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創(chuàng)澤機器人
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Al數(shù)據(jù)管理平臺助力上汽安吉物流批量化迭代Al模型,讓物流管理更智慧

來源:愛分析     編輯:創(chuàng)澤   時間:2022/3/24   主題:其他 [加盟]

安吉智能是上汽安吉物流旗下專注于智能物流解決方案的服務(wù)商,服務(wù)于上汽安吉物流內(nèi)部的同時,也向汽車 制造、機械電子、醫(yī)藥、冷鏈、日化、服裝等行業(yè)企業(yè)提供相關(guān)技術(shù)服務(wù)。

物流行業(yè)向來注重安全管理工作。以上汽安吉物流為例,其業(yè)務(wù)范圍涵蓋汽車零部件、整車、港口、快運四個物 流業(yè)務(wù)板塊,包括上汽、特斯拉等主要汽車公司的整車倉儲與進出口業(yè)務(wù),其在全國范圍內(nèi)管理10個港口s 300 多個網(wǎng)點、5萬多名員工。為了保障如此龐大的物流系統(tǒng)能夠安全有序地運轉(zhuǎn),上汽安吉物流每年花費上億元用 于雇傭安保人員。但隨著業(yè)務(wù)規(guī)模的增長,過度依賴人力的傳統(tǒng)安全管理模式已經(jīng)無法滿足其發(fā)展需求。

針對物流行業(yè)安全管理中的痛點問題,安吉智能自主研發(fā)了 “安眸智能視覺管理系統(tǒng)”,利用計算機視覺技術(shù)對 港口、園區(qū)、倉庫等物流業(yè)務(wù)場景中的核心元素“人員、貨物、設(shè)備”進行識別和分析,并對出現(xiàn)的違反安全管 理規(guī)范的問題及時提醒和釆取相應(yīng)措施,主動化解潛在危險。以倉庫場景為例,安眸系統(tǒng)能夠?qū)}庫內(nèi)的叉車超 速、禁區(qū)出現(xiàn)人員、員工危險動作、著裝不規(guī)范等行為作出準確識別,并進行管理。

針對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集管理中的難題,格物鈦為安吉智能提供了如下解決方案:

D一,在云端對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一托管。安吉智能各個網(wǎng)點的數(shù)據(jù)都存儲在云端,格物鈦的數(shù)據(jù)平臺多面托管了安吉 智能的原始數(shù)據(jù)、標注數(shù)據(jù)和元信息。在平臺的權(quán)限管理功能保障數(shù)據(jù)訪問安全的前提下,安吉智能的團隊可以 在平臺上方便地訪問數(shù)據(jù)和進行團隊協(xié)作。

D二,數(shù)據(jù)版本可追溯。安吉智能每月或每周會在數(shù)據(jù)集內(nèi)新增圖片和物品類數(shù)據(jù),通過格物鈦數(shù)據(jù)平臺,安吉 智能在新增的數(shù)據(jù)上做標注,然后合并進原有數(shù)據(jù)集,并打上標簽,從而形成新的標準化的數(shù)據(jù)集版本。算法工 程師只需要根據(jù)標簽就能找到需要的數(shù)據(jù)集版本,并比較各個數(shù)據(jù)集之間的差異。

第三,數(shù)據(jù)集分布特征可視化。格物鈦數(shù)據(jù)平臺的可視化組件能讓算法工程師從宏觀層面查看數(shù)據(jù)集的特征分 布,以及從微觀層面查看單個文件和標注數(shù)據(jù)。安吉智能的算法工程師因此能夠在模型訓(xùn)練前直接查看數(shù)據(jù)標 注信息,也可以在模型訓(xùn)練后將預(yù)測結(jié)果作為一個數(shù)據(jù)版本,與人工標注的數(shù)據(jù)版本進行比較,從而判斷模型效 果和數(shù)據(jù)標注質(zhì)量。

針對算法和數(shù)據(jù)團隊的深度綁定,手動執(zhí)行數(shù)據(jù)處理工作效率低的問題,安吉智能通過使用格物鈦數(shù)據(jù)平臺的 Action功能,并結(jié)合了一些自研算法,對數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)標注、模型訓(xùn)練等關(guān)鍵流程設(shè)置任務(wù)自動觸發(fā)機制, 并讓整個流程實現(xiàn)自動化。在數(shù)據(jù)收集階段,安吉智能通過自研圖像相似度和質(zhì)量分析的算法,當發(fā)現(xiàn)符合要求的圖像后自動在攝像頭中進行抽幀并將圖像上傳至云端;在數(shù)據(jù)標注階段,通過使用格物鈦數(shù)據(jù)平臺,當符合需 要的圖片數(shù)據(jù)達到一定量級后,平臺自動觸發(fā)數(shù)據(jù)標注任務(wù),然后通過簽約的數(shù)據(jù)標注公司在平臺上對數(shù)據(jù)進 行標注,再與原先的數(shù)據(jù)集進行合并。在模型訓(xùn)練階段,當平臺監(jiān)測到數(shù)據(jù)標注完成形成新的數(shù)據(jù)版本后,會自動先進行模型訓(xùn)練,然后對更新后的模型的預(yù)測結(jié)果進行評估,識別預(yù)測效果不好的圖片,并在平臺上對數(shù)據(jù)標注實時地進行調(diào)整。


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