AI 拖纜狀態監測系統
| 創科方案 |
AI 拖纜狀態監測系統
(編號: S-1269) |
| 試驗項目 |
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| 方案特點 |
- 用高速攝像機實時監控拖纜
- 經過訓練的捲積神經網絡 (CNN) AI 模型可對多種類型的拖纜狀況或異常進行分類
- 移動應用程序通知提醒員工
- 在基於Web的管理平台上實時查看攝像機和檢測日誌
- 處理不同的天氣情況
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| 試驗應用及預期成果 |
- 安裝高速攝像機和照明,以捕捉拖纜不同類型的異常、磨損和撕裂的狀況
- 與領域專家合作,將訓練圖像分類到不同的異常類別中,並開始訓練 CNN AI 模型
- 評估 AI 模型性能並使用額外的訓練數據進行額外訓練以使 AI 模型收斂
- 將 AI 模型應用於實時系統並評估性能
- 可能需要額外的模型細化訓練來創建一個可以實現高精度和低誤報率的 AI 模型
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| 附加方案資料 |
hampen_tram_cable_monitor.pdf
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| 方案提供者資料 |
| 方案提供者 | : | 漢華科技研發有限公司 | | 地址 | : | 青山道489-491號 香港工業中心 Block B, 907G. | | 聯絡人 | : | 周正華 |
| 職位 | : | 行政總裁 | | 網頁 | : | www.hampentech.com |
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