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            人工智能輔助判斷

            智能分析技術: 基于AI(人工智能)中的機器學習、深度學習和圖像識別,經過訓練解析模型,可自動對檢測結果進行分析和識別。本系統不僅可以提高檢測精度和分析速度,還可大大降低分析難度。同時,隨著數據的不斷積累,模型及相應的檢測精度還會不斷提高。 ? 在工程檢測領域,具有如下亟需解決的課題: ◆ 過分依賴檢測人員的技術水平和經驗; ◆ 由于人體感官的限制,許多參數無法得到合理利用; ◆ 歷史數據、經驗積累緩慢,且存在起伏; ◆ 缺陷判定的閾值影響大,且存在人為因素; ◆ 不同機構、不同人員之間缺乏有機聯系; 為了解決上述行業痛點,我們正在開發基于AI的輔助檢測判定系統。 ? 模型和精度 模型主要采用貝葉斯網絡(BN)、神經元網絡(NNS)和集合判定;針對室內混凝土試塊的缺陷識別:綜合識別別精度在95%以上;針對我們收集的數十個預應力孔道灌漿密實度的實證工程綜合識別精度在88~98%。 ? 效 果 ◆ 全部解析流程可在數據庫服務器上自動運行 ◆ 大幅降低檢測人員的工作強度和難度,節省分析時間 ◆ 保檢測精度并能夠不斷提高 ? 服 務 ◆ 以預應力孔道灌漿、裝配式結構灌漿檢測為主將逐步推廣 ◆ 伙伴:征集合作伙伴共同參與系統測試和模型訓練 ◆ 客戶:向廣大客戶提供一年期免費AI服務

             

            智能分析技術:

            基于AI(人工智能)中的機器學習、深度學習和圖像識別,經過訓練解析模型,可自動對檢測結果進行分析和識別。本系統不僅可以提高檢測精度和分析速度,還可大大降低分析難度。同時,隨著數據的不斷積累,模型及相應的檢測精度還會不斷提高。

             

            在工程檢測領域,具有如下亟需解決的課題:

            ◆ 過分依賴檢測人員的技術水平和經驗;

            ◆ 由于人體感官的限制,許多參數無法得到合理利用;

            ◆ 歷史數據、經驗積累緩慢,且存在起伏;

            ◆ 缺陷判定的閾值影響大,且存在人為因素;

            ◆ 不同機構、不同人員之間缺乏有機聯系;

            為了解決上述行業痛點,我們正在開發基于AI的輔助檢測判定系統。

             

            模型和精度

            模型主要采用貝葉斯網絡(BN)、神經元網絡(NNS)和集合判定;針對室內混凝土試塊的缺陷識別:綜合識別別精度在95%以上;針對我們收集的數十個預應力孔道灌漿密實度的實證工程綜合識別精度在88~98%。

             
            效 果

            ◆ 全部解析流程可在數據庫服務器上自動運行

            ◆ 大幅降低檢測人員的工作強度和難度,節省分析時間

            ◆ 保檢測精度并能夠不斷提高

             

            服 務

            ◆ 以預應力孔道灌漿、裝配式結構灌漿檢測為主將逐步推廣

            ◆ 伙伴:征集合作伙伴共同參與系統測試和模型訓練

            ◆ 客戶:向廣大客戶提供一年期免費AI服務

            關鍵詞: 判斷 檢測 精度 分析 模型 識別 ai 灌漿 人員 判定

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