Slick.AI | 人工智能在智慧环保应用案例

项目概述

背景

随着人工智能与5G、物联网、云计算的不断融合应用，催生了“智能垃圾分类”、“智能海绵城市”、“智能环卫”、“无人驾驶清洁车”、“智能水务”等一系列与环保智能化相关的概念。“智能+环保”备受业界关注。从过去使用传统信息化技术实现的环保信息化，到现在应用数据智能技术更好地分析海量跨地域、跨行业的环境信息，实现海量环境数据存储、实时处理、深度挖掘和模拟分析，我们可以预见未来环境保护的“智能”不止于此。

项目需求

我们希望更充分地应用人工智能技术以对各类环保信息进行识别、感知、整合、分析，以作出对环境治理与自然保护需求更及时、智能、科学的响应，以更加精细和动态的方式实现环境管理和决策的“智慧”。“智慧环保”是“数字环保”的延伸与拓展

AI解决方案

1. AI+生活/建筑垃圾堆检测

Slick AI为垃圾对检测模型的建立提供专业的支持。基于智能视频图像进行分析识别，排除气候与环境因素的干扰，提高效率减少人工，对监控区域内的垃圾收集设备设施、生活建筑垃圾分类、垃圾随意堆放等行为进行识别。

通过一定的特征描述方法，图像的特征和垃圾识别的要求结合起来。建立AI垃圾堆识别、分析、检测、预警的不同模型。

2. 渣土车辆识别

Slick AI为渣土车辆识别模型的建立提供专业的支持，实现对渣土的产生、收集、运输、处置等环节的全覆盖监管。通过车头车尾双向视频数据，进行渣土车AI视频分析，以及基于深度学习技术进行渣土车特征、违章行为等的识别。

搭建AI渣土车辆识别模块、AI监控模块、违章行为自动识别模块，基于智能视频图像进行分析识别，排除遮挡与人为因素的干扰，提高效率减少人工。

3. 车辆环保违规识别监测

行驶证中车辆尾气排放未达标准监测技术，基于智能视频图像进行分析识别，排除气候与环境因素的干扰，对道路上正常行驶的汽车所排放的黑烟尾气，进行预警，以此提高效率减少人工。

项目实施

•用Slick AI进行图像标记

•用Slick AI训练的自定义模型

•一键式部署到网络和移动应用程序

•1-3个月完成整体的模型建立和部署

如果采用传统瀑布式开发流程，不仅需要一整个AI专家团队，耗时12个月以上。并且还需要冗长的程序调试阶段。

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