應用領域：虛擬現實、增強現實、動作捕捉、醫學測量、人機工程
對于移動場景傳統的智能識別基于移動網絡，本系統采用不依賴于通信網絡，將邊緣計算和深度學習結合。在傳統深度學習的基礎上，采用分離式結構：數據采集、人工標準、預訓練、模型訓練、模型優化、模型適配在訓練服務器上完成。 通過 AR 智能眼鏡的 RGB 攝像頭采集的車輛圖像直接輸入邊緣神經網絡處理器進行本地快速實時識別，神經網絡處理器完成智能識別的推理加速，從而實現移動場景識別本地智能化。借助 AR 實現物體智能識別，以增強現實眼鏡為工具，將裝備實操和培訓內容存儲在增強現實智能識別設備，受訓者利用增強現實智能眼鏡，在裝備的合適位置，增強現實眼鏡會自動識別出裝備部件，根據需求自動在真實的部件上疊加三維模型、動畫、視頻、文字、圖片等信息，學員根據自己的需求可以由系統執行理論學習、工作原理學習、操作指引等相關的培訓，形式由播放操作視頻、原理視頻、動畫等各種與實操培訓相關內容，實現實操過程中可以按需進行學習培訓。
提供產品全生命周期的解決方案，基于工程工業軟件、制造仿真軟件、科學計算后處理可視化軟件、交互式電子手冊軟件、綜合保障等軟件，結合高端顯示系統，為用戶提供一體化的虛擬現實、增強現實等系統，提供設計、分析、集成、研制和內容服務，服務于創新中心、體驗中心、訓練中心、專用實驗室等工作環境建設，提供涉密環境下的立體信號處理器和觀看設備，全系統國產自主可控交付。
具有“一網多端、中臺接入、多源驅動、決策智能”特點，運用大數據、云計算、物聯網、人工智能、區塊鏈、數字孿生等新一代數字技術，結合“端邊云網腦”五位一體的底座平臺，通過對全域運行數據進行實時匯聚、監測、治理和分析，構建典型通用的數字孿生系統，全要素感知輔助宏觀決策指揮。
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