Крупная нефтедобывающая и нефтеобрабатывающая корпорация в Российской Федерации, один из мировых лидеров в своей отрасли
Для быстродействия вычислений на оборудовании тестировались не только нейронные сети, но и классические подходы (РСА, отклонение яркости, гистограммы), которые показали те же метрики качества, но в разы большую производительность.
Часть фото с облетов содержалась в очень малом объеме из всего количества снимков, что мешает “научиться” нейронной сети стабильно находить данные аномалии для фильтрации.
Используя методы искажения исходных данных, ухудшали снимки без дефектов под ту или иную аномалию, данных под которую нам не хватало в процессе разработки проекта.
Исходный перечень аномалий в снимках содержал большое количество неточных формулировок и пересечений, которые влияли и на итоговый результат, тк сложно отличить правильный снимок от аномального.
Совместно с аналитиками и заказчиком детализировали ряд самых критичных аномалий для распознавания нейронными сетями и выделили их, как самые приоритетные для выявления нашим решением.
Наша команда с 2017 года успешно реализовала 60 проектов с искусственным интеллектом. Тут собраны наши лучшие работы, про которые мы можем рассказать, про некоторые совсем немного, а некоторые мы вообще не можем тут упомянуть из-за NDA. Но готовы применять опыт в разработке нейросетей для ваших задач.
