我們正在應用機器學習和人工智能技術來提高海底勘測和資產管理的效率。SubSLAM系統構成了一套功能強大的工具的基礎,該工具可以從典型的ROV或AUV檢查中提取更多信息。
通過自動檢測關鍵特征或異常,我們的技術為工程師和運維團隊提供了更加集中的資產監控和報告方法。通過利用功能強大的人工智能,與觀看視頻時間相比,人員可以在關鍵分析和管理上花費更多的時間。
機器學習和人工智能技術可自動執行高成本,容易出錯的任務,例如檢測缺陷或監控腐蝕變化。通過消除人為因素,可以避免潛在的不一致性,并將確定性的真實值應用于測量。可以獲得可重復和可靠的措施,以使所有者和經營者對其資產狀況報告有更高的信心。