Ai مربوط به آن است

پلتفرم تعاملی دیجیتال PAWS برای صنایع می تواند پروژه های عظیم و پیچیده را با استفاده از فناوری های پیشرفته مانند تجسم سه بعدی و هوش مصنوعی در Metaverse شبیه سازی کند. ما 3 سطح استفاده از متاورس صنعتی را طراحی کردیم. سطح بازاریابی که فقط جنبه های کلی کارخانه صنعتی را نشان می دهد. مدیریت دانش که به یادگیری الکترونیکی، کاهش خطرات HSE و جمع‌آوری بی‌درنگ داده‌ها کمک می‌کند.

پهپاد VTOL با بال ثابت یک پهپاد همه کاره است که برای نظارت بر حیات وحش، تجزیه و تحلیل پوشش گیاهی و ماموریت‌های تشخیص بلایای بحرانی طراحی شده است. با ترکیب برخاست و فرود عمودی با پرواز دوربرد کارآمد، می تواند مناطق وسیعی را به سرعت پوشش دهد و به مکان های صعب العبور دسترسی پیدا کند. مجهز به حسگرهای پیشرفته ای مانند تصویربرداری حرارتی، دوربین های چندطیفی و با وضوح بالا، داده های بلادرنگ را برای ردیابی حیات وحش، مناطق دارای پوشش گیاهی و شناسایی مناطق فاجعه فراهم می کند. قابلیت‌های ماموریت مستقل آن امکان نظارت گسترده و واکنش سریع در شرایط بحرانی را فراهم می‌کند و آن را برای عملیات‌های محیطی و اضطراری ایده‌آل می‌کند.

پهپاد ViraStrata مجهز به حسگرهای مغناطیس سنج و فراطیفی است که برای شناسایی و نقشه برداری ذخایر معدنی طراحی شده است. مغناطیس سنج تغییرات میدان مغناطیسی زمین را که توسط سازندهای غنی از فلز زیرزمینی ایجاد می شود، شناسایی می کند، در حالی که حسگرهای فراطیفی ترکیب سطح را با گرفتن طیف وسیعی از نور تجزیه و تحلیل می کنند. این ابزارها با هم اکتشاف دقیق و غیرتهاجمی را برای مناطق غنی از منابع در مکان‌های صعب العبور یا خطرناک ممکن می‌سازند.
همراه با پهپاد یک پلت فرم نرم افزاری قدرتمند است که داده های جمع آوری شده را تجزیه و تحلیل می کند. این نرم افزار خوانش های مغناطیس سنج و تصاویر فراطیفی را پردازش و تفسیر می کند و نقشه های دقیق و مدل های ترکیب مواد معدنی را تولید می کند. از الگوریتم‌های پیشرفته‌ای برای برجسته کردن نقاط بالقوه منابع استفاده می‌کند و به شرکت‌های استخراج بینش عملی و بهبود کارایی اکتشاف ارائه می‌دهد.

استفاده از پهپادها و هوش مصنوعی برای عیب یابی نیروگاه های خورشیدی به چند روش انجام می شود:

1. تصویربرداری حرارتی: پهپادها با استفاده از دوربین های حرارتی از صفحات خورشیدی تصاویر مادون قرمز می گیرند. این تصاویر به شناسایی نقاط داغی که نشان دهنده مشکلاتی مانند دیودهای بای پس یا رشته های مدار باز هستند کمک می کند.

2. تجزیه و تحلیل تصاویر با هوش مصنوعی: هوش مصنوعی تصاویر گرفته شده توسط پهپادها را برای شناسایی خودکار ناهنجاری ها تجزیه و تحلیل می کند. این روش به کاهش زمان و هزینه های بازرسی کمک می کند و دقت بیشتری نسبت به بازرسی های دستی دارد.

3. برچسب گذاری جغرافیایی: تصاویر گرفته شده توسط هواپیماهای بدون سرنشین دارای برچسب های جغرافیایی هستند که به شناسایی دقیق محل عیوب کمک می کند. این ویژگی به تیم های تعمیر و نگهداری اجازه می دهد تا به مناطق مشکل دار سریع و دقیق دسترسی پیدا کنند.

4. کاهش زمان بازرسی: بازرسی یک نیروگاه خورشیدی بزرگ با استفاده از هواپیماهای بدون سرنشین را می توان در چند ساعت انجام داد، در حالی که بازرسی دستی ممکن است چند روز طول بکشد.

ما یک نرم افزار مبتنی بر وب کاربرپسند جدید و منحصر به فرد به نام "AFTL" با استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق برای شناسایی بیش از 80 نوع نقص در خطوط انتقال نیرو، از جمله مسائل الکتریکی، مکانیکی، و فونداسیون مانند عایق های آسیب دیده یا شکسته، کمبود ایجاد کرده ایم. پیچ و مهره، خوردگی و زنگ زدگی. این یک پروژه ملی با سطح آمادگی فناوری (TRL) 8 است و به عنوان برترین پروژه توانیر در سال های 2020، 2022 و 2023 انتخاب شد. توانیر اصلی ترین شرکت تولید، انتقال و توزیع برق در ایران است. تصاویر RGB با وضوح بالا توسط پهپادها (پهپادها) از خطوط انتقال برق برای این پروژه گرفته شده است. مجموعه داده‌های آموزشی و آزمایشی این نرم‌افزار با حاشیه‌نویسی بیش از شش میلیون تصویر از عکس‌های معیوب در طول هفت سال و با استفاده از یک نرم‌افزار تخصصی به نام Vira Label ایجاد شد. این نرم افزار به متخصصان کمک می کند تا برچسب هایی در اطراف ایرادات موجود در تصاویر پهپاد ایجاد کرده و به سرعت آنها را بررسی کنند. ما همچنین یک نرم افزار انتها به انتها و کاربر پسند توسعه دادیم که کاربران فقط باید تصاویر پهپاد را آپلود کنند و گزارش ایرادات را می توان به راحتی در فرمت های مختلف PDF، Excel و GIS دانلود کرد. تکنسین ها می توانند از نتایج موجود در گزارش برای انجام تحلیل های دیگر مانند تخمین میانگین طول عمر مورد انتظار قطعات استفاده کنند و همچنین مکان های جغرافیایی دقیق خطاها را در قالب GIS نشان می دهد.

VATCD بر اساس الگوریتم‌های یادگیری عمیق، ترک‌های تنشی را در یک معدن روباز واقع در گهر زمین سیرجان، کرمان، به‌طور خودکار شناسایی می‌کند. اندازه، مکان و توسعه این ترک‌های کششی معمولاً برای پیش‌بینی خرابی‌های شیب و اطمینان از عملیات معدنکاری ایمن استفاده می‌شود.

اخیراً، تصاویر سنجش از راه دور (RS) به دست آمده توسط پهپادها برای شمارش اشیایی مانند گیاهان مورد بررسی قرار گرفته است، زیرا داده های با وضوح زمانی و مکانی بالا را می توان در میدان های بزرگ به دست آورد. شمارش دستی در ارتوفوتوهای بزرگ شبیه به شمارش دستی میدانی است به این معنا که یک کار ذهنی و خسته کننده است و باید توسط متخصصان انجام شود، زیرا گیاهان در هنگام رشد شکل بسیار پیچیده و همپوشانی دارند. بنابراین، تکنیک های خودکار و دقیق مبتنی بر یادگیری عمیق مورد توجه ویژه قرار گرفته است.
ما الگوریتم های قابل توجهی را بر اساس یادگیری چند شات برای شمارش گیاهان و تخمین تاریخ گلدهی ایجاد کرده ایم.

شبکه‌های راه‌آهن در سراسر جهان نقش مهمی در زیرساخت‌های حمل‌ونقل ایفا می‌کنند و سرمایه‌گذاری‌های قابل‌توجهی را در بر می‌گیرند. شبکه های نادیده گرفته شده می توانند عواقب ناگواری برای طول عمر دارایی، عملکرد برنامه زمان بندی و ایمنی کلی داشته باشند. برای کاهش این خطرات، راه‌آهن‌ها سالانه بازرسی‌های کاملی از شبکه خط اصلی خود انجام می‌دهند و مکان‌های کلیدی را حتی بیشتر مکرر می‌کنند. با این حال، روش‌های سنتی بازرسی دستی نه تنها پرهزینه و زمان‌بر هستند، بلکه خطراتی را برای کارکنان ایجاد می‌کنند و بر عملکرد برنامه تأثیر می‌گذارند. اگرچه تلاش‌هایی برای مدرن‌سازی فرآیند بازرسی با استفاده از فناوری‌های بینایی ماشین انجام شده است، اما این فناوری‌ها همچنان به بازرسان انسانی برای بازبینی دستی تصاویر متکی هستند که منجر به اعمال ذهنی و کار فشرده می‌شود. این پروژه یک رویکرد پیشگامانه را با استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق، به ویژه شبکه عصبی عمیق، برای بازرسی خودکار تصاویر معرفی می کند، راه حلی ارائه می دهد که بر این محدودیت ها غلبه کرده و فرآیندهای بازرسی راه آهن را متحول می کند.

نقشه کشی خودکار ویرا کویر (ACVS) یک نرم افزار خودکار است که انقلابی در نحوه ایجاد نقشه ها ایجاد کرده است. با ACVS، کاربران می توانند به سادگی یک تصویر ارتوفتو آپلود کنند و نرم افزار به طور خودکار نقشه ای را بر اساس ویژگی ها و جزئیات موجود در تصویر ایجاد می کند. با این حال، ACVS فقط به ایجاد نقشه محدود نمی شود. همچنین می تواند موقعیت خطوط لوله را با تشخیص ردپای آنها بر روی زمین یا روسازی تشخیص دهد.
ACVS بر اساس پردازش تصویر پیشرفته و تکنیک های یادگیری عمیق مانند تقسیم بندی و تشخیص اشیا کار می کند. از تقسیم بندی برای تعیین سقف، زمین و روبنای ساختمان ها و جاده ها استفاده می شود. روش تقسیم بندی مبتنی بر ترانسفورماتور است و می تواند اندازه های مختلف اشیاء را مدیریت کند. این به نرم افزار اجازه می دهد تا ویژگی های مختلف تصویر را به دقت شناسایی و برچسب گذاری کند.
تشخیص شی برای تشخیص موقعیت خطوط لوله استفاده می شود. روش تشخیص شی شامل یک مدل با وضوح فوق العاده و ماژول های توجه است که آن را قادر می سازد حتی کوچکترین جزئیات را در تصویر تشخیص دهد. این الگوریتم همچنین از جعبه‌های مرزی جهت جابجایی خطوط لوله در مکان‌های مختلف روی سطح روسازی استفاده می‌کند. این آن را به ابزاری ایده آل برای تشخیص و نقشه برداری خط لوله تبدیل می کند.
یکی از مزایای کلیدی ACVS توانایی آن در ایجاد نقشه و تشخیص سریع و کارآمد خطوط لوله است. این به ویژه در مواقع اضطراری که زمان بسیار مهم است، مانند هنگام بلایای طبیعی یا نشت خط لوله، مفید است. این نرم افزار همچنین می تواند برای برنامه ریزی شهری، نظارت بر محیط زیست و سایر برنامه ها استفاده شود.