我们正在应用机器学习和人工智能技术来提高海底勘测和资产管理的效率。SubSLAM系统构成了一套功能强大的工具的基础,该工具可以从典型的ROV或AUV检查中提取更多信息。
通过自动检测关键特征或异常,我们的技术为工程师和运维团队提供了更加集中的资产监控和报告方法。通过利用功能强大的人工智能,与观看视频时间相比,人员可以在关键分析和管理上花费更多的时间。
机器学习和人工智能技术可自动执行高成本,容易出错的任务,例如检测缺陷或监控腐蚀变化。通过消除人为因素,可以避免潜在的不一致性,并将确定性的真实值应用于测量。可以获得可重复和可靠的措施,以使所有者和经营者对其资产状况报告有更高的信心。