主营：AB，ABB，，Foxboro，Triconex，Siemens，GE Fanuc，Ovation，Emerson,Bently,NI,Kuka,KebaMotorola,Xycom,Woodward,Yaskawa,Yokogawa等……只要是进口DCS系统备品备件、PLC及停产备品备件都有，热销大量库存优势经销进口工控备件，如果您想知道它的价格或者其他更多的信息！欢迎来电咨询下方，徐工。
公司名称：厦门阿米控技术有限公司
联系人：徐亚婷（徐工）
电话：0592-5087595
手机：180-2077-6785微信同号
邮箱：2851195472@qq.com
[优势与型号]
罗克韦尔（A-B）:1，9等，及部分停产备件 （1398,1326,1336,1394,2711等）如：1756-L63，2711-T10C10
施耐德（SCHNEIDER）：莫迪康，Quantum 140系列处理器、控制卡、电源模块等，如：140CPU11303
GE FANUC 发那科：IC697，IC693，IC695，IC200，DS200，DS3800，IS215，VMI,等，如：IC693CPU364
西门子（SIEMENS）： 摩尔（MOORE)；6ES5(948，946，947,等停产模块）；6ES7（400系列，部分）；TI,VIPA,SSB,6DD,6DS,6GK,6A V,6RA（部分型号）等。 西门子停产备件做的比较多，如：6ES5-948-3UR23, 39ACM28AEN
行人检测任务的目标是在图像中检测行人并确定行人的位置。随着人工智能技术的发展，越来越多的研究人员关注这项任务并且做了很多相关的研究工作。准确的行人检测方法可以应用于很多领域，例如智能辅助驾驶，智能视频监控和智能机器人等。
近年来，区域卷积神经网络(R-CNN)模型被广泛应用于通用类物体检测任务。有相关文献提出了一种快速区域卷积神经网络(FastR-CNN)模型，在21类的物体检测任务中取得了显著的效果。这种模型首先使用候选区域框方法SelectiveSearch去预测物体可能存在的位置，然后再使用卷积神经网络对候选区域框进行进一步的精细分类和.。受这种模型在通用类检测中的启发，我们试图将这种方法应用于行人检测。但是SelectiveSearch方法不是针对单一类的候选框提取方法，它会预测所有种类物体的可能位置，包括车辆，建筑等。因此生成的候选区域框存在很多的冗余，降低训练的分类器的质量。同时冗余的候选区域框会消耗较多的计算资源，降低卷积神经网络的训练和测试的速度。在行人检测中，只对行人类别生成候选区域框，并使用这种候选框训练和测试卷积神经网络，理论上可以取得很好的检测效果。
候选区域框提取在一定程度可以看作对物体的粗糙检测。我们可以对图像提取特征，并训练一个判别行人的简单分类器，使用分类器去生成候选区域框。这样就可以实现只针对行人类别提取候选区域框的目的。基于这个思想，本文提出了一种适用于行人检测的候选框提取方法。我们将这种候选框提取方法与卷积神经网络模型结合起来，并应用于行人检测。这种检测方法主要分为两步：1)使用候选框提取方法为每张图像生成候选区域框；2)将图像和它的候选区域框输入到卷积神经网络中。网络包含两个输出层。一个输出行人类别的概率估计，另一个输出四个实数表示行人边界框的位置。
RM22LA32MT
PARKER Filter 930118
Siemens 3RK1903-0AB00
RHN411B
Siemens 3RK1903-1CA01
GV2ME05
Siemens 6ES7 972-0BB60-0XA0
Rittal 8611.070
Festo SMT-10-PS-KL-LED-24
RUMF32JD
Telemecanique CAD32BL
SFERACO 384
Walther Werke 71021001
KAXZ1C12
EVC005 - ADOAH040MSS0005H0
SKF PCM 374020
Eltako 1S9-230V
