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उद्योगों के लिए PAWS डिजिटल इंटरएक्टिव प्लेटफ़ॉर्म मेटावर्स में 3D विज़ुअलाइज़ेशन और AI जैसी उन्नत तकनीकों का लाभ उठाकर विशाल और जटिल परियोजनाओं का अनुकरण कर सकता है। हमने औद्योगिक मेटावर्स का उपयोग करने के 3 स्तर डिज़ाइन किए हैं। मार्केटिंग स्तर जो औद्योगिक संयंत्र के केवल सामान्य पहलुओं को दर्शाता है। ज्ञान प्रबंधन जो ई-लर्निंग, HSE जोखिमों को कम करने और वास्तविक समय में डेटा एकत्र करने में मदद करता है…

फिक्स्ड-विंग वीटीओएल यूएवी एक बहुमुखी ड्रोन है जिसे वन्यजीव निगरानी, वनस्पति विश्लेषण और संकट आपदा पहचान मिशन के लिए डिज़ाइन किया गया है। कुशल लंबी दूरी की उड़ान के साथ ऊर्ध्वाधर टेकऑफ़ और लैंडिंग को मिलाकर, यह बड़े क्षेत्रों को तेज़ी से कवर कर सकता है और मुश्किल से पहुँचने वाले स्थानों तक पहुँच सकता है। थर्मल इमेजिंग, मल्टीस्पेक्ट्रल और हाई-रिज़ॉल्यूशन कैमरों जैसे उन्नत सेंसर से लैस, यह वन्यजीवों, वनस्पति कवर वाले क्षेत्रों को ट्रैक करने और आपदा क्षेत्रों की पहचान करने के लिए वास्तविक समय का डेटा प्रदान करता है। इसकी स्वायत्त मिशन क्षमताएँ महत्वपूर्ण स्थितियों में विस्तारित निगरानी और त्वरित प्रतिक्रिया की अनुमति देती हैं, जो इसे पर्यावरणीय और आपातकालीन संचालन के लिए आदर्श बनाती हैं।

विरास्ट्रेटा ड्रोन मैग्नेटोमीटर और हाइपरस्पेक्ट्रल सेंसर से लैस है, जिसे खनिज जमा का पता लगाने और उसका मानचित्र बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। मैग्नेटोमीटर भूमिगत धातु-समृद्ध संरचनाओं के कारण पृथ्वी के चुंबकीय क्षेत्र में होने वाले बदलावों की पहचान करता है, जबकि हाइपरस्पेक्ट्रल सेंसर प्रकाश के व्यापक स्पेक्ट्रम को कैप्चर करके सतह की संरचना का विश्लेषण करते हैं। साथ में, ये उपकरण कठिन-से-पहुंच या खतरनाक स्थानों में संसाधन-समृद्ध क्षेत्रों के लिए सटीक, गैर-आक्रामक अन्वेषण को सक्षम करते हैं।
ड्रोन के साथ एक शक्तिशाली सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म है जो एकत्रित डेटा का विश्लेषण करता है। यह सॉफ़्टवेयर मैग्नेटोमीटर रीडिंग और हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजरी को प्रोसेस और व्याख्या करता है, विस्तृत मानचित्र और खनिज संरचना मॉडल तैयार करता है। यह संभावित संसाधन हॉटस्पॉट को उजागर करने के लिए उन्नत एल्गोरिदम का उपयोग करता है, खनन कंपनियों को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करता है और अन्वेषण दक्षता में सुधार करता है।

सौर ऊर्जा संयंत्रों की समस्या निवारण के लिए ड्रोन और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग कई तरीकों से किया जाता है:

1. थर्मल इमेजिंग: यूएवी थर्मल कैमरों का उपयोग करके सौर पैनलों की अवरक्त छवियां लेते हैं। ये छवियां हॉट स्पॉट की पहचान करने में मदद करती हैं जो बाईपास डायोड या ओपन सर्किट थ्रेड जैसी समस्याओं का संकेत देती हैं।

2. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से छवियों का विश्लेषण: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ड्रोन द्वारा ली गई छवियों का विश्लेषण करके स्वचालित रूप से विसंगतियों की पहचान करता है। यह विधि निरीक्षण समय और लागत को कम करने में मदद करती है और मैन्युअल निरीक्षण की तुलना में अधिक सटीक है।

3. भौगोलिक टैगिंग: ड्रोन द्वारा ली गई तस्वीरों में भौगोलिक टैग होते हैं जो दोषों के स्थान को सटीक रूप से पहचानने में मदद करते हैं। यह सुविधा रखरखाव टीमों को समस्या वाले क्षेत्रों तक जल्दी और सटीक रूप से पहुँचने में मदद करती है।

4. निरीक्षण समय में कमी: ड्रोन का उपयोग करके बड़े सौर ऊर्जा संयंत्र का निरीक्षण कुछ घंटों में किया जा सकता है, जबकि मैन्युअल निरीक्षण में कई दिन लग सकते हैं

हमने डीप लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके "AFTL" नामक एक नया और अनूठा उपयोगकर्ता-अनुकूल वेब-आधारित सॉफ़्टवेयर बनाया है, जो बिजली पारेषण लाइनों में 80 से अधिक प्रकार के दोषों का पता लगाने के लिए है, जिसमें क्षतिग्रस्त या टूटे हुए इंसुलेटर, बोल्ट और नट की कमी, जंग और जंग जैसे विद्युत, यांत्रिक और नींव के मुद्दे शामिल हैं। यह एक राष्ट्रीय परियोजना है जिसका प्रौद्योगिकी तत्परता स्तर (TRL) 8 है और इसे 2020, 2022 और 2023 में तवानिर की शीर्ष परियोजना के रूप में चुना गया था। तवानिर ईरान में मुख्य बिजली उत्पादन, पारेषण और वितरण कंपनी है। इस परियोजना के लिए बिजली पारेषण लाइनों से यूएवी (ड्रोन) द्वारा उच्च-रिज़ॉल्यूशन आरजीबी छवियों को कैप्चर किया गया था। सॉफ़्टवेयर के लिए प्रशिक्षण और परीक्षण डेटासेट "वीरा लेबल" नामक एक विशेष सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके सात वर्षों की अवधि में दोषपूर्ण कैप्चर से छह मिलियन से अधिक छवियों को एनोटेट करके बनाया गया था। यह सॉफ़्टवेयर विशेषज्ञों को यूएवी छवियों में दोषों के आसपास लेबल बनाने और उन्हें जल्दी से जांचने में मदद करता है। हमने एक एंड-टू-एंड और उपयोगकर्ता-अनुकूल सॉफ़्टवेयर भी विकसित किया है, जहाँ उपयोगकर्ताओं को केवल यूएवी छवियों को अपलोड करने की आवश्यकता होती है, और दोषों की रिपोर्ट को पीडीएफ, एक्सेल और जीआईएस जैसे विभिन्न प्रारूपों में आसानी से डाउनलोड किया जा सकता है। तकनीशियन रिपोर्ट में परिणामों का उपयोग अन्य विश्लेषण करने के लिए कर सकते हैं, जैसे कि घटकों के अपेक्षित औसत जीवनकाल का अनुमान लगाना, और यह जीआईएस प्रारूप में दोषों के सटीक भौगोलिक स्थानों को भी दिखाता है।

VATCD डीप लर्निंग एल्गोरिदम के आधार पर "गोहर ज़मीन-सिरजान, केरमान, ईरान" में स्थित एक खुले गड्ढे वाली खदान में तनाव दरारों का स्वतः पता लगाता है। इन तनाव दरारों के आकार, स्थान और विकास का उपयोग आमतौर पर ढलान विफलताओं की भविष्यवाणी करने और सुरक्षित खनन संचालन सुनिश्चित करने के लिए किया जाता है।

हाल ही में, यूएवी द्वारा प्राप्त रिमोट सेंसिंग (आरएस) इमेजरी की जांच पौधों जैसी वस्तुओं की गिनती के लिए की गई है, क्योंकि बड़े क्षेत्रों में उच्च अस्थायी और स्थानिक रिज़ॉल्यूशन डेटा प्राप्त किया जा सकता है। बड़े ऑर्थोफ़ोटो में मैन्युअल गिनती फ़ील्ड-आधारित मैन्युअल गिनती के समान है, इस अर्थ में कि यह एक व्यक्तिपरक, थकाऊ कार्य है और इसे विशेषज्ञों द्वारा किया जाना चाहिए क्योंकि पौधों के विकास के दौरान उनके अत्यधिक ओवरलैप और जटिल आकार होते हैं। इसलिए, डीप लर्निंग पर आधारित स्वचालित और सटीक तकनीकों ने विशेष ध्यान आकर्षित किया है।
हमने पौधों की गिनती और पुष्पन तिथि अनुमान के लिए कुछ-शॉट लर्निंग पर आधारित महत्वपूर्ण एल्गोरिदम विकसित किया है।

दुनिया भर में रेलवे नेटवर्क परिवहन अवसंरचना में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं और इसमें पर्याप्त निवेश की आवश्यकता होती है। उपेक्षित नेटवर्क से संपत्ति की दीर्घायु, शेड्यूल प्रदर्शन और समग्र सुरक्षा पर गंभीर परिणाम हो सकते हैं। इन जोखिमों को कम करने के लिए, रेलरोड्स अपने मेनलाइन नेटवर्क का सालाना और प्रमुख स्थानों का और भी अधिक बार गहन निरीक्षण करते हैं। हालाँकि, पारंपरिक मैनुअल निरीक्षण विधियाँ न केवल महंगी और समय लेने वाली हैं, बल्कि कर्मचारियों के लिए जोखिम भी पैदा करती हैं और शेड्यूल प्रदर्शन को प्रभावित करती हैं। हालाँकि मशीन-विज़न तकनीकों का उपयोग करके निरीक्षण प्रक्रिया को आधुनिक बनाने के प्रयास किए गए हैं, फिर भी ये छवियों की मैन्युअल समीक्षा करने के लिए मानव निरीक्षकों पर निर्भर हैं, जिसके परिणामस्वरूप व्यक्तिपरक और श्रम-गहन अभ्यास होते हैं। यह परियोजना डीप लर्निंग एल्गोरिदम, विशेष रूप से डीप न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके छवियों का स्वचालित रूप से निरीक्षण करने के लिए एक अभूतपूर्व दृष्टिकोण पेश करती है, जो इन सीमाओं को दूर करने और रेलवे निरीक्षण प्रक्रियाओं में क्रांतिकारी बदलाव लाने वाला समाधान पेश करती है।

स्वचालित कार्टोग्राफी विरा कविर (ACVS) एक स्वचालित सॉफ़्टवेयर है जिसने मानचित्र बनाने के तरीके में क्रांति ला दी है। ACVS के साथ, उपयोगकर्ता केवल एक ऑर्थोफ़ोटो छवि अपलोड कर सकते हैं, और सॉफ़्टवेयर स्वचालित रूप से छवि में मौजूद सुविधाओं और विवरणों के आधार पर एक मानचित्र तैयार करेगा। हालाँकि, ACVS केवल मानचित्र बनाने तक ही सीमित नहीं है। यह ज़मीन या फुटपाथ पर उनके निशान का पता लगाकर पाइपलाइनों की स्थिति का भी पता लगा सकता है।
ACVS उन्नत इमेज प्रोसेसिंग और डीप लर्निंग तकनीकों जैसे सेगमेंटेशन और ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के आधार पर काम करता है। सेगमेंटेशन का उपयोग इमारतों और सड़कों की छतों, भूमि और अधिरचना का निर्धारण करने के लिए किया जाता है। सेगमेंटेशन विधि ट्रांसफॉर्मर पर आधारित है और विभिन्न आकारों की वस्तुओं को संभाल सकती है। यह सॉफ़्टवेयर को छवि में विभिन्न विशेषताओं को सटीक रूप से पहचानने और लेबल करने की अनुमति देता है।
पाइपलाइनों की स्थिति का पता लगाने के लिए ऑब्जेक्ट डिटेक्शन का उपयोग किया जाता है। ऑब्जेक्ट डिटेक्शन विधि में एक सुपर-रिज़ॉल्यूशन मॉडल और अटेंशन मॉड्यूल शामिल हैं, जो इसे छवि में सबसे छोटे विवरणों का भी पता लगाने में सक्षम बनाता है। यह एल्गोरिदम फुटपाथ की सतह पर विभिन्न स्थानों पर पाइपलाइनों को संभालने के लिए ओरिएंटेड बाउंडिंग बॉक्स का भी उपयोग करता है। यह इसे पाइपलाइन का पता लगाने और मैपिंग के लिए एक आदर्श उपकरण बनाता है।
ACVS के मुख्य लाभों में से एक इसकी मानचित्र बनाने और पाइपलाइनों का शीघ्रता से और कुशलता से पता लगाने की क्षमता है। यह विशेष रूप से आपातकालीन स्थितियों में उपयोगी है जहाँ समय की बहुत अहमियत होती है, जैसे प्राकृतिक आपदाओं या पाइपलाइन लीक के दौरान। सॉफ़्टवेयर का उपयोग शहरी नियोजन, पर्यावरण निगरानी और अन्य अनुप्रयोगों के लिए भी किया जा सकता है।