Электр кызматтары узак убакыттан бери салттуу текшерүү моделинин тоскоолдуктары, анын ичинде масштабдалышы кыйын камтуу, натыйжасыздык жана шайкештикти башкаруунун татаалдыгы менен чектелген.
Бүгүнкү күндө өнүккөн учкучсуз технологиялар электр энергиясын текшерүү процессине интеграцияланган, ал текшерүүнүн чектерин бир топ кеңейтпестен, операциянын натыйжалуулугун бир топ жакшыртат жана текшерүү процессинин шайкеш келишин натыйжалуу камсыздайт, салттуу текшерүүнүн абалын толугу менен жокко чыгарат.
Автоматташтырылган учуу, адистештирилген текшерүү программасы жана эффективдүү маалыматтарды талдоо менен бирге миллиард пикселдик камераларды колдонуу аркылуу дрондордун акыркы колдонуучулары дрондорду текшерүүнүн өндүрүмдүүлүгүн эселеп жогорулатууга жетишти.
Текшерүү контекстиндеги өндүрүмдүүлүк: Текшерүү өндүрүмдүүлүгү = сүрөттү алуу, конвертациялоо жана талдоо наркы/бул баалуулуктарды түзүү үчүн талап кылынган эмгек сааттарынын саны.
Туура камералар, автоучуу жана жасалма интеллект (AI) негизиндеги аналитика жана программалык камсыздоо менен масштабдуу жана натыйжалуу аныктоого жетишүүгө болот.
Мен муну кантип аткарам?
Өндүрүмдүүлүктү жогорулатуу үчүн ар тараптуу текшерүү ыкмасын колдонуу менен процесстин ар бир кадамын оптималдаштырыңыз. Бул бардыгын камтыган ыкма чогултулган маалыматтардын баалуулугун гана жогорулатпастан, ошондой эле чогултуу жана талдоо үчүн талап кылынган убакытты бир топ кыскартат.
Мындан тышкары, масштабдуулук бул ыкманын негизги аспектиси болуп саналат. Эгерде тестирлөө масштабдуу болбосо, анда ал келечектеги кыйынчылыктарга дуушар болуп, чыгымдардын көбөйүшүнө жана натыйжалуулуктун төмөндөшүнө алып келет.
Бардык камтыган дронду текшерүү ыкмасын кабыл алууну пландаштырууда масштабдуулукка мүмкүн болушунча эртерээк артыкчылык берүү керек. Оптималдаштыруунун негизги кадамдарына сүрөт тартуунун алдыңкы ыкмаларын жана жогорку сапаттагы сүрөт камераларын колдонуу кирет. Түзүлгөн жогорку чечилиштеги сүрөттөр маалыматтардын так визуализациясын камсыз кылат.
Кемчиликтерди табуудан тышкары, бул сүрөттөр жасалма интеллект моделдерин үйрөтө алат, алар текшерүү программасына кемчиликтерди аныктоого жардам берип, сүрөттөргө негизделген баалуу маалымат топтомун түзүшөт.
Посттун убактысы: 27-август-2024