20.07.2020 Новости, Искусственный интеллект, Консалтинг и системная интеграция, ОС и разработка приложений, Планирование и проекты, Строительная и деревообрабатывающаяКомпания «Инфосистемы Джет» совместно со специалистами Segezha Group создала сервис для измерения объема заготовленного леса. Новая система, разработанная с применением видеоаналитики и машинного обучения (ML), сокращает время оценки объема и качества сырья и делает процесс лесозаготовки более контролируемыми. Сегежский ЦБК Segezha Group в Республике Карелия подвел итоги пилотного проекта по тестированию технологий машинного обучения для измерения плотного объема круглого леса и коэффициента полнодревесности. Во время заготовки леса его вывозят грузовыми машинами (лесовозами) на склады, чтобы доставлять на комбинаты. Одна из ключевых задач в этом процессе — сделать объективный анализ поступающего сырья и произвести точный замер объема и качества бревен. Сегежский ЦБК Segezha Group решил провести пилотный проект, чтобы решить эту задачу. Специалисты ИТ-компании «Инфосистемы Джет» создали модель, которая позволяет точно измерять плотный объем поступающих на пункт приемки лесоматериалов на лесовозах. Система основана на технологиях компьютерного зрения (видеоаналитики и машинного обучения), работает на базе передовых глубоких нейронных сетей для анализа изображений и последовательностей (Convolutional and Recurrent Neural Networks). Принцип ее работы заключается в том, что груженый лесовоз проходит сканирование на фоторамке контрольно-пропускного пункта (скан-треке), где камеры делают множество снимков; при этом модели машинного обучения анализируют груз, определяют породу и ...
читать далее.
