Deepseek : 적외선 열 이미징 기술에 혁명을 일으킬 것입니까?

02 멀티 모달 데이터 퓨전

'단일 차원'에서 '만능 인식'까지

적외선 열 이미징 기술은 물체 표면에 온도 분포 정보를 제공 할 수 있지만, 물체의 다른 특성을 인식하는 능력은 부족하여 어느 정도는 적용 범위를 제한합니다.

DeepSeek 큰 모델은 이미지, 텍스트, 음성 등을 포함한 다양한 유형의 데이터를 처리하고 이해할 수 있습니다. 다른 센서 데이터 (예 : 가시 광선 이미지, 사운드 신호 등)를 사용하여 적외선 열 이미징 데이터를 융합 및 분석하여보다 포괄적이고 정확한 정보를 얻어 "단일 치수"에서 "만능 인식"으로 업그레이드 할 수 있습니다. 예를 들어:

·산업 테스트
가시 광선 이미지, 사운드 신호 등이있는 적외선 열 이미징 데이터의 융합 분석. 장비의 운영 상태를보다 정확하게 결정하고 결함의 가능성을 예측하며 해당 유지 보수 전략을 공식화 할 수 있습니다.

·보안 모니터링
적외선 열 이미징 데이터를 가시 광선 이미징, 얼굴 인식 및 기타 기술을 결합하면보다 정확한 목표 인식 및 행동 분석을 달성하고 보안 시스템의 인텔리전스 수준을 향상시킬 수 있습니다.

·의학적 진단
환자의 의료 기록, 증상 설명 등을 사용한 적외선 열화 데이터의 융합 분석. 의사가보다 정확한 진단을 내리고 맞춤형 치료 계획을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

03 지식 그래프 구성 및 추론

'경험 중심'에서 '지식 중심'까지

전통적인 적외선 열 이미징 기술은 주로 이미지 해석 및 정보 추출을위한 수동 경험에 의존하며 체계적인 지식 시스템 지원이 부족하며 복잡하고 변화하는 실제 응용 시나리오에 대처하기가 어렵습니다.
DeepSeek Big Model은 적외선 열 이미징 분야에서 지식 그래프를 구성하고, 대규모 이미지 데이터, 사례 경험 및 추론 및 분석을위한 전문 지식을 연결하고, 적외선 열 이미징 기술의 적용에 대한 강력한 지식 지원을 제공하고 "경험 중심"에서 "지식 중심"으로의 전환을 실현할 수 있습니다. 예를 들어:

·장비 고장 예측
과거 데이터 및 실시간 모니터링 데이터를 기반으로 장비 고장 가능성을 예측하고 장비 유지 보수 비용을 줄이고 장비 운영 효율성을 향상시키기위한 예방 유지 보수 권장 사항을 제공합니다.

·질병 지원 진단
의사가 질병 진단을 돕고 진단의 정확성과 효율성을 향상시키기 위해 적외선 열 화상학에 기초한 질병 지식 그래프 구성.

·지능적인 의사 결정 지원 예를 들어 에너지 절약 혁신 구축에서 적외선 열 이미징 기술의 적용에 대한 지능적인 의사 결정 지원을 제공하면 적외선 열 이미징 데이터 및 지식 그래프를 기반으로 최적의 에너지 절약 계획을 권장합니다.

Deepseek Big Model의 출현으로 인해 적외선 열 이미징 분야에 혁신적인 변화가 생겨서 많은 새로운 기술을 잠금 해제하고 더 똑똑하고 효율적이며보다 정확한 방향으로 적외선 열 이미징 기술의 개발을 촉진했습니다. 기술의 지속적인 개발과 개선으로 DeepSeek은 적외선 열 영상 분야에서 점점 더 중요한 역할을하여 다양한 산업에 더 큰 가치를 부여 할 것이라고 생각합니다.