博士Reza Malehmir赢得2020年技术成就奖AI和资产提取

Reza Malehmir博士使用了人工智能(AI)完全自动化数据处理大型省级公路资产分类项目,从而节省大量成本和时间。

Tetra技术团队计划收集激光雷达数据——超过7500英里的道路网络,然后使用商业软件和团队训练有素的人员来提取和分类资产的详细信息,如交通标志。当使用这种方法不能满足客户需要的时间表在预算之内,团队寻找另一个能够满足这些需求和Tetra技术严格的质量要求。使用利乐Reza提出自动化这个过程。分析,我们的基础之一Tetra技术δ技术。

使用人工智能完全自动化资产数据提取

Reza使用机器学习算法自动化解决方案资产提取和分类。他训练AI类型使用以前收集的巷道数据的算法学习和最大化预测成功完成了第一个功能模型在不到两个月。使用一个迭代过程,他在晚上和周末的时间在几个月发展资产数据提取和分类算法完全自动化。系统可以收集数据60多个独特的资产,比手动提取提供了更精确的数据,甚至可以识别资产几乎完全掩盖从人类的观点。

团队能够从手动切换到自动数据提取第三八个项目可交付成果,提供最终的提前交付。由于持续改进模型的准确性和效率,交付超过客户的期望。

”搬到一个自动化解决方案不仅减少工时,也产生了明显迅速交货,”大卫·Firbank, Tetra技术经理的道路基础设施数据采集技术公司。“随着时间的推移,自动提取已经成为比最好的人类更快和更准确提取器。”

使用此解决方案,Tetra技术可以提供自动提取资产更快更明显比竞争对手更低的成本使用手动提取。一些资产的最大提取已经成为我们的一些标准交付客户。技术不仅降低了生产时间在这个项目上也将减少生产时间成千上万的工时在未来的项目。

扩展技术的影响

“利乐科技各工程领域的专业领域,我们有能力快速创建机器学习解决方案,有效的区分我们和我们的竞争对手,”雷扎说。

Reza扩大超出其最初使用的技术适应算法支持实时目标检测和分类从激光雷达数据处理对Tetra技术RailAI™轨道评估平台。他还修改了模型识别资产还装有数字图像和视频相机。这种能力提供了一种灵活的、低成本的数据采集解决方案,它可以取代传统的、耗时的手工评估线性资产类别,如砾石公路、人行道和轨迹。

我们还开发了自己的裂纹检测算法增强第三方软件自动化的道路条件,提高准确性和可靠性和降低成本与竞争对手相比使用行业标准数据采集系统。

提出额外的用途,包括自动垂直建筑外观评估应用,代表了行业目前尚不支持的创新。

祝贺Reza将数据收集的挑战转变为竞争、灵活、低成本的解决方案为Tetra技术的客户。