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探秘AI智能识图:准确识图,速度超群。
发布日期:2018-10-15     

 嗨,大家好,我是智能识图的产品经理SC,今天来这里跟大家唠嗑,主要是要告诉大家一个好消息,利驰即将发布第一款智能识图软件,并且率先对D-Hub用户开放。

在这里有故事想要讲给大家听。

 

 

 

我们的初心/

 

2010年,已推出8年的“Winner”成套报价软件做了一次彻底的技术大革命,能自动识别高低压电气一、二次电气图纸明细,能手动扒取配电箱明细,这一次革新,获得上百家成套厂的大批量采购。

 

2016年初,AlphaGo战胜了围棋世界冠军李世石,人工智能火遍祖国神州大地,我们开始思考,是否有一种技术能像美团、滴滴改变吃住行那样,应于电气行业,彻底改变电气人尤其是图纸工作者的工作方式。

 

期间我们拜访过阿里、百度、讯飞等等技术很牛逼的企业,得到了一些启发和突破,但也发现短时间内真正牛掰的产品可能还不能现实,即使能代价可能也太高,可能导致其无法普及大众。

 

 

2017年家电、互联网社交行业,人工智能的应用从简单的语音识别到了自然语义识别,并且落地产品也体验很不错。

 

我们似乎看到了一线曙光:你可以识别语音的自然语义,我为什么就不能通过类似技术识别电气图纸图形符号和文字。2017年底,我们开始内部组建小组自主攻关这种技术的可行性研究。

 

到今天智能识图即将发布,好的不好的,激动的或是艰难的时刻,都是我们产品的一部分,很开心能在这里说给你听。

 

我们到底经历了些什么/

 

1.致敬各位绘图大师

 

不吹不黑,先看看下面图纸,这五种双电源符号你认识几种?

 

图纸中各种电气符号画法、型号文字,不出三分钟能让你看到眼神涣散……看到这,我们的小目标就是:精准识别这些流派符号、文字。

 


2.改造程序猿

 

然而,以上图纸必须做到识别,这是我们最基本的诉求。

 

对很多程序猿来说:“电气是非常陌生的,因为他们更擅长程序开发技术”。

 

而对于智能识图而言:“我们真的需要不同于消费领域的科技、算法和云技术,以及拥有电气知识引用经验的程序猿。”

 

 

 

这是我们遇到的困局,在产品设计阶段,鼓励项目组所有成员学习电气知识,加快速度、放小步子大胆试错,更敢于持续挑战不可能(说的简单点,其实就是不停的加班加班加班。。)

 

正如AlphaGo的学习方法,通过试错自我学习,不断升级更快更灵活的方法。

 

值得一提的优势/

 

对于新产品的特性,

我们善于胡思乱想的产品汪们总结了一个天马行空的利驰新扒【辛巴】图

下面,且来看下辛巴的三声嘶吼:

迅猛:全图多箱自动扒取设备元件信息瞬间提取;

粗口:图重影、型号分开写、元件漏标等各种不规范图、皆可识别;

专业:箱体尺寸、安装方式、共用器件统统解读,更懂电气工程师的设计。

 

 

 

我们可以:

速度提高180倍

30台配电箱系统图10秒识别,速度超群。相对于手动扒图,速度提高180倍。

准确率高达90%

常规配电箱图纸,准确率平均高达90%以上。

 基于图形拓扑学,电气元件符号画法,准确识别

自然语义识别,技术更先进

……

最后,再次跟大家播报:

我们基于卷积神经网络和图形拓扑学的人工智能识图软件即将发布,并率先对D-Hub用户开放。

 

敬请期待。


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