AI：從傳感器細節到智能監控
已發表: 2022-01-18
傳感器工程正在發展並變得更加精確。 這對組織的額外好處是顯而易見的，例如改進的樓層分辨率將創建更準確的知識。 話雖如此，所關注的事實是一個挑戰。 正如技術訣竅在增加一樣，所創造的知識量也在增加。 必須對這些數據進行適當管理，以幫助告知企業程序。
導航細節的解決方案在於自動化和人工智能 (AI)。 自動化由一系列算法組成，這些算法旨在機械地根據輸入的指令執行操作。 AI 是此過程的關鍵部分，因為它確保自動化過程繼續直觀。 結果是，無需人工對話即可應用知識推動的治療方法，從而減少了企業的壓力，因為它釋放了大量時間。
產生傳感器信息感
傳感器技術知識用於發現物體。 這帶來了挑戰，因為有很多變量會影響已建立的知識，因此自動化方法可能會遇到困難。 困難在於算法無法針對幾乎所有變量進行完全開發。
已經產生了針對這一問題的解決方案，這些解決方案依賴於人工智能單元，這些單元旨在更好地管理傳感器技術產生的大量信息。 其嚴肅的應用包括車道偏離警告方法和網站交通指示器識別。
從 AI 應用程序到傳感器以及由此產生的信息，存在三種類型的結果。 最初，有一個項目分類來確定一個對像是否在印像中是當前的。 然後是對象識別，其中在圖片中檢測到單個或附加對象並確定它們的位置。 最後是對象分割，填充項目的實際輪廓。
然而，系統的複雜性從對象分類到分割增加。 必須使用更直觀的技術來適當地處理許多變量對信息集的影響。
神經網絡的目的
人工智能是工程的一個總括時間段，它使設備能夠了解它們的設置並掌握以適應那裡發生的調整。 在 AI 中，設備研究是一個子集，它利用統計方法允許設備改進其總體性能，而無需明確編程。 然而，更直觀的是深度學習，它是設備學習的一個子集。 Deep Mastering 可以使用深度神經網絡 (DNN) 處理大量細節。
這些神經網絡對於傳感器技術中的物品分類至關重要。 儘管可以很好地利用多個神經網絡，但它們都具有普遍的特定屬性，這些屬性會影響它們如何掌握解釋和處理傳感器細節的方式。
最初，所有神經網絡都需要合格。 為了分類、找出或分割對象，必須指示網絡如何處理不同的項目課程。 網絡熟練掌握已知的插圖或照片，其中對像被適當地標記，直到網絡能夠以正確的方式對所有對象進行分類、實現和分割。
神經網絡並非萬無一失。 神經社區分析的結果表達了準確識別對象的機會。 機會比例越高，AI 對選定的斷言就越確定。 話雖如此，考慮到幾乎從未獲得 100% 的事實，重要的是要讓您的頭腦有一個足夠高的可能性百分比以用於公司流程。
不同的神經網絡設計有不同的房子。 例如，一些社區風格可以很快得到教育，但在對象評估方面提供的機會百分比較低。 通常，神經社區的指令越精細和耗時，它就越值得信賴。 出於這個原因，應用專有技術的組織必須決定他們是否要優先考慮速度或可靠性。
獲取到舞台（雲）
無論傳感器使用的是視覺效果、視頻剪輯還是位置雲，都需要不同的神經網絡模型。 問題云是內部的一組細節點，代表 3D 條件或對象。 為了開發問題云，使用了激光掃描技術。 幾乎每個問題都包含大量信息，這些信息可以與其他知識源一起內置或用於製作 3D 樣式。
問題云有特定的神經社區版本，可以解決信息內容的不同需求。 例如，對於英國鐵路網的一項研究，開發了一個大約 90 公里長的路線部分的舞台雲，它提供了 18 個對像類別的識別。
這項工作提供的主要障礙是詳細信息的註冊，因為經歷了許多掃描旅程才能連接起來以獲得可用的東西。 神經網絡對物品分類的好壞根據對象的幾何性質而因人物品課而異。 例如，神經網絡已迅速識別出能量塔和立交橋，但表面之間的區別（例如牆壁形式）並不可靠。
問題云也可以在混合過程中使用，其中技術知識與其他方法相結合，例如電腦輔助樣式 (CAD) 設備和其他類型的映射。 當與神經網絡結合使用以幫助自動測量和決定前面提到的土地使用時，這一點尤其寶貴。 與您自己的點雲技術相比，混合系統對檢測表面的任務負有更多責任。
結論有助於獲得更好的結果
所有這些主要基於人工智能的技術都具有獨特的附加好處，主要基於它們解決的責任。 另一方面，對象分類、舞台雲和混合模型的常見之處在於，它們都以人工智能的支持目的為基礎。
人工智能幫助人類更快地做出重要選擇，並具有額外的感知能力。 在練習中，這是這兩個世界中最好的情況，因為它允許人類在可能具有社會、政治或商業企業背景的問題的方向上進行推理，但增強了確定建立方法，允許數據推送根據傳感器接收到的內容得出結論。
傳感器提供廣泛的信息。 在這些事實中存在可操作的見解，可以跨行業利用來增加公司程序。 話雖如此，您自己也可以生成大量數據，以便在個人及時提供這些見解 - 解鎖這包括通過神經網絡的人工智能方法來增強人類最終決策創建過程。 一旦實施，這項技術將在整個組織和政府中產生改進，先驅者將確保其傳感器投資的最大機會。
海克斯康基礎安全、基礎設施和地理空間部門明智檢查選項負責人 Dean McCormick