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直觀的可視數據管理解決方案Scopito與丹麥最大的公用事業(yè)提供商Energinet合作，訓練檢查無人機AI算法來檢測和分類銹蝕。

自2014年以來，Energinet一直在使用Scopito的可視化平臺。隨著Energinet的許多塔達到其使用壽命，銹蝕是最大的問題，無論是表面銹蝕還是深層銹蝕。為了延長生產線的壽命，Energinet需要找到受影響的區(qū)域，并評估如何最佳地確定其資源的優(yōu)先級。這就是AI發(fā)揮作用的地方。

Energinet的KennethN?rupKnudsen說：“對于我們來說，與Scopito合作非常有意義，因為該軟件已經成為我們工作流程不可或缺的一部分。”

該算法的首要任務是通過查看檢查圖像來識別存在生銹的區(qū)域。今天，從直升機上捕獲飛越圖像，以將數據負荷降至最低，但是一旦算法準備就緒，Energinet計劃增加一種成本效益更高的固定翼無人機。由于它會產生大量的數據，這在更早的時候是不可能的，這對于人類來說將是太多了。但是，一旦他們有了處理圖像的算法，對于Energinet來說就不會有問題。

一旦識別出銹蝕，該算法必須優(yōu)先確定應首先解決管線的哪些區(qū)域。如果一定程度的銹蝕太嚴重，則集中在管線的一部分上可能會更有利，因為該部分更有可能被修復。評估需要考慮幾個因素，正確評估對于延長Energinet資產的使用壽命至關重要。

“我們正在訓練的這些算法將回答一些非常復雜的問題?！?Scopito首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人Ken Falk說：“他們不僅必須檢測和分類銹蝕，而且還要評估應優(yōu)先考慮哪些塔。”

對圖像上發(fā)現的銹進行分類是最復雜的任務，因為銹很難分類。它開始于表面銹蝕，然后逐漸發(fā)展成深層銹蝕。在它們之間是不確定的階段數，每個階段都很難從外部識別。所需類別的數量取決于各種因素，從算法的準確性到Energinet的維護團隊可用的資源。

“即使專業(yè)人士也不同意這項結果?！?Scopito的Ken Falk說。他的團隊正在研究Energinet的數據集，識別并標記不同程度的銹蝕，并與Energinet線務員進行協商以取得最準確的結果。他們期望一旦三個月的初始培訓期結束，該算法的準確度將達到90％或更高。從那里開始，準確性將隨著處理的數據量的增加而增加。

保守地講，一種算法可以每小時分析約1.000張圖像，而對于架線工則每小時可以分析175張。這意味著速度的顯著提高。該算法的另一個優(yōu)點是不會分散注意力，這很容易導致巡線員出錯。

“有趣的是，該算法是否比人類同事更能正確地對銹進行正確分類。我們認為它會做到，因為它將是公正的，不受任何外部因素的影響，但是只有在該操作運行之前，我們才能知道?！?肯·福克（Ken Falk）說。

該項目將運行一年，其中前三個月將專門用于訓練算法并為Scopito中的數據開發(fā)正確的“視圖”。