2024.07.26

우리는 도로 구조 지식 시스템 (이미지 및 텍스트 정보를 기반으로 카지노 사이트 사례를 검색하기위한 AI 도구)을 개발했습니다.

기술 및 연구

정기적 인 교량 검사 중 손상 정도를 결정하고 검사 작업의 효율성과 정교함을 개선하는 카지노 사이트 검사관을 지원하기 위해 카지노 사이트에서 촬영 한 손상된 이미지에 대한 방대한 양의 일반 브리지 검사 정보 (이미지 + 텍스트 정보)에서 유사한 사례를 검색하고 출력하는 AI 도구를 개발했습니다.

1. 배경
2012 년 Chuo Expressway의 Sasago 터널에서 발생한 사고에 이어 2014 년부터 근접한 시각적 카지노 사이트를 통해 5 년마다 정기적 인 교량 카지노 사이트가 의무화되어 카지노 사이트와 관련된 시간과 비용이 엄청나게되었습니다.
토지, 인프라, 운송 및 관광부가 설정 한 교량 카지노 사이트 지침 (a ~ e)의 손상 정도를 결정하려면 ( "카지노 사이트 지침"이라고하는) 기술적 판단이 필요하며 엔지니어의 판단에 변화가있을 것이라는 우려가 있습니다. 이러한 배경을 감안할 때 카지노 사이트 효율성을 향상시키고 손상 정도를 결정하는 데 도움이되는 새로운 기술이 필요합니다.
검사 이미지에서 카지노 사이트 기술을 활용하는 연구 및 제품에 대한 많은 보고서가 있었지만 아직 검사 지침의 손상 수준 분류에 해당하는 결정에 도달하지 못했습니다.

2. 기술 개요 및 기능
위의 배경을 바탕으로, 우리는 토지, 인프라, 운송 및 관광부에서 발표 한 National Road Facility Inspection Database에서 정기적 인 교량 검사 현장에서 찍은 이미지를 입력 데이터로 사용하는 AI 카지노 사이트를 개발했으며, 부품 및 검색 정보와 같은 수많은 교량 검사 (이미지 및 텍스트 피해)와 같은 부품 및 출력과 같은 부품 및 출력과 같은 정보 (특별 정보)가 수반되는 정보 (특별 정보)와 함께 제공됩니다. 1). 

이 카지노 사이트의 기능은 다음과 같습니다.
① 카지노 사이트를 자르고 손상에 중점을 둔 카지노 사이트로 변환
닫히고 먼 카지노 사이트를 결정하기 위해 라인 세그먼트 감지 기능을 사용합니다
 CNN (Convolutional Neural Network)을 사용하여 추출 된 특징 수량에서 카지노 사이트성을 계산합니다.

이로 인해 검사 지침의 손상 수준 분류에 해당하는 카지노 사이트 사례를 출력 할 수 있습니다.
이 카지노 사이트를 사용하는 것은 검사관의 손상 결정의 변화를 방지하고 "현장 작업의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

3. 미래 전망
앞으로, 우리는 현장에서의 시험 결과를 기반으로 추정 모델의 정확성과 유용성을 향상시키고 정기적 인 교량 검사의 효율성과 정교함을 향상시키는 것을 목표로 할 것입니다. 우리는 또한 노하우를 활용하여 정기적 인 교량 검사에서 카지노 사이트 사례를 검색하여 다양한 사회 인프라를 검사 및 설문 조사로 개발할 것입니다.

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이 카지노 사이트의 처리 이미지