AI 拖缆状态监测系统
| 创科方案 |
AI 拖缆状态监测系统
(编号: S-1269) |
| 试验项目 |
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| 方案特点 |
- 用高速摄像机实时监控拖缆
- 经过训练的捲积神经网络 (CNN) AI 模型可对多种类型的拖缆状况或异常进行分类
- 移动应用程序通知提醒员工
- 在基于Web的管理平台上实时查看摄像机和检测日志
- 处理不同的天气情况
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| 试验应用及预期成果 |
- 安装高速摄像机和照明,以捕捉拖缆不同类型的异常、磨损和撕裂的状况
- 与领域专家合作,将训练图像分类到不同的异常类别中,并开始训练 CNN AI 模型
- 评估 AI 模型性能并使用额外的训练数据进行额外训练以使 AI 模型收敛
- 将 AI 模型应用于实时系统并评估性能
- 可能需要额外的模型细化训练来创建一个可以实现高精度和低误报率的 AI 模型
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| 附加方案资料 |
hampen_tram_cable_monitor.pdf
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| 方案提供者资料 |
| 方案提供者 | : | 汉华科技研发有限公司 | | 地址 | : | 青山道489-491号 香港工业中心 Block B, 907G. | | 联络人 | : | 周正华 |
| 职位 | : | 行政总裁 | | 网页 | : | www.hampentech.com |
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