ذكاء البنية التحتية المدعوم بالذكاء الاصطناعي

نظرة عامة

لماذا يهم هذا البحث.

تمتلك جهات النقل صوراً وبيانات حساسات متزايدة. أبحث تحويلها بالرؤية الحاسوبية إلى معلومات منظمة عن البنية والمستخدمين والحركة والتعرض دون بدء كل جرد بمسح يدوي مكلف.

استخدمت دراسة التقسيم الدلالي وصور الشوارع لكشف إنارة الطرق وتحديد مواقعها عبر نحو 70 ميلاً من طرق أورغون. بلغت الدقة نحو 0.98 والاستدعاء 0.90 ومتوسط خطأ الموقع 1.4 متر ووسيطه 0.9 متر.

النشر الموثوق هدف أساسي. فموضع الكاميرا ومصدر الصور والهياكل غير المعتادة والمعايرة والوسم والتحقق تضاهي دقة النموذج أهمية في القرار الواقعي. لذلك يُترجم الأداء إلى توصيات لسجلات الفيديو المؤسسية وبروتوكولات جمع قابلة للتكرار.