資訊回顧
現在，一個國家國家工信部等四政府部門聯合技術推送《對農林、房屋、醫治、煤礦區域絲機人應該用好的場景設計名單公示表的公示公告》，在煤礦區域絲機人應該用好的名單公示表中，科大智能的變電所巡檢機器人應用案例成功登榜。
礦山地形復雜、環境惡劣，人工運維面臨工作量多、強度大等難題，導致巡檢次數和質量無法保證等“頑疾”反復。礦山變電所，是維持煤礦整體運行的動力心臟，運維工作的安全性至關重要。
煤礦智能化是煤炭工業高質量發展的核心技術支撐，針對礦山領域的特殊性，科大智能化利用多產品協同管理施工，提出來綜合售后緩解細則。現在已累計額在甘肅，山西，上海，湖北等地礦場【入職】。
兩兩搭配 干活不累
在單個配電室場景下，可配備軌道式巡檢機器人。在配電房內安裝軌道系統，利用升降云臺實現在配電房多維度移動。
通過滑觸線實現低壓供電與電力載波通信，搭載氣體傳感器、拾音器、溫濕度傳感器等感知設備檢測配電房環境和設備運行狀態，分析歸集的數據，為設備運行監測、故障告警、維護檢修、應急處理提供決策依據。
在多供高低壓配電室場所下，可搭載履帶式點檢儀器人。優化組合由此能見光、紅外看上去等許多種調節器器重構工藝水平、AI智慧概述辨認與弊病判別工藝水平、導航欄與確定工藝水平、超聲清洗波地電波和非碰到式的特高頻布局釋放的檢測工藝水平等，控制數字化聯通、智能躲避障礙物、自我認識監管、智能專研。
先進的2D、3D-SLAM導航一體機計算方式，相結合北斗導航衛星/GPS、慣導做到野外多個分析誤差度很小于±1cm。集合sitemap迅猛系統更新系統，太大sitemap分配拼結系統，就能夠轉變80000m2這的野外采用消費場景。
秒讀千張圖，踏平萬里路
優勢的視野的技術：科大智能CRKS大腦存儲了百萬張樣本記憶，基于先進AI智能算法，實現對不同類型場景視覺識別和判別的需求。
1
OCR算法網絡：支持多種文字識別，在定位基礎上字符識別率達到99%以上，且可擴展到日常字符識別，如標識牌、車牌等。
2
RCNN算法網絡：支持目標識別（包括異物、缺陷等）、實例分割。國家電網南瑞繼遠電力設備圖像缺陷、異物識別比賽總分第一。
3
FaceNet算法網絡：支持一對一人臉驗證和一對多人臉識別，在LFW數據集上，分別達到了99%和95%以上的識別率。
4
PoseNet算法網絡：支持2D實時視頻預覽的人員姿態、行為識別，結合操作對象及規定場景，識別率達到95%以上。
數據顯示精準度可視
場面多維合并
的管理自動的多
錯誤及時處里
維護降本降低成本、提高效率
科大智能技術團隊通過單一的變電所智能巡檢機器人的場景應用，推廣到多變電所的智能巡檢機器人集群化應用。構建大數據平臺來實現變電站運維系統數字化、智能化。
智慧維護保養工具人近幾年在功率、在軌道城市交通、油田并網發電、煤業礦冶等工業品不一樣已被比較廣泛使用，為企業帶來產值的大幅提升。按照國家戰略方向，未來巡檢機器人將進入更為廣闊行業領域！
兩兩搭配、干活不累