人工智能圖像分析技術評估升降機部件健康狀況

創科方案 人工智能圖像分析技術評估升降機部件健康狀況
(編號 : S-1363)
試驗項目
方案特點
  • 使用數據增強技術學習同一圖像的不同變化,這可以提高其性能
  • 應用主動學習減輕人工數據標記的負擔,通過選擇最具信息量的圖像供人類標記。
  • 在處理有限的訓練數據時,應用合成數據創建不屬於原始數據集的額外訓練圖像。
  • 透過偽標籤(半監督學習)來幫助提高模型的性能。
試驗應用及預期成果
  • 完成訓練的人工智能模型用以分辨12種指定部件 (以及例外)
  • 完成訓練的人工智能模型用以識別2種部件(懸吊纜索及制動器的缺陷)
  • 訓練一個整體準確度達到90%或以上的模型
  • 訓練一個具有充分擴展性及適應性人工智能模型,以運用通過API加入之新數據進行模型訓練及分析
方案提供者資料
方案提供者:/
地址:香港新界白石角香港科學園一期企業廣場5W 5樓527室
聯絡人:/
職位:/
電話: 96649906
電子郵件: jason.yuen@socif.co

有關上述創新科技解決方案的詳情,請聯絡方案提供者查詢。