智慧工地AI智能算法分析

來源: 發(fā)布時(shí)間:2024-09-14

無損檢測(cè)法是一種常用的故障診斷技術(shù),故障診斷從本質(zhì)上來講就是模式識(shí)別問題,而模式識(shí)別又可以狹義地理解為圖像識(shí)別。從介紹圖像、圖像識(shí)別、圖像識(shí)別過程和圖像識(shí)別系統(tǒng)的基本概念著手,就幾種常用圖’像識(shí)別方法的原理和特點(diǎn)進(jìn)行比較,給出了CCD圖像獲取系統(tǒng)的組成。然后結(jié)合發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸的一種自動(dòng)磁粉探傷系統(tǒng)實(shí)例,對(duì)系統(tǒng)的圖像處理和識(shí)別流程進(jìn)行詳細(xì)的討論,并針對(duì)一般無損檢測(cè)系統(tǒng)難以滿足曲軸的檢測(cè)要求和精度要求的狀況,提出經(jīng)過改進(jìn)的一種適用于曲軸的整體無損檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)有助于高效和完整地獲取整個(gè)曲軸的圖像,提高圖像信息的質(zhì)量,從而提高發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸表面缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。人工智能是一個(gè)寬泛的概念,它賦予機(jī)器模仿人類行為的能力。智慧工地AI智能算法分析

AI智能

物體的識(shí)別主要指的是對(duì)三維世界的客體及環(huán)境的感知和認(rèn)識(shí),屬于高級(jí)的計(jì)算機(jī)視覺范疇。它是以數(shù)字圖像處理與識(shí)別為基礎(chǔ)的結(jié)合人工智能、系統(tǒng)學(xué)等學(xué)科的研究方向,其研究成果被廣泛應(yīng)用在各種工業(yè)及探測(cè)機(jī)器人上。隨著計(jì)算機(jī)及信息技術(shù)的迅速發(fā)展,圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用逐漸擴(kuò)大到諸多領(lǐng)域,尤其是在面部及指紋識(shí)別、衛(wèi)星云圖識(shí)別及臨床醫(yī)療診斷等多個(gè)領(lǐng)域日益發(fā)揮著重要作用。通常圖像識(shí)別技術(shù)主要是指采用計(jì)算機(jī)按照既定目標(biāo)對(duì)捕獲的系統(tǒng)前端圖片進(jìn)行處理,在日常生活中圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用也十分普遍,比如車牌捕捉、商品條碼識(shí)別及手寫識(shí)別等。隨著該技術(shù)的逐漸發(fā)展并不斷完善,未來將具有更加廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。智慧工地AI智能算法分析人工智能Artificial Intelligence、機(jī)器學(xué)習(xí)Machine Learning和深度學(xué)習(xí)Deep Learning通??梢曰Q使用。

智慧工地AI智能算法分析,AI智能

圖像識(shí)別技術(shù)的高價(jià)值應(yīng)用就發(fā)生在你我身邊,例如視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和智能醫(yī)療等,而這些圖像識(shí)別進(jìn)展的背后推動(dòng)力是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的成功主要得益于三個(gè)方面:大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生、強(qiáng)有力的模型的發(fā)展以及可用的大量計(jì)算資源。對(duì)于各種各樣的圖像識(shí)別任務(wù),精心設(shè)計(jì)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了以前那些基于人工設(shè)計(jì)的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別方面已經(jīng)取得了巨大成功,但在它進(jìn)一步廣泛應(yīng)用之前,仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ッ鎸?duì)。

隨著相關(guān)技術(shù)的迅猛發(fā)展,城市智慧治安防控模式也在不斷革新,主要以無人巡邏車、無人機(jī)為主要載體。無人巡邏車主要承擔(dān)城區(qū)巡邏防控、遠(yuǎn)程喊話、安防宣傳、視頻巡控等工作任務(wù),這種無人機(jī)不需要太大的體積通過搭載AI圖像處理板等傳感器,通過AI智能算法和圖像處理板的共同作用實(shí)現(xiàn)智能避障,達(dá)到自主巡邏、AI智慧識(shí)別的目的。像成都慧視開發(fā)的高性能AI圖像處理板Viztra-HE030,采用先進(jìn)架構(gòu),8核處理器,算力能夠達(dá)到6.0TOPS,能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)無人巡邏車視野范圍內(nèi)的物體,輔助進(jìn)行信息收集、避障等操作。AI可以進(jìn)行快速的海量圖像數(shù)據(jù)的標(biāo)注。

智慧工地AI智能算法分析,AI智能

機(jī)器人是AI落地應(yīng)用的一個(gè)很重要載體,AI賦能的機(jī)器人能夠在安防巡檢、自動(dòng)化作業(yè)、應(yīng)急救援等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。在電力巡檢當(dāng)中,傳統(tǒng)的模式需要人工一步一步走出來,面對(duì)假設(shè)在各種環(huán)境中的輸電線,這種模式弊端重重,費(fèi)時(shí)費(fèi)力。而常年經(jīng)受風(fēng)吹雨曬的輸電線,在使用久了之后,難免會(huì)出現(xiàn)電力設(shè)備損壞缺失等問題,AI賦能下的機(jī)器人的出現(xiàn),為這項(xiàng)行業(yè)的工作效率的提升提供了新思路。巡檢機(jī)器人內(nèi)置可見光和紅外攝像頭,能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜巡檢,然后再內(nèi)置高性能的AI圖像處理板,就能夠運(yùn)用AI識(shí)別、多機(jī)協(xié)同、數(shù)字孿生、巡檢監(jiān)控等技術(shù),實(shí)現(xiàn)自動(dòng)巡視、缺陷和表計(jì)自動(dòng)識(shí)別和告警、巡視報(bào)表自動(dòng)生成和發(fā)送等功能,實(shí)現(xiàn)場(chǎng)站式巡檢場(chǎng)景的全息感知和全域決策輔助。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法可用于分析來自各種來源的大量數(shù)據(jù)。江西安防AI智能提供商

AI的三大基石:數(shù)據(jù)、算力和算法。智慧工地AI智能算法分析

近年來,人們?cè)絹碓秸J(rèn)識(shí)到深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的必要性。不過,鑒于檢測(cè)大型數(shù)據(jù)集往往需要耗費(fèi)大量人力物力,它在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,尚有待進(jìn)一步開發(fā)。通常,在物體檢測(cè)中,通過定義邊界框,來定位圖像中的物體,不僅可以識(shí)別物體,還能夠了解物體的上下文、大小、以及與場(chǎng)景中其他元素的關(guān)系。同時(shí),針對(duì)類的分布、物體大小的多樣性、以及類出現(xiàn)的常見環(huán)境進(jìn)行了解,也有助于在評(píng)估和調(diào)試中發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練模型中的錯(cuò)誤模式,從而更有針對(duì)性地選擇額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。智慧工地AI智能算法分析