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인공지능 기술을 기반으로 지능형 관망 관리를 강화할 수 있는 방법이 있습니까?

"지능형 파이프 라인 모니터링 및 조기 경보 시스템" 이 한 가지 방법입니다. 이 시스템은 프런트엔드에서 HD 카메라를 사용하여 비디오 이미지를 수집하고 최첨단 컴퓨팅 터미널과 함께 인공지능 기술을 통해 각종 건설 기계, 발굴 동작 등 고위험 침입 사건을 자동으로 식별하고 분석하며 4G 네트워크를 통해 백그라운드 제어 센터에 정보를 에스컬레이션합니다. 정보를 관계자에게 적시에 푸시하고 사진과 비디오 증거를 보존하다. 경보가 감지되면 현장에서 사전 설정된 추방 음성을 자동으로 재생하고 인터넷을 통해 관리처와 현장의 직접 오디오 비디오 대화를 실현할 수 있습니다.

"파이프 지능형 모니터링 경보 시스템" 을 구체적으로 소개하며, 몇 가지 측면을 포함합니다.

첫째, 인공 지능 분류 및 인식

이 방안은 자주적 지적재산권을 지닌 인공지능 인식 기술을 채택하고 있다. 이 시스템은 5 대 건설 기계에 대한 심도 있는 학습 능력을 갖추고 있으며, 핵심 알고리즘은 yolo3 에 따라 개선되어 분류 인식 기능을 갖추고 있다. 특징이 뚜렷한 건설기계의 무한궤도, 조종실, 집행기관을 분리해 교정과 훈련을 하고, 나타나지 않은 조합장비를 식별할 수 있다. 현재 다음과 같은 여러 가지 유형의 체크가 있습니다.

굴착 기계, 압축 기계, 스크레이퍼 기계, 말뚝 박기 기계 및 암반 드릴 기계.

인사 활동?

새 데이터베이스를 입력하지 않은 장치의 경우 사용 중에 입력 데이터베이스를 추가하고 지속적인 교육을 실시하여 인식 능력을 향상시킬 수 있습니다.

둘째, 인식에 기반한 행동 논리

많은 고결과 지역에서는 사람들이 자주 여행하는데, 그중 더 흔한 것은 공구나 공사 차량을 소지한 사람들이 통과하는 것이다. 단순히 신고를 식별하면' 늑대가 온다' 는 상황이 생길 수밖에 없다. 체류 시간, 특정 행동조합 등은 발굴할 수 있거나 침해할 수 있는 행위다. 행동 논리적 판단을 통해 대량의 허경을 걸러내어 누경의 위험을 줄일 수 있다.

셋째, 계산력이 선행한다

프런트엔드에 내장 제어 호스트를 설치하여 강력한 데이터 수집 및 컴퓨팅 기능을 갖추고 있어 로컬에서 인식 테스트를 완료할 수 있습니다. 감정 결과와 관련 사진, 비디오 클립을 압축하여 백그라운드로 전송하면 신속하게 폐기할 수 있을 뿐만 아니라 추가 폐기 프로세스를 트리거하는 증거도 제공됩니다.

라이브 라이브 이미지를 압축한 후 실시간 미리 보기를 위해 낮은 비트율로 백그라운드로 전송하면 현장 상황 (필요한 경우 비트율 향상, 해상도 향상) 을 관찰할 수 있으므로 경보 효과를 유지하면서 백그라운드로 전송되는 데이터의 양을 크게 줄여 운영 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

넷째, 등급 경보

사전 설정된 경고 수준에 따라 다양한 수준의 경보가 트리거됩니다. 이벤트 수준은 사용자가 설정할 수 있으며 처리 시나리오는 이벤트 수준에 해당합니다.