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全部客户案例 - 北京新桥
北京新桥
北京新桥隶属交通部公路科学研究院,其研发的中国公路桥梁管理系统(CBMS)为全国40多万座桥梁提供信息化管养技术支持。
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EasyDL为桥梁巡检提质增效
价值成果
北京新桥结合多年积累的桥梁及病害图像数据,分别使用百度EasyDL图像分类、物体检测算法,训练桥梁类型、桥梁部构件类型等多个模型,用于全国日常桥梁维护巡查。实现手机巡查端图像自动分析入库,有效解决了巡查效率低、数据校验成本高、巡检人员专业素质要求高等问题,相较于纯人工采集、录入,巡查效率提升5倍,为提升巡查标准化能力奠定了基础。同时,公司正在加大研发力度,将图像识别技术应用到桥梁定期检查等更复杂的场景中,将在提升桥梁巡检、检查数据质量的同时大大降低工作成本。
案例故事
核心诉求
全国共有桥梁80多万座,按照桥梁养护规范要求,每月必须对桥梁各部件进行巡视检查,每三年至少进行一次定期检查,以及时发现桥梁病害和安全隐患。由于桥梁数量庞大、结构复杂、检查工作技术要求较高,加上基层养护机构人员不足,长年存在工作量大、效率低、数据质量难以控制等诸多困难,致使巡检工作执行成本居高不下。
解决方案
北京新桥CBMS积累了2万多张桥梁图像和5万多张桥梁部件图像,结合业务场景分别选取了2000张桥梁和5000长桥梁部件图像,使用百度EasyDL定制化图像识别进行训练,并用积累数据快速验证、补充数据优化迭代模型效果,借助EasyDL的高精度快速训练优势,短短几周就获得准确率高达95%的桥梁分类模型及桥梁部件分类模型,快速应用于生产。并持续根据生产反馈数据进行模型迭代训练,提升模型适应性和识别精度。
CBMS桥梁巡查手机端结合训练模型,可帮助技术人员现场采集图像,记录桥梁数据,及时发现桥梁病害与隐患,解决了巡查标准不统一、成本高、效率低等问题。
具体流程如下:
第1步:打开CBMS桥梁巡查工具小程序,点击“AI试验室”;
第2步:选择“桥型识别”/“部件识别”功能;
第3步:拍摄或上传桥梁/桥梁部件图片,提交后台服务器;
第4步:服务器获取图片并调用百度EasyDL训练生成的专属模型API接口进行智能识别,返回相应识别结果。
技术能力
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