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探秘AI智能識圖:準確識圖,速度超群。
發布日期:2018-10-15     

 嗨,大家好,我是智能識圖的產品經理SC,今天來這里跟大家嘮嗑,主要是要告訴大家一個好消息,利馳即將發布第一款智能識圖軟件,并且率先對D-Hub用戶開放。

在這里有故事想要講給大家聽。

 

 

 

我們的初心/

 

2010年,已推出8年的“Winner”成套報價軟件做了一次徹底的技術大革命,能自動識別高低壓電氣一、二次電氣圖紙明細,能手動扒取配電箱明細,這一次革新,獲得上百家成套廠的大批量采購。

 

2016年初,AlphaGo戰勝了圍棋世界冠軍李世石,人工智能火遍祖國神州大地,我們開始思考,是否有一種技術能像美團、滴滴改變吃住行那樣,應于電氣行業,徹底改變電氣人尤其是圖紙工作者的工作方式。

 

期間我們拜訪過阿里、百度、訊飛等等技術很牛逼的企業,得到了一些啟發和突破,但也發現短時間內真正牛掰的產品可能還不能現實,即使能代價可能也太高,可能導致其無法普及大眾。

 

 

2017年家電、互聯網社交行業,人工智能的應用從簡單的語音識別到了自然語義識別,并且落地產品也體驗很不錯。

 

我們似乎看到了一線曙光:你可以識別語音的自然語義,我為什么就不能通過類似技術識別電氣圖紙圖形符號和文字。2017年底,我們開始內部組建小組自主攻關這種技術的可行性研究。

 

到今天智能識圖即將發布,好的不好的,激動的或是艱難的時刻,都是我們產品的一部分,很開心能在這里說給你聽。

 

我們到底經歷了些什么/

 

1.致敬各位繪圖大師

 

不吹不黑,先看看下面圖紙,這五種雙電源符號你認識幾種?

 

圖紙中各種電氣符號畫法、型號文字,不出三分鐘能讓你看到眼神渙散……看到這,我們的小目標就是:精準識別這些流派符號、文字。

 


2.改造程序猿

 

然而,以上圖紙必須做到識別,這是我們最基本的訴求。

 

對很多程序猿來說:“電氣是非常陌生的,因為他們更擅長程序開發技術”。

 

而對于智能識圖而言:“我們真的需要不同于消費領域的科技、算法和云技術,以及擁有電氣知識引用經驗的程序猿。”

 

 

 

這是我們遇到的困局,在產品設計階段,鼓勵項目組所有成員學習電氣知識,加快速度、放小步子大膽試錯,更敢于持續挑戰不可能(說的簡單點,其實就是不停的加班加班加班。。)

 

正如AlphaGo的學習方法,通過試錯自我學習,不斷升級更快更靈活的方法。

 

值得一提的優勢/

 

對于新產品的特性,

我們善于胡思亂想的產品汪們總結了一個天馬行空的利馳新扒【辛巴】圖

下面,且來看下辛巴的三聲嘶吼:

迅猛:全圖多箱自動扒取設備元件信息瞬間提??;

粗口:圖重影、型號分開寫、元件漏標等各種不規范圖、皆可識別;

專業:箱體尺寸、安裝方式、共用器件統統解讀,更懂電氣工程師的設計。

 

 

 

我們可以:

速度提高180倍

30臺配電箱系統圖10秒識別,速度超群。相對于手動扒圖,速度提高180倍。

準確率高達90%

常規配電箱圖紙,準確率平均高達90%以上。

 基于圖形拓撲學,電氣元件符號畫法,準確識別

自然語義識別,技術更先進

……

最后,再次跟大家播報:

我們基于卷積神經網絡和圖形拓撲學的人工智能識圖軟件即將發布,并率先對D-Hub用戶開放。

 

敬請期待。


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