Schroeder AI-Algorithmen

Schroeder AI-AlgorithmenBasierend auf einer großen Anzahl von intelligenten Erkennungen von Segmentierungsszenen, Erfahrungen in der Inspektion und Wartung und technischen Niederlagen bildet es auf Anwendungsebene ein konfigurierbares Algorithmusmodell mit mehreren Kategorien, das eine KI-Algorithmusbank bildet. In verschiedenen Anwendungsszenarien hat die "Mensch-Maschine-Material-Methode-Ringmessung" verschiedene Merkmale, und die Schroeder-Algorithmus-Einheit unterstützt schnelle Iteration, Bereitstellung und Landung, um leistungsstarke KI-Algorithmus-Anwendungsfähigkeiten für Unternehmen aufzubauen.

Multidimensionale Datenanalyse:

▪ Videoanalyse

Unregelmäßige Verhaltenserkennung, Flammenerkennung, Fremdkörpererkennung, Gürtelruhstoffflusserkennung, Rollenstandserkennung, Gürtelreißerkennung, dynamische Erkennung der Lichtintensität der Blockade ...

▪ Bildanalyse

Bildstrukturierung, digitale Bildverarbeitung, Zielcharakteristikerkennung, Infrarot-Bildgebung, Anlagenzustand, Ausrüstungsdefekte, Risse, Wasserinfiltration, Strukturabsetzungen, Wandrisse, Bodengräben, Leitungsleckagen, Ausrüstungsüberölungen, Stahlrost, Übertemperatur…

▪ Technik zur Schallanalyse

Schallabdruck-Extraktionsanalyse (Spektrum), Gerätebetriebsgeräuschenerkennung, Leitungsleckageuberwachung, Schallabdruck-Trenddatenanalyse ...

Schroeder AI-AlgorithmenHighlights:

Verbesserte Algorithmus-Anpassung

Datenleistungsbereicherung, Skalierbarkeit und Flexibilität, die sich an eine Vielzahl von speziellen industriellen Umgebungen und Anforderungen anpassen können und die effiziente Bereitstellung von Algorithmusmodellen ermöglichen eine schnelle Landung von Anwendungen.

Vereinfachung des Betriebsprozesses

Die Darstellung der Daten ist vielfältig, basierend auf Echtzeit-Status, statistische Analyse, Frühwarnungen und andere interaktive Methoden, um einen vollständigen Überwachungsbericht aus einer Hand auszugeben, um den Betrieb in industriellen Szenarien zu vereinfachen und das gesamte Prozessmanagement zu verwalten.

Empower Management Entscheidungsfindung

Die umfassende Datenentscheidungsfindung, die Integration von Fehlermechanismen, Expertenerfahrung, maschinelles Lernen und anderen Technologien erweitern die Entscheidungsgrundlage und bauen ein vollständiges wissenschaftliches Entscheidungssystem auf.

Verbesserung der Anwendungsleistung

Tiefgreifende Analyse der typischen Anforderungen von Branchenszenarien wie Stromneuergien, Metallurgiebergbau, Öl- und Gaschemie, Versorgungsdienstleistungen und andere, um die Kompetenzen zur umfassenden Lösung der Ausgabe zu generalisieren, zu vertiefen, zu erweitern und zu generieren.

Reduzierung der Wartungskosten

Unterstützt den Zugriff auf eine Vielzahl von Arten von Daten wie Video, Vibrationen, Tonabdrucke und Trajektionen, um die Charakterisierungsinformationen verschiedener Geräteanlagen zu extrahieren und ein Analysesystem zu erstellen, das Informationen über die gesamte Industrieszene abdeckt.

Multidimensionale Datentiefenanalyse

Die Diversifizierung der Datenquellen umfasst die Roboterseite, die Festgeräteseite, die Personalaufzeichnungsseite usw., um die Informationsinseln und -barrieren der Szenenüberwachung zu brechen und die effiziente Verknüpfung von Informationen aus mehreren Quellen zu stärken.

Schröder AI-Algorithmenbibliothek

Highlights der Plattform

Messerlesen

Mit den technischen Mitteln des Bild-Deep-Learning können Geräte in den Bereichen Elektrizität, Industrie und anderen Bereichen (wie Stromzähler, Spannungsmesser, Leistungsmesser, Füllstandsmessgeräte, Ölmessgeräte, Ventile, Schalter, Anzeigelampen usw.) Zustandserkennung und Leseextraktion durchgeführt werden, um die Echtzeitüberwachung und Anomaliererkennung des Gerätezustands zu erreichen, die Zuverlässigkeit und Sicherheit des Systems zu verbessern und die Kosten und den Arbeitsaufwand der manuellen Inspektion zu senken.

Umweltüberwachung

Mit KI-Algorithmen können Sie die erfassten Daten vertieft analysieren und ausbauen, wertvolle Informationen extrahieren, Gerätefahler vorhersagen und Betriebsstrategien optimieren. Im industriellen Produktionsprozess können Schlüsselparameter wie Temperatur, Feuchtigkeit, Druck, Staub und Prozessprozess in Echtzeit überwacht werden, um Unternehmen zu helfen, intelligente Produktion zu erreichen, Energieeinsparungen und Emissionen zu reduzieren, potenzielle Sicherheitsrisiken im Voraus zu erkennen und die Sicherheit der Mitarbeiter zu gewährleisten.

Gerätestatus

Dank der Unterstützung der KI-Technologie kann das System den Betriebszustand der Geräte in Echtzeit überwachen, einschließlich Temperatur, Druck, Vibrationen, Drehzahl, Ablenkung, Verstopfung, Ölleckage, Leckagen und anderen Schlüsselparametern und Zuständen, quantitative Indikatoren, autonome Analyse von Frühwarnungen, damit das Betriebspersonal jederzeit über den Betrieb der Geräte informiert ist und Anomalien rechtzeitig erkennt.

Verhalten des Personals

Auf der Grundlage von Bild- oder Videodaten, die von einem Patronenroboter oder einer in einem bestimmten Bereich installierten Kamera erfasst wurden, können technische Mittel wie Bildverarbeitung, Zielerkennung und Verhaltensanalyse verwendet werden, um Echtzeitüberwachung und Beurteilung des Verhaltens von Personen zu erreichen, wie z. B. ob die Mitarbeiter Sicherheitshüten tragen, Arbeitskleidung tragen, ob sie in einem bestimmten Bereich rauchen, Handys spielen, illegale Handlungen vornehmen usw.

Strukturelle Mängel

Inspektionssysteme können Szenarien wie Industrieanlagen, kommunale Infrastrukturen und andere Szenarien in Echtzeit überwachen und erfassen, und AI-Algorithmen können strukturelle Risse, Verformungen, fehlende Komponenten, Zerstörungen, Bruche, Lösen, Rost sowie Mängelzustände wie Leckagen, Einfrieren und Zusammenbrüche in den relevanten Szenarien erkennen und ihre Entwicklungstrends vorhersagen. Unmenschliche und weniger menschliche Inspektionen zu erreichen.