Его связанный ИИ

Цифровая интерактивная платформа PAWS для отраслей промышленности может моделировать огромные и сложные проекты, используя передовые технологии, такие как 3D-визуализация и ИИ в Метавселенной. Мы разработали 3 уровня использования промышленной метавселенной. уровень маркетинга, который показывает только общие аспекты промышленного предприятия. управление знаниями, которое помогает электронному обучению, снижению рисков HSE и сбору данных в реальном времени…

Беспилотный летательный аппарат вертикального взлета и посадки с фиксированным крылом — это универсальный беспилотник, предназначенный для мониторинга дикой природы, анализа растительности и миссий по обнаружению кризисных ситуаций. Сочетая вертикальный взлет и посадку с эффективным полетом на большие расстояния, он может быстро охватывать большие площади и достигать труднодоступных мест. Оснащенный передовыми датчиками, такими как тепловизионные, многоспектральные и камеры высокого разрешения, он предоставляет данные в реальном времени для отслеживания дикой природы, территорий с растительным покровом и определения зон бедствий. Его возможности автономной миссии позволяют осуществлять расширенный мониторинг и быстро реагировать в критических ситуациях, что делает его идеальным для экологических и чрезвычайных операций.

Дрон ViraStrata оснащен магнитометром и гиперспектральными датчиками, предназначенными для обнаружения и картирования месторождений полезных ископаемых. Магнитометр определяет изменения магнитного поля Земли, вызванные подземными богатыми металлами образованиями, в то время как гиперспектральные датчики анализируют состав поверхности, захватывая широкий спектр света. Вместе эти инструменты обеспечивают точную, неинвазивную разведку богатых ресурсами территорий в труднодоступных или опасных местах.
Вместе с дроном поставляется мощная программная платформа, которая анализирует собранные данные. Это программное обеспечение обрабатывает и интерпретирует показания магнитометра и гиперспектральные изображения, создавая подробные карты и модели минерального состава. Оно использует передовые алгоритмы для выделения потенциальных точек ресурсов, предлагая горнодобывающим компаниям действенные идеи и повышая эффективность разведки.

Использование дронов и искусственного интеллекта для устранения неполадок на солнечных электростанциях осуществляется несколькими способами:

1. Тепловизионное изображение: БПЛА делают инфракрасные снимки солнечных панелей с помощью тепловизионных камер. Эти изображения помогают определить горячие точки, которые указывают на проблемы, такие как обходные диоды или обрывы нитей цепи.

2. Анализ изображений с помощью искусственного интеллекта: Искусственный интеллект анализирует изображения, полученные с помощью дронов, для автоматического выявления аномалий. Этот метод помогает сократить время и затраты на инспекцию и является более точным, чем ручные инспекции.

3. Географическая маркировка: изображения, полученные с помощью дронов, имеют географические метки, которые помогают точно определить местоположение дефектов. Эта функция позволяет бригадам по техническому обслуживанию быстро и точно получать доступ к проблемным зонам.

4. Сокращение времени проверки: проверка крупной солнечной электростанции с использованием дронов может быть выполнена за несколько часов, тогда как ручная проверка может занять несколько дней.

Мы создали новое и уникальное удобное веб-программное обеспечение под названием «AFTL», использующее методы глубокого обучения для обнаружения более 80 типов дефектов в линиях электропередачи, включая электрические, механические и фундаментные проблемы, такие как поврежденные или сломанные изоляторы, нехватка болтов и гаек, коррозия и ржавчина. Это национальный проект с уровнем технологической готовности (TRL) 8, и он был выбран в качестве главного проекта Tavanir в 2020, 2022 и 2023 годах. Tavanir является основной компанией по производству, передаче и распределению электроэнергии в Иране. Высокоразрешающие изображения RGB были получены с помощью беспилотных летательных аппаратов (дронов) с линий электропередачи для этого проекта. Обучающие и тестовые наборы данных для программного обеспечения были созданы путем аннотирования более шести миллионов изображений с неисправных снимков в течение семи лет с помощью специализированного программного обеспечения под названием «Vira Label». Это программное обеспечение помогает экспертам создавать метки вокруг неисправностей на изображениях с беспилотных летательных аппаратов и быстро проверять их. Мы также разработали сквозное и удобное для пользователя программное обеспечение, в котором пользователям нужно только загрузить изображения БПЛА, а отчет о неисправностях можно легко загрузить в различных форматах, таких как PDF, Excel и GIS. Технические специалисты могут использовать результаты в отчете для выполнения других анализов, таких как оценка ожидаемого среднего срока службы компонентов, а также оно показывает точное географическое расположение неисправностей в формате GIS.

VATCD автоматически обнаруживает трещины растяжения в карьере, расположенном в «Gohar Zamin-Sirjan, Kerman, Iran», на основе алгоритмов глубокого обучения. Размер, местоположение и развитие этих трещин растяжения обычно используются для прогнозирования обрушений склонов и обеспечения безопасных горных работ.

Недавно изображения дистанционного зондирования (ДЗ), полученные с помощью БПЛА, были исследованы для подсчета объектов, таких как растения, поскольку данные с высоким временным и пространственным разрешением могут быть получены на больших полях. Ручной подсчет на больших ортофотоснимках похож на ручной подсчет на основе полевых данных в том смысле, что это субъективная, утомительная задача и должна выполняться экспертами из-за сильно перекрывающейся и сложной формы растений по мере их развития. Поэтому особое внимание привлекли автоматические и точные методы, основанные на глубоком обучении.
Мы разработали важные алгоритмы, основанные на малошаговом обучении, для подсчета растений и оценки даты цветения.

Железнодорожные сети по всему миру играют решающую роль в транспортной инфраструктуре и воплощают существенные инвестиции. Заброшенные сети могут иметь ужасные последствия для долговечности активов, производительности расписания и общей безопасности. Чтобы снизить эти риски, железные дороги ежегодно проводят тщательные проверки своей магистральной сети, а ключевые местоположения еще чаще. Однако традиционные методы ручного осмотра не только дорогостоящие и отнимают много времени, но и представляют риски для персонала и влияют на производительность расписания. Хотя были предприняты попытки модернизировать процесс осмотра с использованием технологий машинного зрения, они по-прежнему полагаются на инспекторов-людей, которые вручную просматривают изображения, что приводит к субъективным и трудоемким практикам. Этот проект представляет новаторский подход, использующий алгоритмы глубокого обучения, в частности глубокую нейронную сеть, для автоматической проверки изображений, предлагая решение, которое преодолевает эти ограничения и производит революцию в процессах железнодорожной инспекции.

Автоматическая картография Vira Kavir (ACVS) — это автоматическое программное обеспечение, которое произвело революцию в способе создания карт. С помощью ACVS пользователи могут просто загрузить ортофотоснимок, и программное обеспечение автоматически сгенерирует карту на основе особенностей и деталей, представленных на изображении. Однако ACVS не ограничивается только созданием карт. Оно также может определять положение трубопроводов, обнаруживая их следы на земле или тротуаре.
ACVS работает на основе передовых методов обработки изображений и глубокого обучения, таких как сегментация и обнаружение объектов. Сегментация используется для определения крыш, земель и надстроек зданий и дорог. Метод сегментации основан на трансформаторах и может обрабатывать объекты разных размеров. Это позволяет программному обеспечению точно определять и маркировать различные особенности на изображении.
Обнаружение объектов используется для обнаружения положения трубопроводов. Метод обнаружения объектов включает в себя модель сверхвысокого разрешения и модули внимания, которые позволяют ему обнаруживать даже самые мелкие детали на изображении. Этот алгоритм также использует ориентированные ограничивающие рамки для обработки трубопроводов в разных местах на поверхности дорожного покрытия. Это делает его идеальным инструментом для обнаружения и картирования трубопроводов.
Одним из ключевых преимуществ ACVS является его способность быстро и эффективно создавать карты и обнаруживать трубопроводы. Это особенно полезно в чрезвычайных ситуациях, когда время имеет решающее значение, например, во время стихийных бедствий или утечек трубопроводов. Программное обеспечение также может использоваться для городского планирования, мониторинга окружающей среды и других приложений.