计算机视觉如何改变建筑业?

每天,建筑工人处理各种需要监测和监督的任务。他们还必须确保现场施工作业的安全性能。虽然人工智能和增强现实等技术正在改变这个行业,但计算机视觉也承诺解决一些现有的挑战,并改造这个领域。 2020-11-05 13:50:23 计算机视觉 87%的机器学习项目失败的十大原因 如今人们总是能听到有关机器学习的新闻,而机器学习技术确实有更多发展潜力。调研机构Gartner公司预测,对于很多组织来说,80%的人工智能项目仍是一种难以获得成功的炼金术。根据VentureBeat公司发布的“Transform2019”研究报告,87%的人工智能项目将永远无法投入生产。 2020-11-05 11:08:11 人工智能 不要上手就学深度学习!超详细的人工智能专家路线图,GitHub数天获2.1k星 这 个学习路线图几乎涵盖了人工智能领域的所有内容,点点鼠标,就能链接所需知识。 2020-11-05 09:03:04 深度学习编程人工智能 为什么企业应该了解聊天机器人中的自然语言处理? 自然语言处理(NLP)使聊天机器人能够理解我们的会话信息并相应地作出响应。 2020-11-05 05:31:09 聊天机器人自然语言处理人工智能 西非牧民正在用AI应对“饥饿危机” 在世界银行的支持下,国际非营利组织“反饥饿行动”(Action Against Hunger)运用人工智能为撒海尔生物地理地区的偏远牧民们创建了一个独特的、实时数据收集和分析系统——牧区预警系统(PEWS)。 2020-11-04 17:51:06 人工智能畜牧业技术 训练时间和参数量百倍降低,直接使用标签进行预测,性能超GNN 将传统标签传播方法与简单模型相结合即在某些数据集上超过了当前最优 GNN 的性能,这是康奈尔大学与 Facebook 联合提出的一项研究。这种新方法不仅能媲美当前 SOTA GNN 的性能,而且参数量也少得多,运行时更是快了几个数量级。

每天,建筑工人处理各种需要监测和监督的任务。他们还必须确保现场施工作业的安全性能。虽然人工智能和增强现实等技术正在改变这个行业,但计算机视觉也承诺解决一些现有的挑战,并改造这个领域。

计算机视觉如何改变建筑业?

每天,建筑工人处理各种需要监测和监督的任务。他们还必须确保现场施工作业的安全性能。虽然人工智能和增强现实等技术正在改变这个行业,但计算机视觉也承诺解决一些现有的挑战,并改造这个领域。施工中的一些主要问题包括罢工事故、不安全条件的持续监控、质量和缺陷检查、现场活动监控等。

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今天,计算机视觉已经成为人工智能最热门的应用之一。英特尔将这项技术定义为摄像头、边缘或云计算、软件和人工智能(AI)的结合,使系统能够看到和识别物体。这有助于计算机系统通过指导系统进行图像处理和分析的神经网络来解释和理解视觉世界。目前,计算机视觉系统支持从制造业到零售业再到金融业的一系列行业,帮助企业在边缘扩展和增强人工智能。例如,计算机视觉可以帮助零售商了解产品的放置位置,确定库存何时需要重新进货,以及更好地了解客户的人口统计情况。甚至有些公司在他们的品牌产品中使用计算机视觉。例如,苹果使用基于计算机视觉的面部识别算法来解锁iPhone。AdobeLightroomCC使用机器学习计算机视觉算法来锐化缩放图像的细节。

在建筑业,计算机视觉有着巨大的潜力。由于其对象识别和识别能力,它可以实时评估来自工作现场的视频数据,识别工艺不良、偏离标准化工作计划的情况,或与BIM规范进行的工作进行比较。在安全方面,它可以监控安全摄像头的画面,检测到高空作业工人所需的安全帽、高能见度背心、工作护目镜、鞋子,甚至是特殊的防护带。如果它发现没有防护装备、违反个人防护装备或迫在眉睫的威胁,系统还可以提醒现场管理人员采取行动挽救生命。

可以分析施工现场的直播视频片段,以发现明显的质量问题或外观缺陷。这种缺陷和质量问题的识别可以节省项目时间、资源和资金。下一步,计算机视觉可以帮助创建3D模型,用于进度监控、绘图、自主机器人或演示。这有助于规划和跟进施工活动。

建筑公司也可以部署无人机,为其配备激光雷达和高清摄像头,用于工人和库存监控。通过分析从无人机收集的数据,管理人员可以跟踪并将这些分析转化为有价值的见解,以优化正在进行的流程。例如,计算机视觉可以用来创建意大利面图表,识别工人的运动轨迹。这样可以检查较长的行程路径、移动瓶颈并优化现场材料存储。从而减少空闲时间并节省额外的延迟成本。这也可以解决资源利用不足、对活动缺乏洞察力、最佳协调和实时智能的问题。此外,它还最小化了输入错误的可能性和等待时间,这也是建筑行业中常见的问题。

除了上述应用,计算机视觉还可以帮助在云端进行数据分析,从而进一步降低成本。此外,它还可以帮助生成真实的项目完工估计,并检查施工进度是否与项目时间线一致,这是BIM模型三维进度跟踪的一个常用功能。

目前,计算机视觉在建筑业的整合还处于起步阶段。尽管由于其在优化现场活动和确保工人安全方面的前景广阔,但公司可能很快就会期待在这一人工智能领域进行投资。此外,由于实时数据收集,它还可以帮助将一个以项目完成延迟著称的行业的生产率提高到新的高度。

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