在以福特T型車開始的一個世紀(jì)的汽車發(fā)展中,學(xué)習(xí)駕駛汽車已成為幾乎一種通行的儀式,而良好的駕駛技能是許多人的驕傲(想想一級方程式賽車或納斯卡賽車,或那個朋友毫不費力地平行停放)。結(jié)果,我們?nèi)祟愅ǔ:茈y想象成為我們自己的自動駕駛汽車中的乘客。
盡管大流行使許多道路和公路空蕩蕩,但當(dāng)局仍發(fā)現(xiàn)仍在行車的人中撞車的比例有所增加。我們知道,用數(shù)據(jù)和計算能力替代或補充某些人工任務(wù)可以改善結(jié)果。而且,盡管有關(guān)自動駕駛汽車安全性的爭論仍在繼續(xù),但我們可以看到,例如,通過AI增強的駕駛員輔助系統(tǒng)可以使道路更安全。
自動駕駛技術(shù)背后的驅(qū)動力是計算機視覺(CV)和 人工智能 (AI)。這些技術(shù)的應(yīng)用也存在于公用事業(yè)行業(yè)中,創(chuàng)新者正在發(fā)現(xiàn)它們。隨著企業(yè)公用事業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者不斷發(fā)展其業(yè)務(wù)模型,以通過創(chuàng)新或合作關(guān)系開拓新的市場機會來保持競爭力,人工智能和CV為改善供應(yīng)鏈和電網(wǎng)管理提供了希望。
預(yù)測未來
作為AI的高級子集,“計算機視覺”是指允許機器解釋視覺輸入的任何方法。早期的方法將圖像分解為像素數(shù)據(jù)的一維數(shù)組,并使用形狀的邊界和邊緣從2D圖像渲染3D模型。
從那時起,CV已發(fā)展為基于特征的對象識別和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或CNN的使用。社交媒體網(wǎng)站提供了CNN功能的一個很好的例子。當(dāng)在圖像中標(biāo)記用戶時,算法會“學(xué)習(xí)”該用戶面部的特征。然后,CNN應(yīng)用一組過濾器來計算新圖像與特定用戶匹配的可能性。這些方法還可以幫助實時識別可疑的入店行竊者,從而減少庫存損失。
隨著衛(wèi)星和無人機圖像的使用成為公用事業(yè)資產(chǎn)管理的標(biāo)準(zhǔn),這些相同的CV技術(shù)可以幫助預(yù)測何時需要維修或更換資產(chǎn)。換句話說,CV和AI可以幫助公用事業(yè)預(yù)測未來。
挖掘海量數(shù)據(jù)- “新金”
如今, 公用事業(yè)公司 通過傳感器網(wǎng)絡(luò),智能電表,客戶付款系統(tǒng)和衛(wèi)星圖像收集了大量數(shù)據(jù)。但是,他們需要一種有效的方法來從無數(shù)底層系統(tǒng)中挖掘這些數(shù)據(jù)。他們還需要將數(shù)據(jù)組織到一個結(jié)構(gòu)化的網(wǎng)絡(luò)模型中,以反映其所有網(wǎng)格資產(chǎn)。通過這樣做,他們可以為將集成CV,AI和其他技術(shù)(如智能自動化 和 數(shù)據(jù)分析)的業(yè)務(wù)應(yīng)用程序分層, 以提高性能并提高效率。
使用CV和AI改善資產(chǎn)管理可以通過減少庫存過多和預(yù)測資產(chǎn)失效的真實年齡來降低供應(yīng)鏈成本。這種方法還可以對變量(例如一天中的時間和天氣)進行建模和預(yù)測,從而使公用事業(yè)公司能夠向電網(wǎng)提供正確的電量。這樣做的好處是可以達到公用事業(yè)所追求的更高水平的網(wǎng)格彈性和可靠性,并且客戶的期望值也在不斷提高。
為了克服上述潛在的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn),我們的 CGI OpenGrid360 解決方案套件提供了一個 集成網(wǎng)絡(luò)模型 ,該模型可以使用多種數(shù)據(jù)源(例如地理空間,影像和資產(chǎn)特征)來監(jiān)視,預(yù)測和維護基礎(chǔ)架構(gòu)的運行狀況。
-
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
+關(guān)注
關(guān)注
42文章
4726瀏覽量
100311 -
計算機視覺
+關(guān)注
關(guān)注
8文章
1689瀏覽量
45874 -
3D模型
+關(guān)注
關(guān)注
1文章
71瀏覽量
15662 -
自動駕駛
+關(guān)注
關(guān)注
782文章
13531瀏覽量
165739
發(fā)布評論請先 登錄
相關(guān)推薦
評論