激光Lidar是广泛应用于自动化及无人驾驶领域的关键传感器，其高精度、高分辨率的特点为企业无人化转型提供了基础。我公司在港口自动化及船舶智能行驶场景下，积累了大量的项目经验及应用数据，针对激光Lidar的数据特点和港航物流场景下场景需求，结合自有深度神经网络训练平台，并持续的迭代优化模型性能。为客户在船舶、车辆、货物等设备提供精准定位识别能力，持续创新性解决行业特点。

数据可视化及大数据分析

     毫米波雷达的电磁波检测原理，在雨雾天气下具有可靠的感知周边环境的性能，但其也存在精度低、分辨率低的天然劣势。我公司在长期从事港航物流行业自动化过程中，对毫米波雷达感知具有深刻的理解，为了适应港航行业在雨雾环境的使用需求，针对性的推出了毫米波雷达与视觉融合的行业算法解决方案，融合毫米波雷达的环境适应性及视觉感知的高精度特点，该算法应用于起重机防撞检测、船舶周边感知等场景，确保港航设备全天候应用。

视觉深度神经网络感知平台的能力

     基于深度学习技术和神经网络的软件平台，构建和训练深度神经网络模型，来进行图像处理和分析，能够对图像进行物体识别、位置定位、像素级分类等任务。从而帮助解决各种与视觉相关的问题和任务。

视觉与3D激光融合导航制图能力

     视觉与激光Lidar融合导航制图，基于视觉与激光lidar各自的数据特性，对周围环境进行测量分析、判断和选择，然后通过算法匹配计算出相应的位置，根据融合信息数据逆构完整的环境地图模型。 视觉与激光lidar的融合，集成相互之间的优点，激光lidar为视觉特征提供深度信息，视觉辅助激光雷达进行运动畸变去除、辅助回环检测、提供精确里程信息，极大缩短绘制导航地图的时间，也弥补测量精度差、实时性差、受光线条件限制的不足之处。

AR视觉计算处理能力

     利用部署的摄像头捕捉的视频，融合计算机视觉、计算机图形学、数字图像处理等技术，实现对客户所需场景的360度无死角无缝拼接。同时，进一步结合AI、AR等识别及定位相关技术，将渲染显示的AR端可视化信息发布给客户，实现视觉增强的信息化展示。

WebGIS能力

     基于 Web 技术和地理信息系统（GIS）相结合，利用互联网和浏览器等技术，将地理空间数据和相关属性信息以可视化的方式展示在地图上，可以实现地理信息的在线展示、分析和应用，方便用户进行地理数据的查找、理解和决策。

Webot数字孪生

     Webot是我公司在设备三维模型技术、GIS数字地图技术、三维感知技术基础上，为港口设备管理部门提供基于BS架构的全自动化设备提供信息三维可视化系统。客户可轻松的通过浏览器网页访问，对自主运行的设备进行数据三维可视化监控，随时随地的跟踪管理，故障定位，效率统计等。极大的提升自动化港口的设备管理效率。