AI：センサーの詳細から賢明な監視まで
公開: 2022-01-18
センサーエンジニアリングは進化し、より正確になっています。 組織にとってこれがもたらす追加の利点は明らかです。例として、床の解像度を改善すると、はるかに正確な知識が得られます。 そうは言っても、懸念される事実は挑戦です。 ノウハウが増えているように、これまでのところ、作成される知識の量も増えています。 このデータは、企業の手順を伝えるために適切に管理する必要があります。
詳細をナビゲートするためのソリューションは、自動化と人工知能（AI）にあります。 自動化は一連のアルゴリズムで構成されており、主に入力された命令に基づいて機械的にアクションを実行することを目的としています。 AIは、自動化された手順が直感的に継続できるようにするため、この手順の重要な部分です。 その結果、知識に基づく治療は人間の会話なしで適用できるため、時間のかなりの部分が解放されるため、企業へのストレスが軽減されます。
センサー情報の感覚を生み出す
センサーの技術的ノウハウを活用して物体を発見します。 自動化されたアプローチが苦労する可能性があるように確立された知識に影響を与える可能性のある変数がたくさんあるため、これは課題を提供します。 難しいのは、ほぼすべての変数に対してアルゴリズムを完全に開発できないことです。
センサー技術によって生成される膨大な量の情報をはるかに適切に管理するように設計されたAIユニットに依存する、この懸念に対する解決策が生み出されました。 これの深刻なアプリケーションには、車線逸脱警報方法とWebサイトのトラフィックインジケータ認識が組み込まれています。
AIアプリからセンサーへの結果とそれらから得られる情報には3つのタイプがあります。 最初に、オブジェクトがインプレッション内で現在のものであるかどうかを決定するアイテム分類があります。 次に、画像内で単一または追加のオブジェクトが検出され、それらの場所が決定されるオブジェクト認識があります。 そして最後に、アイテムの実際のアウトラインを埋めるオブジェクトセグメンテーションがあります。
ただし、システムの複雑さは、オブジェクトの分類からセグメンテーションへと増加します。 情報セットに対する多くの変数の影響を適切に処理する、はるかに直感的な手法を利用する必要があります。
ニューラルネットワークの目的
AIは、デバイスが設定を理解し、そこで行われる調整に適応するためのマスターを可能にするエンジニアリングの包括的な期間です。 AIでは、Equipment Studyingは、統計的手法を利用して、明示的にプログラムすることなく、機器が一般的なパフォーマンスを改善できるようにするサブセットです。 ただし、はるかに直感的なのは、機器学習のサブセットであるディープラーニングです。 ディープマスタリングは、ディープニューラルネットワーク（DNN）を使用して大量の詳細を処理できます。
これらのニューラルネットワークは、センサー技術のアイテム分類に不可欠です。 複数のニューラルネットワークを利用できる可能性があるという事実にもかかわらず、それらはすべて、センサーの詳細を解釈して操作する方法に影響を与える一般的な属性を指定しています。
最初に、すべてのニューラルネットワークを修飾する必要があります。 オブジェクトを分類、把握、またはセグメント化するには、さまざまなアイテムのレッスンを処理する方法をネットワークに指示する必要があります。 ネットワークは、ネットワークがすべてのオブジェクトを正しい方法で分類、実現、およびセクション化できるようになるまで、オブジェクトが適切にラベル付けされる既知のイラストまたは写真に熟練しています。
ニューラルネットワークは間違いありません。 ニューラルコミュニティ分析の結果は、オブジェクトが正確に識別される可能性を共有しています。 チャンスの割合が増えるほど、AIが選択されたアサーションに確実になります。 そうは言っても、100％がほとんど得られないという事実を考えると、会社のプロセスに利用するのに十分高い可能性のパーセンテージを考えておくことが重要です。
ニューラルネットワークの設計が異なれば、家も異なります。 説明のために、一部のコミュニティスタイルは非常に迅速に教育できますが、オブジェクトの評価に関しては、チャンスの割合が低くなります。 原則として、神経コミュニティの指導ははるかに精巧で時間のかかるものであり、信頼できる可能性がはるかに高くなります。 そのため、ノウハウを活用している組織は、速度と信頼性のどちらを優先するかを考えなければなりません。
ステージへの取得（クラウド）
ビジュアル、ビデオクリップ、または位置クラウドがセンサーによって使用されているかどうかに関係なく、ニューラルネットワークのさまざまなモデルも要求されます。 イシュークラウドは、3D状態またはオブジェクトを表す社内の詳細ポイントのセットです。 イシュークラウドを開発するために、レーザースキャンのノウハウが活用されています。 ほぼすべての問題には、他の知識ソースに組み込むことも、3Dスタイルを作成するために使用することもできる大量の情報が含まれています。
情報コンテンツの明確なニーズに取り組む問題クラウド用の特定のニューラルコミュニティバージョンがあります。 たとえば、英国のネットワークレールが実施した調査では、約90 kmの延長ルート部分のステージクラウドが開発され、18のオブジェクトクラスが認識されました。
この仕事によって提供された主な障害は、詳細の登録にありました。これは、多くのスキャンジャーニーが、使用可能なものを取得するために接続されることを経験したためです。 ニューラルネットワークによる優れたアイテム分類は、オブジェクトの幾何学的品質に応じて、人物アイテムのレッスンごとに異なります。 たとえば、エネルギーパイロンと高架道路はニューラルネットワークによってすばやく識別されましたが、壁の形を示すために、表面間の区別は信頼できませんでした。
課題クラウドは、技術的ノウハウがこの種のPC支援スタイル（CAD）デバイスや他の種類のマッピングなどの他の方法と組み合わされているハイブリッドプロセス内でも利用できます。 これは、ニューラルネットワークと組み合わせて使用し、前述の土地利用の自動調査と決定を支援する場合に特に貴重です。 ハイブリッドシステムは、点群のノウハウよりも表面を検出するなどのタスクに特別な責任を負います。
結論ははるかに良い結果を支援します
これらすべてのAIベースのほとんどのテクノロジーには、主に解決する責任に基づいた独自の追加の利点があります。 一方、オブジェクト分類、ステージクラウド、ハイブリッドモデルのすべてに頻繁に見られるのは、AIのサポート目的に支えられていることです。
AIは、人間が重要な選択をより迅速に、そして追加の知覚で行うのを支援します。 演習では、これは、おそらく社会的、政治的、または企業のコンテキストを持つ可能性のある問題の方向に人間の推論を可能にするという点で、これらの両方の世界の状況の最良ですが、決定構築方法を強化し、データプッシュを可能にしますセンサーによって取得されているものに基づく結論。
センサーは幅広い情報を提供します。 この事実の中には、企業の手続きを増やすために業界全体で利用できる実用的な洞察があります。 そうは言っても、個人がタイムリーにこれらの洞察を提供するために生成されたデータもたくさんあります。これを解き放つには、ニューラルネットワークを使用したAI手法で構成され、人間の最終的な意思決定プロセスを強化します。 このテクノロジーが実行されると、組織と政府全体で改善がもたらされ、パイオニアはセンサーへの投資の最大の機会を確保します。
Dean McCormick、賢明なチェックオプションの責任者、 Hexagonの基本的な安全性、インフラストラクチャおよび地理空間部門