Améliorez le traitement de vos données avec CARIS Sonar Noise Classifier, un outil piloté par l'IA qui identifie et supprime automatiquement le bruit des données sonar, améliorant ainsi l'efficacité et vous permettant de concentrer votre temps là où c'est important.
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Model: Classificateur de bruit de sonar - 1 jour Single
SKU: 1W-CMAiSNC-D1_T-L
Le Sonar Noise Classifier identifie automatiquement le bruit, ce qui réduit considérablement les efforts du responsable du traitement des données et permet de consacrer plus d'énergie à des aspects plus importants de la chaîne de production.
Le Sonar Noise Classifier a été entraîné avec de nombreux ensembles de données classifiés manuellement dans différentes zones géographiques et différents scénarios de capteurs, de sorte qu'il peut comprendre les modèles de bruit typiques et les caractéristiques réelles. Les responsables du traitement des données peuvent ainsi consacrer leur temps à l'examen des résultats plutôt qu'à l'identification de groupes de bruits individuels.
Le classificateur de bruit sonar est un réseau neuronal convolutif entraîné, optimisé pour identifier le bruit dans les nuages de points 3D générés par les plates-formes de capteurs acoustiques. Toutes les données passent par une étape de prétraitement et de post-traitement pour les transformer en un format compréhensible par l'IA : les données sont tramées en une grille de voxels 3D haute résolution (zéro origine) avant d'être transmises au modèle d'apprentissage profond pour l'inférence. Outre le rééchantillonnage des données dans un format compréhensible par l'IA, cette opération présente également l'avantage d'anonymiser complètement les données, car toutes les informations spatiales sont supprimées au cours du processus de voxelisation avant la transmission.
Lorsque l'IA renvoie les voxels classifiés, les données sont post-traitées et les résultats sont recalés sur des points individuels pour poursuivre le traitement. L'automatisation réduit considérablement les efforts du processeur humain, ce qui permet de consacrer plus d'énergie à d'autres aspects à plus forte valeur ajoutée de la chaîne de production et, en fin de compte, d'accroître la disponibilité des données.
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