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使用计算机视觉识别铁路资产

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 Railroad Asset Identification using Computer Vision - IoT ONE Case Study
技术
  • 分析与建模 - 计算机视觉软件
  • 分析与建模 - 机器学习
  • 传感器 - 相机/视频系统
适用行业
  • 运输
适用功能
  • 商业运营
用例
  • 车载远程信息处理
挑战
该客户维护着一个铁路网络,该网络由横跨北美数千英里的轨道组成。它们受主要联邦机构的监管,以确保其网络的安全运行和维护。许多要求之一是在其轨道的不同位置一致地张贴标牌。几年前,客户开始拍摄他们的铁路网络视频并不断更新。挑战在于观看视频并确定特定标牌是否到位以及是否处于可用状态的能力。
客户
关于客户
大型北美铁路公司
解决方案
实施的解决方案是应用计算机视觉来“查看”所有数千英里的轨道并识别特定的标志。 NLP Logix 调整了其计算机视觉基础设施,以便能够训练机器学习算法来识别铁路网络沿线的特定标牌。该解决方案在 60 天内开发和测试,并被证明非常准确,并且比人类观看视频的速度要快得多。
运营影响
  • [Data Management - Data Processing]
    Video data was able to be processed much faster
  • [Efficiency Improvement - Operation]
    Assets could be identified much faster

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