““EasyDL经典版”拍了拍你，真实的产业应用get了吗？”

本篇文章2776字，读完约7分钟

基于现有业务或计划，企业如何通过部署ai功能来降低价值成本和提高效率？ 在质检线中，检测人员观察力和体力不足带来的低效、昂贵的智能检测设备、千变万化的瑕疵形态使得公司投入越来越多的价格，在户外巡检中，密集的电网分布、安全指标的提高带来的巡检压力、野外巡检面临的严峻环境， 目前，热网企业虽然有创新的拷贝输出和盈利模式，但在拷贝安全方面也面临着很大的压力。 多而复杂、严格的文案评论标准、文案视频图片文案格式的多样性、高并发性、低延迟的要求等，这一系列问题显然仅靠评论人员的增加是无法解决的。

这样，无论以前流传的公司或新兴领域，都面临着场景要求提高，运输维度的人工成本增加的问题。 这时，访问ai能力，运用ai模型完成公司的智能化变革，实现本插件的降低目标就显得尤为重要。 百度大脑easydl零门槛ai开发平台，以领域弱点为中心，为公司开发者提供ai开发全过程的支持，从数据入库和智能标记、灵活高效的模型培训到各种形式的服务部署，同时也有所不同。 其中，easydl经典版是支持零算法基础的开发者，可以围绕业务场景有效开发ai模型，用少量数据训练高精度模型。

在刚刚结束的easydl产业应用系列公开课中，领域专家深入解读领域弱点和业务应用案例，研发工程师根据业务场景进行产品介绍的具体实际操作流程，有助于在产业和技术的紧密结合下，快速了解业务，获得模式开发的技术能力 你错过直播了吗？ 别慌！ 本文选择三个采用easydl经典版的典型示例，以准确提取样本的核心副本。

核心处理问题:从“人体检测”到“ai检测”的小型汽车零部件质量检测流程

典型实例:工业喷油嘴阀座的缺陷质量检测

在汽车制造中，任何零件的质量都非常重要。 汽车喷油嘴阀片是一个重要的零件，在以前流传下来的生产过程中，阀片的检测都是人工进行的，这带来了很多问题。 喷油嘴阀座体积小，检测人员需要长期观察力高度集中，这使得检测人员对体力要求高，检测人员需要间歇休息，效率低，而且阀座的检测率在一定程度上直接影响了喷油嘴的工作效率。 不同的车型，阀座有不同的类型，相应地会产生各种各样的缺陷。 普通的检测设备很难满足检测诉求，但目前市场上的智能检测设备价格高达十几万到几十万，是普通制造商无法承受的。 这一系列检测面临的问题，不仅是汽车零部件制造业，许多领域的质量检测流程中也面临着。

关注这个问题，广西科技大学的李老师通过采用ai技术，帮助柳州源创电喷技术有限企业完成智能化改造。

根据easydl零阈值ai开发平台的经典版物体检测能力，李老师建立了阀座检测模型，输入显示常见的实际缺陷图像后，经过几次迭代，成功开发出了能够检测阀座缺陷的模型。

然后，根据零件生产的流程，设计工厂实际可以应用的机械自动检测流程，从振动盘上预想机械臂取出材料，用相机采集阀座的图像后进入图像进行识别，根据阀座的质量完成质量检查分类。

整机检查的流程与以前流传的人工检查流程相比，正确率从75%-85%上升到95%以上，每天的检查数量也从每天的1000-2000件上升到每天可以连续进行业务识别的10000件左右。 认识的准确性和认识数量得到了很大的提高，在实际生产中，帮助了以前流传下来的公司在低价钱的基础上实现了效率的大幅度提高。

处理核心问题:保障安全生产，从人力巡逻线到“无人机+ai模型识别”

典型示例:网格巡逻

传说在“新基础设施”加速各行业快速发展的背景下，电网也在高速发展。 目前，电网设备数量不断高速增长，可靠性要求逐年提高，对输电线路安全管理问题的压力也不断增大。 但与之相反，面临着运输人员短缺、人力作业效率低下、流程漫长、流程复杂、对野外业务风险大、设备状态新闻获取不足等问题，单靠人力对电网设施进行巡检已无法诉求。

为此，上海电网突破了人工智能+大数据应用的关键技术难点，建设了电力人工智能应用开发和展示平台，全面支持了基于人工智能和大数据的电网运营优化。 从完全依赖人力巡逻线，转向“机器人无人机数据采集+大数据观察+人工智能平台解决+自主评估决策”。 其中，上海电网采用油炸锅公司版easydl经典版定制的巡检模型，识别赋予电力巡检的发掘机识别和鸟巢识别两大场景。

在挖掘机入侵识别场景中，可以使用基于easydl经典版开发的物体检测模型，及时发现建筑工地的叉车、起重机、挖掘机等的危险性，避免破坏对电缆的外力。 模型识别与人工检测相结合进行二次筛选这种“模型判定+人工研究”的方法，可以使输出图像的精度和精度达到100%，效果非常好。

鸟巢对输电铁塔有很大的危险，可能导致输电线路短路和电网故障，但在以前传入人力巡线的过程中，鸟巢位置高，肉眼巡逻困难，输电铁塔数量多，人力难以完全覆盖。

在easydl经典版定制的鸟巢识别模型中，可以使用“无人机拍摄+ai模型检测”的模型，及时发现鸟巢、树枝等的危险。 同时在实际工作中考虑到对检测实时性的要求，通过离线sdk的配置方法，大大降低了巡检的难度，并提高了识别效率，降低了电网短路、故障的风险。

处理核心问题:人力考核昂贵低效，开放式考核能力+定制ai模式简洁高效

经典示例:网络拷贝安全审查

网络拷贝的安全问题已成为当今越来越多的企业关心的重要问题 随着相关的管理规范越来越健全和详细，企业开始投入更多的人力资源加强文案审查。 但是，在依靠人工的审查中，效率低、价格高、延误高等问题也困扰着公司。 此外，不同客户和业务部门的考核规则完全不同，比较不同的业务需要相应的考核规则和配套的培训，对公司要求很高，难以实现。 与网络副本的安全鉴定问题相比，在领域中，很难提供更全面的鉴定方案，也很难找到有足够能力的供应商，缺乏基本鉴定能力以外的细粒度鉴定能力，如人脸库的客户

因此，百度文案评论平台为客户提供了充分的全面审核能力、灵活的规则配置和精准的审核模式，覆盖14个以上的图片审核、8个以上的文案评论服务和9个以上的语音审核能力。 用十分准确的自动考核能力提高考核效率，减少人的考核业务量。

另外，对比公司面临的特殊业务审查诉求，如紧急刹车音识别、枪击音识别、定制图像类型识别等，可以通过easydl零门槛ai开发平台进行培训，包括数据的入库和标注、模型培训、模型培训。 easydl目前支持四种数据集样式:图像、语音、拷贝和视频。 客户可以根据自己的场景诉求自行选择，自主定制业务评审模式，以提高评审效率和降低评审价格。

你看过这三个例子吗？ 你对ai落地领域的应用有越来越多的了解和思考吗？ 公司的ai落地看起来很高级，但在课程中详细说明领域痛点处理方案和ai技术实战妙招的掌握，转型最懂业务的ai工程师，支持公司的智能化转型。 也可以通过easydl零阈值ai开发平台，用少量数据定制高精度ai模型。 (一鸣) ) )。