ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို သိရှိခြင်း။

မော်တော်ယာဉ်ပျက်စီးမှု ထောက်လှမ်းခြင်းပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ရွှေစံနှုန်းလေ့ကျင့်ရေးဒေတာ၏ အရေးပါမှု

Artificial Intelligence သည် ၎င်း၏အသုံးဝင်မှုနှင့် ဆန်းပြားမှုကို နယ်ပယ်များစွာသို့ ဖြန့်ကြက်ထားပြီး၊ ဤအဆင့်မြင့်နည်းပညာ၏ ဆန်းသစ်သောအသုံးချမှုတစ်ခုသည် ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို ထောက်လှမ်းခြင်းဖြစ်သည်။ ကားပျက်စီးမှုကို တောင်းဆိုခြင်းသည် အချိန်ကုန်စေသော လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။

ထို့အပြင်၊ ကိုးကားချက်နှင့် အမှန်တကယ် အရေးဆိုဖြေရှင်းမှုကြား ကွာခြားချက်မှာ တိုင်ကြားမှုများ ပေါက်ကြားနိုင်ခြေ အမြဲရှိပါသည်။

အရေးဆိုအတည်ပြုချက်သည် အမြင်အာရုံစစ်ဆေးခြင်း၊ အရည်အသွေးပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ယေဘူယျစည်းမျဉ်းတစ်ခုအနေဖြင့် လက်မ၏အတည်ပြုချက်အပေါ် မူတည်ပါသည်။ အကဲဖြတ်မှု နှောင့်နှေးခြင်း သို့မဟုတ် မမှန်ခြင်းတို့ကြောင့်၊ တောင်းဆိုချက်များကို လုပ်ဆောင်ရန် စိန်ခေါ်မှုတစ်ခု ဖြစ်လာသည်။ ဒါတောင်၊ အလိုအလျောက်ယာဉ်ပျက်စီးမှု ထုတ်ဖေါ်ခြင်း စစ်ဆေးခြင်း၊ အတည်ပြုခြင်းနှင့် အရေးဆိုမှုများကို လုပ်ဆောင်ခြင်းတို့ကို အရှိန်မြှင့်လုပ်ဆောင်နိုင်စေသည်။

ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို သိရှိခြင်းဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။

ယာဉ်မတော်တဆမှုများနှင့် အသေးစားပျက်စီးမှုများသည် မြန်မာနိုင်ငံတွင် အဖြစ်များသည်။ မော်တော်ယာဉ်ကဏ္ sector. သို့သော် အာမခံတောင်းဆိုမှုရှိလာမှသာ ပြဿနာများ တက်လာနိုင်သည်။ အဆိုအရ၊ 2021 လိမ်လည်မှု စုံစမ်းစစ်ဆေးရေးဌာန နှစ်ပတ်လည် အစီရင်ခံစာ မစ်ရှီဂန်အစိုးရမှ ထုတ်ပြန်သော မော်တော်ကားတိုင်ကြားမှု လိမ်လည်မှုသည် မော်တော်ယာဥ်ထိခိုက်မှုတောင်းဆိုမှုများတွင် ဒေါ်လာ ၇.၇ ဘီလျံနီးပါး ပိုလျှံနေသော ပေးချေမှုများကို ပေါင်းထည့်ခဲ့သည်။ ထိပ်တန်း အော်တိုအာမခံများသည် ပရီမီယံယိုစိမ့်မှုကြောင့် နှစ်စဉ် $7.7 ဘီလီယံနီးပါး ဆုံးရှုံးခဲ့ရသည်။

ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို ထောက်လှမ်းခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြုသည်။ ယာဉ်၏ အပြင်ပိုင်းကိုယ်ထည်ကို အလိုအလျောက်သိရှိနိုင်ပြီး ၎င်း၏ဒဏ်ရာနှင့် ပျက်စီးမှုအတိုင်းအတာကို အကဲဖြတ်ရန် algorithms များ။ ကား၏ပျက်စီးမှုများကို အာမခံရည်ရွယ်ချက်အတွက်သာမက ပြုပြင်စရိတ်ခန့်မှန်းခြင်းအတွက်ပါ ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသည်။ ကွန်ပျူတာရူပါရုံကို နှင့် ပုံရိပ်ဖော်ခြင်းဆိုင်ရာ ကိရိယာများ။

ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို ထောက်လှမ်းရန်အတွက် AI-စွမ်းအင်သုံး ML မော်ဒယ်ကို မည်သို့တည်ဆောက်ရမည်နည်း။

တစ် ဦး ကကြံ့ခိုင် လေ့ကျင့်ရေး dataset သည် အရေးကြီးပါသည်။ အောင်မြင်ပြီး ထိရောက်သော ML ကားပျက်စီးမှုကို ထောက်လှမ်းသည့် မော်ဒယ်အတွက်။

အရာဝတ္ထုခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း

ရုပ်ပုံများမှ၊ ပျက်စီးမှုတည်နေရာအတိအကျကို ပုံဆွဲခြင်းဖြင့် တိကျစွာခွဲခြားသတ်မှတ်ထားပါသည်။ ဘောင်ခတ်သေတ္တာများ အပျက်အစီးတစ်ခုစီကို ပတ်လည်စစ်ဆေးတွေ့ရှိခဲ့သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုချောမွေ့စေပြီး ပိုမိုမြန်ဆန်စေရန်အတွက်၊ ဒေသအလိုက်သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းတို့ကို အတူတကွလုပ်ဆောင်ရန် နည်းလမ်းများရှိပါသည်။ ၎င်းသည် သီးခြားသတ်မှတ်ထားသော အရာဝတ္ထုတစ်ခုစီအတွက် သီးခြားဘောင်ကွက်နှင့် အတန်းကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။ 

segment:

အရာဝတ္ထုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းကိုလည်း လုပ်ဆောင်ပါသည်။ အောက်ခြေရှိ အရာများကို နောက်ခံမှ ခွဲထုတ်ရန် လိုအပ်သောအခါတွင် Binary segmentation ကို အသုံးပြုသည်။

ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို သိရှိရန် ML မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်နည်း

Vehicle Damage Ml မော်ဒယ်သင်တန်း

ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို သိရှိရန် ML မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးရန်၊ တိကျစွာ ကွဲပြားသော အချက်အလက်အစုံ လိုအပ်ပါသည်။ မှတ်စုပုံများ နှင့် ဗီဒီယိုများ။ မရှိရင် အလွန်တိကျပြီး တိကျစွာ တံဆိပ်တပ်ထားသော အချက်အလက်စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် ပျက်စီးမှုများကို သိရှိနိုင်မည်မဟုတ်ပါ။ ဒေတာအရည်အသွေးကို စစ်ဆေးရန်အတွက် human-in-loop မှတ်သားသူများနှင့် မှတ်ချက်ရေးကိရိယာများ ရှိရန် အရေးကြီးပါသည်။

ဤသတ်မှတ်ချက်သုံးခုကိုရှာဖွေရန် မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးပါ။

  • ပျက်စီးမှုရှိမရှိ စစ်ဆေးခြင်း။
  • ပျက်စီးမှုကို ဒေသအလိုက်သတ်မှတ်ခြင်း - ယာဉ်ပေါ်ရှိ ပျက်စီးမှု၏ တည်နေရာအတိအကျကို ဖော်ထုတ်ခြင်း။
  • ၎င်း၏တည်နေရာ၊ ပြုပြင်ရန်လိုအပ်မှုနှင့် ပျက်စီးမှုအမျိုးအစားပေါ်မူတည်၍ ပျက်စီးမှု၏ပြင်းထန်မှုကို အကဲဖြတ်ခြင်း။

ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး အပိုင်းခွဲပြီးသည်နှင့် ပုံစံများကို ရှာဖွေကာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲအား ဒေတာကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ဘာသာပြန်ပေးမည့် ML algorithm ဖြင့် လုပ်ဆောင်သင့်သည်။

သင့်ကွန်ပြူတာအမြင် မော်ဒယ်ကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ လေ့ကျင့်ပေးရန်အတွက် စင်ပြင်ပရှိ ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို ထောက်လှမ်းနိုင်သော ရုပ်ပုံနှင့် ဗီဒီယို ဒေတာအတွဲများ

ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို သိရှိခြင်းတွင် စိန်ခေါ်မှုများ

ယာဉ်ပျက်စီးမှု ထောက်လှမ်းခြင်း ပရိုဂရမ်ကို တည်ဆောက်သည့်အခါ၊ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများသည် ဒေတာအတွဲများကို ဝယ်ယူခြင်း၊ တံဆိပ်တပ်ခြင်းနှင့် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းများတွင် စိန်ခေါ်မှုများစွာကို ရင်ဆိုင်ရနိုင်သည်။ အသင်းများရင်ဆိုင်ရလေ့ရှိသော စိန်ခေါ်မှုအချို့ကို နားလည်ကြပါစို့။

သင့်လျော်စွာဝယ်ယူခြင်း။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ

ယာဉ်ပျက်စီးမှု၏ လက်တွေ့ကမ္ဘာပုံရိပ်များတွင် ရောင်ပြန်ဟပ်သည့်ပစ္စည်းများနှင့် သတ္တုမျက်နှာပြင်များပါ၀င်သောကြောင့်၊ ပုံများတွင်တွေ့ရသော ဤရောင်ပြန်ဟပ်မှုများကို ပျက်စီးမှုအဖြစ် အထင်အမြင်လွဲမှားစေနိုင်ပါသည်။ 

ထို့အပြင်၊ ဒေတာအစုံတွင် အမှန်တကယ်သက်ဆိုင်ရာပုံများကို ပြည့်စုံစွာရရှိရန်အတွက် မတူညီသောပတ်ဝန်းကျင်တွင် ရိုက်ကူးထားသော ကွဲပြားသောပုံများ ရှိသင့်သည်။ ဒေတာအတွဲတွင် အမျိုးမျိုးရှိမှသာ မော်ဒယ်သည် တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

လေ့ကျင့်ရေး ရည်ရွယ်ချက်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သော ပျက်စီးနေသော ယာဉ်များ၏ အများသူငှာ ဒေတာဘေ့စ် မရှိပါ။ ဤစိန်ခေါ်မှုကို တန်ပြန်ရန်၊ သင်သည် အင်တာနက်ကို ရိုက်ခတ်နေသော ပုံများကို စုဆောင်းနိုင်သည် သို့မဟုတ် ကားဖြင့် အလုပ်လုပ်နိုင်သည်။ အာမခံကုမ္ပဏီများသည် - ပျက်စီးနေသော ကားပုံများကို သိမ်းဆည်းထားမည့်သူ။

ပုံများကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း။

ယာဉ်ပျက်စီးမှုပုံရိပ်များကို အာရုံမစိုက်နိုင်သော၊ မှုန်ဝါးခြင်း သို့မဟုတ် တောက်ပလွန်းသော ပုံရိပ်များကို မထိန်းချုပ်နိုင်သော ပတ်ဝန်းကျင်တွင် ရိုက်ကူးခြင်း ဖြစ်နိုင်သည်။ အလင်းအမှောင်ကို ချိန်ညှိခြင်း၊ လျှော့ချခြင်း၊ ပိုလျှံနေသော ဆူညံသံများကို ဖယ်ရှားခြင်း စသည်ဖြင့် ပုံများကို ကြိုတင်ပြင်ဆင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။

ပုံများတွင် ရောင်ပြန်ဟပ်မှုပြဿနာများကို ကိုင်တွယ်ရန်၊ မော်ဒယ်အများစုသည် semantic နှင့် instance segmentation နည်းပညာများကို အသုံးပြုသည်။

အယူမှားအပြုသဘော

ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို အကဲဖြတ်ရာတွင် မှားယွင်းသော အပြုသဘောဆောင်သည့် လက္ခဏာများ ရနိုင်ခြေ မြင့်မားသည်။ AI မော်ဒယ်သည် တစ်ခုမှမရှိသည့်အခါ ပျက်စီးဆုံးရှုံးမှုကို မှားယွင်းစွာ ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။ ဤစိန်ခေါ်မှုကို နှစ်ဆင့်ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းပုံစံကို အသုံးပြု၍ လျော့ပါးသွားနိုင်သည်။ ပထမအဆင့်သည် ရုပ်ပုံများတွင် အမျိုးအစားနှစ်ခုသာကြားတွင် ဒေတာအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း- ဒွိအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကိုသာ လုပ်ဆောင်မည်ဖြစ်သည်။ ယာဉ်ပျက်စီးသွားကြောင်း စနစ်က ခွဲခြားသိမြင်လာသောအခါ၊ ဒုတိယအလွှာသည် သက်ရောက်မှုရှိမည်ဖြစ်သည်။ ကားပျက်စီးမှု အမျိုးအစားကို စတင်သိရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

Shaip က ဘယ်လိုကူညီပေးသလဲ။

ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို ထောက်လှမ်းခြင်း ဝန်ဆောင်မှုများ

စျေးကွက်ခေါင်းဆောင်အဖြစ်၊ Shaip သည် AI ကိုအခြေခံသည့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးအရည်အသွေးမြင့်ပြီး စိတ်ကြိုက်လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ယာဉ်ပျက်စီးမှုကို ထောက်လှမ်းခြင်း မော်ဒယ်များ. သင်၏ ML မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ဒေတာအတွဲကို ဖန်တီးခြင်း၏ လုပ်ငန်းစဉ်သည် အဆင့်အမျိုးမျိုးဖြင့် လုပ်ဆောင်ပါသည်။

ဒေတာများစုစည်းမှု

လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအစုံကို တည်ဆောက်ရာတွင် ပထမအဆင့်မှာ ရင်းမြစ်များစွာမှ သက်ဆိုင်ရာနှင့် စစ်မှန်သော ရုပ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများကို ရယူခြင်းဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့ပြုလုပ်သော ဒေတာအတွဲများ ပိုမိုကွဲပြားလေ၊ ML မော်ဒယ်သည် ပိုကောင်းလေဖြစ်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ နားလည်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာအတွဲတွင် အလွန်အမျိုးအစားခွဲခြားထားသောဒေတာကိုတည်ဆောက်ရန်အတွက် ထောင့်အများအပြားနှင့် တည်နေရာများမှ ရုပ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများပါရှိသည်။

ဒေတာလိုင်စင်ချခြင်း

စစ်မှန်ကြောင်းသက်သေပြခြင်း။ စုဆောင်းဒေတာ ကြိုတင်မှန်းဆနိုင်သော အရာတစ်ခုကို တည်ဆောက်ရာတွင် အရေးကြီးသော ခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အာမခံတောင်းဆိုမှုများ မော်ဒယ်နှင့်အာမခံကုမ္ပဏီများအတွက်အန္တရာယ်ကိုလျှော့ချ။ ML လေ့ကျင့်မှုကို အရှိန်မြှင့်ရန်အတွက် Shaip သည် ပျက်စီးမှုသိရှိနိုင်မှုကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာလေ့ကျင့်ပေးနိုင်ရန် စင်ပြင်ပဒေတာအစုံများကို ပေးပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာစုတွင် မော်ဒယ်များနှင့် အမှတ်တံဆိပ်မခွဲခြားဘဲ ပျက်စီးနေသော ယာဉ်များနှင့် ကားများ၏ ဓာတ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများလည်း ပါရှိသည်။

ရုပ်ပုံ/ဗီဒီယို မှတ်ချက်

တောင်းဆိုမှုများ လုပ်ဆောင်နေသည်။ မော်ဒယ်များသည် အရာဝတ္တုများကို အလိုအလျောက် သိရှိနိုင်ပြီး၊ ပျက်စီးမှုကို ခွဲခြားသိရှိနိုင်ပြီး လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် ၎င်း၏ ပြင်းထန်မှုကို အကဲဖြတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ပြီးတာနဲ့ ပုံတွေနှင့် ဗီဒီယို အစိတ်အပိုင်းများအဖြစ် ခွဲထုတ်ထားပြီး ၎င်းတို့ကို AI-based algorithm ၏အကူအညီဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများက မှတ်ယူထားသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏အတွေ့အကြုံရှိ မှတ်ချက်ပေးသူများသည် အစွန်းအထင်းများကို တိကျစွာခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၊ ပျက်စီးခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်သည့် ထောင်ပေါင်းများစွာသော ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုအပိုင်းများကို အညွှန်းတပ်ပါသည်။ ကားအစိတ်အပိုင်းများကား၏ အတွင်းနှင့် အပြင်ပိုင်းရှိ အက်ကွဲကြောင်းများ၊

segment

ဒေတာမှတ်စုစာ လုပ်ငန်းစဉ်ပြီးဆုံးသောအခါ၊ ဒေတာကို အပိုင်းခွဲခြင်း ပြုလုပ်သည်။ အကောင်းဆုံးအားဖြင့်၊ အပိုင်းခွဲခြင်း သို့မဟုတ် အမျိုးအစားခွဲခြင်းသည် ပျက်စီးခြင်း သို့မဟုတ် မပျက်စီးသောအပိုင်းများ၊ ပျက်စီးမှု၏ပြင်းထန်မှုနှင့် ပျက်စီးသည့်ဘေး သို့မဟုတ် ဧရိယာ - ဘမ်ဘာ၊ ရှေ့မီး၊ တံခါး၊ ခြစ်ရာများ၊ အစွန်းများ၊ မှန်ကွဲများနှင့် အခြားအရာများအပေါ် အခြေခံ၍ ဖြစ်ပေါ်သည်။

သင့်ယာဉ်ပျက်စီးမှု ထောက်လှမ်းမှုပုံစံကို စမ်းသပ်မောင်းနှင်ရန် အဆင်သင့်ဖြစ်ပြီလား။

Shaip တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ယာဉ်ပျက်စီးမှုရှာဖွေခြင်း မော်ဒယ်များ၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော ပြည့်စုံသော ယာဉ်ပျက်စီးမှုဒေတာအတွဲများကို ပံ့ပိုးပေးပြီး သေချာစေရန်၊ ပိုမိုမြန်ဆန်စွာလုပ်ဆောင်ခြင်း။ တောင်းဆိုချက်များ။

ကျွန်ုပ်တို့၏ အတွေ့အကြုံရှိ မှတ်ချက်ပေးသူများနှင့် လူအချင်းချင်း ချိတ်ဆက်ထားသော မော်ဒယ်များသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ မှတ်ပုံတင်ထားသော အလုပ်တွင် ယုံကြည်စိတ်ချရသော အရည်အသွေးနှင့် ထိပ်တန်း တိကျမှုကို သေချာစေသည်။ 

ပိုမိုသိလိုပါသလား? ဆက်သွယ်ရန် ယနေ့တွင်။

လူမှုဝေမျှမယ်