高光譜大數據分析應用雲平台
高光譜普及應用的關鍵除瞭(le)前端設備外，還需要強大的雲計算處理平台和針對具體應用的智能算法，高光譜雲服務和計算平台利用多集群CPU/GPU的並(bìng)行處理能力以及集群的海量存儲和分布式計算能力，提高處理效率完成前端設備難以及時完成的複雜計算。
中達(dá)瑞和高光譜大數據分析應用雲平台，通過分布式存儲(chǔ)、分布式計算和深度學習等先進技術， 爲用戶提供數據存儲(chǔ)、模型訓練和應用服務等功能，爲各行業打造以高光譜技術爲核心的雲服務綜合解決方方案。
光譜算法
引擎服務
一站式
賦能服務
資源
共享服務
開放的
光譜生态
一站式賦能服務
集數據存儲、數據預處理、數據标注、模型訓練和雲端部署一體化的研發全流程平台，
減少開發周期，降低開發難度，節約開發成本。
強大的算法引擎服務
自主研發
我司獨立開發的适應高光譜特有的計算引擎
高吞吐
适應高光譜獨有的大數據形式，專業的共享機制支持高吞吐、高效率的計算
實時計算
實時計算高光譜採集數據，低延時
接口統一
抽象規定高光譜專業算法接口，支持第三方算法接入
算法組合
從底層支持算法組合調度，支持構建複雜的光譜應用
資源共享
打造開放式光譜生态
平台提供光譜數據集、算法、模型、應用方案等資源與服務的共享和交易，促進光譜産(chǎn)業的快速發(fā)展與普及，打造開放式的智能光譜生态。
數據可視化，所見即所得
通過(guò)雲平台可視化數據展示中心，實現光譜大數據的價值最大化，提供科學、全面的決策支撐(chēng)，提高運營效率。
安全可靠
平台集成瞭(le)領先的安全認證機制，並(bìng)且採用科學精密的加密方式，全面保證用戶與數據的安全。
平台案例
煙葉分選
利用光譜成像看得寬，物質特征波段抓得準的特性，採(cǎi)集煙葉形狀、可見色澤之外的緻密度、含油含水率等關鍵特性，結合模型匹配算法，輸出分級分選識别信号，再結合工業自動化控制設備(bèi)或系統，實現精準、高效的煙葉在線分選。
系統示意圖
成果展現
煙葉與塑料分選
高光譜成像在工業行業中具有多種應用，包括對生産線物品的品控、質量控制和對沒有視覺差異但具有不同化學成分的物質（例如塑料）進行識别、分類和篩選。
煙葉與塑料有獨特的光譜特征，經過圖像處理/光譜分析/機器學習和訓練，可快速對不同物質進行分選
大米的快速分類
同形同色不同質的物品，通過光譜進行識别、分類和标識，有效區分“魚龍混雜”，相較傳統方式的小樣本抽檢，可以做批量檢測，在時間和準確率上有突出優勢。
紅色：東北大米，綠色：江西大米
枸杞原産地溯源
與中國藥科院合作，通過高光譜成像系統，採集不同産地枸杞光譜特征數據，建立特征數據庫，利用高光譜成像系統分析軟件自動分析、學習、分類，實現對枸杞等中藥材原産地的追溯。同時，也方便各級用戶對藥材品質特征進行快速識别。
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