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人工智能辅助判断

智能分析技术: 基于AI(人工智能)中的机器学习、深度学习和图像识别,经过训练解析模型,可自动对检测结果进行分析和识别。本系统不仅可以提高检测精度和分析速度,还可大大降低分析难度。同时,随着数据的不断积累,模型及相应的检测精度还会不断提高。   在工程检测领域,具有如下亟需解決的课题: ◆ 过分依赖检测人员的技术水平和经验; ◆ 由于人体感官的限制,许多参数无法得到合理利用; ◆ 历史数据、经验积累缓慢,且存在起伏; ◆ 缺陷判定的阈值影响大,且存在人为因素; ◆ 不同机构、不同人员之间缺乏有机联系; 为了解决上述行业痛点,我们正在开发基于AI的辅助检测判定系统。   模型和精度 模型主要采用贝叶斯网络(BN)、神经元网络(NNS)和集合判定;针对室内混凝土试块的缺陷识别:综合识别別精度在95%以上;针对我们收集的数十个预应力孔道灌浆密实度的实证工程综合识别精度在88~98%。   效 果 ◆ 全部解析流程可在数据库服务器上自动运行 ◆ 大幅降低检测人员的工作强度和难度,节省分析时间 ◆ 保检测精度并能够不断提高   服 务 ◆ 以预应力孔道灌浆、装配式结构灌浆检测为主将逐步推广 ◆ 伙伴:征集合作伙伴共同参与系统测试和模型训练 ◆ 客户:向广大客户提供一年期免费AI服务

 

智能分析技术:

基于AI(人工智能)中的机器学习、深度学习和图像识别,经过训练解析模型,可自动对检测结果进行分析和识别。本系统不仅可以提高检测精度和分析速度,还可大大降低分析难度。同时,随着数据的不断积累,模型及相应的检测精度还会不断提高。

 

在工程检测领域,具有如下亟需解決的课题:

◆ 过分依赖检测人员的技术水平和经验;

◆ 由于人体感官的限制,许多参数无法得到合理利用;

◆ 历史数据、经验积累缓慢,且存在起伏;

◆ 缺陷判定的阈值影响大,且存在人为因素;

◆ 不同机构、不同人员之间缺乏有机联系;

为了解决上述行业痛点,我们正在开发基于AI的辅助检测判定系统。

 

模型和精度

模型主要采用贝叶斯网络(BN)、神经元网络(NNS)和集合判定;针对室内混凝土试块的缺陷识别:综合识别別精度在95%以上;针对我们收集的数十个预应力孔道灌浆密实度的实证工程综合识别精度在88~98%。

 
效 果

◆ 全部解析流程可在数据库服务器上自动运行

◆ 大幅降低检测人员的工作强度和难度,节省分析时间

◆ 保检测精度并能够不断提高

 

服 务

◆ 以预应力孔道灌浆、装配式结构灌浆检测为主将逐步推广

◆ 伙伴:征集合作伙伴共同参与系统测试和模型训练

◆ 客户:向广大客户提供一年期免费AI服务

关键词: 判断 检测 精度 分析 模型 识别 ai 灌浆 人员 判定