Цифровая платформа
для маркировки, разметки
и обучения моделей данных
Основано на нейросетевых алгоритмах
Основано на нейросетевых алгоритмах
Июнь 9, 2025, 9:12 д.п.
Просмотры: 15
Июнь 7, 2025, 9:05 д.п.
Просмотры: 39
Июнь 6, 2025, 10:12 д.п.
Просмотры: 57
Июнь 5, 2025, 11:21 д.п.
Просмотры: 72
Июнь 4, 2025, 10:15 д.п.
Просмотры: 73
Июнь 2, 2025, 10:23 д.п.
Просмотры: 66
Наш программный комплекс предлагает передовые решения для задач визуального анализа в промышленных условиях. Используя сложные алгоритмы, программа может выполнять точную маркировку конструкций и дефектов для различных сооружений и конструкций.
Узнайте больше о наших возможностях и преимуществах использования.
Узнать подробнееУзнайте больше о наших возможностях и преимуществах использования.
Узнать подробнееНаш программный комплекс обеспечивает продвинутые инструменты для выявления дефектов и повреждений в различных конструкциях. Используя современные алгоритмы машинного обучения, система способна точно идентифицировать и классифицировать различные типы заданных дефектов. Это позволяет своевременно проводить профилактические работы и повышать долговечность конструкций.
Наша цифровая платформа позволяет пользователям эффективно и точно обрабатывать большие объемы данных, направленные на распознавание дефектов и повреждений конструкций. Это достигается за счет подготовки и обработки данных для обучения моделей ИИ, что существенно улучшает точность и скорость анализа.
Точная маркировка данных обеспечивает высокую достоверность и точность распознавания дефектов. Наша система использует передовые алгоритмы машинного обучения для автоматизации этого процесса, что позволяет сократить время и затраты на ручной труд.
Платформа поддерживает обучение нейронных сетей под любые задачи, связанные с распознаванием дефектов. Мы применяем уникальные алгоритмы машинного обучения и обработки данных, включая сверточные нейронные сети (CNN) и обучение с подкреплением (Reinforcement Learning), для достижения сверхвысокой точности.
Наша платформа позволяет легко интегрировать обученные модели в существующие рабочие процессы и системы, что обеспечивает быстрое и эффективное развертывание решений на местах. Это способствует улучшению безопасности и эффективности инспекций и анализа конструкций.
Платформа поддерживает совместную работу, что позволяет различным командам эффективно взаимодействовать и обмениваться данными. Это улучшает координацию и ускоряет процессы мониторинга и анализа.
Высокая точность достигается за счет глубоких нейронных сетей, обученных на больших наборах данных, и улучшенных алгоритмов машинного обучения.
Программное обеспечение предназначено для распознавания и анализа дефектов и повреждений конструкций при помощи алгоритмов машинного обучения. Программное обеспечение позволяет проводить цифровую оценку параметров выявленных дефектов и повреждений: система обрабатывает визуальные данные, автоматически обнаруживая и классифицируя типы дефектов и повреждений, указывает возможные причины их появления и способы устранения в зависимости от категории дефекта.
Интегрируясь с существующими системами управления зданиями и сооружениями и инфраструктурными объектами. Программное обеспечение обеспечивает единую цифровую платформу для решения разнообразных отраслевых задач. Такое объединение позволяет повысить точность диагностики, минимизировать человеческий фактор при обработке материалов, что значительно сокращает время обследования и составления отчетной документации.