需求解析

技术需求基本信息

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万元

技术需求解析

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技术研发指南

近年来,智能建造装备越来越广泛地应用于工程建设领域。但由于智能建造涉及多个建设主体、多个环节,对管理效能也提出了更高的要求。当前算法普适性不高、模型识别响应速度不够快速、模型不够简化,不易部署到真实环境且数据库尚未融合。

需求任务:

移植性高:训练end-to-end网络模型,有效地建立起从原始数据输入到故障点输出的模型思路,尽量适用于同类型故障,提高算法普适性;响应快:模型识别响应从数据输入到故障识别需达到秒级,时间成本低;易于部署:模型尽量简化,容易部署到真实环境;可进化性:期望构建融合数据库,能记录以往故障样本及其他数据。随着模型使用次数增加,样本库不断丰富,从而使得下次故障诊断更加准确、高效。

指标建议:

在数据处理方面,解决复杂智能装备多系统传感器数据汇集与处理问题,建立数据存储标准,可满足不少于30000种个传感器参数的数据存储需求;数据预处理时间可达到秒内回传;数据查询可达到秒级响应。在模型建立方面,研究各类复杂智能装备的特点及其在实际中的应用场景,结合深度学习、人工智能等前沿科技方法,对复杂智能设备超精细化管理提供数据支撑,支持百万级系统的检索、实时计算、预警、预测功能。在系统开发方面,利用主流大数据技术、应用系统开发技术等,对系统各项指标进行考核。

本项目形成的技术成果,可应用于国家安全、智能装备、大数据中心、工业互联网、新能源汽车等领域,形成5个典型应用示范场景。本项目将形成复杂智能装备超精细化管理方面的专利、软件著作权等知识产权50余项。产学研联合,完成大数据支撑、辅助决策和应急指挥平台、交互平台、智能监测平台等系统方案,并向上下游产业开放共享。

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