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阿里AI慧眼识废钢,95%准确率堪比老师傅

废钢利用节能环保,但中国废钢利用率远低于世界水平。记者今天获悉,山西晋南钢铁集团已在业内率先上线废钢AI定级系统,该系统由阿里巴巴达摩院合作研发,对废钢的定级准确率达95%,扣重准确率达90%,有望破解废钢利用的行业难题。

统计数据显示,中国钢铁产量全球领先,但废钢利用率仅21.2%,远低于美国的72.1%,也低于世界平均水平。废钢再利用能够降低能耗和成本,1吨废钢能炼出860公斤钢材。

废钢再利用的头号难题是定级。中国废钢来源复杂,种类繁多、料型不一。现有定级主要靠质检员肉眼识别,难以量化和标准化。废钢定级作业环境较为恶劣,质检员每次需要攀高四五米到大货车车顶,对车内废钢进行近距离观察,劳动强度大,作业风险高。

图说:废钢人工定级过程为了解决这一难题,晋南钢铁集团与阿里巴巴达摩院、西安智者云集云计算有限公司合作,研发出一套全流程、自动化、智能化的AI评估系统。系统对废钢车辆卸料过程实时抓拍、逐层采样,借助达摩院的深度学习算法和智能识别技术,对卸货过程进行单层判级和最终整车判级,对不达标废钢和杂质、异物,计算出整车扣重的预估值,还能对异物报警提示。

针对废钢来源复杂,达摩院优化了算法模型,采用图像金字塔结构,结合高层语义信息与低层空间信息,检测不同尺度,不同形态的废钢料型和杂质。同时采用了更精细化的细粒度分类网络,拉开同一废钢料型的类内距离,检测精度得到明显提升。

图说:废钢AI定级过程目前,废钢AI的总体评级准确率达95%,扣重准确率达90%,已达到行业“老师傅”的水平,并且AI还不断迭代自学习,持续提升。AI也让废钢定级效率大幅提升,时间节省近三分之一,每天单点能检测定级上千吨的废钢。

“AI定级系统为我们提供了一双准确的眼睛,避免了肉眼偏差。”晋南钢铁集团钢后总经理助理侯志刚说。

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深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

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云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

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深度学习中的量化是指,用低位宽数字的神经网络近似使用了浮点数的神经网络的过程。

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阿里巴巴达摩院(The Academy for Discovery, Adventure, Momentum and Outlook,Alibaba DAMO Academy)成立于2017年10月11日,是一家致力于探索科技未知,以人类愿景为驱动力的研究院,是阿里在全球多点设立的科研机构,立足基础科学、颠覆性技术和应用技术的研究。阿里巴巴达摩院由三大主体组成,一是在全球建设的自主研究中心;二是与高校和研究机构建立的联合实验室;三是全球开放研究项目-阿里巴巴创新研究计划(AIR计划)。

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