我们的技术
专为东南亚棕榈油数据训练的AI系统。从卫星到机器人，每个组件都为这一使命而设计。
AI与计算机视觉
在专有棕榈油数据集上训练的最先进模型
YOLOv8x
目标检测实时棕榈树和FFB检测，准确率95.8%
95.8%
准确率
200ms
速度
30+
fps
SegFormer-B2
语义分割像素级种植园映射和冠层分析
89.2%
mIoU
5cm
分辨率
完整
覆盖
RT-DETR
实时检测基于Transformer的复杂场景检测
94.1%
准确率
150ms
速度
36M
参数
Custom NDVI
健康分析多光谱健康评估模型
5+
波段
实时
告警
5年
历史
专有棕榈油数据集
我们的模型在全球最大的标注棕榈油数据集上训练——收集自马来西亚、印尼和泰国。多种栽培品种、土壤类型和气候条件。这是我们的护城河。
机器人与硬件集成
从传感器到执行器的完整闭环
感知层
- LiDAR360°环境映射
- 多光谱相机超越可见光感知
- 深度相机(RGB-D)3D果实定位
- IMU精确运动追踪
- GPS-RTK厘米级定位
决策层
- VLM视觉语言模型场景理解
- VLA视觉语言动作任务执行
- V-JEPA自监督路径规划
- 安全AI约束感知决策
执行层
- 三节机械臂10米触达树冠
- 精准切割工具FFB采摘末端执行器
- UGV底盘全地形导航
- 收集系统自动化果实处理
协同层
- ROS2机器人操作系统2
- 车队控制多机器人协调
- 5G/LoRa可靠通信
- GIS同步实时数据管道
传感器AI决策机器人执行GIS同步
从感知到行动的完整闭环
GeoAI平台
从卫星到仪表板，分钟级处理
数据源
Sentinel-2ESA
10m•5天
PlanetPlanet Labs
3m•每日
MaxarMaxar
30cm•按需
DJI无人机SYNGA
5cm•自定义
处理
Google Earth Engine
GDAL
PostGIS
Cloud Optimized GeoTIFF
可视化
MapLibre GL
Deck.gl
自定义WebGIS
数字孪生
边缘部署
我们的模型在设备端运行，实现实时推理。无需互联网。非常适合偏远种植园区域。
Raspberry Pi 5
边缘计算
Intel NCS2
神经加速器
200ms
推理时间
30+
FPS
5W
功耗
24/7
运行
基于行业领先技术构建
PyTorch
ONNX
TensorRT
ROS2
PostgreSQL
PostGIS
MapLibre
Deck.gl
React
Next.js
Python
Rust