下所示：
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网络摄像头及RTSP协议
项目将高精度的采集技术与AI图像识别进行深度整合，为航天试验提供了全方位、实时的数据支持，其核心主要包含：1.数字孪生：获取应力应变、温度以及振动幅值等物理量，并传递给数字孪生体；2.视频监控：通过网络摄像头获取实验的实时进程。
